高盛通信與技術大會
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會議摘要
2030年強調了人工智能基礎設施支出的快速進展，重點是基於檢索的生成計算，與更多晶體管的協同設計，後摩爾定律，Nvidia用於各種模型的全棧人工智能平台，區域雲市場增長，解決供應限制，對人工智能初創公司的投資，nvidia compute作為可投資的資産，以及用於自動駕駛和機器人技術的物理AI的進步。
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人工智能基礎設施支出飙升至2030預測: 技術進步和市場發展認識到過去的預測，討論強調了人工智能基礎設施支出的快速進展，將這一增長歸因於重大的技術進步和不斷變化的市場動態，強調了早期預測的有效性。
反思人們在生活中錯過和欣賞的東西關於人們經常忽視或珍惜的生活方面的討論展開，參與者分享了對該主題的個人見解和觀點。
從配電到人工智能: 計算和信息訪問的演變追溯了從配電到通過互聯網無處不在地獲取信息的進步，到目前對人工智能的關注，旨在回答任何問題並了解一切，突出了這一轉變中的兩個複合挑戰。
從檢索到生成計算的過渡，以實現通用知識訪問對話探討了從基於檢索的計算 (其中信息被預先記錄和檢索) 到生成計算 (其基於查詢和上下文連續生成答案) 的轉變。它強調了摩爾定律的終結，以及對個性化，上下文感知的推薦引擎的需求，以實現一個任何人都可以提出任何問題並知道一切的世界。
協同設計和可擴展性: Nvidia對後摩爾定律人工智能挑戰的回應對話討論了後摩爾定律時代向協同設計和可擴展性的轉變，強調了Nvidia的創新，如NVLink連接多個芯片，這對於處理更大的AI模型和克服晶體管限制至關重要。
由於AI需求和摩爾定律的終結，半導體行業的增長由於對人工智能技術的需求增加和摩爾定律的終結，半導體行業預計將大幅擴張。隨着人工智能模型需要更多的計算能力，該行業有望實現增長。編碼已被證明是一個成功的應用程序，其他任務如食譜創建 (稱為 “烹饪”) 可以進一步推動采用和ROI。
編碼的普遍性和AI在網絡安全和業務流程中的作用討論編碼如何支持所有業務流程以及AI通過紅藍團隊增強網絡安全的潛力，突出AI模型開發的合作夥伴關系。
NVIDIA無與倫比的增長: 從GPU先驅到高價值AI創新者對話強調了NVIDIA從GPU公司到領先的AI創新者的發展，突出了其尖端的架構和AI工廠能力的指數增長，實現了逐月增長，並為行業樹立了新的基准。
擴大前沿模型技術的能力和市場份額戰略重點是增加資本支出以增長和獲取更多市場份額，突出了公司在運行封閉和開放前沿模型 (包括Gemini，Anthropic和OpenAI) 方面的獨特地位，展示了在不斷發展的技術領域的快速擴張和投資。
引領人工智能市場增長: 上遊供應鏈挑戰和下遊優勢討論了AI市場的快速擴張，重點介紹了上遊供應鏈中的挑戰以及Nvidia在下遊市場中的戰略優勢，包括其在確保Neo Clouds的土地，電力和外殼方面的作用，以及其通用計算解決方案的多功能性。
NVIDIA在AI市場的主導地位: 全棧解決方案和全球生態系統NVIDIA利用其全棧人工智能平台和全球生態系統來主導人工智能市場，與大型企業合作並確保重要的土地電力資源，旨在實現70% 的年度增長。
NVIDIA在澳大利亞的AI工廠: 2 gw可再生能源2027年的合作宣佈在澳大利亞2027年2 gw可再生能源計劃，突顯了NVIDIA與當地數據中心的AI工廠合作，旨在利用多余的能源並推進AI技術。
