Veuillez accueillir le président et PDG d'Nvidia, Jensen Wang, en conversation avec le président de l'Institut Milken, Michael [Musique] [Musique] Milken. Ils sont de grands fans de vous. Je pense que c'est à vous.
Je pense que les hou sont pour vous et je pense que votre tenue est pour moi. Alors, bienvenue. Alors, l'IA, est-ce la prochaine révolution industrielle ?
Oui. Est-ce la prochaine révolution manufacturière ? Oui, permettez-moi d'expliquer.
Nous avons tous parlé de la technologie de l'IA. Elle peut percevoir le monde, elle peut générer du contenu, elle peut traduire, elle peut même maintenant raisonner et résoudre des problèmes, utiliser des outils, utiliser le navigateur web, lire des PDF, faire de la recherche pour vous. Donc nous savons ce que la technologie est capable de faire et c'est très excitant en soi.
Elle est totalement transformative en soi. Nous comprenons que la technologie est différente de toute technologie informatique du passé. Rappelez-vous, la technologie informatique est un outil.
Vous devez l'utiliser pour la rendre efficace. Vous devez vous asseoir devant l'ordinateur et l'utiliser. Mais maintenant lié à la capacité d'automatiser.
Et le concept de la robotique et des robots est très bien compris. Alors, imaginez un robot physique. Mais nous comprenons cela.
Nous pouvons l'imaginer. Imaginez un robot numérique dans votre ordinateur et votre centre de données qui travaille pour vous. Donc c'est passionnant parce que pour la première fois, il ne s'agit plus seulement de remplacer ou de la prochaine génération de la technologie informatique que nous connaissons.
Mais pour la première fois, elle pourrait en fait augmenter et ajouter à la main d'œuvre numérique. Et donc la partie de l'économie dont elle fait partie est beaucoup plus grande qu'un billion de dollars. Elle fait partie des 100 billions de dollars.
Et donc c'est la première couche. La deuxième la deuxième couche et comment générez-vous cet IA ? Comment l'IA se manifeste-t-elle ?
Alors que la dernière génération d'ordinateur était un logiciel écrit à la main qui fonctionnait sur des processeurs. Ce qu'Ividia a mis 33 ans à construire, c'est cette idée d'un nouveau type d'ordinateur qui apprend. La machine apprend à écrire le logiciel elle-même et elle fonctionne sur ce processeur.
Cette plateforme informatique que nous avons inventé appelé l'informatique accéléré et les GPU. Et donc maintenant la question est comment l'IA est-elle produite ? Et elle est produite essentiellement dans ce que les gens appellent des centres de données d'IA.
Mais c'est essentiellement une usine. Elle ne ressemble pas à un centre de données. Elle n'a pas l'air d'un centre de données.
Elle est assez grande en échelle. Elle utilise de l'énergie. et elle produit, vous lui appliquez de l'énergie et elle produit ces choses appelées des jetons mais ce sont essentiellement des nombres.
Et ces jetons peuvent être reformulés en nombre en mots ou en image ou en pixel ou en vidéo ou chimique ou combinaison de protéines pour la découverte de médicaments ou même des compétences motrices nécessaires pour conduire un robot ou un volant pour conduire une voiture autonome. Et donc ces jetons sont fabriqués par cette usine. Et donc ce qui est intéressant c'est que les gens commençaient à comprendre qu'il y a toute une nouvelle industrie qui a été créée.
Cette nouvelle industrie a une usine et cette usine ce sont des usines d'IA. Et quelle peut être la taille de ces usines ? Elles peuvent être d'un GW.
Nous en construisons qui font environ 1 GW et chaque gigawatt coûte environ 50 60 milliards de dollars. Et au cours des disons 10 prochaines années environ, je ne serais pas surpris de voir des dizaines de gwatt d'usin DI construites dans le monde entier. Et donc c'est la deuxième couche.
