中阳期货

对英伟达来说，若是非要有什么比其年会 GTC 更主要的会，就是 SIGGRAPH 大会，天下上最主要的图形研究和发现的孵化点。对英伟达来说，「在许多方面，SIGGRAPH 辅助英伟杀青为今天的样子。」

今年的 SIGGRAPH 大会在今日破晓拉开帷幕，这是 SIGGRAPH 的 50 周年，特其余时刻，老黄为此请来了特其余客人——扎克伯格。*次来到 SIGGRAPH 的扎克伯格并不怯场，他对老黄说，「比你们我们是嫩点，但 Meta 加入 SIGGRAPH 也有 8 年了。」

在大会上，扎克伯格在和黄仁勋的炉边谈话中，从做元宇宙确立 FAIR（Meta 内部的 AI 研究部门）谈起，细数了 Meta 在 AI 上的一切过往和未来。他痛批了多年来受制于苹果的闭源生态，认可了部署大模子做晚了以是选择开源，此外，他回应了开源若何赚钱的质疑。

二人的同台，实在并不意外，Meta 险些是英伟达*的金主，占有了英伟达年营收的 1/5。早些时刻，扎克伯格答应，到今年年底，Meta 将拥有 35 万个英伟达 H100。

但从这场炉边谈话中，英伟达朝着 AI 软件的第二增进曲线愈演愈烈，Meta 则亲手写下亿万个智能体的未来。二人势必将 AI 的蛋糕做得更大，在当下也成为了*盟友。

以下是对话全文，由极客公园整理。

01

训大模子很贵，

Meta 若何赚回成本？

Meta 的印钞机营业——信息流和推荐系统，正在被大模子「摇动」

黄仁勋：Mark，迎接你*次来到 SIGGRAPH。你能信托吗？作为盘算机领域的先驱之一，现代盘算的推动者，我居然要约请你来 SIGGRAPH，很喜悦你能来。

扎克伯格：是啊，应该会很有趣。你已经讲了约莫五个小时了吧？

黄仁勋：是的，这就是 SIGGRAPH，这里 90% 都是博士。SIGGRAPH 最棒的地方在于，这是一个连系了盘算机图形学、图像处置、人工智能和机械人手艺的展会。多年来，许多公司在这里展示和展现了令人赞叹的器械，好比迪士尼、皮克斯、Adobe、Epic Games，固然另有英伟达。

今年在这里做了许多事情：我们在人工智能和仿真（simulation）的交织领域揭晓了 20 篇论文；我们正在使用 AI 来辅助仿真或者说模拟（simulation）这件事以更大规模、更快速率运行。例如，可微分物理（differentiable physics），我们正在使用仿真来为人工智能确立模拟环境，用于合成数据天生，这两个领域正在真正融合。

Meta，其着实 AI 方面做了令人赞叹的事情。我以为有趣的是，当媒体写到 Meta 在已往几年突然投入 AI 时，似乎不知道 FAIR（Facebook AI Research，Meta 的人工智能研究部门，确立于 2013 年）过往的成就。事实上，我们都在使用来自 Meta 开源的深度学习框架 PyTorch（人工智能研究和开发中不能或缺的工具），而且，Meta 在盘算机视觉、语言模子、实时翻译方面的事情都是开创性的。

我想问你的*个问题是，你若何看待 Meta 在天生式 AI 的希望？它将若何增强你们的营业或引入新的能力？

扎克伯格：相比你们，我们照样新手。然则，Meta 加入 SIGGRAPH 已经有八年了。在 2018 年，我们最早展示了一些手部追踪事情，用于我们的 VR 和夹杂现实头显。我们也已经讨论了许多在编解码器化身（codec avatars）方面取得的希望，用以在消费级头显里展示的真切化身（avatar）。

另有我们在显示系统方面所做的大量事情，一些未来的原型和研究，让夹杂现实头显能够变得异常薄。我想要的是，异常先进的光学客栈、显示系统和集成系统。

以是很喜悦能来到这里，今年，不仅仅是谈论元宇宙，另有关于 AI 的一切。如你所说，我们在最先 Reality Labs（Meta 元宇宙研发部门）之前，就确立了 FAIR，那时刻我们还叫 Facebook，现在固然叫 Meta。以是在 AI 上，我们有多年的积累。

