原標(biāo)題：黃仁勛:不要誤讀 Deepseek，AI 發(fā)展遠(yuǎn)未結(jié)
文章來源：人工智能學(xué)家
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黃仁勛解讀AI發(fā)展：遠(yuǎn)未完成，企業(yè)需構(gòu)建差異化競爭優(yōu)勢

近日，Nvidia CEO黃仁勛就市場對AI發(fā)展方向的誤讀進(jìn)行了深度解讀，引發(fā)廣泛關(guān)注。他指出市場對AI的理解存在根本性誤區(qū)，并闡述了AI發(fā)展的三個核心階段以及企業(yè)AI戰(zhàn)略的新思維。

1. AI發(fā)展的三階段：預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、推理

黃仁勛認(rèn)為，AI發(fā)展并非簡單的“預(yù)訓(xùn)練-推理”模式，而是包含三個核心階段：

1. 預(yù)訓(xùn)練 (Pre-training)：如同構(gòu)建AI的“通用知識庫”，學(xué)習(xí)各種基礎(chǔ)概念和信息，持續(xù)進(jìn)行且需要海量多模態(tài)數(shù)據(jù)。

2. 后訓(xùn)練 (Post-training)：AI學(xué)習(xí)如何運用預(yù)訓(xùn)練獲得的知識解決實際問題，這是AI真正展現(xiàn)智慧的關(guān)鍵階段。后訓(xùn)練方式多樣，包括強化學(xué)習(xí)人類回饋(RLHF)、自我練習(xí)的強化學(xué)習(xí)和AI教練的強化學(xué)習(xí)等。

3. 推理 (Inference)：AI應(yīng)用的最終環(huán)節(jié)，并非簡單的“提問-回答”，而是需要復(fù)雜的運算和思考過程，尤其在面對復(fù)雜問題時。

2. Deepseek R1開源：加速AI應(yīng)用而非“AI完成”

黃仁勛強調(diào)，Deepseek R1開源并非意味著“AI已經(jīng)完成”，而是展現(xiàn)了模型效率遠(yuǎn)超預(yù)期，這將擴(kuò)大并加速AI的應(yīng)用。

3. 企業(yè)AI戰(zhàn)略：構(gòu)建“數(shù)據(jù)智慧層”和差異化AI應(yīng)用

黃仁勛指出，企業(yè)AI應(yīng)用的關(guān)鍵在于有效管理和利用自身數(shù)據(jù)，構(gòu)建“數(shù)據(jù)智慧層”，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為AI可理解和利用的“智慧”。這將成為企業(yè)在AI時代的核心競爭力。

他建議企業(yè)采取混合策略，同時利用公有云AI和自建AI的優(yōu)勢，并構(gòu)建內(nèi)部AI生態(tài)系統(tǒng)，實現(xiàn)AI間的協(xié)同合作。

未來企業(yè)的競爭將在于如何將AI與自身業(yè)務(wù)深度融合，打造“專精”的AI應(yīng)用，構(gòu)建獨特的競爭優(yōu)勢。企業(yè)需深入思考自身核心使命，制定差異化的AI戰(zhàn)略。

4. 數(shù)字孿生與Omniverse：未來企業(yè)的“創(chuàng)新引擎”

黃仁勛認(rèn)為，數(shù)字孿生技術(shù)將徹底改變企業(yè)創(chuàng)新流程。通過Omniverse等平臺構(gòu)建數(shù)字孿生，企業(yè)可以在虛擬世界中進(jìn)行各種實驗和模擬，大幅降低試錯成本，加速創(chuàng)新進(jìn)程。

5. 總結(jié)：AI發(fā)展遠(yuǎn)未結(jié)束，企業(yè)需“專精”

黃仁勛的訪談清晰地表明，AI發(fā)展遠(yuǎn)未結(jié)束，Deepseek R1的開源只是起點。未來企業(yè)的競爭，將是將AI與自身業(yè)務(wù)深度融合，打造“專精”的AI應(yīng)用，構(gòu)建獨特的競爭優(yōu)勢。 企業(yè)需要深入思考自身的核心使命，并以此為出發(fā)點，制定差異化的AI戰(zhàn)略，才能在未來的AI競爭中脫穎而出。

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