La troisième couche qui est probablement encore plus profonde et que pour la toute première fois vous avez une capacité, une technologie qui affecte presque toutes les industries, des services financiers aux soins de santé, de la fabrication, à la logistique, au commerce électronique, au divertissement, peu importe. Et donc cette si l'on veut cette infrastructure cette usine DI devient maintenant une infrastructure pour un tas d'autres industries et et juste comme la dernière génération cette infrastructure est un peu difficile à comprendre mais la dernière génération nous avions l'infrastructure de l'information et la génération d'avant cela, nous avions l'infrastructure de l'énergie. Maintenant nous avons l'infrastructure de l'intelligence et internet était l'infrastructure de l'information.
et l'intelligence artificielle est celle-ci. Donc maintenant, je pense que lorsque vous examinez l'IA sous ces différentes perspectives, vous pouvez commencer à comprendre l'impact de l'IA sur l'industrie technologique dans laquelle nous sommes, sur une nouvelle industrie dont chaque pays veut faire partie. Quiconque a un excès d'énergie voudra faire partie de cette industrie sur l'infrastructure qui affecte toutes les industries.
Alors, prenons un peu de recul pendant quelques minutes et parlons des compétences nécessaires pour interagir. Nous avons estimé il y a quelques années que si vous preniez la technologie agricole la plus moderne, vous pourriez éliminer un demi milliard d'emplois dans le monde concernant l'agriculture, les subventions et [Musique] cetera. Il y a une question importante aujourd'hui, qui va être des intermédier ?
Maintenant, j'avais un avantage considérable dans les années 1960, je pouvais calculer les rendements dans ma tête. Et puis en 1970, ils ont sorti la calculatrice. Alors, j'ai été des intermédiers.
On dirait qu'il s'en est plutôt bien sorti depuis l'invention de la calculatrice. Puis je pouvais me souvenir de millions de transaction et puis les ordinateurs ont commencé à stocker ces transactions. Que voyez-vous dans le concept du travail et l'interaction avec la technologie que vous allez fournir ?
Donc vous avez tous beaucoup entendu parler du remplacement d'emploi. Chaque emploi sera affecté. Certains emplois seront perdus, certains emplois seront créés, mais chaque emploi sera affecté.
Et immédiatement, c'est incontestable, vous n'allez pas perdre un emploi, votre emploi à cause d'une IA, mais vous allez perdre votre emploi au profit de quelqu'un qui utilise l'IA. Mais ce sont des choses assez évidentes à observer. Mais laissez-moi vous donner les deux extrêmes que vous pourriez aussi vouloir considérer.
La technologie informatique, l'informatique a bénéficié à environ 30 millions de personnes. Il y a environ 30 millions de personnes dans le monde qui savent de programmer et utiliser cette technologie à son extrême. Et cela nous a vraiment tous bénéficié, nous qui avons été dans cette industrie au cours des 30 dernières années.
potentiellement l'une des industries les meilleures et les plus créatrices de richesse que vous auriez pu choisir. J'aurais pu être ingénieur pétrolier, mon père l'était et j'aurais pu être médecin. Ma mère pense que tout le monde devrait être médecin, mais j'ai choisi d'entrer dans l'ingénierie informatique et il s'est avéré que c'était un très bon choix.
Cependant, il y a environ 30 millions de personnes dans cette industrie et donc nous avons créé au cours des 30 ou 40 dernières années probablement le plus grand fossé technologique que le monde ait jamais connu. L'instrument que nous avons inventé, nous savons comment l'utiliser, mais les 7 milliards et demi d'autres personnes ne le savent pas. Je vais mettre sur la table qu'en fait l'intelligence artificielle est la plus grande opportunité pour nous de réduire le fossé technologique.
Et laissez-moi vous le prouver. Si nous regardons juste dans cette pièce, il est très peu probable que plus qu'une poignée de personnes sachent programmer en C++ et un nombre égal, ça va être programmé en C. Et pourtant, 100 % d'entre vous savent programmer une IA.