將Nvidia計算轉換為可投資資産: 人工智能和技術金融的轉變討論了Nvidia compute向可投資資産的轉變，強調了人工智能公司向高資本支出和運營支出的轉變，以及計算系統長期價值的未開發機會。
NVIDIA作為基礎AI平台的作用及其經濟影響討論了NVIDIA作為核心AI基礎設施提供商的重要性，將其與台積電進行了比較，強調了其作為AI開發關鍵資産的能力和技術，並強調了其在促進AI公司增長和確保資源獲取方面的作用。
充滿信心地投資: 利用人工智能和管道實現安全回報和行業增長發言者討論了投資的非循環性，強調通過人工智能平台和管道開發做出明智的決策、安全的回報和戰略性行業支持，從而帶來顯著的合同價值和需求可見性。
NVIDIA對區域AI的願景和自動駕駛汽車中物理AI的崛起討論了NVIDIA的區域AI中心戰略和物理AI的潛力，重點關注自動駕駛汽車作為第一個殺手級應用。重點介紹推理汽車的進步，並預測自動駕駛汽車技術2030年的重大進展。
用自主系統和智能機器人革新物流和制造Nvidia正在率先與梅賽德斯，優步和亞馬遜等主要參與者建立合作夥伴關系，以將先進的自動化系統集成到物流和倉庫運營中。同時，努力致力於開發用於操縱系統的智能機器人，旨在將機器人能力從大型汽車制造商擴展到中型制造公司，從而徹底改變工業供應鏈。
物理AI在6g和電信領域的角色: 與諾基亞和Nvidia的合作以6g技術和與諾基亞和Nvidia合作開發的AI Ran平台為代表的物理AI將徹底改變電信。這種使用無綫電波感知環境的分佈式邊緣數據中心技術有望取得重大成功。Nvidia對物理AI的貢獻包括Dojo超級計算機，這對於訓練自動駕駛汽車等模型至關重要，展示了該公司在這一不斷發展的領域中的關鍵作用。
要點回答
Q：演講者對與AI相關的進步或市場發展有何看法？
A：發言人表示，在重大人工智能基礎設施支出預測方面正在取得快速進展，這表明進步和市場發展正在驗證這一預測。
Q：演講者如何描述計算從查找信息到知道一切的演變？
A：演講者將計算的發展描述為從查找信息 (搜索和定位數據的能力) 到了解一切 (理解並為任何查詢提供答案的能力)。這種轉變的標志是人工智能的發展以及從基於檢索的計算向生成計算的過渡。
Q：為什麽演講者認為傳統的推薦引擎不足以滿足新的計算需求？
A：發言人認為，傳統的推薦引擎是不夠的，因為它們基於用戶的偏好，無法為需要理解上下文和提示的新的、多樣化的查詢提供答案。新的計算需求涉及生成考慮周圍環境和個人上下文的答案。
Q：摩爾定律的終結給計算帶來了哪些挑戰，Nvidia如何應對這些挑戰？
A：摩爾定律的終結帶來了在芯片中需要更多晶體管的挑戰，這導致了對協同設計、增加芯片産量和更好的放大技術的要求。Nvidia正在通過共同優化和nvlink的發明來解決這些挑戰，以融合多個芯片和擴大技術，預計需要更大的型號和更複雜的半導體行業。
Q：為什麽半導體行業的需求和規模會根據揚聲器而增加？
A：由於AI的加速使用，半導體行業的需求將會增加，這需要更多的計算能力和更大的模型。隨着對半導體需求的加速，並且沒有像摩爾定律這樣的通縮技術來控制它，這種增長將使該行業變得更大。
Q：演講者認為將推動半導體行業增長的兩個基本觀點是什麽？
A：推動半導體行業增長的兩個基本思想是引入具有新應用的新計算層和摩爾定律的終結。
Q：為什麽衡量半導體行業的技術投資回報率具有挑戰性？
A：衡量半導體行業的投資回報率 (ROI) 具有挑戰性，因為目前很難分析損益 (P & L) 並確定明顯的利潤率。
Q：“編碼” 對半導體行業至關重要，演講者所說的 “編碼” 是什麽意思？
