英伟达GTC大会结束后，CEO黄仁勋在一个播客访谈中详细解释了公司正在进行的协同设计工作，并讨论了数据如何通过合成推动AI智能的发展。他认为，在特定条件下，AGI已经到来，并鼓励人们利用AI提升自己。

英伟达最新发布的产品不仅包括GPU，还有CPU、LPU和网络产品等，这与公司的协同设计理念密切相关。黄仁勋指出，极限协同设计是必要的，因为计算不再局限于单个GPU加速的一台计算机内。增加1万台计算机的目标是实现百万倍的加速效果。在大规模分布式计算环境中，需要考虑CPU、GPU、网络和数据交换等问题，这是一个复杂的计算机科学挑战。

黄仁勋表示，计算单元从单一GPU发展到一台计算机，再到一个集群，现在是一个完整的AI工厂。他设想中的英伟达产品已从芯片扩展到吉瓦级规模，具备连接电网、冷却系统和巨大网络的能力。

谈到AI扩展时，黄仁勋提到，过去人们认为高质量数据的数量将限制智能水平。然而，实际上很多训练数据都是经过消化和加工的合成数据。AI现在能够获取基础事实并生成大量数据用于训练模型，这意味着未来的训练将不再受数据量限制。随着合成数据的使用，人类生成的数据占比将逐渐减少。

黄仁勋还强调了AI推理的复杂性。他认为，预训练只是记忆和泛化，而推理则是思考的过程，后者更为困难。未来推理市场潜力巨大，但制造适用于推理任务的小型芯片并不现实。

关于AI工厂生产的token，黄仁勋看到这些商品对不同受众具有价值，因此token开始分层，包括免费、高级和中间层几种类型。对于高智能产品，用户可能愿意为每百万token支付高达1000美元。

黄仁勋对英伟达的增长充满信心，认为公司有可能在未来成为年收入3万亿美元的企业。供应链负担由200家公司共同承担，合作伙伴的支持使得扩展成为可能。

他还提到AGI和AI对工作的影响。黄仁勋认为，如果某个AI应用能够运营一家价值10亿美元的科技公司，那么AGI就已经实现。他建议每个人学习使用AI，未来每个木匠都将成为编码员和建筑师，会计师也将成为财务分析师和顾问。编码员数量预计会大幅增长，软件工程师的角色也将更加重要。他鼓励老师让学生接触AI，希望每个大学生毕业时都能成为AI专家。

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