这档播客10月9日刚刚推出，英伟达创始人黄仁勋是首位嘉宾。來源：聰明投資者
$英偉達 (NVDA.US)$最新股價飆升至歷史新高，市值達到3.53萬億元美元，逼近蘋果的3.6萬億美元。
在近期 $Arm Holdings (ARM.US)$ 首席執行官雷內·哈斯（Rene Haas）主持的新播客節目中，黃仁勳說，「我們正在努力加快速度。」
這檔播客10月9日剛剛推出，英偉達創始人黃仁勳是首位嘉賓。
黃仁勳和哈斯，彼此公司之間都關係密切。在加入ARM之前，哈斯曾在黃仁勳手下工作了七年，擔任英偉達計算產品業務總經理。
這裏多提一嘴。
當年孫正義領導的軟銀集團在2016年斥資約330億美元收購英國芯片設計公司ARM，並在2020年同意出售給英偉達，談好的價格是400億美元。
但由於監管方面的挑戰，雙方在2022年2月放棄了這筆交易。
這個結局後來看真是軟銀的福音。2023年9月ARM高調上市，如今股價漲了一倍多，已經成爲軟銀在人工智能領域的重要戰略。
如今兩位芯片高管之間的對話中，這種熟悉感顯而易見。
他們談論着彼此共同的歷史，還穿插了一些有啓發性的對話。
黃仁勳告訴哈斯，英偉達將超越 GPU，設計整個計算系統，包括網絡、交換機、軟件和其他芯片，從而提高性能，且無需增加能源和成本要求。
「我們希望降低成本，這樣我們就能以與過去相同的成本和響應能力實現這種新型的推理。」
他補充說，人工智能聊天機器人將能夠通過數千次思維計算來更徹底地研究想法、推理和反思答案，然後再得出結論。「答案的質量會好得多。」
但與以前相比，黃仁勳更多地談論軟件的力量。這是英偉達的另一個強項，但在光芒萬丈的硬件業務之下沒有得到太多掌聲。
在這次對話中，黃仁勳和雷內·哈斯深入探討了在推動人工智能和計算行業創新的關鍵策略和挑戰，涵蓋了系統設計、芯片進步、能源效率以及如何保持技術架構的長期兼容性等核心議題。
黃仁勳還提到，我們現在正在見證計算機行業的「工業革命」，AI工廠不再像傳統計算機那樣是一個工具，而是成爲了一個24/7運作的「製造工廠」，不斷生成智能。
他也坦言，在做出巨大技術突破時會經歷痛苦與掙扎。
順便一說，10月7日，彭博億萬富翁指數最新顯示，黃仁勳個人身價達1090億美元，排名全球富豪榜第13名，這一數字超過了英特爾總市值（965億美元）。
雷內 歡迎來到Tech Unheard，這是一個帶你深入了解技術領域最令人興奮的發展的播客。我是ARM的首席執行官雷內·哈斯。在ARM，我們正在通過業界最強大且高效的計算平台塑造計算的未來，旨在釋放AI的全部潛力。
我們的技術處於全球領先公司的創新核心。在這個播客中，我將與一些行業中最聰明的人一起分享見解、故事和對未來的願景。
今天，我非常榮幸能夠與NVIDIA的首席執行官黃仁勳對話，他是一個真正的遠見者，我的前老闆，也是我的個人導師。
我們將深入探討他的職業旅程，AI的未來，以及NVIDIA獨特的、充滿創新和雄心的文化，如何不斷推動技術的邊界。
我們在NVIDIA位於聖克拉拉的總部坐下來進行了這次對話。
黃仁勳 很高興你能回來。
雷內 是啊，回到這裏感覺真好。看到你很高興，能回到NVIDIA也很棒。
呃，這棟樓以前不存在。當我多年前在這裏工作的時候，這些建築都還沒有呢。現在已經多少年了？
黃仁勳 20年了。我2006年開始在這裏工作，2013年離開。
雷內 是啊，20年前。這些建築都不存在。不過，回來感覺很親切。感謝你抽出時間。
黃仁勳 感謝你的邀請，很高興能有你在。
關於組織文化
雷內 現在NVIDIA已經發展得這麼大了，我一直很好奇的是，關於招聘方面的事情。NVIDIA的文化非常獨特，公司有自己獨特的方式做事。
你是如何識別那些能夠在NVIDIA成功的人才呢？
黃仁勳 我們並不總是成功做到這一點。看看你就是最好的例子（笑）。
