Nvidia (NVDA) 首席执行官黄仁勋在 Nvidia GTC Berlin 与 Deirdre Bosa 坐下来讨论他在人工智能行业中看到的各种物理和许可瓶颈以及如何解决这些瓶颈。
一些物理瓶颈（例如电力）又如何呢？如果客户（您知道）等待电网连接等待数年，那么您真正可以从这个等式中节省多少时间？
这确实是我们对此如此有弹性的原因之一，因为我们有这么多不同的客户。你知道，我们是唯一一家支持每一个人工智能模型、每一个 CSP、每一个计算机公司，以及每个国家的 NeoClouds 的计算公司。所以，嗯，有一些，可能在某个地方存在一些瓶颈，但是因为总体需求非常大，嗯，我们将能够尽快将计算推向市场，只要他们需要它。
源问题以及其中一些物理瓶颈有何看法？您认为这个问题会在未来几年内得到解决吗？您知道，使用 DSX 吊舱在芯片方面可以提高很多效率。嗯，但是更大的图景是什么呢？您认为这是最大的瓶颈吗？
嗯，这是主要瓶颈之一。嗯，瓶颈不断变化，原因是从晶圆开始，然后到 CoWoS，到 HBM 存储器，再到硅光子学，甚至连接器，嗯，这些瓶颈可能还会持续几年。呃，现在我们正在世界各地建立这些人工智能工厂。现在权力变得越来越如此。但你知道，很多时候电力是可用的，但陆地电力和外壳要么可能是施工限制，要么可能是发电机正在交付或连接到电网，或者，你知道，无论如何，你知道，很多施工挑战，因为这为世界各地的建筑工人创造了令人难以置信的就业机会。所以，呃你知道，那里有限制。所以，无论如何，我认为瓶颈只是呃呃这些是物理瓶颈，它们是物理世界的一部分。
您是否也遇到了一些允许的瓶颈，将这些内容放到网上？
有些国家有许可问题，但有些公司、有些国家没有。有些州这样做，但有些州不这样做。因此，我认为 Nvidia 的多样性确实让我们对此非常有弹性。呃你知道，我们将能够将其运送到某个地方，无论谁遇到瓶颈，我们都会工作，我们将与他们合作，以确保一旦他们解决了瓶颈，我们将尽快将计算机运送给他们。同时，我们会将计算机运送给可以使用它的人。