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老黄先生对财报中提到的一些要点进行了阐述。 Sora 对GPU 需求意味着什么？NVIDIA GPU 推理端的软件灵活性到底体现在哪里？NVIDIA 的软件业务值多少钱（单卡收入4,500 美元）？采访全文如下。主持人：NVIDIA刚刚公布财报，营收和利润都超出了预期。当然Data Center是一个强有力的指导，还有4周左右举行的GTC。我想继续通话，并听听更多关于您认为事情将如何进展的细节。那么，您认为2C 应用程序以及OpenAI Sora 等专业应用程序会如何影响Nvidia GPU 的需求呢？Jen-Hsun Huang：Sora 是一个巨大的进步，可以将文本从文本移动到视频。生成能力类似于自动驾驶汽车模拟系统中的跑道等其他功能。能够根据文本和场景描述生成视频。所有这些模型都需要大型基础设施来训练，因为它们是通过观看视频而不是文本来训练的。未来，将会出现更多的模式，文本、图像、音频和视频将同时进行训练。因此，未来它不仅会生成视频，还会生成相关的声音，反之亦然。因此，可以使用大量内容来训练非常大的模型、多模式模型，并且这些内容将在未来几年内继续增长。当然，这将对游戏内容、电影、消费内容、数字媒体内容等产生巨大影响。但我最兴奋的一些事情是工业机器人、工业自动化以及蛋白质建模和天气建模等技术。您将在GTC 上看到许多此类示例。这是生成人工智能超越文本、进入世界各地每一种形态的绝佳机会。主持人：好的。因此，除此之外，我最近在ServiceNow 聚会上与您取得了联系。我想您在财报电话会议中提到了ServiceNow。该公司表示，其人工智能服务正在推动对GPU 的需求。那么我们在过去几个季度所做的合作伙伴关系和相关投资将如何影响我们未来的产品线呢？ Jen-Hsun Huang：ServiceNow 就是一个很好的例子。全球企业软件平台价值约1万亿美元，包括ServiceNow和Snowflake、Dropbox、Box、SAP、Oracle等数据平台。这些面向应用和数据的平台由放置在软件前端的人工智能代理进行改造。一个简单的思考这个问题的方法是，这些平台曾经是专业人士学**的工具，但将来大家都会聘请一个代理来帮助他们使用这些工具，或者这意味着你将能够帮助降低门槛为了使用它。想象一下，通过AI 代理向数十亿用户提供这些工具，而不是全世界数百万知道如何使用ServiceNow 的专家。这为这些企业软件平台带来了巨大的新用户群，并极大地扩展了这些平台的功能。这对于万亿级企业软件平台公司来说是一个新的机遇，我非常兴奋。坦率地说，我认为所有这些公司都坐拥一座金矿。 ServiceNow 拥有各种令人惊叹的人工智能代理。我们再假设一下。我认为Cadence、Autodesk 和Adobe 都有。这些都是您可以雇佣来执行任务的东西。人工智能代理，一些公司可能会雇佣数十万甚至数百万个这样的代理在后台执行任务。

主持人：对我来说，这次电话会议最有趣的部分是平台如何适应不断变化的市场需求，以及市场需求如何从模型开发转向模型使用，从训练转向推理。这就是您对如何应对这个问题的回答。随着事态的进展。我记得说过Nvidia的平台是可编程的，但是您能详细说明一下吗？ Jensen Huang：加速计算和加速器的基本区别在于加速计算是可配置的，而加速器是可编程的。加速器是针对一组非常特定的算法进行编程的。例如，加速器就像DVD 解码器；它是加速器。以太网芯片也是加速器。以太网芯片不能成为DVD 解码器。此外，DVD 解码不是由处理器完成的。它将是GPU。得益于CUDA，我们的GPU 既可以作为加速平台，也可以作为许多应用领域的量子模拟器，从图像处理到粒子物理再到量子计算（也称为人工智能）。因此，由于我们的平台是可编程的，并且我们有纪律确保所有GPU 安装基础都符合CUDA 标准，因此在我们的GPU 上开发的新算法可以在所有GPU 上运行，这使得开发人员能够访问广泛的功能。新的开发人员将能够解决以前无法解决的问题。同时，我们可以研究新的算法，如Transformer、多模态Transformer、Sora 等新算法，以及人们还没有听说过的各种新事物。我们对CUDA 100% 有信心，对视频GPU 也有100% 信心。在NVIDIA GPU 的支持下，我们的安装基础非常庞大，我们在云中、每个数据中心、任何地方都拥有数百万个GPU，因此我们可以将这项创新带给每个人，即使是在较旧的GPU 上。性能不如最新一代。 GPU，但是这个新算法可以在任何GPU上运行，这是一个很大的优势。您询问了推理，推理的目标是应用程序广度，与为移动设备创建应用程序的目标没有什么不同。我们更喜欢拥有最大安装基础的手机。这就是苹果公司成功的原因。