Et la raison en est que l'IA parlera la langue que vous voulez qu'elle parle. Vous pourriez dessiner un schéma et le lui montrer. Vous pourriez dessiner une image et lui demander quoi faire.
Vous pourriez évidemment lui parler avec des mots. Vous pourriez écrire une requête. Vous pourriez décrire votre requête d'une manière très explicite.
Vous pourriez décrire votre requête d'une manière très implicite. Et si vous ne savez pas comment programmer cet ordinateur en utilisant LIA, dites simplement à Lia : "Je ne sais pas comment te programmer. Comment est-ce que je te programme ?
" Et Lia vous dira exactement comment vous programmez et la programmer. Et donc je pense que le nombre de personnes qui utilisent Chat GPT et Gémini Pro et CIA démontre en fait que c'est l'une des technologies les plus faciles à utiliser de l'histoire. Et donc maintenant tout le monde pourrait profiter de cette capacité, qu'il s'agisse d'un enseignant ou d'un étudiant souhaitant un tuteur.
Et chaque étudiant devrait l'utiliser comme tuteur. Je l'utilise comme tuteur tous les jours. Et donc je pense que la capacité pour nous d'utiliser désormais l'intelligence artificielle pour combler le fossé technologique est incroyable.
C'est donc un extrême. L'autre extrême que je dirais est que rappelez-vous, nous avons une pénurie de main d'œuvre, nous avons une pénurie de travailleurs. Nous n'avons pas une abondance de travailleurs, nous avons une pénurie.
Et pour la toute première fois dans l'histoire, nous avons en fait, nous pouvons imaginer l'opportunité de combler cet écart, de réintégrer 30 à 40 millions de travailleurs dans la population active, ce que le monde n'a pas autrement. On pourrait donc soutenir que l'intelligence artificielle est probablement notre meilleure façon d'augmenter le PIB, le PIB mondial. Voilà donc deux autres façons de voir les choses.
En attendant, je recommanderai à 100 % de tout le monde de profiter de l'IA et de ne pas être cette personne qui ignore cette technologie et par conséquent perd son emploi. Parlons un instant. Ils vont sortir de cette pièce et je dis après 6 jours de conférence, ils voudront en savoir plus sur l'IA.
Ils demandent à leur ordinateur de leur en apprendre sur l'IA. Est-ce que nous allons faire ? Excellente, excellente façon de faire.
Il suffit de prendre son téléphone, de se renseigner. Perplexity est plutôt bon. Chat GPT est vraiment excellent.
G minini Pro est excellent. J'utilise les trois. Et demandez-lui simplement ce que vous voulez savoir sur l'IA.
Il vous le dira aussi profondément que vous le souhaitez. Et je parfois dans des domaines qui me sont assez nouveaux, je pourrais dire commencer par m'expliquer ça comme si j'avais 12 ans et ensuite progresser vers vous savez vers un niveau de doctorat avec le temps. Et donc vous pourriez tous faire de même.
Regardons-le d'un autre angle. Jensen, votre famille est venue de Taiwan, vous êtes allé à Washington puis finalement vos parents ont déménagé en Oregon. et j'ai eu l'occasion de financer de nombreux autres entrepreneurs.
Bill Gallon me vient à l'esprit chez MCI. Donc il avait une entreprise qui avait 99 % de part de marché dans les TNT qu'il voulait affronter. Dans ces premières années où vous parlez souvent de ne pas savoir si vous alliez réussir ou non, il se demandait souvent d'où venait la paix chaque mois.
Qu' manqué les autres entreprises qui avaient plus d'accès au capital que vous à l'époque ? Qu'on-elle pas vu que vous avez vu ? Euh mince !
Autrement dit, Intel, qu'est-ce qu'Intel n'a pas vu sur le marché ? Qu'on-elle pas reconnu ? Oui, la raison pour laquelle j'ai fait une pause pour le dire et parce que dès le début, nous avons imaginé ce que nous essayons de faire en tant qu'entreprise était de construire, d'inventer une nouvelle façon de faire de l'informatique qui résout des problèmes que les ordinateurs normaux ne peuvent pas résoudre.
