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作者 標題 [新聞] NVIDIA 執行長黃仁勳 這是AI革命的開始
時間 Wed Jan 3 19:06:47 2018
1.媒體來源:
UDN
AI大贏家！NVIDIA執行長黃仁勳：這是AI革命的開始 而我們正身在其中
未來人工智慧在將無所不在，從自動駕駛、機器人、智慧城市再到醫療診斷。而除了檯面
上競逐的Google、微軟、蘋果和特斯拉等科技巨擘，在背後撐起這個新紀元的，就是這個
出生台南、九歲赴美的華人企業家──NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳。
上競逐的Google、微軟、蘋果和特斯拉等科技巨擘，在背後撐起這個新紀元的，就是這個
出生台南、九歲赴美的華人企業家──NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳。
10月26日上午。十點不到，寒舍艾美酒店二樓已經塞滿人潮，空氣中的躁動和亢奮顯然比
咖啡更提神。這是GTC 2017台灣的會場，所有關心人工智慧和深度學習的開發者、研究人
員和產業領袖都來到這裡，試圖從NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳的言語中，捕捉未來世界
的模樣。
咖啡更提神。這是GTC 2017台灣的會場，所有關心人工智慧和深度學習的開發者、研究人
員和產業領袖都來到這裡，試圖從NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳的言語中，捕捉未來世界
的模樣。
http://0rz.tw/0A1cQ
![[圖]](https://pgw.udn.com.tw/gw/photo.php?u=https://uc.udn.com.tw/photo/2017/12/15/draft/4344067.jpg&x=0&y=0&sw=0&sh=0&sl=W&fw=1050&exp=3600)
燈光一亮，總愛穿著深色皮衣在公開場合現身的黃仁勳，一身勁裝小跑步踏上舞台。「這
是一個新紀元的開始，」他一開口就說：「這是AI革命的開始，而我們正身在其中，乘著
浪頭前進。」
是一個新紀元的開始，」他一開口就說：「這是AI革命的開始，而我們正身在其中，乘著
浪頭前進。」
的確，過去這一年，NVIDIA可說是站在最高的浪頭上。根據最新發布財報，NVIDIA的營收
和每股盈餘都創下歷史新高，超出原本預期。而在市場看好之下，今年以來，NVIDIA的股
價已經上漲92%，市值更突破1千億美元，和去年相比翻了一倍，成為最受矚目的產業巨星
。這一切，都跟NVIDIA近年轉型深耕的人工智慧領域息息相關。
和每股盈餘都創下歷史新高，超出原本預期。而在市場看好之下，今年以來，NVIDIA的股
價已經上漲92%，市值更突破1千億美元，和去年相比翻了一倍，成為最受矚目的產業巨星
。這一切，都跟NVIDIA近年轉型深耕的人工智慧領域息息相關。
在今年的GTC大會上，從自動駕駛、物聯網設備、虛擬實境再到醫療診斷，黃仁勳無所不
談，甚至還宣布將和科技部合作，在未來四年內共同培養3千位開發人才，孵育產業生態
系。而這也代表著在將來的各種場景裡，NVIDIA都不會缺席。
談，甚至還宣布將和科技部合作，在未來四年內共同培養3千位開發人才，孵育產業生態
系。而這也代表著在將來的各種場景裡，NVIDIA都不會缺席。
NVIDIA能夠走到今日，絕對無法以一帆風順來形容。但特別的是，每一次策略上的轉彎，
黃仁勳都可以比別人看得更遠，並在下一波趨勢到來之前，暗中準備火藥對應挑戰。
NVIDIA的第一個危機迸發在公司剛成立不久後。1995年，NVIDIA花了兩年時間研發，終於
推出第一款顯示晶片NV1。可是，這款晶片連同隨後推出的NV2，卻因為與微軟在Windows
95制定的Direct3D標準不兼容，因而打不進市場。押錯寶的黃仁勳，不得不下定決心大裁
員，公司人數從100多人裁到30多人。
推出第一款顯示晶片NV1。可是，這款晶片連同隨後推出的NV2，卻因為與微軟在Windows