关于天生式 AI，这是一场有趣的革命，我以为它最终会彻底改变我们所做的所有产物。好比，Instagram 和 Facebook 的信息流和推荐系统，我们已经演化了数十年，AI 还将进一步改变它。

最初的信息流只是有关同伙的联系，在这种情形下，信息流的排序是要害。由于若是有人做了异常主要的事情，好比你表弟生了孩子之类的，你希望它泛起在顶部。若是我们把它埋在你的信息流的某个角落，你会异常生气。

但已往几年，信息流已经生长到另一个阶段，你需要的内容展示更多是关于公共内容。在这种情形下，推荐系统变得超级主要。由于不仅仅是来自同伙的几百、几千个帖子等着被展示到你眼前，而是有数百万条内容，这酿成了一个异常有趣的推荐问题。

而有了天生式 AI，我们很快会进入一个新阶段。今天你在 Instagram 上看到的大部门内容都是推荐给你的、天下上有人写下的、与你兴趣相匹配的内容，无论你是否关注了这些人。但在未来，其中一些将是创作者使用工具确立的新内容，甚至有些内容将是为你即时确立的，或者是通过综合现有的差异内容而发生的。

这只是一个例子，说明我们正在做的焦点营业将若何演变，它已经演变了 20 年了，但很少有人意识到。

揭秘 Llama4，让 AI 助手在 Meta 全家桶中「解锁」智能体

黄仁勋：不外，人们意识到，天下上*的盘算系统之一就是推荐系统。

扎克伯格：这是一个完全差其余路径，它不完全是人们现在谈论的天生式 AI。只管它都是 Transformer 架构，都在构建越来越通用的系统，将非结构化数据嵌入到特征中。

但两种方式发生了质的差异，已往我们为差异类型的内容训练差其余模子，好比一个模子用于 Meta 短视频 APP Reels 的排序和推荐，另一个模子用于长视频的排序和推荐。然后，你需要做一些产物事情，使系统能够内联显示任何内容。

随着你确立越来越多的通用推荐模子，它就变得越来越好，由于你可以从更普遍的内容池子中抽取，而不是像从差异池子里抽取一样低效率。

现在，随着模子变得更大更通用，它会变得越来越好。我梦想有一天，Facebook 或 Instagram 的所有内容，就像一个单一的 AI 模子在驱动，它统一了所有这些差其余内容类型和系统。在现实中，差其余时间段 APP 有差其余推荐目的，其中一些只是为了向你展示你今天想看的有趣内容，但有些是辅助你确立你的耐久人脉网络，在这种情形下，这些多模态模子往往更善于识别模式、弱信号等。

黄仁勋：原来 AI 在你的公司中用得云云深入。你们一直在构建 GPU 基础设施，运行这些大型推荐系统已经有很长时间了。

扎克伯格：现实上在使用 GPU 方面有点慢。

黄仁勋：是的，你似乎认可错误一样，不必自动提出来（哈哈）。

现在，用 AI 真正酷的地方在于，当我使用 WhatsApp 时，我感受我在与 WhatsApp「互助」。想象我在打字，它顺着我打字的意思接着天生图像。当我改变我的用词，它又天生其他图像。好比我输入，一个老中国人在日落时享受一杯威士忌，旁边有三只狗；它就天生一张相当不错的图片。

扎克伯格：一方面，我以为天生式 AI 将成为我们耐久以来所有事情流程和产物的一个伟大升级。

但另一方面，所有这些全新的器械可以被缔造、天生出来。就像 Meta AI 这样的 AI 助手，可以辅助你完成差其余义务。在我们的天下里，它将会是异常具有缔造性的，它将能够随着时间的推移回覆任何问题。

