人工智能(AI)已經(jīng)開(kāi)始在各種垂直應(yīng)用領(lǐng)域展現(xiàn)其應(yīng)用潛力，往邊緣節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的趨勢(shì)也越來(lái)越明顯。對(duì)于過(guò)去十多年一直大力推展GPU運(yùn)算，并且在超級(jí)電腦、高效能運(yùn)算、AI等領(lǐng)域已有卓越成就的NVIDIA而言，往邊緣運(yùn)算推進(jìn)固然是勢(shì)在必行，但該公司將會(huì)非常策略性地只專(zhuān)注在某些應(yīng)用上。
NVIDIA執(zhí)行長(zhǎng)黃仁勛認(rèn)為，簡(jiǎn)單的題目不值得做，只有高難度的課題才值得該公司投入。對(duì)科技公司來(lái)說(shuō)，追求獲利固然重要，但更重要的是為推動(dòng)科技進(jìn)步做出貢獻(xiàn)。
十多年前，NVIDIA決定從一家圖形芯片公司轉(zhuǎn)型成運(yùn)算公司，并開(kāi)始一磚一瓦地建構(gòu)出促進(jìn)GPU運(yùn)算普及所需的基礎(chǔ)建設(shè)跟生態(tài)系統(tǒng)。十多年后的今天，公司轉(zhuǎn)型的成果已經(jīng)有目共睹。從最尖端的物理、醫(yī)學(xué)研究，到當(dāng)前最熱門(mén)的人工智能、自駕車(chē)開(kāi)發(fā)，NVIDIA的平臺(tái)不斷為開(kāi)發(fā)人員提供更高的運(yùn)算效能，也成為推動(dòng)科技進(jìn)步的引擎。
展望未來(lái)，AI無(wú)處不在的時(shí)代很快就會(huì)到來(lái)，并為科技業(yè)者帶來(lái)可觀的機(jī)會(huì)。以NVIDIA自身為例，資料中心相關(guān)產(chǎn)品已經(jīng)是該公司的第二大營(yíng)收來(lái)源，而且該部門(mén)最新一季的營(yíng)收仍繳出年成長(zhǎng)71%的好成績(jī)。AI需求的成長(zhǎng)力道之強(qiáng)勁，由此可見(jiàn)一斑。AI革命才剛開(kāi)始而已，未來(lái)AI的訓(xùn)練跟推論不只會(huì)在資料中心執(zhí)行，手機(jī)、音箱甚至冰箱等邊緣裝置，也會(huì)支援機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)推論。
黃仁勛指出，邊緣運(yùn)算將是一個(gè)非常龐大的市場(chǎng)，NVIDIA一定不會(huì)缺席。但該公司會(huì)慎選切入市場(chǎng)的路徑，不會(huì)什么都做。舉例來(lái)說(shuō)，手機(jī)、智能音箱或家電這類(lèi)應(yīng)用，未來(lái)雖然都會(huì)有機(jī)器學(xué)習(xí)推論的需求，市場(chǎng)規(guī)模也不小，但這類(lèi)產(chǎn)品對(duì)AI的需求其實(shí)很單純，不值得NVIDIA投入。各種自主機(jī)器(Autonomous Machine)，像自駕車(chē)、智能機(jī)器人、智能制造這種高復(fù)雜度的題目，才是NVIDIA想挑戰(zhàn)的課題。
事實(shí)上，看似復(fù)雜的各種AI，本質(zhì)上做的事情都一樣：讓機(jī)器擁有學(xué)習(xí)能力，進(jìn)而讓軟件自動(dòng)編寫(xiě)新的軟件來(lái)解決問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)更高程度的自動(dòng)化。因此，NVIDIA對(duì)各種復(fù)雜的自動(dòng)化應(yīng)用，都有很高的興趣。
因此，黃仁勛認(rèn)為，雖然NVIDIA目前將資源優(yōu)先投注在運(yùn)輸、醫(yī)療等領(lǐng)域，但制造業(yè)的AI應(yīng)用也是很有潛力的市場(chǎng)，未來(lái)該公司將有所布局。現(xiàn)在的制造業(yè)的自動(dòng)化大多還很僵固，設(shè)備只能做固定、重復(fù)的工作，但倘若生產(chǎn)設(shè)備導(dǎo)入AI，制造業(yè)將會(huì)變得更靈活，更有效率。
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