這是一種冒險。我認爲面試過程並不是判斷一個人是否合適的最佳方式。你知道，大家都可以在面試中展現出自己非常適合的樣子。
通過對話你可以構建一個良好的印象。你甚至可以通過看YouTube學習如何面試。
當然，技術性問題也會被分享，大家也會盡可能使面試過程變得嚴謹和困難。
但這真的很難。我自己的方法通常是回溯查證，我會問前任僱主一些問題，而這些問題我本來是打算問應聘者的。
因爲你可以通過準備一個片刻的精彩表現來欺騙自己，但你卻無法逃避過去。所以，我認爲這種回溯查證是有用的。
我喜歡提出一個深入的問題，看看他們如何進行推理。不過，我認爲最終，NVIDIA在很多方面都取得了成功。
你也知道，我們的離職率非常低，公司環境非常多樣化，有很多有趣的背景和人。我們公司裏的人幾乎來自世界各地的頂尖公司，而在這裏，他們都變得更加成功。
我認爲，創建一家偉大的公司一方面是找到優秀的人才。
另一方面，打造偉大的公司還需要爲這些人創造條件，讓他們能夠比自己預期的做得更好。很多時候，這需要透明地解釋NVIDIA的願景、戰略以及我們成功的原因。
你知道，我花了很多時間在做這件事。
雷內 是的，我也注意到你們公司一直以信息透明而著稱，特別是在解釋我們面臨的挑戰、機會和我們正在執行的戰略方面。信息在公司內部流動得相當順暢，讓每個人都清楚公司正在做什麼。
黃仁勳 沒錯，我總覺得奇怪的是，當公司有太多的「信息孤島」時，很多決定都只能在「需要知道」的基礎上做出。
當然，大家不需要知道所有的事情，但知道得越多，他們就越有能力爲公司做出正確的決定。因此，我傾向於在信息透明方面犯錯，而不是限制信息。
我也傾向於賦予人們權力。結果是，我們公司雖然規模很大，卻像是世界上最小的「大公司」。
我們有大約3萬名員工，可能稍微多一點。
他們每天要做上百個決策。如果所有3萬名員工，他們在處理這些經常充滿模糊性的決策時，都是朝着有利於公司長期發展的方向前進，這樣的效果累積起來是非常迅速的。
雷內 有一件事一直讓我感到驚訝，那就是你提到的這個點。我不知道這是因爲你僱傭了合適的人，還是因爲自我選擇？高層管理團隊非常能夠適應不確定性，而你會深入到組織的不同層面，比如去確認什麼項目是最重要的。
我很好奇這到底是怎麼發生的？是不是因爲你在擴大公司規模的同時，你的高層管理團隊與你的願景保持一致，才使得公司發展成了這樣？因爲我覺得非常了不起的是。
當我在NVIDIA工作時，很多高管完全能夠接受你會隨時找到合適的人進來解決問題。
黃仁勳 我倒沒有問過他們。我之所以這麼做，是因爲你不需要爲顯而易見的事情徵得許可。
NVIDIA本來就是被設計成一家全棧計算公司，我們的使命是構建GPU、網絡芯片和交換機。我們會進行芯片架構和設計，開發系統軟件，甚至創建算法和求解器。
那麼問題是，你如何在確保所有部分都能協同工作的同時，將它們單獨構建？我們解決這個問題的方法是，打破組織的「孤島」。
我們將組織視爲一個地方，領導者可以在這裏培養人才，創造成功的條件，爲他們提供支持，幫助他們消除障礙等等。
但是，真正的「老闆」是任務，它跨越整個公司。因此，它可以跨越系統、芯片、網絡芯片、軟件和算法，涵蓋各種領域。
通過這種方式組織工作，我們還創造了透明性，所有的孤島變得具有滲透性。當組織具有滲透性時，通常效果更好，因爲你有更多的人能夠幫助你批評和改善它。
所以，我非常喜歡我們公司的這種「滲透性」。我喜歡所有事情都變得透明，大家都在幫助我把事情做得更好。這不像一切都隱藏在黑暗中。
關於收購與融合
雷內 你差點就收購了我們，那會很有趣，但你們收購了Mellanox。我知道你對此仍感到遺憾。
黃仁勳 我知道你仍爲此感到難過。
雷內 我還是很難過。[笑聲] 我每天都會哭一會兒
黃仁勳 謝謝。[笑聲] 但你們做得很好。
雷內 但你們確實收購了Mellanox，這不僅在戰略上是一次出色的收購，從外部來看，它也非常無縫融入了你們公司。正如你提到的，使命優先於一切。