A：“編碼” 對半導體行業至關重要，因為它支撐着從創建配方到管理業務運營的所有流程。演講者在廣義上使用 “編碼” 來指代系統地定義和記錄執行任務的方法和最佳實踐的過程。
Q：為什麽網絡安全有望成為AI的重要用例？
A：網絡安全預計將成為人工智能的一個重要用例，因為編碼，以及擴展，查找錯誤和保護系統，是可以有效自動化的任務。對於什麽構成安全系統，有一個明確的正確答案，人工智能可以學習並應用這些原則。
Q：演講者在網絡安全領域推進人工智能的計劃中提到的合作夥伴是誰？
A：發言人提到了與思科和Palantir以及Nvidia的合作夥伴關系，以推進網絡安全的AI。這些合作旨在提供人工智能工廠平台，幫助建立專有的人工智能模型和網絡安全紅隊和藍隊模型。
Q：為什麽演講者認為Nvidia是一只高增長價值的股票？
A：演講者認為Nvidia由於其持續增長而成為高增長價值股票，Grace Blackwell NV link銷售額逐月增長27%。該公司的架構，而不僅僅是芯片，有助於AI工廠的擴張和收入的增加。
Q：哪些戰略有助於公司的發展？
A：促進公司增長的戰略包括增加其在全球資本支出中的份額，增加模型公司的數量，運行每個模型，使公司能夠獲得更多收益，並從快速增長的前沿封閉開放模型中受益。
Q：運行每個模型對公司的意義是什麽？
A：運行每個模型的意義在於，隨着更多的模型公司的出現和新的公司以創新的想法開始，它使公司能夠占領更大的市場份額。
Q：公司在新模式和收購方面表現如何？
A：該公司在新車型和收購方面表現良好，成功運營了雙子座，並期待推出Gradio，Meta和Anthropic是其投資組合的新成員。
Q：為什麽公司在開放模式方面具有獨特的地位？
A：該公司在開放模式方面具有獨特的地位，因為它是唯一一家受益於前沿封閉開放模式增長的公司，在這個快速擴張的市場中運行所有提供明顯優勢的公司。
Q：雲服務提供商和企業對AI模型的需求如何？
A：雲服務提供商和企業對AI模型的需求非常高。雲服務提供商正在建設人工智能工廠，包括Jane Street、Hudson River和大型制藥公司在內的企業正在其運營中采用人工智能。
Q：AI市場供應鏈存在哪些挑戰？
A：人工智能市場供應鏈的挑戰包括包裝、dram、LPDDR、連接器、穩壓器和晶圓方面的困難。該行業的快速增長給供應鏈帶來了巨大壓力。
Q：該公司如何利用通用計算來發揮其優勢？
A：該公司通過提供多功能和可替代的平台來利用通用計算的優勢，該平台在面對資本限制時具有很高的價值。通用計算提供了耐用性、多功能性和投資性，考慮到這些限制，這一點至關重要。
Q：Nvidia計算提供了哪些新功能？
A：Nvidia Compute提供了一種新的功能，即成為資産支持的計算機，可用於擔保貸款。這是Nvidia獨有的強大功能，因為沒有其他人可以為其計算堆棧提供相同級別的安全性。
Q：Neo Clouds在公司市場戰略中的作用是什麽？
A：Neo Clouds通過確保數據中心的土地、電力和外殼，在公司的市場戰略中發揮着至關重要的作用。這一戰略使該公司能夠在全球範圍內擴張，並在其營銷各種人工智能模型的方法上實現多元化，並解決全球數據中心資本支出的很大一部分。
Q：公司對收入增長和市場擴張的預期如何？
A：該公司預計明年將實現70% 的收入增長和不受限制的需求增長超過100% 的信心。它計劃利用其在市場上的優勢，包括進入各種市場的各種渠道。
Q：演講者的公司在全球範圍內跟蹤和確保land power和shell的安全方面做了什麽？
A：發言人的公司正在跟蹤全球每千兆瓦的土地電力和殼牌公司，與Neo cloud、oem和人工智能本地公司等合作夥伴合作，以了解和保護其中的大部分。
Q：演講者提到的潛在增長率是多少？
