的生成器（USD是我们公司使用的另一种语言），还是Verilog、C和C++。” 这意味着“由软件工程师撰写每一行代码的时代已经彻底结束了。” 黄仁勋指出：“我认为由软件工程师撰写每一行代码的时代已经彻底结束了。未来每一个软件工程师都将拥有24/7的数字工程师助手，这就是未来的工作模式。” 他举例表示，英伟达目前拥有32,000名员工，未来将会有“希望多达100倍的数字工程师”来补充团队。 黄仁勋还分享了英伟达服务器的优势：“英伟达的服务器看起来很贵，每个机架可能价值几百万美元，但可以取代成千上万的节点。连接传统通用计算系统的电缆成本，甚至高于替换所有这些并将密集整合到一个机架中的费用。” 像微软、Meta、亚马逊、谷歌和OpenAI这样的公司，都在使用英伟达的GPU。 黄仁勋还表示，尽管训练AI模型非常耗费资源，但从长远来看是值得的。他说：“假设成本翻倍了，但你减少了大约20倍的计算时间。所以你可以获得10倍的节省，看到这种加速计算的投资回报率并不罕见。” “其中一个重要的点是，AI不仅仅是训练模型，当然，这是第一步，”他说道。“关键是使用模型。当你使用模型时，可以节省大量的时间——特别是处理时间。” 然而，黄仁勋也提到，看到公司使用AI来设计芯片是非常令人惊叹的过程。 “真正让人感到压力的是我们肩负的责任，”黄仁勋说道。“少睡一点没关系，三小时的睡眠就够了。” 他提到了OpenAI的ChatGPT和微软的Copilot作为提高生产力的工具示例，还有云客户的回报。然而，巴克莱分析师今年夏天的一份报告指出，可能还需要更多显著的受益者。 巴克莱的分析师在6月底写道：“根据我们初步的研究，2026年超大规模AI资本支出的共识，估计足以支持现有的互联网以及12,000个类似ChatGPT规模的AI产品。” 但这真的会发生吗？ 分析师表示：“硅谷热议AI改变世界，谈论AI代理、数字员工、通用人工智能等。我们确实预期会有许多新服务出现，证明这些乐观预期的合理性，但可能不会有12,000个这样的产品。”（据雅虎财报和市场观察）。 来源：加美财经lg...
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