英偉達創始人黃仁勛：Omniverse作為“元宇宙基建”的關鍵，世界數字模擬將實現飛躍_OMNI:VERSE

本文來源：聰明投資者

編輯：慧羊羊

美東時間11月17日，芯片巨頭英偉達發布了截至10月31日的2021財年第三季度財報。第三季度，該公司總收入71億美元，環比增長9%，凈利潤24.64億美元，較上一財年同期的13.36億美元大幅增加，同比增長84%，環比也增長4%。

被稱為“超長期投資者”的BAILLIEGIFFORD在這個季度大幅增持了英偉達，增持1,531.80萬股達到2,060.89萬股，持股市值近43億美元，位列第四大機構股東。

今年以來，英偉達股價繼續狂奔，一路累漲125%，目前市值超過了近8000億美元，是超過伯克希爾哈撒韋、次于Meta的美股第七大公司，而這一上升勢頭可能會延續到2022年。

不僅如此，英偉達還宣布了有關“元宇宙”的一些措施，其中包括一套被認為“元宇宙基建”的云宇宙平臺Omniverse。

這個平臺產品在去年12月上線公測，目前正式推出，可以用于制造數字孿生、虛擬世界形象等，包含自然語言交互、深度學習、人工智能等多種多樣的廣泛技術研發。

有分析師指出，繼Meta之后，英偉達這套“元宇宙”似乎更受市場認可。未來5年，元宇宙將為英偉達提供100億美元的市場增值份額機會。

以下是英偉達聯合創始人兼CEO黃仁勛在近日與TheNextPlatform記者TimothyPrickettMorgan關于“競爭、軟件以及Omniverse”的訪談中所發表的精彩觀點：

“所有偉大的技術專家都生活在未來。他們在無數工程師的幫助下將未來帶給現實中的我們，將想法變為現實，并最終轉化成收益，循環往復。”“數據中心將是替代的宇宙引擎，所以我們正構建Omniverse服務器和Omniverse數據中心。”“我們模擬芯片架構以及計算機。通過模擬，我們可以預測未來。”“AR是AI從Omniverse進入我們真實世界的方式，而VR是我們用來進入Omniverse的‘蟲洞’。”“在Omniverse中，實際上所有東西都是實時完成的，這是一個不可思議的奇跡。當你扔下一個球時，它落在地面上并會從地面彈起，無論它是一個金屬球或一個橡膠球，由于物理引擎，它會呈現最真實的狀況。”“Omniverse允許我們可以創建這些令人難以置信的世界數字模擬。如果實現飛躍，那這將改變整個計算機科學世界。“這就是奧義所在，計算機科學改變著算法，現在算法又在改變著計算機科學。”“總的來說，軟件都是我們看待世界的方式、我們執行的戰略以及28年來我們公司所創造的文化，我們一直是一家軟件公司。”“賺錢方面，市場永遠是公平的。”在本次對話中，黃仁勛探討了數據中心的后續發展，以及Omniverse這一融合了模擬、人工智能、增加現實與虛擬現實技術的最新項目將如何改變現實世界的性質與計算方式。

問答環節，黃仁勛就Omniverse使命、數據中心如何提速、未來軟件發展以及“英偉達殺手”等多個問題做了詳細解答。

英偉達CFO：顯卡價格已經降到了幾乎正常的水平:9月14日消息，英偉達新CFO科萊特-克雷斯表示，顯卡價格已經達到了幾乎正常的水平，到明年春天，該公司的產品交貨量將能夠恢復增長。她還確認，英偉達將于不久后推出新的圖形架構。(金十)[2022/9/14 13:29:11]

這是一篇有點燒腦洞的訪談。但非常有趣。

聰明投資者翻譯并整理了對話全文，分享給大家：

Omniverse打造第二個地球

我們相信的未來就是我們模擬的未來

PrickettMorgan：我更喜歡現在真實的現實，我對虛擬現實沒有太多耐心。

但回想一下2021年的春季GTC活動，在觀看寶馬未來工廠的視頻后，我看到了您正在構建的Omniverse的潛力，我也終于明白了數字孿生的真正含義，其實現在人們經常以一種荒謬的方式在談論數字孿生。