看上去執行得非常順暢。這個過程是如何實現的？M&A並不容易，收購是非常困難的。
黃仁勳 的確非常難。
首先，Mellanox管理團隊中大約有10到12人，現在已經成爲NVIDIA以色列管理團隊的一部分，並且加入了我們的執行團隊（E-staff）。
我們有架構師、研究人員、軟件系統開發者，芯片開發者，我們有網絡接口卡和交換機，還有MVlink交換機。以前我們只有InfiniBand產品線，但現在我們有了完整的以太網產品線。自我們合併以來，Mellanox的產品組合增長了四倍。
它們整合到了我們所做的每一個方面。
如果你回顧這次收購，最初我們的願景是，計算單元不再僅僅是GPU。GPU曾經是一個外部設備，事實上，ARM在幫助我們轉型爲一家構建SoC（片上系統）的公司方面發揮了重要作用。
要知道，SoC基本上就是一個完整的計算機系統，而一個獨立的GPU則是在計算機的所有部分啓動完後才會啓動。CPU先啓動，啓動ROM，然後是操作系統，最終才是GPU。而在SoC的情況下，你必須自己將整個系統啓動起來。
因此，NVIDIA從一家算法公司（本質上GPU公司就是一種算法公司）逐步演變爲一家計算公司，這是我們的第一次轉型。
最開始做SoC並不容易，但我們現在已經做出了一些很棒的產品。接下來，我們的下一步發展是構建系統，而DGX-1是我們的第一個系統。
事實上，我仍然很喜歡Shield，這是我們的安卓電視計算機，我對它很有感情，因爲它是NVIDIA構建的第一個完整的系統。我們創建了這個產品，從中學到了很多東西。
當時我們回頭看，覺得Shield確實是我們推出的一個了不起的產品，至今它仍然是最受歡迎的安卓電視盒子。
當時人們還在用它玩PlayStation或Xbox，配上一個顯示屏，我們當時就在想，我們該怎麼做？
關於DGX-1的誕生
雷內 是啊，Shield至今仍然是我最喜歡的NVIDIA產品之一。
黃仁勳 是啊，我都差點忘了那個時代了。那真是美好的舊時光，那就是一個系統，我從中學到了很多。
即使到了今天，我們仍然在維護它的軟件。完全沒有想到這個產品會在市場上找到定位。
記得當時團隊突然需要去尋找整套組件和物料清單，就像我說的，我們當時真的不知道我們在做什麼。
雷內 對，DGX-1，這台改變了一切的計算機，是如何誕生的？
黃仁勳 其實，DGX-1就是一個非常大的Shield。是的，一個非常大的Shield。
對我來說，Shield是塑料做的，而DGX-1重達600磅，這之間的過渡其實並不是什麼大問題。真正的問題是，我們現在能夠構建完整的系統了。
當我們收購Mellanox時，最大的理念是，計算機不再只是一個節點，而是整個數據中心。數據中心將成爲一個計算單元。
如果你不能設計GPU、CPU、網絡接口、交換機、所有的傳輸設備並將它們連接在一起，啓動整個系統，從無到有地將所有組件都連接並運行起來，分配工作負載，那麼你就無法真正理解如何構建AI超級集群。
而這種轉變，這種願景非常清晰，以至於它在很大程度上激勵了兩個團隊的凝聚。
要想激勵團隊，你需要有非常清晰的願景，我們當時確實有一個非常清晰的願景。而且這個願景也非常具體，因爲你可以看見它，坐在那裏，運行在你眼前，那就是超級集群，它包含了兩家公司所有的設備。
因此，這個願景既清晰又鼓舞人心。而作爲CEO，你必須能夠把抽象的東西變得具體化，然後我們就着手去實現它了。
關於願景與直覺
雷內 確實，你們做得非常出色。回到願景這個話題上，我一直告訴別人，Shield是個好例子，早期的CUDA追逐石油和天然氣也是個好例子，很多時候這些都是完全出乎意料的事情。
黃仁勳 人們沒有意識到這一點。事實上，那是我們的第一次嘗試。是的，的確是第一次。