未来，当我们从 Llama 3 的模子切换至 Llama 4 及以后的版本，我以为 Meta AI 就不再只像一个谈天机械人，你问一句他答一句了。取而代之地，他会在明白你的意图后，在多个时间框架内自主事情。好比，你一最先给了他一个意图，它会启动，在几周或几个月的盘算义务后，他会回来告诉你效果，我以为这将异常壮大。

黄仁勋：就像你说的，今天的 AI，是一来一回、有问有答的方式，但显然，人类的思索不是这样。当我们被给予一个义务或一个问题时，我们会思量多个选项，可能会想出一个决议树，我们在脑海中模拟运行，每个决议的差异效果是什么。像这样的设计、决议，未来 AI 也能做类似的事情。

当你谈到对创作者 AI 的愿景时，我听了异常兴奋，不妨告诉人人你的设计。

扎克伯格：我们已经谈论过一点，但我们今天正在更普遍地推出它。我不以为只会有一个 AI 模子，这是行业中一些其他公司的做法，确立一其中央化的智能体。

我们纷歧样，我们会有 Meta AI 助手供你使用，但我们想让所有使用 Meta 产物的人都有自己确立智能体的能力。无论是，平台上的数百万创作者，照样数亿小企业，都能快速确立一个营业智能体，能够与你的客户互动，好比销售和服务客户等。

以是 Meta 现在最先推出更多的是，我们称之为 AI Studio，它是一套工具，最终将使每个创作者都能确立某种 AI 版本的自己，作为一种署理或助手，社区成员可以与之互动。

若是你是一个创作者，想与你的社区有更多的互动，你实在是受到时间、精神限制的。更好的选择是能让人们确立这些 AI，它可以基于你的语料把它训练成你想要的方式，来代表你。你异常清晰，不是在与创作者本人互动，但这是另一种有趣的方式，就像真人创作者在这些社交系统上宣布内容一样，能够有署理来做这件事。

同样，我以为人们会为差其余用途确立自己差其余署理或者助手，有些将是为了完成特界说务，有些将是娱乐性的。

我们看到的一个有趣的用例是，人们使用 Meta AI 来角色饰演他们将面临的社交难题情形，以获得辅助，好比，我想问我的司理，若何获得提升或加薪？或者我正在与我的同伙打骂，或者我与我的女同伙有一个难题的情形，这个对话应该若何举行？

固然，也有许多人不只是想与通用的署理互动，还想要确立自己的、特定的署理。这大致就是我们的 AI Studio 要去做的偏向。总体上，我们以为不应该只有一个 AI 供人们互动，若是有多样性，天下会变得更好、更有趣。

黄仁勋：很酷，若是你是一个艺术家，你有自己的气概。你可以用你的作品，可以微调一个你的模子，可以让它根据你的艺术气概创作一些器械，作为草图、作为灵感。未来每一家餐厅，每一个网站可能都市有这些 AI。

扎克伯格：是的，就像每个企业都有一个电子邮件地址、一个网站和社交媒体账号一样，我以为在未来，每个企业都市有一个与客户对接的 AI 署理，这在过往的组织里很难实现。

黄仁勋：而且这些所有的「客户支持」互动，尤其是他们的投诉，都可以进入剖析，从而改善 AI，这将使你的公司变得更好。

扎克伯格：以是我以为会有更多的集成，我们仍然处于相当早期的阶段，但 AI Studio 能够让人们确立他们的 UGC 署理和差其余器械，并最先这个让创作者确立它们的数据飞轮。我对此相当兴奋。

黄仁勋：我可以通过 AIStudio 用我的图像聚集来微调吗？

扎克伯格：会的。

黄仁勋：然后我可以给它，加载我写过的所有器械，以便将其用作我的 RAG。每次我交互时，它都市再次加载它的影象，记得上次停留的上下文，继续我们的对话，就像没有中止一样。

扎克伯格：像任何产物一样，它会随着时间变得更好。训练它的工具会变得更好。这不仅仅是关于你想让它说什么。随着时间的推移，你基本上险些能够像与署理举行视频谈天一样。随着时间的推移，我们会实现的，飞轮正在快速旋转。