而在我看來，未來所有的東西都會使用遙測技術，用電腦把遙測數據疊加回真實世界上，以完成既定目標。

所以我的第一個問題是：未來Omniverse的機會有多大？

之前英偉達加速計算總經理IanBuck向我解釋到，超級計算機中心的高性能計算和超大規模計算機的AI及數據分析都孤立存在，從最大程度上說，Omniverse是把所有這些東西集合起來并以單一形式呈現的一種商業化結果。我認為這很深刻。有了這些分散的存儲桶，您已經建立了一個每年100億美元的數據中心業務，并且增長良好。

Omniverse會進一步推動英偉達數據中心業務的發展嗎？

黃仁勛：沒錯，你說得很對。

地球上不是只有你看到的那一種形式，相反，地球有著數百萬個存在形式和數百萬個替代宇宙。

人類會建造一部分，但AI會建造更多部分。其中一些Omniverse世界將成為我們自己世界的模型，也就是數字孿生；有些人不會像我們自己的世界那樣建模。

有些將是暫時的世界，但我們正在開發一個更持久的世界——就像我們在超級計算機中有暫存器一樣，也會有暫存器Omniverse世界。

所有這些世界都將由AI計算系統提供支持和處理，這個系統能夠處理它所需要的東西——視覺信息、傳感器信息、物理信息和AI，它們位于數據中心。

就所有意圖和目的而言，數據中心將是替代的宇宙引擎，所以我們正構建Omniverse服務器和Omniverse數據中心。

事實上，英偉達將要建造的第一個真正致力于Omniverse世界的是Earth-2，它將是一個非常大的超級計算機，其主要目的是模擬氣候。

它將對我們預測未來氣候變化做出貢獻，因此我們有了一個更好的系統來測試我們的風險緩和戰略和早期預警系統。

我們希望它盡可能具有區域性。平均溫度升高1.5度是非常驚人的，但我們不能體驗到平均溫度的變化，而是通過颶風、龍卷風、猛烈的風暴和洪水去感知。同時我們也經歷了湄公河從世界上最大的淡水生態系統之一轉變為咸水的這樣一個過程，所以我們想要創造一個可以讓星球持續運行的模擬引擎。

英偉達與多家公司合作開發超越視覺效果的3D技術:8月10日消息，英偉達(NVDA.O)周二表示，它正在與多家公司合作，推動3D技術超越視覺效果，成為元宇宙和3D互聯網的基礎。這家芯片制造商表示，它正在與華特迪士尼(DIS.N)、Adobe(ADBE.O)、Autodesk(ADSK.O)等其他公司合作，尋求一個多年的路線圖，以擴大通用場景應用。英偉達表示，擴大其能力將使其能夠更好地支持建筑、工程、機器人等領域的工業元宇宙應用。(金十)[2022/8/10 12:13:44]

當然，您可以想象各種Omniverse引擎正在模擬各式各樣的替代宇宙，這就是為什么它如此有趣和令人興奮的原因。

對我來說真正令我興奮的是它具有切實可行的強大功能來幫助我們解決問題。

我們之所以知道這一點，是因為我們模擬了公司中的一切。我們模擬芯片架構以及計算機。通過模擬，我們可以預測未來，并在未來到來之前看到它。

PrickettMorgan：在這發生之前，它會遇到哪些問題？

黃仁勛：是的，所以你能想象我們是否可以把它應用到世界上最具挑戰性的問題上，這樣我們就能夠看到未來并了解它的極限，了解我們今天做出的決定對未來三十年、四十年或從七十年后的地球產生哪些影響。