雷內 完全沒有預料到什麼是終極殺手級應用或最終形態，但你們擁有驚人的韌性，能夠在市場還沒有準備好，或者定義尚不清晰時，早早就去實驗並測試這些想法。
你認爲這歸因於什麼？是出色的直覺嗎？還是預見性？
黃仁勳 我們有過很多好的直覺，你知道，在公司成立的這段時間裏，大約有十次這樣的經歷。而NVIDIA的優勢在於我們被非凡的人才包圍。
這些都是世界上最優秀的計算機科學家、最傑出的戰略家和商業人才。他們沒有自負，只想做偉大的事情。
所以我認爲，首先，我們有優秀的人才；其次，我認爲我們在直覺上也很出色。
我們對哪些問題需要解決有很好的直覺，並且知道如何從今天走向我們想成爲的公司。因此，我認爲我們的直覺在確定前進的每一步方面很出色。
你知道，我們做的很多事情，人們會問，爲什麼我們要做Shield？這不是浪費時間嗎？
而我說，我們有一天會成爲一家系統公司，所有這些系統都將連接到雲服務。爲什麼不先去嘗試較小的系統？如果我們連這個都做不好，我們肯定無法做更大的系統。
所以我們創造了一種條件，讓公司能夠學習新技能，即使失敗了也不會傷害自己，你懂的。
關於痛苦和煎熬
雷內 這樣的事情是不是隻有創始人領導的公司才能做到？因爲很少有公司像你描述的那樣，既有清晰的願景，也有繼續前進的韌性。
最近有很多關於創始人模式和管理者模式的討論，顯然你是創始人，30年後還在領導公司，取得了巨大的成功。你認爲這些你所描述的成就是否只能由創始人領導的公司實現呢？
黃仁勳 我不這麼認爲。我覺得你在ARM的工作做得非常好。當我看到你所做的工作時，我感到非常自豪。
雷內 嗯，我從你身上學到了很多，不僅僅是實話實說。
黃仁勳 是的，我非常喜歡看到你做的工作，它讓我感到高興，帶給我極大的快樂和自豪。我不認爲這隻能由創始人來做。我確實認爲你需要具備極大的韌性和毅力。我把它形容爲「痛苦和煎熬」，你知道的（笑聲）。
雷內 教訓時刻。
黃仁勳 是的，痛苦和煎熬就是這種感覺。
雷內 我也感受過。
黃仁勳 在很多方面你必須適應它。你必須習慣於痛苦和煎熬的存在。你知道，成功的旅程並不是一個接一個的成就。並不是那樣的。
會有巨大的挫折，有時還有尷尬的時刻，尤其是當你作爲 CEO 時，你還沒有經歷過這些。但...
雷內 它會發生的。
黃仁勳 我希望它會發生，因爲對你來說那將是有益的。但你知道，所有這些時刻，我不知道我學到了什麼，但它讓我變得更強大。我知道我能夠生存下來。
我當時不喜歡這種感覺，但回顧這些時刻，那正是你成長的時候。
雷內 正是這些時刻讓你成長。
黃仁勳 沒錯。這些時刻是你最爲自豪的時刻。你爲自己感到驕傲，爲公司感到驕傲，因爲你度過了那些困難。所以，我認爲我們的公司之所以強大，是因爲我們有許多這樣的故事。公司裏充滿了一個又一個挫折的故事。
大多數人會覺得，「哦，這次的困難遠不及那次」，每次遇到問題時，總有人說，「這算不了什麼」。這使公司能夠在挑戰時期繼續前行。
關於變革的未來
雷內 你和我在這個行業中大致同時開始，有些與AI相關的事情，讓我覺得這些轉變是我從未想到的。
我曾認爲未來的幾代人才能夠體驗這種變革的速度，眼前發生的一切簡直難以置信。就像進入了「終極邊疆」一樣，不知未來還能有什麼超越我們現在在人工智能領域看到的變化。
你對此怎麼看？我們是否正在經歷史無前例的行業變革？還有什麼比這更進一步的嗎？我們現在看到的簡直不可思議。
黃仁勳 我想我一直期待計算機能夠表現出智能行爲。我們能夠編寫出如此優秀的軟件，我原以爲我們會通過編寫算法來解決問題，讓計算機看起來非常智能。
但我從未想過這會導致一場工業革命。
我所說的是，你聽我說過很多次的——這是計算機行業第一次超越了傳統的計算機行業。我們不再只是工具，不再只是一個儀器。我們現在是一家制造業公司。
我意思是，比如現在我們正在交談的時候，我們的手機在口袋裏，沒在使用。當我不使用它時，它什麼也沒做。而大多數計算機也是這樣。我的筆記本電腦也在辦公室裏閒置，大多數人的計算機也是這樣。你需要工具時才會使用它。