我以为我们会有约莫五年的产物创新时间，弄清晰若何最有用地使用到现在为止已经构建的所有器械。同时，基础模子和基础研究的希望也正在加速，以是这是一个相当疯狂的时期。

黄仁勋：在上次咱俩的对话中，我们是CEO，我们是懦弱的花朵，我们需要许多支持，到这个时刻已经很顽强了。

扎克伯格：我以为我们是行业中两个最耐久的首创人。你的头发变灰了。我的只是变长了（哈哈）。

黄仁勋：是的，若是我知道乐成需要这么长时间，

扎克伯格：你永远不会最先。

黄仁勋：不。我会像你一样辍学，提前最先（哈哈）。

02

Meta 开源若何让老黄受益

扎克伯格：受够了苹果等闭源平台

黄仁勋：我喜欢你的愿景，每小我私人都可以拥有一个 AI，每个企业都可以拥有一个 AI。在我们公司，我希望每个工程师和每个软件开发职员都有一个 AI，而且有许多 AI。

而且，你也信托每小我私人和每个公司都应该能够制作自己的 AI。以是当你开源 Llama 时，我以为很棒。顺便说一下，我以为 Llama 2 的开源可能是去年 AI 领域*的事宜，而缘故原由是。

扎克伯格：我以为是 H100。

黄仁勋：但这是一个先有鸡照样先有蛋的问题。

扎克伯格：Llama 2 现实上不是 H100 训练来的，而是 A100。

黄仁勋：是的，谢谢。我说它是去年的*事宜，是由于它的泛起激活了每个公司、每个企业和每个行业。突然间，每个医疗保健公司都在构建 AI，每个公司都在构建 AI，每个大公司、小公司都在构建 AI。它使每个研究职员能够再次重新介入 AI，由于他们有一个起点可以做一些事情。

现在 Llama 3.1 已经出来了，我们一起互助部署 Llama 3.1，将它推向天下各地的企业，兴奋水平简直是*的。我以为它将能够实现种种应用。

你的开源哲学从那里来？已往你们开源了 PyTorch，现在它是被普遍使用的 AI 框架。现在你开源了 Llama 3.1，并围绕它确立了一个完整的生态系统。我以为这很棒。但这一切的想法是从那里来的？

扎克伯格：我们一直在做许多开源事情。坦率地说，我们在构建像漫衍式盘算基础设施和数据中央这样的器械时，是在其他一些科技公司之后最先的，而且，由于这个缘故原由，当我们构建这些器械时，已经不是竞争优势了。

那么我们不妨开放出来，然后从围绕它的生态系统中受益，以是我们有一堆这样的项目。

我以为最有潜力的可能是 Open Compute，我们把服务器设计和网络设计，最终另有数据中央设计都公然了。通过让它成为某种行业尺度，所有的供应链基本上都围绕它组织起来，这带来了为每小我私人节约资金的利益。以是通过公然和开放，我们基本上已经节约了数十亿美元。

黄仁勋：Open Compute 也使得部署 Nvidia HGX 成为可能，适用于每个数据中央。

扎克伯格：那是很棒的履历。我们对一些基础设施工具也这样做了，好比从 React 到 PyTorch。以是到了 Llama 泛起时，我们对于开源是起劲的。

我看待这个问题有几个角度。一方面，Meta 在已往 20 年构建的器械真的很有趣。一直以来必须面临的最难题的事情之一，就是要通过竞争对手（苹果）的移动平台宣布我们的应用。

我发展的谁人时代，Facebook 的*个版本是在网络上开放的。当它在手机上运行时，利益是每小我私人口袋里都可以有一台电脑，但可以实现的功效受到了更多限制。在移动端，苹果靠封锁系统基本上赢了竞赛、设定了规则。虽然安卓手机在手艺上有许多优势，但苹果拥有险些整个市场和所有的利润，安卓基本也追随苹果的战略。

华大九天做LP，出资盛世投资和元禾璞华

以是苹果很显著赢得了手机侧的生长，但也并不总是这样。

若是回到上一代，苹果做封锁系统，但微软是很开放的公司。与苹果相比，Windows 在所有差其余 OEM 上运行，差其余软件和硬件组成一个加倍开放的生态系统。在 PC 这一代中，开放的生态系统 Windows 赢了。

