黄仁勋:不要误读 Deepseek，AI 发展远未结

原标题：黄仁勋:不要误读 Deepseek，AI 发展远未结
文章来源：人工智能学家
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黄仁勋解读AI发展：远未完成，企业需构建差异化竞争优势

近日，Nvidia CEO黄仁勋就市场对AI发展方向的误读进行了深度解读，引发广泛关注。他指出市场对AI的理解存在根本性误区，并阐述了AI发展的三个核心阶段以及企业AI战略的新思维。

1. AI发展的三阶段：预训练、后训练、推理

黄仁勋认为，AI发展并非简单的“预训练-推理”模式，而是包含三个核心阶段：

1. 预训练 (Pre-training)：如同构建AI的“通用知识库”，学习各种基础概念和信息，持续进行且需要海量多模态数据。

2. 后训练 (Post-training)：AI学习如何运用预训练获得的知识解决实际问题，这是AI真正展现智慧的关键阶段。后训练方式多样，包括强化学习人类回馈(RLHF)、自我练习的强化学习和AI教练的强化学习等。

3. 推理 (Inference)：AI应用的最终环节，并非简单的“提问-回答”，而是需要复杂的运算和思考过程，尤其在面对复杂问题时。

2. Deepseek R1开源：加速AI应用而非“AI完成”

黄仁勋强调，Deepseek R1开源并非意味着“AI已经完成”，而是展现了模型效率远超预期，这将扩大并加速AI的应用。

3. 企业AI战略：构建“数据智慧层”和差异化AI应用

黄仁勋指出，企业AI应用的关键在于有效管理和利用自身数据，构建“数据智慧层”，将原始数据转化为AI可理解和利用的“智慧”。这将成为企业在AI时代的核心竞争力。

他建议企业采取混合策略，同时利用公有云AI和自建AI的优势，并构建内部AI生态系统，实现AI间的协同合作。

未来企业的竞争将在于如何将AI与自身业务深度融合，打造“专精”的AI应用，构建独特的竞争优势。企业需深入思考自身核心使命，制定差异化的AI战略。

4. 数字孪生与Omniverse：未来企业的“创新引擎”

黄仁勋认为，数字孪生技术将彻底改变企业创新流程。通过Omniverse等平台构建数字孪生，企业可以在虚拟世界中进行各种实验和模拟，大幅降低试错成本，加速创新进程。

5. 总结：AI发展远未结束，企业需“专精”

黄仁勋的访谈清晰地表明，AI发展远未结束，Deepseek R1的开源只是起点。未来企业的竞争，将是将AI与自身业务深度融合，打造“专精”的AI应用，构建独特的竞争优势。 企业需要深入思考自身的核心使命，并以此为出发点，制定差异化的AI战略，才能在未来的AI竞争中脱颖而出。

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