黃仁勛:不要誤讀 Deepseek，AI 發展遠未結

原標題：黃仁勛:不要誤讀 Deepseek，AI 發展遠未結
文章來源：人工智能學家
內容字數：11502字

黃仁勛解讀AI發展：遠未完成，企業需構建差異化競爭優勢

近日，Nvidia CEO黃仁勛就市場對AI發展方向的誤讀進行了深度解讀，引發廣泛關注。他指出市場對AI的理解存在根本性誤區，并闡述了AI發展的三個核心階段以及企業AI戰略的新思維。

1. AI發展的三階段：預訓練、后訓練、推理

黃仁勛認為，AI發展并非簡單的“預訓練-推理”模式，而是包含三個核心階段：

1. 預訓練 (Pre-training)：如同構建AI的“通用知識庫”，學習各種基礎概念和信息，持續進行且需要海量多模態數據。

2. 后訓練 (Post-training)：AI學習如何運用預訓練獲得的知識解決實際問題，這是AI真正展現智慧的關鍵階段。后訓練方式多樣，包括強化學習人類回饋(RLHF)、自我練習的強化學習和AI教練的強化學習等。

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

2. Deepseek R1開源：加速AI應用而非“AI完成”

黃仁勛強調，Deepseek R1開源并非意味著“AI已經完成”，而是展現了模型效率遠超預期，這將擴大并加速AI的應用。

3. 企業AI戰略：構建“數據智慧層”和差異化AI應用

黃仁勛指出，企業AI應用的關鍵在于有效管理和利用自身數據，構建“數據智慧層”，將原始數據轉化為AI可理解和利用的“智慧”。這將成為企業在AI時代的核心競爭力。

他建議企業采取混合策略，同時利用公有云AI和自建AI的優勢，并構建內部AI生態系統，實現AI間的協同合作。

未來企業的競爭將在于如何將AI與自身業務深度融合，打造“專精”的AI應用，構建獨特的競爭優勢。企業需深入思考自身核心使命，制定差異化的AI戰略。

4. 數字孿生與Omniverse：未來企業的“創新引擎”

黃仁勛認為，數字孿生技術將徹底改變企業創新流程。通過Omniverse等平臺構建數字孿生，企業可以在虛擬世界中進行各種實驗和模擬，大幅降低試錯成本，加速創新進程。

5. 總結：AI發展遠未結束，企業需“專精”

黃仁勛的訪談清晰地表明，AI發展遠未結束，Deepseek R1的開源只是起點。未來企業的競爭，將是將AI與自身業務深度融合，打造“專精”的AI應用，構建獨特的競爭優勢。 企業需要深入思考自身的核心使命，并以此為出發點，制定差異化的AI戰略，才能在未來的AI競爭中脫穎而出。

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