氣候變化難以引起社會重視的原因是，我們很少有人會感受到未來70年內不會發生的事情。

PrickettMorgan：嗯，在我有生之年，很高興看到這一切的推進。

兩年前，冠狀病大流行爆發之前，我們剛剛修葺了房子和屋頂，因為它受到了兩年前襲擊我們的Nor’easter的攻擊。今年夏天，我們家附近10英里范圍內發生了龍卷風。這在北卡羅來納州西部是不正常的。

黃仁勛：很高興包括你在內的部分人已經意識到了這一點，但也有人會說，惡劣天氣發生或者風暴發生，都是很合理的。但真正讓它變得具象的是，讓我們能夠對世紀末的情況進行模擬并將其可視化。

PrickettMorgan：你認為人們真的會行動嗎？我不知道很多試圖過著日常生活的人是否能完全理解幾十年后的未來，我想即使你向他們展示幾十年后的未來，他們中的很多人可能還是會無動于衷吧。

黃仁勛：嗯，我希望他們會有所行動吧。如果他們能像英偉達一樣相信模擬——我們始終相信模擬，并且為模擬投入的資源比任何人都多——那么他們就可以相信模擬結果去幫助我們采取行動以及解決問題...

PrickettMorgan：三年前的SC19大會上，我為一篇我從未完成的文章寫了一個標題《我們相信的未來就是我們模擬的未來》，我一直想不出以怎樣的形式完成，但現在開始我有感覺了…

黃仁勛：對的。

PrickettMorgan：如果我們相信模擬，也模擬我們相信的事物，那么人們就想知道這些信息如何被處理的。我一邊想讓不懂的人閉嘴，不想與他們進行深入的哲學對話，一方面我又和你一樣充滿希望，但我也有點悲觀。我相信你也知道，技術是把雙刃劍。

黃仁勛：嗯，我確實相信大多數人，如果他們了解他們行為的后果，他們會嘗試做一些事情，而真正的問題在于我們無法知道、無法想象并且無法以任何方式去體驗我們的行為對未來產生的深遠后果。

英偉達公布Q4財報，加密挖礦芯片銷售額環比下降77%:2月17日消息，芯片制造商英偉達（Nvidia）公布上一財年第四季度財務報告。報告顯示，其加密挖礦專用芯片（CMP）在截至 1 月 30 日的第四財季銷售額下降至 2400 萬美元，較上一季度的1.05 億美元下降 77% 。

Nvidia于去年 2 月宣布推出加密專用芯片 ，以保護其向游戲玩家提供的旗艦 GPU 的銷售。該公司昨日表示，雖然其常規 GPU 能夠進行加密貨幣挖礦，但挖礦對其整體 GPU 需求的影響程度有限。本月11日，英偉達競爭對手英特爾 (Intel)宣布將推出自己的加密挖礦專用芯片。（Coindesk）[2022/2/17 9:56:48]

PrickettMorgan：那么，模擬就是一個向我們展示這個結果的好方法。

黃仁勛：這就是Earth-2的意義所在。

Earth-2可能是數字孿生最具象、最強大的優勢。

你可以將相同的概念應用于工廠，應用于Omniverse的虛擬世界中，應用于互相連接的自動駕駛車隊，還有機器人的數字孿生等等。

想象一下，我們在設計過程中，教機器人如何成為更優秀的機器人，并在操作它們時，不斷改進優化它們，然后將它們帶入現實世界，這就是Omniverse的意義所在。

數據中心肯定會加速，Omniverse的構建要做到實時模擬

PrickettMorgan：再回顧一下英偉達數據中心業務。接下來要如何保持業務以目前的速度增長？會進一步加速嗎？

黃仁勛：肯定會加速的。

我們對數據中心未來的愿景是：數據中心是一個計算引擎，可以處理規模巨大的應用程序，同時結合從物理模擬、AI、計算機圖形等技術。

當大家關注這種數據中心，并思考誰最擅長構建它時，答案就是我們。而且，這也正是GPU能夠作為Omniverse世界完美引擎的原因，因為你必須處理大規模的物理、AI、計算機圖形的工作。

