人工智能(AI)已經開始在各種垂直應用領域展現其應用潛力，往邊緣節(jié)點移動的趨勢也越來越明顯。對于過去十多年一直大力推展GPU運算，并且在超級電腦、高效能運算、AI等領域已有卓越成就的NVIDIA而言，往邊緣運算推進固然是勢在必行，但該公司將會非常策略性地只專注在某些應用上。
NVIDIA執(zhí)行長黃仁勛認為，簡單的題目不值得做，只有高難度的課題才值得該公司投入。對科技公司來說，追求獲利固然重要，但更重要的是為推動科技進步做出貢獻。
十多年前，NVIDIA決定從一家圖形芯片公司轉型成運算公司，并開始一磚一瓦地建構出促進GPU運算普及所需的基礎建設跟生態(tài)系統(tǒng)。十多年后的今天，公司轉型的成果已經有目共睹。從最尖端的物理、醫(yī)學研究，到當前最熱門的人工智能、自駕車開發(fā)，NVIDIA的平臺不斷為開發(fā)人員提供更高的運算效能，也成為推動科技進步的引擎。
展望未來，AI無處不在的時代很快就會到來，并為科技業(yè)者帶來可觀的機會。以NVIDIA自身為例，資料中心相關產品已經是該公司的第二大營收來源，而且該部門最新一季的營收仍繳出年成長71%的好成績。AI需求的成長力道之強勁，由此可見一斑。AI革命才剛開始而已，未來AI的訓練跟推論不只會在資料中心執(zhí)行，手機、音箱甚至冰箱等邊緣裝置，也會支援機器學習(ML)推論。
黃仁勛指出，邊緣運算將是一個非常龐大的市場，NVIDIA一定不會缺席。但該公司會慎選切入市場的路徑，不會什么都做。舉例來說，手機、智能音箱或家電這類應用，未來雖然都會有機器學習推論的需求，市場規(guī)模也不小，但這類產品對AI的需求其實很單純，不值得NVIDIA投入。各種自主機器(Autonomous Machine)，像自駕車、智能機器人、智能制造這種高復雜度的題目，才是NVIDIA想挑戰(zhàn)的課題。
事實上，看似復雜的各種AI，本質上做的事情都一樣：讓機器擁有學習能力，進而讓軟件自動編寫新的軟件來解決問題，實現更高程度的自動化。因此，NVIDIA對各種復雜的自動化應用，都有很高的興趣。
因此，黃仁勛認為，雖然NVIDIA目前將資源優(yōu)先投注在運輸、醫(yī)療等領域，但制造業(yè)的AI應用也是很有潛力的市場，未來該公司將有所布局?，F在的制造業(yè)的自動化大多還很僵固，設備只能做固定、重復的工作，但倘若生產設備導入AI，制造業(yè)將會變得更靈活，更有效率。
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