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  • Nvidia CEO 表示他对公开上市的量子计算公司感到惊讶

    Nvidia CEO 表示他对公开上市的量子计算公司感到惊讶

    Nvidia Corp. 首席执行官 Jensen Huang 表示,当他早些时候发表导致行业股票暴跌的评论时,他并没有意识到有公开交易的量子计算公司。

    “我的第一反应是,我不知道它们是公开的。量子计算公司怎么能上市呢?” Huang 在周四一个专注于这项新兴技术的活动上说。

    这位高管在 1 月份曾表示,“非常有用的”量子计算机可能还需要几十年才能出现,导致 IonQ Inc. 和其他公司的股票下跌。周四的活动是 Nvidia 为期一周的 GTC 大会的一部分,邀请了其中一些公司登上舞台,与 Huang 讨论他们的前景。

    量子计算行业旨在利用亚原子粒子的独特属性来处理数据,速度比传统的基于半导体的电子产品快得多。构建实用系统的技术困难意味着该领域仍处于实验阶段。除了量子领域的初创公司外,Microsoft Corp. 和 Alphabet Inc. 的 Google 等公司也在尝试寻找量子系统的实际用途。

    周四活动中的公司包括 IonQ 和 D-Wave Quantum Inc.。Huang 说,这种新型计算需要多年才能发展是自然的,因为它非常新颖。这些公司或许能够说服他,量子计算的发生速度比他预期的要快。 “但我不知道,”他开玩笑说。

    “整个会议对我来说就像一次治疗,”他说。

    在场的六位公司领导人给了他各种各样的答案。一些人认为,量子计算机已经用于解决困难的科学问题。另一些人则认为,这项技术甚至更接近于帮助推进传统计算。

    高管们还表示,花十年时间磨练一项将产生如此巨大影响的技术并非不合理。 法国公司 Pasqal 的负责人 Loic Henriet 认为,“量子计算”一词具有误导性。 量子处理器将有助于充当加速器——与传统计算机协同工作——而不是取代它们,他说。

    数据

    • 未明确提及具体数据,但提到了量子计算机的发展需要数十年时间。
    • 提及 IonQ Inc. 等公司的股票因 Jensen Huang 的评论而下跌。

    观点

    • Jensen Huang: 对量子计算公司上市感到惊讶,并认为“非常有用的”量子计算机可能还需要几十年。但他对量子计算的发展持开放态度,并愿意被说服。
    • 量子计算公司高管: 认为量子计算机已在解决科学问题,并可能很快帮助推进传统计算。他们认为花十年时间发展这项技术是合理的。
    • Loic Henriet: 认为量子处理器将作为加速器与传统计算机协同工作,而不是取代它们。

    机会

    • 量子计算领域具有长期投资潜力,尽管目前仍处于实验阶段。
    • 量子计算可能在解决科学问题和推进传统计算方面发挥作用。

    风险

    • 量子计算技术的发展需要很长时间,可能需要数十年才能实现。
    • 量子计算领域存在技术风险和不确定性。
    • Jensen Huang 的评论导致 IonQ Inc. 等公司的股票下跌,表明市场对量子计算的看法可能较为敏感。

    ETF

    1. Defiance Quantum ETF (QTUM): 专注于投资量子计算领域的公司。
    2. ARK Innovation ETF (ARKK): 可能会投资于具有颠覆性技术的公司,包括量子计算公司。
    3. Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF (BOTZ): 投资于机器人和人工智能领域的公司,其中可能包括从事量子计算研究的公司。

  • 英伟达的首席执行官: 对于“推理”人工智能的依赖将取决于更便宜的计算能力

    英伟达的首席执行官: 对于“推理”人工智能的依赖将取决于更便宜的计算能力

    • 英伟达首席执行官谈及AI发展的未来
    • 强调降低计算成本的重要性

    Nvidia Corp. 首席执行官 Jensen Huang 表示,人工智能的未来将是能够“推理”的服务,但这样的阶段首先需要计算成本下降。

    他在 Arm Holdings Plc 首席执行官 Rene Haas 主持的播客中提到,下一代工具将能够通过数百或数千个步骤来回应查询,并反思自己的结论。这将赋予未来软件推理的能力,使其不同于当前的系统,例如 OpenAI 的 ChatGPT,Huang 表示他每天都在使用该系统。

    Nvidia 将通过每年将芯片性能提升两到三倍,同时保持相同的成本和能耗,为这些进步奠定基础,Huang 说道。这将改变人工智能系统处理推理的方式——即识别模式和得出结论的能力。

    “我们能够为智能驱动令人难以置信的成本降低,”他说。“我们都意识到这一点的价值。如果我们能大幅降低成本,我们就可以在推理时做出推理等事情。”

    关键词

    Nvidia | Jensen Huang | Arm Holdings | Rene Haas | OpenAI | ChatGPT | 人工智能 | 推理 | 芯片性能 | 成本降低

    预测

    未来的人工智能服务将具备推理能力,能够通过多步骤响应查询并反思结论。

    数据摘要

    Nvidia 每年将提升芯片性能两到三倍,旨在显著降低计算成本,改变人工智能系统的推理能力。