有些人認為英偉達想要將超級計算機變成云原生系統這一想法，特別有趣，為什么呢？

因為你必須與數百萬人共享Omniverse，而不是你孤身一人。英偉達不生產顯示器，為什么我們要研究AR和VR？因為我們想讓人們有進出Omniverse的通道。

AR是AI從Omniverse進入我們真實世界的方式，而VR是我們用來進入Omniverse的“蟲洞”。

PrickettMorgan：很有意思，這樣就形成了一個閉環，仿佛你已經把世界變成了各種各樣的電子游戲。

黃仁勛：是的，但其中也有一些根本的區別…

PrickettMorgan：你看起來很困惑，我沒有冒犯的意思…

黃仁勛：不，不，我不認為這是一種冒犯，我只是想思考一下，因為我知道你有點喜歡技術背景，所以我在思考怎么解釋。

Omniverse和視頻游戲引擎之間有個根本區別。

這個根本的區別在于，所有東西在Omniverse中都是實時生成的，你不能像在電子游戲中那樣預先設置好。

英偉達降低三款新GPU的算力，以限制以太坊挖礦:英偉達公司5月18日表示，英偉達限制了三款新顯卡（RTX 3070，RTX 3080和RTX 3060 Ti）的挖礦能力，并將其標記為“低算力”。英偉達通過將新顯卡算力降低50％，來確保其高端GPU最終落在游戲玩家手中，而不是落到以太坊礦工手中。（U.today）[2021/5/19 22:16:53]

例如，當下的視頻游戲數據下載量高達幾百GB，這是因為大部分紋理和大部分照明都是預先烘焙好的，也就是離線渲染。

令人驚訝的是，當今視頻游戲中的幾乎所有內容都是離線渲染的，就像電影一樣。然后我們有一個合成動態層，即光照層，它允許我們在渲染之外添加紋理，因為光照方程是可加的。我們可以為它添加鏡面反射、動態照明，它會讓你感覺整個區域都是動態的。

但事實是，在電子游戲中，光照變化是很慢的，限制了視頻游戲的環境。

例如，當建筑物倒塌時，它不會立即暴露外部，因為如果他們這樣做，那么環境成分、全局照明分量就會完全改變，目前游戲是無法做到實時處理的。

對于Omniverse，我們實際上是從頭開始構建所有東西，并且無法預先計算光線。在Omniverse中，實際上所有東西都是實時完成的，這是一個不可思議的奇跡。

當你扔下一個球時，它落在地面上并會從地面彈起，無論它是一個金屬球或一個橡膠球，由于物理引擎，它會呈現最真實的狀況。

這些都是實時模擬的，碰撞檢測也是實時完成的，沒有任何東西會相互滲透，并且所有的照明都是實時完成的，這就是Omniverse最亮點的部分。

PrickettMorgan：這是一個重要的區別，英偉達到時候肯定能出售很多這樣的算力資源。

黃仁勛：首先最重要的創造出這個未來，然后再考慮生意賺錢。你永遠不知道人們想買什么或者不想買什么。

我們相信Omniverse的直接應用是能夠為剛剛談到的所有事物模擬數字孿生，或者將3D世界連在一起。

舉個例子，當你身處一個虛擬的Adobe世界中，他們有自己的數據集和數據結構，Adobe設計師由此進入Adobe世界，當然那里也有DessaultSystems世界和PTC世界等等，就像網站與HTML連接一樣。