然而，現在的這個新的AI工廠產業，正在全天候運行，不管你是否在使用它，它們都在生產數據，它們在攝取數據，生成數據，產生智能。
智能正在大規模生產。而以前計算機是工具、儀器，現在它成了工廠，成了一種生產設備，能夠以極大規模生產非常有價值的東西。
這是我們行業從未有過的全新時代。計算機現在成了製造工具，成了這種叫做智能令牌的機器背後的機械設備，這是一個非凡的想法。
我們正處於一場新的工業革命的開端。
雷內 它的發展速度比你預想的還要快嗎？你參與了AlexNet 和 DGX-1的所有相關工作，親眼見證了創新的速度。
就我所在的ARM 來看，自從我接管以來，我們深入研究AI發展，它的發展速度比我兩年半前想象的要快得多，甚至比我一年前想象的還要快。
你參與了這一切，它的發展速度是否也超出了你的想象？
黃仁勳 不，我們正試圖讓它更快。
我們已經進入了一年一週期的循環。因爲我們現在不僅僅是在製造芯片，我們知道芯片進展的速度已經不如以前了，如果你幸運的話，新工藝節點可能提高几個百分點的性能。這已經非常了不起了。
那麼我們如何通過每一代產品實現成倍的性能提升呢？
我們的方法是每個系統設計6到7個新的芯片，然後我們通過協同設計重新發明整個系統，發明新的東西，比如NVLink 交換機，以及允許我們通過整個系統的背板傳輸銅線，將所有GPU連接在非常大的封裝和3D封裝中。
我們正在使用各種技術來實現這一目標。
結果是我們每年能夠在相同的能耗和成本下實現2到3倍的性能提升。這也是將AI成本每年降低2到3倍的另一種方式。
它的進展速度遠超摩爾定律。所以你將這種進展複利化，五六年、十年後，我們能夠實現智能成本的巨大降低。
我們之所以這樣做，是因爲我們認爲現在是大家都認識到這一技術價值的時機。如果我們能夠極大地降低成本，那麼我們就可以在推理階段做一些新的事情，比如推理的方式。
ChatGPT是一項了不起的服務，我每天都在用它，今天早上我還用了。你點擊回車，你的提示就會被加載，隨後它生成輸出結果。
但在未來，它會反覆推理這個答案，可能會生成一個樹狀搜索，或者它會做某種迭代，並反思它自己的答案，最終生成輸出。它可能已經進行了數百次，甚至數千次推理，但答案的質量會好得多。
我們想降低成本，以便能夠以過去相同的成本和響應速度提供這種新的推理方式。
關於軟件的重要性
雷內 我看過一個OpenAI模型的演示，它做推理的過程真是令人震驚。它會經過一個邏輯樹，你可以看到它在做出與人類非常相似的權衡決策，但速度完全不像人類那樣。
正如你所說的那樣，你正在以一個產業從未見過的速度引入完整的數據集和基礎設施。CPU通常每兩到三年購買一次，最終貶值。而現在，你們每年都在構建新的系統。人們想要儘快付錢並部署這些系統。
黃仁勳 現在我們在討論時，說起來很容易，但你知道，我們每年都在交付像這個房間大小的新計算機。所有的電纜、網絡、交換機、軟件，這真的很瘋狂。
雷內 你怎麼看？我並不是要你做未來預測，但這更多是一個關於技術吸收的問題。它能以當前的速度繼續下去嗎？
黃仁勳 是的，我認爲可以。但這必須以系統化的方式進行，意思是我們做的一切都是有架構性的方法。
這意味着你爲昨天的集群開發的軟件，比如Hoppers，這些軟件可以在Blackwell上運行，而這些軟件也會在Rubin上運行。你爲Rubin開發的軟件同樣可以在Hoppers上運行。
這種架構兼容性非常重要，因爲行業在軟件上的投資遠比硬件大上千倍，更不用說軟件是永不消亡的。
所以如果你開發了軟件，或者發佈了軟件，你就必須維護它，直到永遠。
因此CUDA的理念不是因爲有數百萬人在爲它編程，而是有幾億塊與之兼容的GPU。
雷內 軟件不會死。
黃仁勳 是的。因此，無論你在一塊GPU上進行的投資，都會在其他GPU上繼續使用。而且你今天編寫的所有軟件，明天會變得更好。我們將來編寫的所有軟件都將在現有的安裝基礎上運行。