我希望，在下一代的盘算机生长中，我们回到一个开放生态系统获胜并*的事态。封锁的和开放的系统总会共存，我以为两者都有理由存在，都有利益。我不是开放系统的狂热分子，我们也做闭源的器械，并不是宣布的所有器械都开放。

但总的来说，对于整个行业正在构建的盘算平台，若是软件源码开放，将有很大的价值，这是我在这个问题上的哲学。在 Llama AI 和在 AR/VR 领域，我们都在构建一个开放操作系统，像 Android 或 Windows 一样能够与硬件公司互助，制造林林总总的装备。

我对下一代的开放系统将获胜持乐观态度。对我们来说，未来 10 或 15 年的一件事就是构建基础手艺，提升社交体验。已往我试图构建太多事情，但被平台拒绝了，以是我对下一个手艺周期的目的是重新构建所有器械。

黄仁勋：你们做的 Llama 3.1 真的很棒，有 405 、也有 70 B 的 API，可以用于天生合成数据、或者通过蒸馏来教小模子。

你们构建模子的方式是透明的，另有天下级的平安团队、伦理团队，可以用所有人都知道的方式准确构建它，我真的很喜欢。

扎克伯格：我们这样做是由于我们希望这种器械存在，不希望被某个封锁的模子清扫在外，而且希望这不仅仅是可以构建的软件，而是一个生态系统。若是我们不开放源代码，它险些不会运作得很好。

我们这样做不是由于利他主义，而是由于我们以为这会形成一个壮大的生态系统使我们构建的器械更好。

黄仁勋：有若干人为 PyTorch 生态系统做出了孝顺，数以百计的工程师啊。仅英伟达可能就有几百人专门致力于使 PyTorch 变得更好、更可扩展、性能更好等等。

扎克伯格：而且当某些器械成为行业尺度时，其他人会围绕它做事情，这将使每小我私人受益，同时它也会与我们正在构建的系统很好地协同事情。

我以为开源战略会是一个好的商业战略。

黄仁勋：我们异常喜欢它。我们围绕它确立了一个生态系统。

扎克伯格：你们真是太棒了。每当我们宣布新的器械时，你们总是*个宣布、优化并让它运作起来的。我很感谢，你们总是能迅速地投入到这些事情上。

AI Foundry（AI 工厂）

——老黄的 token 工厂梦

黄仁勋：我是个暮年人，但我很迅速，这是 CEO 必须做的。我熟悉到一件主要的事情——Llama，围绕它构建了「AI 工厂」的看法，这样我们就可以帮每小我私人构建 AI。

许多人都有构建 AI 的愿望，对他们来说，拥有 AI 异常主要，由于一旦他们把 AI 放到他们公司的数据飞轮中，他们的营业信息就被嵌入到 AI 里了。他们无法让 AI 飞轮、数据飞轮、履历飞轮在其余地方（闭源模子 API）运行，开源允许他们这样做。但，他们实在不知道怎么实现整个器械。

以是我们缔造了叫「AI 工厂」的器械。我们提供工具、专业知识、Llama 手艺，帮他们把整个器械转变为 AI 服务。当我们完成之后，由用户/客户接受它。这就是叫 NIM 的器械，英伟达推理微服务，只需下载它，就可以用它，在任何用户喜欢的地方运行它，包罗在内陆。

我们也有一整个生态系统的互助同伴，从可以运行 NIM 的 OEM(原始装备制造商) 到 GSI(全球系统集成商)。现在我们正在辅助天下各地的企业做这件事。这是一件令人兴奋的事，它们都是由 Llama 的开源触发的。

扎克伯格：对，稀奇是这种帮人们从大模子中提炼出自己的模子的能力（蒸馏），会是一个异常有价值的新事物。但就像我们在产物方面聊到的，至少我不以为会有一其中央化的 AI Agent，我也不以为会有一小我私人人都在用的模子。

