7 月 30 日消息，黄仁勋在 SIGGRAPH 2024 大会上与《连线》杂志资深撰稿人 Lauren Goode 共同探讨了 AI 增强人类生产力的未来、加速计算的能源效率以及图形和 AI 的交汇等话题。

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示，深度植根于视觉计算的生成式 AI 正在增强人类的创造力，而加速计算有望显著提高能源效率。

“每个人都将拥有 AI 助手，”黄仁勋表示，“每家企业，每个岗位，都将拥有 AI 助手。”

生成式 AI 有望提高人类生产力，其所依赖的加速计算技术也将让计算更加节能，黄仁勋表示。

“加速计算可以节省 20 倍甚至 50 倍的能耗，而且能完成同样的处理工作，”黄仁勋表示。“作为社会的一份子，我们首先要做的就是加速所能加速的每一个应用，进而减少全球能耗。”

伴随这次对话，NVIDIA 发布了一系列创新技术。

NVIDIA 推出了一套全新的 NIM 微服务，专门针对不同工作流提供定制服务，包括 OpenUSD、3D 建模、物理学、材质、机器人、工业数字孪生和物理 AI。这些更新旨在赋能开发人员，特别是在 DGX Cloud 上集成 Hugging Face 推理即服务。

此外，Shutterstock 还推出了一项生成式 3D 服务，Getty Images 通过利用 NVIDIA Edify 技术升级了其产品。

在 AI 和图形领域，NVIDIA 发布了全新的 OpenUSD NIM 微服务和参考工作流，专为生成式物理 AI 应用而设计。

这包括一项通过面向机器人仿真的全新 NIM 微服务来加速人形机器人开发计划。

全球最大的广告公司 WPP 还正在为可口可乐公司使用 Omniverse 驱动的生成式 AI，进而提升品牌真实性，同时展现了 NVIDIA 的 AI 技术进步在各行各业的实际应用。

黄仁勋和 Goode 首先探讨了视觉计算如何推动诸多技术的崛起，从电脑游戏到数字动画、GPU 加速计算再到最近由工业级 AI 工厂驱动的生成式 AI。

所有这些进步都是相辅相成的。例如，机器人需要先进的 AI 和逼真的虚拟世界。在部署到下一代人形机器人之前，AI 可以在这种虚拟世界中进行训练。

黄仁勋解释说，机器人技术需要三台计算机：一台用于训练 AI，一台用于在精确的物理模拟环境中测试 AI，另一台则安装在机器人内部。

“几乎每个行业都将受到这项技术的影响，无论是科学计算以更少的能源更好地预测天气，还是与创作者合作生成图像，或为工业可视化创建虚拟场景，”黄仁勋表示。“生成式 AI 还将彻底改变机器人自动驾驶汽车领域。”

同样，围绕 OpenUSD 标准构建的 NVIDIA Omniverse 系统也将是利用生成式 AI 来创造全球知名品牌可使用资产的关键技术。

品牌主能够在 Omniverse 中创造品牌资产，通过精心策划即可通过这些系统产生并复制品牌魅力。

最后，包括视觉计算、模拟和大语言模型在内的所有系统，将共同创造数字人，帮助人们与各种数字系统进行交互。

黄仁勋表示：“我们本周在这里宣布的其中一项内容就是数字代理概念，数字 AI 将增强公司每一项工作。”

“所以，人们发现最重要的用例之一就是客户服务，”黄仁勋说道。“我认为这项工作未来仍将由人类主导，但会有 AI 参与其中。”

所有这些创新技术，就像任何新工具一样，都有望增强人类的生产力和创造力。“想象一下，有了这些工具，你将能够讲述哪些故事，”黄仁勋表示。

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