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英偉達黃仁勳：人工智能正在开啓軟件 3.0 時代

遠望智庫預見未來 AI智勝未來 2023-07-05 22:24收錄於合集#人工智能318個

來源：SDNLAB

作者：SDNLAB

英偉達首席執行官黃仁勳在2023 Snowflake峰會上表示，人工智能正在开啓軟件 3.0 時代。
 什么是軟件3.0？軟件 1.0和2.0又是什么？ 2018年，存儲設備供應商Pure Storage使用了軟件2.0這個術語。他們解釋說1.0和2.0的根本區別在於人工智能的應用。傳統的編程方法需要大量的人力工作，並且主要依賴於CPU的能力，而Pure將2.0定義爲以GPU爲中心的开發。 21世紀發生的數據爆炸讓人們意識到，需要通過抽象層來理解所有數據。在人工智能的幫助下，程序員可以從數據中提取有意義的信息並解決問題，而無需額外的代碼行。

軟件 3.0：新面貌的 2.0？

進入軟件 3.0時代，人工智能再次佔據舞台中心。那么軟件 3.0和2.0有什么區別？

 黃仁勳表示在軟件 3.0時代，選擇合適的人工智能模型後，創建和運行應用程序就像在編譯器中輸入幾個單詞一樣簡單。“軟件3.0時代將對整個堆棧進行重塑，處理器、操作系統、大型語言模型、編寫人工智能應用程序的方式等都將改變......” 回顧 2018 年，相較於軟件 1.0，軟件 2.0涉及到功能、硬件需求和工具的特定轉變：軟件 3.0與軟件2.0有不少相似之處，比如數據科學被置於軟件开發之上，並行正在取代串行架構。這種情況在軟件 2.0時代已成爲現實：軟件开發人員正在大規模部署人工智能，GPU的需求旺盛，SSD 價格非常便宜，而HDD 正在慢慢被淘汰。 軟件 3.0 與 2.0 最大的不同是，軟件 3.0 對專業知識的要求將會降低。軟件 3.0 應用程序將改變用戶與計算機交互的方式，界面將是一個超級智能的通用查詢引擎。用戶可以在查詢引擎中輸入提示和上下文，查詢引擎將利用大型語言模型，這些模型可能連接到企業數據庫或其他數據源。ChatGPT 就是該系統工作方式的早期迭代。 黃仁勳表示，軟件 3.0 的概念依賴於數據、算法和計算引擎的新結構，用戶將能夠與數據庫對話，問它各種問題，而不僅僅只是使用命令行。例如，ChatPDF可以對巨型PDF文檔進行分析和總結。如果需要，大型語言模型還可以生成編程代碼。 “我們將开發自己的應用程序，每個人都將成爲應用程序开發人員。公司中的傳統程序將被數十萬個人工智能應用程序所取代。” 現在是這種新型計算的早期階段，它與依賴於通過計算機傳輸數據，並通過 CPU 進行處理的舊式計算不同。由於無法擴展性能，舊式計算的整個計算結構是站不住腳的。軟件 3.0 將合並各種類型的數據，包括圖像、文本和語音。“這是有史以來第一次，你可以开發一個大型語言模型，然後與你的數據交流。”

軟件 3.0發展战略

從 ChatGPT 爆火以來，我們看到了生成式人工智能應用程序的發展。英偉達是人工智能市場的頂級玩家，然而，英偉達並不只滿足於供應零部件。

 黃仁勳談到，與過去“硬件-銷售-軟件”战略完全不同，隨着公司轉向“軟件-銷售-硬件”战略，新興的軟件格局开始出現。英偉達希望銷售更多只在其 GPU 上運行的軟件。 AMD近期推出了一款新的GPU——Instinct MI300X，它的目標是人工智能，但只專注於硬件，沒有明確的軟件策略。Tirias Research 首席分析師Jim McGregor 表示，AMD 起步較晚，而且沒有足夠的資源投入到軟件領域。英特爾的產品組合中有許多AI芯片，包括Gaudi2 AI芯片和用於訓練的Xeon GPU Max，但這些芯片仍未批量銷售。 GPU 是新型計算的核心，英偉達對此顯得雄心勃勃。畢竟，雖然英特爾和AMD都生產軟件，但他們的商業模式最終還是依賴於自己的CPU硬件。英偉達希望成爲未來計算的中心和主要的軟件廠商，其發展战略是爲消費者端和企業端提供運行人工智能應用程序的硬件和軟件，像ChatGPT 就嚴重依賴英偉達GPU 來處理查詢。 黃仁勳預計，新的人工智能格局將慢慢瓦解舊的軟件和硬件堆棧。 目前，微軟和谷歌已經將自己的大型語言人工智能模型插入應用程序中，從而融合其舊計算模型。微軟擁有爲 Bing 提供動力的 GPT-4 ，谷歌則擁有 PaLM-2 transformer，並且還在开發仍在接受訓練的 Gemini。而英偉達的未來在於軟件 3.0 概念，主要計算硬件是其 GPU。 McGregor表示，英偉達多年前就看到了人工智能的機遇，並投入巨資开發了一個完整的人工智能堆棧以抓住這個機會，包括軟件、服務和硬件。英偉達的AI操作系統是AI Enterprise Suite，其中包括NeMo等大型語言模型、編譯器、庫和开發堆棧。通過 AI Enterprise 开發的軟件將需要英偉達的 GPU，該 GPU 可以在本地或雲端找到。 

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