如果事物通過同樣的標準連接起來，人們就可以通過一個通用門戶來分享某些內容，而英偉達的目標就是在Omniverse中通過USD來打造這樣的門戶。

它可以讓我們所有人都能看到里面的東西，看到我們對那個世界的貢獻。我們可以一起構建這個虛擬世界，看看它是如何從頭開始構建的，相當于3D版的GoogleDocs。

PrickettMorgan：好吧，我們其實已經在《鋼鐵俠》中見過了。

黃仁勛：沒錯，沒錯，有人適合用VR，有人適合用AR。

英偉達的核心是軟件，不斷探尋與客戶交換價值最佳方式

投資者指控英偉達隱瞞加密相關銷售額逾10億美元:一份針對英偉達（Nvidia）的修正集體訴訟指控該公司違反《證券交易法》。5月14日提交的投訴稱，英偉達故意發布誤導性聲明，使投資者以為該公司對加密貨幣相關收入的依賴很小。據Prysm Group的經濟學家認定，從2017年5月到2018年7月，英偉達向加密礦商銷售的產品至少賺了17.28億美元，這意味著該公司在這段時間內與加密相關的GPU銷售額隱瞞了11.26億美元，而所有這些收入都包含在該公司的游戲部門。（Cointelegraph）[2020/5/16]

PrickettMorgan：再談談策略吧。

OmniverseEnterprise的定價為每用戶9,000美元，之前很少看到英偉達有這樣的定價軟件。

英偉達開發了大量軟件，但我不知道公司實際上的資源分配在軟件與硬件之間是怎樣的。

黃仁勛：公司四分之三的部門從事軟件業務。

PrickettMorgan：好吧，這很重要，但公司分配收入的方式肯定不是這么按比例來的。

你讓我想起了1960年代后期的經典IBM，當時大型機銷售主要靠硬件，后來有了軟件和服務。但隨著時間的推移，隨著摩爾定律推動硬件價格下降，競爭之下，軟件和服務的價格占比上升，但整個系統的整體成本卻沒有改變。

我想知道英偉達是否會走同樣的道路？

黃仁勛：我從來沒有認為我們沒有為軟件付費。

英偉達一直為軟件付費，這與蘋果iPhone沒有什么不同，雖然買的是手機，但手機中豐富的軟件才是手機的核心。

英偉達在軟件定價方面的唯一問題是：與客戶交換價值的最佳方式是什么？對客戶來說最簡單的方式是什么？

如果你看我們過去分銷產品的方式，我們的產品最終通過分銷層找到客戶，因為我們的技術被集成在個人電腦、游戲機或服務器中。

當從事硬件業務時，構建硬件并銷售它，任務就完成了。理想情況下，客戶永遠不會再給您打電話，這才算好硬件。

好軟件的定義就是只要你還活著，你就要一直不斷升級它。

在英偉達，我想說的是，無論我們在這里做什么，無論我們做出什么決定，只要我們還活著，我們就會兌現并遵守承諾。

我們的GeForce客戶經常大吃一驚，因為我們會年復一年地持續升級我們的軟件。

再比如我們的CUDA客戶，他們對CUDA12特別著迷，這都源自于多年前付費使用了我們的顯卡。他們對我們多年來不斷升級和加速軟件升級的服務感到非常震驚。

當你購買一臺裝有我們所有技術的計算機時，數年后，你只需下載最新的程序，計算機就會奇跡般地變得很快。

顯然，我們提供的價值主要在于軟件。

用戶購買的硬件會獲得它的初始性能，但是可以在硬件的使用壽命中獲得3倍、4倍甚至10倍的性能提升，這無需更改硬件，只要通過軟件更新就可實現，因此我們產品的價值顯然體現在軟件上。

總的來說，軟件都是我們看待世界的方式、我們執行的戰略以及28年來我們公司所創造的文化，我們一直是一家軟件公司。

現在另一個問題是：我們如何獲得報酬？在我看來，我如何賺錢和我扮演的角色，這是完全不同的事情。賺錢方面，市場永遠是公平的。

你可能會說，如果英偉達只銷售顯卡，幾千美元的芯片報酬怎么能負擔得起公司要做的這么多軟件呢？這當然不可能，除非你能達到規模效應。

因此我們決定要橫向深入這個世界，因為作為一家平臺公司，橫向思考會慢慢增加我們的用戶基數，慢慢開發有利于市場的軟件，慢慢建立整個堆棧與相應價值，以及與每個領域一起發展的所有生態系統。