黄仁勋：我们有芯片来设计 AI，有编写代码的 AI 软件，这个软件可以明白 USD，来为 Omniverse 编码。另有一个明白 Verilog 的 AI 软件，一个明白我们的错误数据库的 AI，知道若何辅助我们分类 bug，还会把它们发送给准确的工程师。这些 AI 里的每一个都是基于 Llama 微调的。

我们还给它们装上「护栏」，由于若是有一个用于芯片设计的 AI，那我们对它的政治、宗教之类的看法不感兴趣。因此，我以为每个公司本质上都市为他们的每一个功效专门打造一个 AI，想做到这一点的话，他们就需要辅助。

扎克伯格：是的。我是想说，我以为未来的一个大问题会是，在多洪水平上，人们只是用上了更大、更庞大的模子，而不是为了特定的功效训练自己的模子。我赌博，最最少，种种差异模子一定会大规模增添。

黄仁勋：我们用的是*的模子，现在我们正在为了更好的性能优化 Llama 3 405B。405B 的模子无法在单个 GPU 运行，英伟达的互联产物 NVLink 就很主要了，GPU 通过 NVLink 毗邻，形成集群来运行 405B 模子。

这样做是由于工程师的时间对我们来说真的异常名贵，我们想用*的模子，实在它在成本效益上可能只差几分钱。

扎克伯格：我以为 405B 的模子约莫是 GPT-4 模子推理成本的一半。在这个水平上，它已经相当不错了。人们在端侧装备上做事，或者想用更小的模子的时刻，他们会做减法。像是完全纷歧样的两套服务。

黄仁勋：我们来假设一下，假设我们雇 AI 设计芯片，时薪也许是 10 美元。若是你一直在用它，而且在一大群工程师之间共享谁人 AI，每个工程师可能都有一个跟他们一起事情的 AI，成本实在并不高。但我们付给工程师许多钱。以是对我们来说，每小时几美元就能放大某小我私人的能力，这真的很有价值。

若是你还没有雇 AI，马上去做。

03

扎克伯格：每个戴眼镜的人

最终都市升级到智能眼镜 

黄仁勋：我还很喜欢你们团队做的盘算机视觉相关的事。我们内部有一个大规模使用的模子，是 Meta 的 Segment Anything。现在我们现在正在训练能处置视频的 AI 模子，这样我们就可以更好地明白天下，为机械人和工业数字化建模我们的用例，把这些 AI 模子毗邻到 Omniverse，更好地模拟和显示物理天下，让机械人在这些 Omniverse 天下中运行得更好。

先从你们的应用，Ray-Ban Meta 智能眼镜讲讲，将 AI 带入虚拟天下真的很有趣。

扎克伯格：你提到的 Segment Anything Model（SAM）模子，我们实在正在今天的 SIGGRAPH 大会上展示它的下一个版本，名叫 Segment Anything 2。它现在运行得更快了，而且现在也能处置视频了，能用来制作许多有意思的视觉效果。

而且由于它是开放的，在整个行业中也会有更多严肃的应用。好比说，科学家们可以用它来研究珊瑚礁和自然栖息地、景观的演变等等。他们在视频中就能做到这一点，能够零样本学习，能跟它交互，告诉它想跟踪什么。这是相当酷的研究。

黄仁勋：举个例子，好比说你有一个客栈，内里有许多摄像头，客栈的 AI 正在考察发生的一切。假设一堆箱子倒下了，或者有人在地上洒了水，或者任何即将发生的事故，AI 识别出来，天生文本，发送给某人，这对我们会很有辅助，这是使用它的一种方式。

而不是在发生事故时纪录所有内容，纪录每一秒的视频，然后再回去检索。AI 只纪录主要的器械，由于它知道它在看什么。以是拥有一个视频明白模子和视频语言模子对所有这些应用来说真的很有辅助。

除了 Ray-Ban 眼镜之外，你们还设计做什么？

扎克伯格：另有所有的智能眼镜。当我们思量下一个盘算平台时，我们把它拆解为 MR 头戴装备和智能眼镜。我以为现在险些每个戴眼镜的人最终都市升级到智能眼镜。全天下有跨越十亿人，这将是一个相当大的市场。