A：演講者對70% 的同比增長充滿信心，並相信努力改善這一增長。
Q：在澳大利亞宣佈了什麽，為什麽重要？
A：在澳大利亞，發言人的公司宣佈每2027增加2吉瓦，這很重要，因為它代表了800億 % 的投資，突出了他們與該地區數據中心公司的合作，以及他們在為人工智能提供平台和獲得區域土地電力和殼牌方面的作用。
Q：Nvidia AI工廠平台的作用是什麽？
A：Nvidia的AI工廠平台彙集了澳大利亞等地區公司的需求，這些地區能源過剩，但需要技術和承辦商生態系統。
Q：最近對AI公司的投資産生了什麽影響？
A：在過去的6個月裏，有4000億美元的風險投資進入人工智能領域，這表明每一家科技公司都需要成為一家高資本支出的公司。
Q：Nvidia的計算系統在金融行業的定位如何？
A：Nvidia正在與金融行業合作，將其計算系統定位為可投資資産，預計這一轉變將很快發生，並認識到Nvidia計算系統的長期價值。
Q：Nvidia技術的經濟生産力是什麽？
A：Nvidia的技術非常高效，一個簡單的數學示例顯示，單個GW數據中心的年收入潛力約為100億美元，而目前出租的收入約為500億美元。
Q：Nvidia與台積電相比如何？
A：在為技術和初創公司提供基礎平台方面，Nvidia與台積電進行了比較，Nvidia被視為人工智能的平台，類似於半導體行業公司對台積電的看法。
Q：Nvidia如何支持AI實驗室和Neo雲？
A：Nvidia為AI labs和Neo Clouds提供擔保和支持，協助他們為運營提供土地、電力和空殼，包括通過投資和資産支持融資。
Q：為什麽演講者認為他們的財務策略不是循環的？
A：發言人認為，財務策略不是循環的，因為投資回報率很高，在排隊的合同和實際需求的支持下，投入的資金很少，而回籠的資金要大得多。
Q：為Nvidia創建Neo雲網絡的意義是什麽？
A：Neo Clouds的網絡非常重要，因為它將作為Nvidia架構的分銷渠道，並為AI本地人提供建立自己的場所，支持AI的區域化和Nvidia全球合作夥伴網絡的發展。
Q：什麽是物理AI的第一個殺手級應用程序，哪家公司在這一領域做出了開創性的工作？
A：物理人工智能的第一個殺手級應用程序是自動駕駛汽車，Nvidia在這一領域做出了開創性的工作，他們開發了世界上第一個推理和思考汽車，稱為Alpha Mayo。
Q：哪些公司參與了與物理AI相關的合作夥伴關系，以及一些預期的應用程序是什麽？
A：參與物理AI合作夥伴關系的公司包括Waymo，特斯拉，Nvidia，梅賽德斯，優步和亞馬遜。一些預期的應用包括AMR和物流中心內的倉庫運送車輛、雜貨運送車輛以及可以自主操作的其他類型的車輛。
Q：當前的操縱系統有什麽局限性，為中型制造公司開發更智能的機器人的公司是誰？
A：當前的操縱系統是預先重新編程的，限制了它們對最大的汽車公司的有用性。為了將其功能擴展到中型制造公司，需要具有推理系統的更智能的機器人，這可能需要幾年的時間才能開發出來。
Q：物理人工智能將如何影響電信，Nvidia和諾基亞之間的合作關系是什麽？
A：物理人工智能將滲透到電信領域，特別是隨着6g技術的發展，該技術使用不同的電磁頻譜來感知世界。Nvidia和諾基亞已經建立了合作夥伴關系，以建立一個名為ai-ran的平台，該平台是基於Nvidia的CudaMani I的分佈式邊緣數據中心。
Q：部署前Nvidia在物理AI中的作用是什麽？Dojo超級計算機用於什麽？
A：Nvidia在部署之前通過訓練模型在物理AI中發揮作用。他們與特斯拉合作開發Dojo超級計算機，該計算機配備了衆多gpu，用於訓練自動駕駛汽車。
