“世界已经到达新计算时代的转折点。价值数万亿美元的数据中心基础设施安装基础正在迅速从通用计算过渡到加速计算。随着摩尔定律的放缓和计算需求的猛增，公司正在加速所有可能的工作负载，以推动未来性能、成本和能源效率的改进。与此同时，企业开始建设下一代现代数据中心，即我们所说的人工智能工厂，专门用于在生成人工智能时代提炼原始数据并产生价值。
现在，从汽车到医疗保健、金融服务、工业到电信、媒体和娱乐等各个行业都已加入其中。Nvidia 的全栈计算平台拥有特定行业的应用程序、框架以及庞大的开发者和合作伙伴生态系统，为我们提供了速度、规模和覆盖范围，帮助各行业的公司成为人工智能公司。
“问:如何拆解软件业务?
答:让我解释一下为什么英伟达会在软件方面非常成功。加速计算与通用计算有很大不同，它主要在云中增长。在云中，服务提供商拥有庞大的工程团队，他们与我们的团队密切合作，管理、修复和维护加速计算所需的复杂软件堆栈。
加速计算涉及不同领域的专用软件堆栈，例如数据处理、机器学习、计算机视觉、语音识别、大型语言模型和推荐系统。
Nvidia 开发了数百个库，因为软件对于打开新市场和启用新应用程序至关重要。加速计算软件的必要性是与通用计算的根本区别，许多人花了一些时间才理解这一区别。
随着生成式人工智能的出现，每个企业和软件公司现在都在拥抱加速计算。与大型云服务提供商不同，这些企业没有庞大的工程团队来跨各种环境维护和优化其软件堆栈。Nvidia 通过管理、优化、修补和调整其软件堆栈来解决这一差距，并将其容器化到我们所说的Nvidia Al Enterprise中。该解决方案充当运行时，类似于人工智能操作系统，而我们的收费是每个GPU每年4,500 美元。
我们预计每个跨云、私有云和本地部署应用程序的企业和软件公司都将使用 Nvidia Al Enterprise，尤其是我们的GPU。这项计划已经有了一个良好的开端，已经实现了十亿美元的运行率，而我们才刚刚开始。