至于 MR 头戴装备，有些人对它在游戏以及其他场景用途很感兴趣，但其他人还不这么以为。

我的看法是，这两种装备都市存在于天下上，智能眼镜将成为下一个盘算平台的移动电话，而且始终在线。而 MR 头戴装备将更像是你的事情站或游戏机，当你坐下来举行更陶醉式的会话，并想要使用更多盘算能力时使用。眼镜由于形状的问题，它们会有许多性能的限制，就像你不能在手机上举行同样级其余盘算一样。

黄仁勋：这些正幸亏天生式 AI 突破发生的时刻泛起了。

扎克伯格：对于智能眼镜，我们从两个差其余偏向着手解决问题。

一方面，我们一直在构建理想的全息 AR 眼镜所需的手艺，准备所有需要的定制硅片、定制显示配件等。眼镜事实不像其他头戴装备，看起来看起来和用起来像眼镜，现在仍然距离民众一样平常佩带的眼镜另有些距离，主要是厚度方面。纵然是我们现在制造的 Ray-Ban 眼镜，暂时也没设施将全息 AR 需要的手艺都塞进去。但接下来的几年里，我以为我们会越来越靠近目的，可能仍然会昂贵一颗，但我以为它已经最先成为盛行品了。

我们解决这个问题的另一个思绪是，通过与天下上*的眼镜制造商 Essilor Luxottica 互助，从悦目的眼镜最先。他们基本上拥有你使用的所有大品牌。Ray-Ban 或 Oakley 或 Oliver Peoples 或只是少数其他品牌，基本上都是 Essilor Luxottica 的。我们一直在与他们互助开发 Ray-Ban。现在已经是第二代。我们的目的是，在形状受限的基础上，尽可能多地放入手艺，我们可能不会到达我们想要在手艺上到达的理想状态，但最终它会是很棒的眼镜。

现在，我们有摄像头传感器，可以摄影和录像。可以在 Instagram 上摄影和录像。你可以在 WhatsApp 上举行视频通话，并向其他人直播你正在看到的。我的意思是，它有麦克风和扬声器。扬声器现实上异常好。它是开放式的，许多人以为它比耳塞更恬静。可以听音乐，可以用它接电话。

但厥后发现，这个传感器正好是用户与 AI 攀谈所需要的。这有点意外，若是你五年前问我，我们是否会在 AI 之前实现全息 AR，我可能会说，是的，可能吧。我的意思是，这似乎就是显示手艺的希望，对吧？在所有虚拟和夹杂现实的器械上，我们正在不停地朝着谁人偏向取得希望。

然后大语言模子的突破发生了。效果发现，我们现在有了相当高质量的 AI，而且在快速提高，这发生在我们拥有全息 AR 之前。这是一个我没有预推测的逆转。我们幸运地处于有利位置，由于我们一直在研究所有这些差其余产物。但我以为我们最终会获得一系列差异价位、差异手艺水平的眼镜产物。

基于我们现在看到的 Ray-Ban 眼镜，我预测在 300 美元价位的无显示屏 AI 眼镜将成为一个真正脱销的产物，最终会有数万万或数亿人拥有。而且。

黄仁勋：以是你将拥有可以互动的 AI，另有刚刚展示的视觉语言明白。另有实时翻译。你可以用一种语言和我语言，我用另一种语言听。

扎克伯格：显示屏显然也会很棒，但它会给眼镜增添一些重量，而且会使它们更贵。以是我以为会有许多人想要那种全息显示头显。但也会有许多人，他们想要最终会像真正薄的眼镜一样的器械。

黄仁勋：对于工业应用和一些事情应用，我们需要谁人头显装备。

扎克伯格：我以为消费者方面也是。

黄仁勋：你这么以为？

扎克伯格：是的，我在 Covid 时代经常想这个问题，当每小我私人都远程事情一段时间，感受所有时间都花在 Zoom 上。很喜悦我们有这个装备，感受我们离能够举行虚拟集会不远了，我不是真的在这里，只是我的全息影像。但就像我们真的在那里一样，人人可以一起事情，一起互助。但我以为这对于人工智能来说很主要。