95制定的Direct3D標準不兼容，因而打不進市場。押錯寶的黃仁勳，不得不下定決心大裁
員，公司人數從100多人裁到30多人。
為了重回主戰場，黃仁勳引入技術新血，挖角專精高性能運算的大衛．科克（David Kirk
）博士擔任首席科學家。並在1999年推出GPU繪圖處理器系列的第一款產品GeForce256，
穩固了NVIDIA在電腦繪圖工業領域的地位。此外，在科克主導之下，NVIDIA推出了CUDA整
合技術（Compute Unified Device Architecture，統一計算架構），可以運用GPU的處理
能力來增加運算效能。而這，就是影響NVIDIA後來發展的重大轉捩點。
）博士擔任首席科學家。並在1999年推出GPU繪圖處理器系列的第一款產品GeForce256，
穩固了NVIDIA在電腦繪圖工業領域的地位。此外，在科克主導之下，NVIDIA推出了CUDA整
合技術（Compute Unified Device Architecture，統一計算架構），可以運用GPU的處理
能力來增加運算效能。而這，就是影響NVIDIA後來發展的重大轉捩點。
GPU的發展，不只是帶動人工智慧革命浪潮，另一方面，也開啟了NVIDIA從顯示卡硬體商
轉型為人工智慧平台公司的契機。2012年，多倫多大學研究生艾力克斯．克柴夫斯基（
Alex Krizhevsky）在兩天之內，利用兩個NVIDIA GeForce GTX 580 GPU訓練神經網路運
算邏輯AlexNet來辨識影像，並以這篇論文贏得ImageNet比賽冠軍。消息一出，立刻吸引
了全球人工智慧研究人員的目光。從此，許多研究人工智慧的學者開始採用NVIDIA的GPU
運行深度學習。
轉型為人工智慧平台公司的契機。2012年，多倫多大學研究生艾力克斯．克柴夫斯基（
Alex Krizhevsky）在兩天之內，利用兩個NVIDIA GeForce GTX 580 GPU訓練神經網路運
算邏輯AlexNet來辨識影像，並以這篇論文贏得ImageNet比賽冠軍。消息一出，立刻吸引
了全球人工智慧研究人員的目光。從此，許多研究人工智慧的學者開始採用NVIDIA的GPU
運行深度學習。
現在，不論是網路服務、交通、醫療、金融和製造業，各大產業中的研究者都用NVIDIA來
開發自家的人工智慧，就連擊敗世界棋王的Google人工智慧AlphaGo和特斯拉電動車都是
採用GPU運算。到目前為止，已經有超過2千家人工智慧新創公司建構在NVIDIA之上，也讓
NVIDIA成為名符其實的人工智慧紀元奠基者。「我認為，在一個持續成長的公司裡擔任執
行長，必須不斷提醒自己：每隔幾年，我就要革新自己，而且不要害怕犯錯。」從目前的
成果可以看得出來，黃仁勳的自我提醒，並非只是說說而已。
開發自家的人工智慧，就連擊敗世界棋王的Google人工智慧AlphaGo和特斯拉電動車都是
採用GPU運算。到目前為止，已經有超過2千家人工智慧新創公司建構在NVIDIA之上，也讓
NVIDIA成為名符其實的人工智慧紀元奠基者。「我認為，在一個持續成長的公司裡擔任執
行長，必須不斷提醒自己：每隔幾年，我就要革新自己，而且不要害怕犯錯。」從目前的
成果可以看得出來，黃仁勳的自我提醒，並非只是說說而已。
瞄準趨勢，大膽嘗試，持續進化。在時光的淬鍊之下，NVIDIA的前景早已不可同日而語。
身為催生者，這幾年下來，黃仁勳的個人心境有何改變？「沒什麼不同，我覺得自己就像
個青少年！」一樣的黑皮衣、一樣的自信神態，未來，他的自我戰鬥還會繼續下去。
身為催生者，這幾年下來，黃仁勳的個人心境有何改變？「沒什麼不同，我覺得自己就像
個青少年！」一樣的黑皮衣、一樣的自信神態，未來，他的自我戰鬥還會繼續下去。
4.完整新聞連結 (或短網址):
https://udn.com/news/story/6860/2876428
AI大贏家！NVIDIA執行長黃仁勳：這是AI革命的開始 而我們正身在其中 | 雜誌 | 聯合新聞網
![[圖]]()
未來人工智慧在將無所不在，從自動駕駛、機器人、智慧城市再到醫療診斷。而除了檯面上競逐的Google、微軟、蘋果和特斯拉等科技巨擘，在背後撐起這個新紀元的，就是這個出生台南、九歲赴美的華人企業家──NVIDIA創辦人暨執行長黃仁勳。 ...