En fait, si vous écriviez simplement cette déclaration de mission maintenant faire quelque chose que les choses normales ne peuvent pas faire, c'est comme si je voulais construire une nouvelle voiture pour aller dans des endroits où les voitures normales ne peuvent pas aller. Et bien, généralement, ce qui se passe, c'est que si les voitures normales ne peuvent pas y aller, ces endroits ne sont pas non plus pavés de route ou ne sont de toute façon pas très désirables. Et donc nous sommes venus avec cette déclaration de mission pour résoudre des problèmes que les ordinateurs normaux ne peuvent pas résoudre et plusieurs problèmes avec cette déclaration de mission.
Il s'est avéré que cela nous a pris 33 ans pour le faire et nous avons réussi. Mais la première chose, c'est que toute l'économie, toute l'industrie, tout l'écosystème veut aller là où les problèmes peuvent être résolus. Personne ne veut aller là où les problèmes ne peuvent pas être résolus.
Et donc où nous sommes, c'était plutôt solitaire, vous savez. Il n'y a pas d'autres personnes qui résolvant ce problème parce que c'est difficile à résoudre. Il n'y a pas beaucoup de clients parce qu'ils ont tendance à ne pas choisir ce genre de problème.
Ils veulent que leur problème soit résolu pas insoluble. Et puis l'autre chose, c'est qu'intel, nous observant tout le temps, a eu l'avantage et vous avez dit qu'ils avaient un plus grand accès au capital. Et c'est tout à fait vrai car ils réussissaient si bien ce qu'il faisait qu'ils ont en quelque sorte rejeté ce que nous faisions.
Et cela en fait la bonne nouvelle avec le temps. La raison pour laquelle cela nous a pris si longtemps, c'est parce que c'est difficile. Et la raison pour laquelle nous sommes seuls ici, c'est parce que les gens nous ont laissé seul pendant longtemps.
Et il y a il y a eu un livre qui a été écrit récemment et je l'ai ramassé et j'ai survolé le livre de Peter Zero to One à bien des égards, c'est aussi une histoire sur Nvidia. Vous savez, nous avons choisi nous avons choisi de faire quelque chose que personne ne pensait possible ou très difficile à faire et très peu susceptible de réussir. Mais pour nous, c'était du bon sens.
Et donc je pense qu'à la fois parce que c'était difficile à faire et aussi parce qu'il réussissaient si bien ce qu'il faisait déjà, ils ont en quelque sorte rejeté l'idée jusqu'à ce que tout se mette en place. Et vous essayez aussi de vous assurer que votre entreprise n'aille pas dans la direction d'Intel également. Donc vous êtes le leader aujourd'hui.
Comment obtenez-vous cette culture d'innovation constante ? Et si je voulais parler du capitaine Kirk, allez là où personne n'est allé auparavant. Je pense qu'une partie de cela.
Tout d'abord, il n'y a aucune garantie mais nous avons plusieurs choses concernant notre entreprise qui sont tout à fait extraordinaires et je l'apprécie en tant que personne. Je souhaite à mes enfants et aux personnes que j'aime d'avoir la même histoire, la même expérience qui est cette longue longue souffrance qui accompagne la lutte. Et vous ne prenez jamais rien pour acquis.
Vous êtes super super efficace. Vous essayez d'économiser tout ce que vous pouvez, d'économiser chaque centime parce que vous ne savez pas combien de temps la lutte va durer. Vous avez une résilience incroyable parce que cela a pris beaucoup de temps et l'entreprise a cela dans son caractère.
Presque tout ce que nous entreprenons ces jours-ci, même aujourd'hui, sont des efforts sur 5 ou 10 ans. Nous sommes probablement les plus avancés dans ce nouveau domaine appelé IA physique qui se traduit par la robotique dans le monde et la technologie fondamentale nécessaire pour la prochaine génération d'IA. Nous sommes probablement les plus avancés, les plus profonds de tous.
