Nvidia 首席执行官黄仁勋表示，每家公司都将成为“AI 工厂”。他的意思是这样的。
快速阅读: 据《商业内幕》称，黄仁勋预测，未来每家公司都将转型为生成代币的人工智能工厂，代币是AI处理数据的数值形式。他举例称，汽车制造商将拥有实体工厂和AI数学工厂，AI将从各种信息中提取代币以优化决策和产品。例如，特斯拉通过汽车传感器数据生成代币来提升自动驾驶能力，而Vercel等公司则帮助转化用户需求和医学研究为代币以训练AI系统。
英伟达CEO黄仁勋预测，未来公司将转型为生成代币的人工智能工厂。代币是人工智能模型处理和理解数据的一种数值形式。以下是黄仁勋所描述的“人工智能工厂”的具体含义。
在本周英伟达举办的AI大会上，黄仁勋指出，每个公司都将成为“人工智能工厂”。这是一个重要的理念，或许能让各类企业在未来获得成功。因此，值得详细解释一番。
我去年与AI初创公司Vercel的CEO Guillermo Rauch交流时首次听到了这个概念。他解释了代币在人工智能中的作用，并提到黄仁勋常说“每个公司都会成为代币工厂”。
“如果说数据是生成式人工智能的原材料，那么代币就是语言。”
人工智能模型将单词和其他输入分解为数值形式，使其更容易处理和理解。一个代币大致相当于四分之三个单词的长度。
例如，英伟达提到，“黑暗”这个词可能被编码为“暗”的数字271和“性”的数字655。“明亮”这个词则由491和655表示。这样，人工智能模型可以识别出这两个数字并理解这些词之间的关系。
数万亿这样的数字或代币被用于训练这类AI模型，然后进行微调和运行。与其说“一切皆为计算机”，不如说“一切皆为代币”更能体现人工智能的本质。
“它们只有一个任务——生成这些非凡的代币。”
黄仁勋、Rauch及其他技术专家认为，现代企业将通过生成最多代币而取得成功。它们将成为生成代币的人工智能工厂，这些代币将用于改进和运行帮助公司制造更好产品和服务的人工智能系统。
黄仁勋在GTC会议上说：“我称它们为人工智能工厂。”“它们是人工智能工厂，因为它们只有一个任务——生成这些非凡的代币，然后我们将它们重新组合成音乐、文字、视频、研究、化学物质或蛋白质。”
他表示，这些代币生成设施有时会与公司的传统业务并行运作。
“未来每个行业、每个拥有工厂的公司都会有两家工厂，”黄仁勋预测道。“一家是制造实体产品的工厂，另一家是数学工厂，即人工智能工厂。”
他以汽车制造业为例，描述了“汽车制造厂”和“汽车人工智能制造厂”。
随后，他通过宣布与通用汽车合作进一步丰富了这些理论框架，其中英伟达将帮助该公司利用人工智能制造汽车，同时使通用汽车车辆更具自主性。
机器学习工程师兼AI顾问Jason Liu也针对特斯拉电动车和埃隆·马斯克实现全自动驾驶目标的观点发表了类似看法。
当一辆特斯拉在城市中行驶时，它配备的传感器会收集大量关于周围环境的信息。这些数据被采集并转化为代币，用于优化特斯拉的人工智能模型。理论上，这将产生更精准、更安全的自动驾驶软件，更好地引导车辆。
“在人工智能领域，多数公司的职责将是生成更多数据，”Liu说道。
他认为，特斯拉通过尽可能多地投放汽车以获取更多数据的方法比Waymo的策略更有效，后者工程师多年来相对孤立地工作，收集的数据或代币较少。
对于任何重大决策，员工们可能在Slack聊天、Zoom视频会议、董事会会议和数据仪表盘上展开长达半年的反复讨论。
公司现在可以把所有这些内容转化为代币，并用它们来训练一个人工智能系统，从而在未来做出更好的决策，或者帮助人类高管和员工下次做出更优决策。
“公司和软件的任务是从参与的人类中提取所有这些信息，并转化为人工智能训练所需的代币，”他补充道。
公司现在可以把所有这些内容转化为代币，并用它们来训练一个人工智能系统，从而在未来做出更好的决策，或者帮助人类高管和员工下次做出更优决策。
Rauch表示，Vercel正通过其v0工具实现这一目标，该工具帮助开发者和非技术人员构建网站和应用程序。
“v0以英文接收用户需求并输出应用程序，”Rauch解释道。“这些就是我们的代币。”
他还提到了一位名叫OpenEvidence的Vercel客户，该公司利用人工智能将海量医学研究整合成便于忙碌的医务工作者理解的信息。
“他们的代币是医生所需的研究数据，以做出更佳判断，”Rauch说。“这是医学智能代币。”
Liu举了Mercor的例子，这是一家招聘技术博士的初创公司，旨在获取他们的专业知识并转化为代币，供人工智能实验室完善其模型。
“每家公司的任务都将变为生产智能，如同一个代币工厂，”Rauch说。“随着时间推移，公司积累了机构知识，积累了最佳实践、操作原则和程序、培训手册、品牌指南，甚至口味。所有这些都将成为人工智能模型预训练和后训练的一部分，以及附加的数据。”
(以上内容均由Ai生成)