眾所周知，CUDA中的UDA，是在1995年發明的，它是我們許多員工在高中畢業或者上大學之前就已經創建出來了。

以此，我們決定我們寧愿推進一個新的計算模型，并橫向地去做，這也就是我們目前的商業模式。

PrickettMorgan：那如何將其與企業希望分配硬件和軟件支出的方式相匹配呢？畢竟OmniverseEnterprise有合同和許可費了。

黃仁勛：相較于企業客戶，個人客戶想要一些不同的東西，這很重要。

企業需要我們給出這樣的承諾：在按照特定的節奏來更新、分別修復特定問題、為軟件構建提供反向支持等前提下，由于企業已經在此基礎上構建了所有其他的軟件，那么英偉達需要保持這個架構，即使在與英偉達自然節奏不一致的未來幾代架構中也不例外。

PrickettMorgan：一開始很多人想在平臺上做十年，但他們最終使用這些平臺二十年，甚至三十年以上。

黃仁勛：是的。

PrickettMorgan：人們很難把他們的思維束縛起來，但實際運營中的這種堅持不是抵抗，而是對投資和安全的尊重。

黃仁勛：因為企業要付錢給你，所以他們想簽訂一個非常具體的服務水平協議，明確表達他們的節奏以及經營方式。英偉達會提供支持，即使這與我們工程的進行方式不太一致。

對于企業軟件，公司則需要與客戶建立這種關系，他們需要知道，當他們拿起電話時，我們英偉達就會放棄所有手頭工作來幫他們解決問題，因為他們的業務實際上是建立在英偉達的軟件之上的。

他們用英偉達不僅僅是玩電子游戲，而是將英偉達的承諾轉移給他們的客戶。

我們決定沿著這條思路走下去，通過網絡下載更新代碼，并保持快速移動和創新，在企業現有方法敏感性的基礎上構建一個完整的系統和編碼，這就是我們獲得NvidiaAIEnterprise堆棧的方式。

現在我們在該基礎上進行維護、調度和創新，提高向下兼容性，以及提供必要時的分叉支持。

世界數字模擬，這個領域的激烈程度超乎想象

PrickettMorgan：現在企業可以信賴的GPU、DPU以及很快的CPU都有兩年的周期。

顯然，AMD的“Aldebaran”InstinctMI200系列GPU加速器比以往任何時候都更具競爭力。我必須強調，這真的是兩個GPU，AMD通過在一臺設備上放置兩個GPU來拉升“K80”的水準，基于此，這款GPU已經贏得了兩套百億億級系統和無數小型系統的支持與信任。

根據節奏，英偉達要到明年才會發布新的GPU公告，但是公司會面對AMD來勢洶洶的競爭，以及英特爾在GPU計算領域的壓力，對嗎？

黃仁勛：首先，我們三家公司一直都有競爭，所以說AMD的“Aldebaran”InstinctMI200系列GPU加速器是第一個“英偉達殺手”是不正確的，因為每年都會出現“英偉達殺手”。

PrickettMorgan：我的意思是這是英偉達在上層HPC和AI超級計算機領域的首位實力對手。在過去的十五年中，當談到GPU加速的超級計算機時，人們想到的肯定都是英偉達。

黃仁勛：這實際上很簡單。因為HPL系統只需要兩點，那就是性能和價格。

HPC數據中心會提前數年簽訂合同并訂購所有東西，但如何確定給定設備的性能是怎樣的，英偉達有靠譜的方程式…

我們在天秤的一端放入峰值FP64的算力和內存容量，另一端放入美元。就是這個等式，看誰能做到，誰就是贏家…

PrickettMorgan：所以AMD要提高性能并大幅降價？我認為這正在發生...

