NVIDIA執行長針對Deepseek R1開源提出了他的觀察。

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打破對AI發展的迷思：

• 黃仁勳指出，市場對AI發展的理解存在誤區，認為AI僅由「預訓練」和「推理」兩個階段組成，且推理是一次性完成的。
• 他強調，Deepseek R1的開源並非意味著AI發展的終結，而是AI效率提升的開端，加速了AI的應用普及。

AI發展的三個核心階段：

• 預訓練：
  • AI通過學習大量多模態資料（語言、影像、影片、聲音等）建立基礎知識。
  • 這個階段需要大量的運算資源，且將持續發展。
• 後訓練：
  • 這是AI學習解決問題的關鍵階段，AI運用基礎知識來解決特定問題。
  • 學習方式多樣，包括強化學習人類回饋、自我練習的強化學習，以及AI作為教練的強化學習。
• 推理：
  • AI運用已記憶的知識和基本原理進行思考和決策。
  • 對於複雜問題，推理需要消耗大量運算資源。

資料智慧層的革新：

• AI應用的關鍵在於有效管理和利用企業資料，將原始資料轉化為可用的智慧。
• 企業需要提供詮釋資料、知識、智慧和洞見，而非單純的原始資料。

Omniverse與數位分身的未來：

• 數位分身技術將徹底改變企業創新流程，允許企業在數位世界中進行大量實驗。
• 將為所有事物建立數位分身，以壓縮時間和降低經濟影響。

企業AI策略的新思維：

• 企業內部將發展出複雜的AI生態系統，包括AI的AI系統和模型的系統。
• 企業應採取混合策略，結合公有雲AI和自建AI，以及承包商、第三方軟體平台的AI。
• 企業需要思考如何運用這些創新技術，在各自的領域中創造獨特價值。

總結：

黃仁勳強調，AI的發展是一個持續進程，而不僅僅是單一模型的完成。企業應重視資料智慧層的建設，並積極利用數位分身等新技術，才能在未來的AI競爭中取得優勢。