在NVIDIA GTC 2024的第二天，NVIDIA总裁黄仁勋接受了多家媒体采访，谈论到了AI行业以及GPU等等，作为如今AI行业发展的“军火商”，黄仁勋所领导的NVIDIA往往决定了一家AI企业能掌握多少程度的算力。

NVIDIA不造芯片，而是造数据中心

首先，黄仁勋提出了一些或许会出乎大家意料的想法：GPU芯片市场并不是NVIDIA的追求，NVIDIA不造芯片，而是造数据中心，NVIDIA搭建了硬件、软件、服务等，并让客户决定怎么购买自己的数据中心。

黄仁勋谈到了Blackwell芯片的定价，他表示Blackwell芯片不会有具体的定价，要视乎客户的配置需求，以及TCO（总体拥有成本）来决定。

也因此，黄仁勋才会强调他们提供的服务不仅仅是芯片，也包含了各种软硬件和服务，他们会根据用户的需求打造数据中心，而Blackwell的定价就不仅仅是芯片的价格这么简单了。

AI大模型以及指令工程师

访谈中也谈到了AI大模型，而外媒更多的关注在个人大模型上，对此，黄仁勋表示，目前个人大模型仍需要进行微调，这些环节包含提示词工程（prompt engineering），发现了上下文学习（context learning），发现了工作环境（working environment）等等，将这些东西组合，所有的要素成就了你自己的独特的大模型，并在云端、设备上运行。

同样在GTC上的一次媒体问答环节中，黄仁勋也提到，在未来，编程不再是一个关键技能，你只需要能够下指令，像是一个“指令工程师”就能构筑作品，他打趣道：“当我的太太跟我说话时，她就是正在对我下达指令”，黄仁勋的看法是，未来我们只需要学习如何给AI下达指令，而给AI下命令就好像我们现实生活中给其他人类同事下达指令一样。

不过黄仁勋也没有完全否决学习编程技能的意义，他表示，NVIDIA仍在招聘程式员，所以欢迎大家多多学习编程。

下一个“ChatGPT时刻”何时到来？

在被问到AI行业什么时候会出现一个如ChatGPT那样颠覆行业的技术时，黄仁勋提到了两个名字：视频生成技术Sora以及自动驾驶技术Wayve，他表示，这些AI大模型需要对物理规律有感知，比方说物品在桌上、人走在路面上，这些都是不能违背的物理规律。

此外他还提到了用来预测天气的Earth-2，以及Alphago这样生成新药物、和蛋白质等等，根据小编对于黄仁勋的话语中理解到的，就是AI如何与现实世界的规律做更精确的交互，以前是ChatGPT理解人类语言，接下来就是AI要去理解世界的运作。

芯片出口与台积电

被问到NVIDIA所受到的出口管制时，黄仁勋表示，必须要做的事情是了解所有政策以确保合规，其二是提高供应链的韧性，他提到，Blackwell芯片作为DGX处理器时，有60万个芯片来自世界各地，其中有很多来自中国，芯片供应链的复杂性，也致使了供应链的全球性很难被打破。

至于台积电，表示，与台积电的合作是他们最紧密的合作之一，台积电能把他们的要求做得非常好，他也提到，GPU很像Soc，需要架子、线缆、交换机等组装，也需要进行测试、组成系统等等，一如他对供应链的见解一样，这之中非常复杂，而台积电在这个过程中扮演的角色非常重要。

AGI何时到来？

黄仁勋表示，如果把AGI定义为在大量的测试的基础上，AI在数学测试、阅读测试、逻辑测试、医学考试、法律考试、GMAT、SAT 等等能做到比大多数人类都更好，甚至比所有人都好，那么我们的计算机则会在 5 年内可以实现 AGI。