据昨天报道，Nvidia 联合创始人兼首席执行官黄仁勋在其公司的秋季 GTC 会议上发布了大量产品和服务公告，包括介绍公司将运营的两项云计算服务。
在周三的新闻发布会上，Huang 告诉 ZDNET，这两项服务将是“我们公司非常长期的 SaaS 平台”。
一项服务，大型语言模型云服务，让开发人员采用深度学习人工智能程序，如 GPT-3 或 Nvidia 的 Megatron-Turing 530B，并将其调整到特定应用程序，使其特定于任务，同时减少工作量 客户必须做的。
第二项服务 Omniverse Cloud Services 是 Nvidia 提供的基础设施即服务产品，可让多方在 3D 模型和行为上进行协作。
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ZDNET 问黄先生，多年来，Nvidia 的 SaaS [软件即服务] 业务能有多大？
黄说很难知道，但大型语言模型服务具有如此广泛的适用性，这将是所有软件中最大的机会之一。
以下是Huang的完整回应：
好吧，这很难说。 这确实是答案。 这取决于我们作为服务提供的软件。 也许另一种服用方式是一次服用一对。 这次GTC，我们公布了新的芯片、新的SDK、新的云服务。 这就是你要问的。 我强调了其中两个 [云服务]。 其中之一是大型语言模型。 如果你还没有机会研究大型语言模型的有效性及其对 AI 的影响，请真的去研究一下。 这是非常重要的事情。 大型语言模型很难训练，大型语言模型的应用也非常多样化。 它接受了大量人类知识的训练。 所以它有识别模式的能力，但它也有一个编码量，大量编码的人类知识，所以，如果你愿意的话，它有点像人类记忆，如果你愿意的话。 在某种程度上，它编码了我们的许多知识和技能。 因此，如果你想让它适应它从未受过训练的事情——例如，它从未受过回答问题的训练，或者它从未受过总结故事或发布突发新闻的训练，换句话说，它从未受过训练来做 做这些事情——通过一些额外的学习镜头，你可以学习这些技能。 这种微调、适应新技能或零样本或少量样本学习的基本思想在很多领域都有很大的影响，这就是为什么你在数字生物学中看到如此大量资金的原因 . 因为大型语言模型已经学会了构建蛋白质语言和化学语言。 因此，我们建立了该模型。 这个机会有多大？ 我的感觉是，每个国家/地区中使用每一种语言的每家公司都可能拥有数十种不同的技能，他们的公司可以采用我们的大型语言模型来执行这些技能。 我不确定这个机会有多大，但它可能是有史以来最大的软件机会之一。 其原因是因为智能自动化是有史以来最大的机会之一。
我们谈到的另一个机会是 Omniverse Cloud。 记住什么是全宇宙。 Omniverse 有几个特点。 第一个特征是它可以摄取、可以存储、可以合成物理信息、3-D 信息、跨多个层或所谓的模式。 它可以描述几何形状、纹理和材料、质量和重量等属性，以及连通性。 谁是供应商？ 费用是多少？ 它与什么有关？ 什么是供应链？ 如果——行为，运动学行为，我会感到惊讶。 它可能是人工智能行为。 因此，Omniverse 做的第一件事就是存储数据。 它做的第二件事是，它连接多个代理。 代理可以是人，可以是机器人，可以是自治系统。 它做的第三件事是，它给你一个进入这个新世界的视口，换句话说，模拟引擎。 因此，Omniverse 基本上是三样东西。 它是一种新型的存储平台，它是一种新型的连接平台。 它是一种新型的计算平台。 您可以在 Omniverse 之上编写应用程序。 您可以通过 Omniverse 连接其他应用程序。 例如，我们展示了许多 Adobe 连接到 Autodesk 应用程序的示例，这些应用程序连接到各种应用程序。 因此，我们正在连接事物，你也可以连接人。 你可以连接世界，你可以连接机器人，你可以连接代理。 因此，最好的方式来思考我们用 Nucleus 所做的事情 [Nucleus Cloud，Omniverse Cloud 的一个组件，是开发人员使用通用场景描述规范处理 3-D 模型的工具]，将其视为 将其货币化的最简单方法可能就像数据库一样。 因此，它是云中的现代数据库。 除了这个数据库是 3-D 的，这个数据库连接了多个人。
因此，这是我们提出的两个 SaaS 应用程序。 一种叫做大语言模型。 另一个基本上是 Omniverse 或数据库引擎，如果你愿意的话，我们将把它放在云端。 所以，我认为这两个公告——我真的很高兴你提出这个问题——我将有足够的机会一遍又一遍地谈论它，我将一遍又一遍地谈论它，但是这些 两个 SaaS 平台将成为我们公司非常长期的 SaaS 平台，我们将使它们在多个云中运行等等。