Et donc je pense que ces caractéristiques de rêver grand d'une part et d'avoir la résilience et le caractère pour souffrir jusqu'à ce que cela se produise, je pense que c'est très bien. Je pense que l'autre aspect positif est-ce que vous êtes toujours sur le point de faire faillite ? Pour nous depuis 30 ans, nous sommes toujours dans un état perpétuel de faillite et donc vous ne prenez rien pour acquis.
Et quand il y a un contetemps, cela ne me dérange pas trop. Quand nous faisons des erreurs, cela ne me surprend pas trop. Quand nous avons du succès, je ne le prends pas pour acquis et nous ne le célébrons pas trop et nous restons vraiment concentrés sur notre travail.
Et donc, je pense qu'une partie de cela vient simplement du temps qu'il a fallu pour construire l'entreprise. Parlons pour la plupart des profanes. Comment fabriquez-vous une puce ?
Qu'est-ce qui est-ce qui est nécessaire pour fabriquer une puce ? Alors, nous aimerions tous aller là-bas et fabriquer des puces. Nous n'avons aucune idée de comment nous y prendre, mais nous aimerions bien.
Et comme vous vous en souvenez, les États-Unis ont adopté une loi. Nous allons investir 62 milliards. H Et puis, ils ont découvert 6 mois plus tard qu'il n'y a personne aux États-Unis qui sache comment construire une usine.
Et nous devons faire venir 7000 personnes de Taïwan ici. Pour toutes ces choses, je pense que l'artisanat est le savoir faire compte. Si vous voulez apprendre à fabriquer une puce, je commencerai par YouTube.
Et puis il s'avère que nous sommes très bons pour fabriquer des puces. Et la raison est que nous construisons jamais depuis IBM dans les années 60 une entreprise comme la nôtre n'a existé où nous partons d'une feuille blanche, concevons une toute nouvelle architecture, créons les puces, créons les systèmes, créons le réseau, créons l'infrastructure. Écrivons tous les logiciels, apportons ce logiciel au marché et faisons en sorte que les développeurs et l'écosystème mondial développent pour cet ordinateur, un peu comme on développe pour les iPhone ou pour Windows, vous développez pour Nvidia.
Nous construisons les puces mais nous construisons tout le système et nous sommes vraiment une entreprise d'infrastructure d'IA aujourd'hui. Si vous regardez les systèmes que nous construisons, chacune de nos puces, si l'on peut dire, pèse une tonne et demi. C'est une puce d'une tonne et demi.
Elle coûte 3 millions de dollars chacune. Nous construisons ces choses en très grand volume. Nous la fabriquons, l'assemblons, puis nous la testons.
Nous utilisons un super ordinateur pour tester un super ordinateur car il faut être intelligent pour tester un ordinateur intelligent que l'on fabrique. Et donc nous testons, tout est refroidi par liquide et puis nous testons tout, assemblons tout, nous démontons tout, le mettons dans un avion. L'expédiion là où se trouve le centre de données, l'assemblons à nouveau devant leur porte, le mettons à l'intérieur de leur centre de données.
Ce processus entier implique 200 fabricants et fournisseurs travaillant avec nous dans le monde entier. Nous en construisons pour quelques centaines de milliards de dollars par an. En ce moment, nous sommes la plus grande entreprise technologique, l'entreprise de plus au monde si vous voulez.
Et donc c'est incroyablement difficile à faire. Notre budget RnD par génération est probablement d'environ 20 30 milliards de dollars. C'est un jeu gigantesque.
Nous travaillons dans une industrie, l'industrie de l'intelligence qui sera probablement mesurée en milliers de milliards de dollars. Donc le montant des investissements que nous réalisons est justifié par les opportunités futures. Nous avons tous eu l'occasion de lire sur les restrictions potentielles concernant les endroits où vous pourrez vendre vos pu.
