在法国的CES版本的Viva Tech的主题演讲中，Huang透露，Nvidia将自己定位为利用AI的时间表中的下一站。
量子计算是一类计算机，比当今的古典计算机更强大。
量子计算机可以更快地处理AI，即智能软件。量子计算机使用的量子位（Qubits）可以处理比经典计算机多得多的数据，这些计算机将数据存储在位或零的数据中。
在他在一月份发表的评论使一些量子库存的评论后，黄对量子的进步表达了更乐观的看法。那时，他对有用的量子计算机是否可以在未来15年内上线表示怀疑。CNBC。黄后说他错了。
在Viva Tech，Huang宣布了CUDA-Q，这是其CUDA平台的新扩展，该平台设计用于量子经典混合计算。CUDA-Q是一个开源混合计算平台，可让运行量子计算应用程序所需的硬件和软件一起使用。
Huang预测，至少对于下一代超级计算机，每个人都将分配了一个QPU（量子处理单元），并将QPU连接到GPU，并描述了一个未来的量子和经典体系结构，以解决量子和经典体系结构，以解决一旦无法解决的问题，可以解决问题。
黄说，正如摩尔定律曾经预测了经典计算中的指数增长一样，量子计算现在已经有助于类似的轨迹。
黄说，我完全可以期望每五年逻辑Qubits增加10倍，每10年逻辑Qubits每10年增加100倍，``逻辑Qubits每10年增加100倍，以错误校正，鲁棒性和可扩展性的进步，现在已经可以触及。
除了Quantum之外，Huang还揭示了Nvidia的下一代Grace Blackwell平台，Huang将其描述为一台思维机器，用于推理和计划。
此硬件飞跃可以实现数字双胞胎的物理系统数字复制品的创建和操作，这些复制品可以在现实世界中进行设计和测试。
黄说，由于我们现在几乎可以模拟所有内容的规模和速度和速度，我们可以将所有东西变成数字双胞胎。”•所有物理都将在视觉上构建。
但是这些AI功能需要一种新的数据中心。黄称他们为AI工厂。尽管它们看起来像传统数据中心，但它们并不是仅存储和检索文件的地方。
相反，AI工厂为AI应用程序处理并生成智能令牌（例如单词和其他数据），就像汽车工厂生产车辆一样。
黄说：“每个国家，每个社会，每个公司都将依靠情报基础设施。欧洲现在已经唤醒了这些AI工厂的重要性，即AI基础设施的重要性。
阅读更多： 量子飞跃：3个关键开发图表真实应用程序的路径
中小企业的机器人技术
Huang从感知（计算机视觉和识别）到生成AI（能够生成图像，文本和其他数据表格）的生成AI（多模型模型），从而将AI的演变追溯到AI的演变。他将这种新范式定义为可以感知，理性，计划和执行任务的智能，以反映人类思想和行动的步骤。
代理模型使系统能够分解复杂的问题，研究解决方案，使用工具并逐步采取行动 - 远远超出了一步生成AI中普遍存在的简单模式识别，例如提示ChatGpt并得到响应。
此外，据黄（Huang）称，代理AI不仅限于数字领域。它可以嵌入机器人中，使它们在物理世界中更加聪明地和上下文。
Huang说：``基本上是信息机器人和体现了AI物理机器人的基本技术，现在正在我们身上。”
NVIDIA的Omniverse平台为该愿景提供了支持，该平台为开发，培训和部署虚拟和物理代理提供了模拟环境。
由Omniverse提供动力的数字双胞胎被用来模拟工厂，仓库，火车站甚至融合反应堆，然后再建造以提高效率并降低风险。梅赛德斯·贝茨（Mercedes Benz）和宝马（BMW）等公司正在使用它。
黄还宣布，NVIDIA正在与Schneider Electric和French Startup Mistral AI合作，以建造针对开放和专有模型优化的大规模AI云。这些云旨在实现基础模型培训和企业级代理AI应用程序。
NVIDIA的工业AI云在欧洲推出，将支持从风隧道到人形机器人运动训练的实时设计和模拟。Huang将其描述为蒸汽，电力和信息之后的第四次工业革命。
随着机器人技术变得更聪明，更定制，黄看到了一天，即使是妈妈和流行的商店和中小型企业（SMB）也将拥有自己的机器人。
黄说，这些机器人将可以在以前无法负担自动化的行业中教导，可重复使用和部署。到目前为止，不可能拥有该编程能力。
参见：一个 NVIDIA首席执行官：为什么AI的下一个阶段需要更多的计算能力
阅读更多：一个 NVIDIA推出了GPU市场，以扩大对其芯片的访问
另请阅读：一个 NVIDIA希望在现实世界中使用AI，从生物技术到运输
对于所有PYMNTS AI覆盖范围，请订阅每日一个 AIâ新闻通讯。
