​​直击黄仁勋GTC主题演讲：全世界都误解了Scaling Law

在黄仁勋的GTC主题演讲中，他指出全世界对Scaling Law存在误解。Scaling Law通常被理解为通过不断增加参数规模来提升模型性能，但黄仁勋认为这种单一维度的发展已不足以应对复杂挑战。他认为，未来的AI发展需要多维度协同进步，包括算法优化、硬件创新以及数据质量提升等。

黄仁勋强调，单纯依赖Scaling Law会导致资源浪费和技术瓶颈。例如，超大规模模型虽然具备强大能力，但在实际应用中往往面临部署困难和成本高昂的问题。NVIDIA正在推动“智能计算”的新范式，通过专用加速器、高性能网络以及软件框架的结合，实现更高效的计算模式。

此外，他还展示了多项新技术成果，如基于Transformer架构的大语言模型训练平台，以及用于医疗、自动驾驶等领域的垂直行业解决方案。这些举措表明，NVIDIA正致力于构建一个更加灵活、可扩展且经济实惠的AI生态系统，以突破Scaling Law的局限性，推动整个行业的持续健康发展。

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