Il y a des pour et des contes avancés dans ce débat. Exposer les enjeux tels que vous les voyez. La technologie d'Nvidia est souvent décrite comme un trésor national et la technologie est évidemment importante pour cette nouvelle industrie appelée intelligence artificielle.
Et donc à une extrémité, nous voulons nous assurer que cette technologie n'est disponible que pour les amis de notre nation. Nous voulons garantir que l'accès à cette technologie ne tombe pas entre les mains de personnes qui pourraient l'utiliser à des fins militaires. Ce sont donc les arguments pour limiter l'accès pour des raisons économiques et de sécurité nationale.
Et la fausseté de cela est qu'aucun gouvernement, surtout pas celui de nos adversaires, n'est limité par la capacité de calcul disponible dans leur pays pour leurs besoins militaires. Notre pays ne l'est pas. Aucun pays ne l'est.
S'ils en ont besoin pour une avancée militaire, ils sécuriseront simplement les ressources informatiques dont ils disposent déjà. Et il y a déjà des millions et des millions de plus Nvidia dans presque tous les pays. Donc l'expédition de GPU supplémentaire et de la technologie Nvidia dans un pays donné ne limitera pas sa capacité militaire.
Je pense que la raison pour laquelle il faut encourager l'exportation de cette technologie est que nous voulons construire l'IA mondial. Alors que les normes américaines se sont adoptées dans le monde entier, l'écosystème de l'intelligence artificielle se construira sur notre norme plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre. Et nous ne sommes pas seuls.
Bien sûr, Nvidia est le leader mondial aujourd'hui, mais en notre absence, si nous ne desservons pas un marché particulier, si nous quittons un marché entièrement, il ne fait aucun doute que quelqu'un d'autre interviendra. Huawei, par exemple, est très redoutable l'une des entreprises technologiques les plus redoutables au monde. Ils interviendront.
La raison pour laquelle cela aurait du sens est de gagner sur le marché, de faire de la norme américaine la norme mondiale et de construire l'IA sur la base de la technologie américaine. Et bien sûr, très important, c'est un marché gigantesque. Quand nous étions limités à exporter vers la Chine, le marché chinois sera probablement d'environ 50 milliards de dollars dans quelques années.
Le marché que nous avons laissé derrière nous est absolument gigantesque. 50 milliards de dollars. Pour vous donner une idée de ce chiffre, 50 milliards de dollars, c'est comme Boeing, pas un avion, toute l'entreprise.
Et donc, c'est l'opportunité commerciale que je pense que nous pourrions saisir, ramener des impôts, créer des emplois, faire progresser encore plus notre technologie. Et bien, il y a aussi votre interaction avec le client. Vous manquez cette occasion d'apprendre de cette interaction avec le client.
La chose la plus importante pour toute entreprise est l'interaction avec le client. Et si votre client, si vous avez appris de vos clients au cours des dernières années et de leur demande pour les puces, mais aussi de leur utilisation des puces et comment cela vous nourrit vous et Nvidia ? Nous travaillons avec presque tous les développeurs di monde et nous apprenons tout sur la façon dont notre architecture, dont la nature de notre technologie est optimale ou non pour l'avenir de l'IA.
Et donc lorsque nous comprenons ce qu'un chercheur en IA aimerait faire, par exemple avec le modèle d'IA pour une cellule virtuelle, vous savez, nous avons fait de très bons progrès avec les protéines virtuelles et maintenant nous travaillons sur les cellules virtuelles. Et si nous pouvons comprendre comment les cellules interagissent et comment leur voix peuvent s'exprimer et comprendre fondamentalement la signification des cellules et leurs dynamiques, nous pourrions le faire avec l'IA. Donc ce modèle d'IA est très différent du modèle d'IA pour les grands modèles linguistiques et comprendre comment les gens veulent l'utiliser nous aide à changer notre architecture future pour qu'elle soit mieux adaptée.