黃仁勛：所以問題就是我們如何看待這個世界，以及競爭為何如此激烈的原因。

加速計算領域的競爭不是輕微的激烈，而是非常激烈的。

我來說明一下。

你可以建造世界上最好的一切，包括任何芯片，你可以把它插入電腦，然后呢？事實就是根本沒有加速，加速計算是非常困難的。

其原因是摩爾定律，即使是按照摩爾定律的下限來看，也是非常難的。

要想取得成功，我們必須提供遠高于摩爾定律的結果。

世界數字模擬如果實現飛躍，將改變計算機科學世界

PrickettMorgan：谷歌多年前告訴我，他們必須每天違反摩爾定律才能繼續經營……

黃仁勛：工作量巨大，且沒有編譯器可以幫助做到這一點，這必須有人去重構整個堆棧，因此我們必須先了解應用程序及其中的算法，提出新的庫以及新的系統。完成后，才能一次性提交。

世界上有數以萬計的應用程序，有些人可能會說通過深度學習，一切都可以更快了，但這是完全錯誤的。

計算機視覺具有完全不同的架構，每個架構都是不同的，每個算法都不一樣。

所以必須先了解整個應用程序，逐一重構整個堆棧。

此外，還必須與開發商合作，必須說服他們要加速他們的應用程序。

這太難了！

這就是為什么這么長時間以來，除了CPU之外，沒有另一種計算架構具有加速計算的原因。一方面重構整個堆棧是非常困難的，更不用說先要說服應用程序的擁有者去做這件事了。

人們更愿意去等待摩爾定律，因為到時候多買幾個節點就好了。

要想做得更好，必須全棧覆蓋，必須逐個領域開發很多軟件。

當然，在將近25年后，該架構變得無處不在，我們做到了，這是我們感到非常榮幸的地方。

但盡管如此，我們的競爭對手還是什么都不做，等待摩爾定律。

我們是一家價值100億美元的數據中心業務，這可能只占全球數據中心份額的5%。另外95%的數據中心仍是圍繞CPU展開，這就是競爭。

在新的計算世界中，我們要解決的大多數難題都不是除以2或乘以2那么簡單，而是上百萬倍。

氣候科學界會告訴你，即使想在一個合理的規模上獲得成功，我們可能需要1億次或10億次計算才能解決問題。因為將分辨率每提高50%，計算量就會爆炸增長。

進入模擬領域的物理量就會呈爆炸式增長，所以我們談論的是億倍級的計算問題。

但真正令人驚奇的是，GPU推動了大眾的深度學習，進而帶來基于物理的神經網絡。你能想象一套遵守物理定律的神經網絡嗎？它會從原理方程和觀察自然中學習物理學，但無論何時預測，損失函數都受物理定律支配，因此它不會離開邊界，它會一直遵守能量守恒定律…

PrickettMorgan：也許我們已經生活在這樣的宇宙中…

黃仁勛：是的是的，所以這是件了不起的事情。如果我們能讓神經網絡遵守物理定律，那么我們就可以難以置信地擴展它。

因此，我們可以使用GPU對其進行擴展。GPU加速可以使物理性能提高20到50倍，所以現在突然間，這個神經網絡學會了所有的偏微分方程。

接下來就是神經網絡擴展，我們已經看到了快1萬到10萬倍擴展的示例——我們可以讓它與我們每天從現實世界中獲得的觀察數據保持同步。

然后最重要的是，通過并行化，我們現在可以將神經網絡分布在10,000或20,000個GPU上，同時伴以億倍到十億倍的超高速度。

這就是為什么我們英偉達要去構建Omniverse。

Omniverse允許我們可以創建這些令人難以置信的世界數字模擬。如果實現飛躍，那這將改變整個計算機科學世界。

這就是奧義所在，計算機科學改變著算法，現在算法又在改變著計算機科學。

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