5.備註:
還有人不知道 Nvidia 是台灣人創辦的公司嗎？
一人一張1080Ti，支持Nvidia!
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※ 文章代碼(AID): #1QJBbB9D (Gossiping)
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→ : 他會不會趁機吃了intel?1F 01/03 19:07
推 : 信仰不足 請…2F 01/03 19:07
→ : 大推3F 01/03 19:07
→ : 樓下買1080ti送整串4F 01/03 19:07
推 : 不知道黃董會不會偷上ptt躲在推文裡5F 01/03 19:08
推 : 起飛6F 01/03 19:08
→ : 有人可以去暗殺他嗎7F 01/03 19:08
推 : 不要8F 01/03 19:08
→ : 信仰價 2萬 入門9F 01/03 19:09
→ : 樓下教主說噓幹你老黃10F 01/03 19:09
→ : 在人工智慧的時代，將不用再寫程式了，因為人類會訓練電腦11F 01/03 19:11
推 : 炒作炒夠了沒12F 01/03 19:11
→ : 寫程式<<<< 這個代表什麼 工程師也要失業了嗎13F 01/03 19:11
推 : 台灣皮美國人14F 01/03 19:11
推 : AI 不就電腦加軟體 資工才是這波的主角15F 01/03 19:12
→ : 硬體廠在大聲啥的~
→ : 硬體廠在大聲啥的~
推 : 我勳威武 仁勳讚讚17F 01/03 19:14
推 : 沒硬體...Google 馬上死一半18F 01/03 19:14
→ : AI要運算學習阿 沒好的硬體怎行19F 01/03 19:14
推 : 沒硬體配合 AI跑不動啊...20F 01/03 19:15
→ : 看看各種架構的 benchmark 吧，沒硬體光訓練就別想了21F 01/03 19:15
推 : alphago 是硬體必較難還是軟體比較難?22F 01/03 19:16
推 : 都很難，都幾百顆 TPU 在跑的23F 01/03 19:18
推 : 都很難阿XD 而且兩個不同領域有什麼好比的?24F 01/03 19:20
推 : 請教主開示25F 01/03 19:20
推 : 我更正一下，我不太確定 training 的時候用了幾顆 TPU26F 01/03 19:21
→ : Inference 有看到個位數有看到十位數，要看原始論文一下
→ : Inference 有看到個位數有看到十位數，要看原始論文一下
推 : 先推28F 01/03 19:22
推 : 普遍估計Alphago zero training可能用了1000颗以上TPU29F 01/03 19:32
推 : 是台灣人還是美國人?30F 01/03 19:33
推 : 台南出身，不回來拯救水深火熱的台南?!31F 01/03 19:44
推 : 我真的不知道耶@@32F 01/03 19:47
→ : 報過聘僱薪資給大家肯定一下，笑笑也好33F 01/03 19:49
推 : 老黃千秋萬世34F 01/03 19:52
推 : 台南人解放奴隸欸35F 01/03 20:15
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4樓 時間: 2018-01-04 03:42:49 (盧森堡)
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01-04 03:42 LU
硬體真沒什麼好嘴的 再過十幾年就quantum computing了 一群搞GPU的有什麼好邱的 電腦科學的靈魂從來都不是硬體 從電腦科學誕生的歷史就知道 從Kurt Godel, John von Neumann再到Alan Turing沒一個是搞硬體的 現在的所謂deep learning理論上根本就沒什麼新鮮的東西 都是十幾年前甚至幾十年前就有的理論 只是當時的硬體效能不足以支撐理論來實現應用
5樓 時間: 2018-01-04 03:45:51 (盧森堡)
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+1
01-04 03:45 LU
AI界流傳的一個笑話: 做得出來的叫machine learning 做不出來的才叫AI 理論才是靈魂
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