AI規模定律借鏡摩爾定律　黃仁勳預言：未來僅3種機器人實現量產

AI規模定律借鏡摩爾定律！AI霸主輝達創辦人黃仁勳表示，與摩爾定律類似，規模定律也在推動AI的發展。神經網路的規模越大，用於訓練的資料量越多，AI似乎就表現得越智慧。未來有三種機器人有望實現大規模生產，而且可能僅限於這三種：汽車、無人機、人形機器人。

在香港科技大學23日舉行的博士學位授予儀式上，輝達創辦人黃仁勳被授予工程學榮譽博士學位，並與香港科技大學校董會主席沈向洋對談。

黃仁勳表示，過去十年裡，運算能提升了100萬倍。輝達貢獻在於將運算的邊際成本降低了同樣的幅度。如果生活中所依賴的事物，如電力或其他任何選擇，當它的成本降低了100萬倍時，為習慣將會發生根本性的變化。

受惠於生成式AI，資訊得以在不同模式、不同領域間自由轉換，解決跨學科的問題。產業將見證了全球範圍內創業公司如雨後春筍般湧現，這些創業公司結合了這些不同的模型與能力，展現出無限可能。

黃仁勳也說明，與摩爾定律類似，規模定律也在推動AI的發展。神經網路的規模越大，用於訓練的資料量越多，AI似乎就表現得越智慧。

隨著運算資源的增加，AI的性能會呈現出持續提升的趨勢，分為三個階段：預訓練（像是大學學位）、後訓練（深入研究）和測試時的計算（類似於人類思考）。未來有三種機器人有望實現大規模生產，而且幾乎僅限於這三種：汽車、無人機、人形機器人。

雖然現有的AI已經能夠提供非常接近最佳解答的輸出，但仍然存在著一個尚未達到的「臨界點」，即AI生成的答案在真實、可靠和意義上的完美程度。這可能還需要幾年才能實現。