所以首先，我們必須在架構上非常有紀律性；其次，即使在系統層面，我們現在也非常有架構性。
我們會改變某些技術的部分來推動系統設計的進步，而不需要放棄你昨天所做的一切。
舉個例子，當我們第一次進入數據中心業務時，超大規模數據中心的電源分配大約是每機架12千瓦，而Blackwell的電源分配是每機架120千瓦。它的密度是前者的10倍。當然，它的密度提高了10倍，壓縮了數百萬美元的服務器，集中到一個機架中。
因此，節能、節省空間的效果簡直令人難以置信。
雷內 這與我們的故事非常相似。你知道，ARM架構已經存在了30年，我們有幾十年歷史的軟件，人們有時不總能理解這一點。
黃仁勳 我們關心每一塊ARM芯片上的所有工作。前幾天有人做了一些基準測試，結果顯示Grace的性能每瓦能量消耗是世界上最好的CPU的四倍。
能效至關重要，這就是一切。
關於更多使命
雷內 當你從500兆瓦的數據中心轉向5000兆瓦的數據中心時，你是否看到任何架構上的問題開始出現？僅僅從網絡延遲等方面來看，而不涉及專有內容，你從高層物理角度是否開始看到一些問題？
黃仁勳 一切都會出問題，物理規律是無法違背的，這就是問題所在，但一切都是先出問題。
當然，我們正在以非常快速的速度在功率密度曲線上向上移動，呈指數增長。從12千瓦到40千瓦，再到120千瓦、200千瓦，這個數字還會更高。
我們正儘可能壓縮和密集計算。當我們這樣做時，液體冷卻變得更加高效，我們可以更長時間使用銅。
儘可能長時間使用銅導電是好的，這樣你就不必從電信號轉換到光信號。
我們最終將不得不轉向光信號，但我們會盡可能地使用電信號。
因此，儘可能多的數據中心，我們的方案更具成本效益、更節能、更可靠。這導致我們需要進行密集化。
密集化的另一個好處是，特定機架或相鄰機架中的所有GPU可以作爲一個巨型GPU工作。這真的很令人驚歎。
雷內 太驚人了！
我一直很好奇的一件事是，你在Computex上做的主題演講。我記得當時我在週日晚上看了你演講的內容，你所涉及的內容量不僅令人難以置信，而且作爲一個做主題演講的人，看到你如此深入的講解，我真的很佩服你是如何做到的。你是不是進行了大量的排練？
記得我們一起工作的時候，我記得有時在前一天晚上你還在修改，但你還是成功了。不過現在你所涉及的深度，尤其是當談到數據中心架構時，你已經擴展了很多。你是如何準備這些的？
黃仁勳 其實，我們每天都在準備。你知道，這就是我們工作的好處，我們不是演員。[笑]
所以這算是我們的工作。我們每天都在準備。
但坦率地說，你我所做的很多事情其實是教學。爲了塑造一個行業、市場，並引入我們正在嘗試的新想法，很多工作是教學，你知道，這不是廣告。
我們是一家平台公司，意味着我們無法單獨完成我們的工作，需要其他人和我們一起。因此，我們專注於教學、啓發、展示，也許是演示，並且希望一步一步地讓越來越多的人相信CUDA，最初是這樣，如今是NVIDIA加速計算，並一起參與我們的AI之旅。
現在我們正在努力的下一個大項目是物理AI，如何教會AI遵循物理法則，同時也理解這些物理法則。
所以我認爲這個旅程相當漫長，所以，GTC和Computex是我們做這些事情的機會，來慶祝我們的生態系統和他們所做的工作，教導他們，我們正在啓發下一步。
雷內 其實很相似，我們會進行QBU演示，我會做演示。負責的工作人員會說，哇，這些幻燈片太簡單了。這大概就是你整天所說的內容。我在想，那有什麼不同呢？
黃仁勳 這依然是困難的，老實說，因爲我們沒有排練。所以，這並不是因爲我們選擇不排練。在我們把所有材料準備好之前，根本沒有時間進行排練。所以我們只是抓緊時間、全力以赴。
雷內 謝謝你，Jenson。
黃仁勳 很高興見到你。幹得好。你所做的一切我都爲你感到驕傲。
編輯/rice
