2月22日，在近期举行的Beyond Artificial人工智能大会上，英伟达老板老黄接受了一个深度的专访，首度回应了DeepSeek带来的冲击，老黄提到DeepSeep-R1的推理模型让人印象非常深刻，但是未来人工智能仍然依赖英伟达的算力，未来对算力的需求不会减少，只会继续激增。
市场之前大量抛售英伟达股票，导致英伟达股价暴跌最高达到17%，一天蒸发6000亿美元，当时很多投资者认为DeepSeek的模型训练成本很低，会降低各大科技公司采购英伟达高端芯片的需求，老黄对这个观点并不担心，反而认为DeepSeek的崛起是好事，因为DeepSeek不仅不会降低需求，恰恰相反可以提高对英伟达算力的需求。
（由于原访谈内容很长，老黄和主持人聊了很多方面的话题，接下来我简要概括下老黄的观点）英伟达最早从2017年受到启发，开始构建面向AI的超级计算机，去解决未来AI领域可能遇到的各种问题，老黄为公司指明了具体的方向。
首先最重要的是数据，老黄推动了一场数据智能革新，将原始数据转化为元数据、知识、洞察，解决传统文件系统的局限性，推动多模态模型的发展，降低存储与传输成本，同时在芯片架构上能够高效扩展到不同的模型，支持低延迟，重注云计算领域和分布式网络。
其次是英伟达的Omniverse全能宇宙业务，创建企业级数字孪生，加速物理世界实验，比如药物研发等方向，利用英伟达芯片+Omniverse模拟，进行各种实验测试，来帮助企业优化决策，同时还可以结合物理AI（机器人）形成多层智能架构，帮助传统的工业企业完成数字化转型。
接下来老黄重点提到了DeepSeek，老黄说他非常高兴能够看到全世界第一个开源的推理模型，全球的开发者都为此高兴，“但为什么有人认为这是一件坏事？我认为这是一件好事，很棒的事情。”老黄表示，预训练是AI的基础阶段，通过处理海量多模态数据（如语言、图像、视频、声音）来建立基本理解，之后的训练才是AI的核心部分，这个阶段，AI可以通过强化学习等方法学习解决实际问题。
老黄解释说，强化学习可能包括人类反馈、自我练习，或由另一个AI担任教练，训练的计算需求巨大远远超出了预训练，当前推理更是AI应用的重要环节，大模型回答的质量与思考深度直接相关，做的推理越多，在回答问题前思考得越多，结果就越好。
比如推理需要从基础知识出发，应用第一原理逐步分解问题，有时甚至需要通过实验调整方法，老黄认为R1是目前推理做得最好的大模型之一，而且还是开源的，全世界市场对R1的态度非常积极，DeepSeek降低了成本，反而可以进一步加速AI的普及和应用，未来大模型训练不仅仅是阿里、Meta和谷歌这些大公司的专属，DeepSeek可以造福大量的小公司，让他们也有自己的模型。
老黄预言，未来真正的竞争优势来自于定制化AI，企业可以利用开源模型和工具（如NVIDIA的NEMO和数据智能层INIA）训练专属AI，来解决特定领域的问题，芯片设计、供应链管理等专业领域也需要高度定制化的AI支持。还有一点容易被忽略，未来企业将演变为一个由多种AI组成的系统，包括内部开发的AI、第三方AI以及公共云AI，这些AI将协同工作，基于企业的数据智能层解决问题，实现差异化管理。
昨日美股收盘，英伟达差不多回调到140美元，下周英伟达将发布2025财年四季报，预测英伟达营收将超过360亿美元，同比增长约73%，市场普遍认为英伟达会在发布Q4财报后迎来暴涨，另外英伟达的数据中心业务涨势仍然超出预期，Blackwell的供应可见性继续增强，各家大厂的采购需求依然强劲。下周还有DeepSeek的开源周，将发布5大代码库，同样也值得期待。
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