黄仁勋：我可以接受一个我不经常佩带的装备。

扎克伯格：但我以为我们会到达现实上的谁人理想目的。在眼镜中，有更薄的框架和更厚的框架，另有所有这些气概。我以为我们还需要一段时间才气在眼镜的形状尺寸中拥有全息眼镜，但我以为把它放在一副时尚的、更厚实的框架眼镜里并不遥远。

黄仁勋：注重到太阳镜现在照样脸型巨细。

扎克伯格：这是一个异常有辅助的气概趋势。就像我在实验成为一个时尚达人一样，这样我就能在眼镜进入市场之前，引领市场的潮水。

黄仁勋：你的时尚影响力若何？

扎克伯格：还很早。

我以为若是未来营业的一大部门是制作人们愿意佩带的时尚眼镜，我可能应该最先多关注时尚。没错，我们将不得不退休谁人天天穿同样衣服的我的版本。

但我的意思是，这就是眼镜的特点，它不像手表或手机，人们真的不想都看起来一样，而且，而且就像是一个平台，成为一个开放的生态系统，我以为人们喜欢的形式和气概将是伟大的，不是每小我私人都想要像别人设计的那一种眼镜。

黄仁勋：我以为你说得对。

Mark，我们正在履历的这个时代真是不能思议，整个盘算客栈正在被重新发现。我们若何思索软件？Andrej Karpathy之前说过 software 1.0 和 2.0，感受我们现在正处于 3.0 阶段。

现在我们盘算的方式，从通用盘算到神经网络处置的盘算方式，我们现在可以开发的能力和应用在已往是不能想象的。对于天生式 AI，我不记得有其他手艺能以云云快的速率影响消费者、企业、行业和科学，能够跨越所有这些差其余科学领域，从天气手艺到生物手艺再到物理科学。在我们遇到的每一个领域，天生式 AI 都处于这个基础范式转变的中央。

而且，除了我们适才谈论的器械，天生式 AI 将对社会发生深远的影响。

有人早些时刻问我，是否会有一个 Jensen AI？那正是你所说的 Creator AI，我们构建了我们自己的 AI，把我写过的所有器械都加载进去，并用我回覆问题的方式对它举行微调。希望随着时间的推移，使用的累积，它会成为一个真正伟大的助手和同伴，对于许多只想问问题或交流想法的人来说。它将是 Jensen 的一个版本，以是你可以一直来和它互动。

我以为这些都是异常不能思议的事情。你知道，我们一直需要写许多器械。现在只需给它三四个主题，就可以从我的角度出发来创作，这听起来太不能思议了。

我知道确立一家公司并不容易，你把你的公司从桌面转向移动，再到 VR，再到 AI，所有这些装备。真是异常了不起，NVIDIA 自己也多次转型，我完全知道这有多灾。而且，你知道，我们两小我私人多年来都被狠狠地袭击过许多次，但这就是想要成为先驱和创新所需要的。

扎克伯格：若是你继续做之前在做的事情，这不算是转型。但你增添了更多新的支线，我以为同样的事情适用于你们。看着你们的旅程真的很有趣。你们履历了一个时期，每小我私人都在说，一切都将转移到这些装备上——超级廉价的盘算装备。而你们只是继续坚持下去，开发这些可以并行盘算的大系统。

黄仁勋：我们走了另一条路。我们现在不再制造越来越小的装备，而是制造盘算机。

扎克伯格：有一段时间不太盛行。

黄仁勋：超级不盛行。但现在它很酷。

我们最先制造图形芯片——GPU。现在当你部署 GPU 时，你仍然称它为 Hopper H100。Mark 的数据中央里有数百个 H100，我想你们快到 60 万个了。你们构建的这些系统，异常难以协调，异常难以运行。而且，你说你比大多数人晚进入 GPU 领域，但你的运营规模比险些任何人都大，这真是令人难以置信。

祝贺你所做的一切。现在你真的一位时尚偶像了。

扎克伯格：还刚最先，正在为之起劲。