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内容提要
黄仁勋在访谈中回顾了英伟达的成功，强调了CUDA的重要性和协同设计的必要性。他指出，AI的发展依赖于算力和数据，未来编程将更加普及，更多人将参与创新。他对人类未来充满信心，期待解决更多全球性问题。
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关键要点
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黄仁勋回顾英伟达的成功，强调CUDA的重要性和协同设计的必要性。
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AI的发展依赖于算力和数据，未来编程将更加普及，更多人将参与创新。
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英伟达的设计重心已从单芯片扩展至机架级别，涵盖多个技术领域。
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极致协同设计是不可回避的，分布式计算的每个环节都必须同时攻克。
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英伟达的战略演进从图形加速器到计算平台，必须在扩展边界的同时保持专业化能力。
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将CUDA搭载到GeForce显卡是英伟达历史中最关键的决策，尽管代价惨烈。
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黄仁勋的决策过程始于好奇心，推理系统清晰后开始相信并实现。
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Scaling Laws框架包含预训练扩展定律、后训练扩展定律、测试时扩展定律和智能体扩展定律。
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英伟达通过基础研究、行业合作和灵活架构应对AI模型的快速迭代。
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黄仁勋认为中国科技生态的崛起与竞争烈度、开放共享文化和崇尚工程的社会文化有关。
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英伟达的护城河包括CUDA的安装基数和生态系统的横向覆盖。
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黄仁勋预计英伟达未来能达到10万亿美元市值，依赖于全新市场的增长。
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GeForce是英伟达重要的品牌营销策略，玩家对AI的反感反映了对创作者的关注。
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黄仁勋认为AI已经达到AGI的某些标准，编程的定义需要重写，未来将有更多人参与创新。
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他希望在工作中倒下，并对人类未来充满信心，期待解决更多全球性问题。
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