Comme je vous l'ai mentionné Jensen, il y a de nombreuses nombreuses années, je suis allé chez IBM et j'ai essayé de les convaincre d'utiliser ce qu'ils appelaient leur super puces à l'époque pour la recherche médicale. Et puis ils m'ont écrit une lettre de rupture. Merci Mike, excellente présentation.
Mais nous allons nous concentrer sur les jeux vidéos. Où voyez-vous la demande à l'avenir [Musique] ? Certaines industries vont-elles jouer un rôle plus important comme les biosciences et ce que l'on peut faire dans ce domaine ?
Où voyez-vous la demande des différentes industries ? Et bien si vous regardez où en est de LIA aujourd'hui, aussi grande que l'a déjà été Nvidia et aussi grande que l' déjà l'industrie de l'IA, nous servons essentiellement le marché grand public d'Internet. Si vous prenez un peu de recul pour une seconde, c'est la seule petite partie de l'économie mondiale que nous servons.
Au-delà de cela, il y a les industries de la santé, des sciences de la vie, de la fabrication, la fabrication elle-même. À l'avenir, l'usine sera un gigantesque robot orchestrant une multitude de robots à l'intérieur travaillant avec des humains pour construire des produits qui sont robotiques. Vous avez donc des robots qui construisent des robots qui construisent des robots et cette couche de technologie imbriquée est presque là.
Et donc cette application pour la fabrication, l'industrialisation, les usines et les fabriques, tout ce domaine a besoin de cette nouvelle IA appelé IA physique. Si nous pouvons résoudre cela, nous parlons de trillions et de trillions de dollars d'industrie. Alors, dernière question.
Nous avons peut-être beaucoup de gens qui après vous avoir écouté se demandent "Comment puis-jeobtenir un emploi chez Nvidia ? " Quelles sont les compétences que vous recherchez aujourd'hui ? Et bien si vous ne savez pas concevoir une puce, si vous me dites que vous avez appris à concevoir des puces sur YouTube, je pense que cela me dira choses.
Non non, regardez, nous sommes Nvidia était la première entreprise de plus au monde. Bien sûr, comme je l'ai mentionné, nous construisons l'ensemble de la pile d'infrastructure d'IA. Mais nous avons nous avons des biologistes numériques, nous avons des chimistes quantiques, nous avons des ingénieurs en infographie, nous avons des roboticiens, nous avons des experts en langue.
Nous avons une expertise dans un très large domaine de la science et nous avons un très large domaine d'industrie et donc nous servons l'industrie de la santé, nous servons l'industrie des services financiers. Donc si vous avez une expertise dans un domaine, nous aimons ça. Nous aimons les gens qui ont une expertise dans un domaine.
Et donc nous aimons aussi les gens qui ont une intelligence générale de base. Et si vous aimez le travail acharné et surtout si vous aimez souffrir, vous savez exactement qui appeler. Je ne sais pas si mon microphone fonctionne ici.
Pouvez-vous m'entendre ? Oui. OK.
Un célèbre professeur, un ami à moi, me dit quand il a une nouvelle classe, il essaie de comprendre qui est entré grâce à ses capacités et qui est entré grâce à ses relations familiales. Et ça [Musique] c'est OK. Alors, je disais quand vous parlez de ce qui a construit Nvidia, travail acharné, beaucoup de défis, jours difficiles, je disais que cet ami professeur, il soulligne qu'il essaie de déterminer quand la classe arrive qui est entré par leur capacité et qui est entré par leur relation.
C'est facile, il me le dit en une semaine. Ce qui est plus difficile, c'est de savoir combien de temps il faudra avant que la personne qui est entrée par relation travaille pour la personne ayant des capacités. Cela prends.
Il a besoin de connaître les nouveaux étudiants. Ces jours difficiles ont porté leurs fruits et nous sommes impatients de voir ce que vous pourrez accomplir à l'avenir. Merci d'être venu.
Merci beaucoup Mike. Si cette analyse sur l'intelligence artificielle vous a intéressé et que vous souhaitez approfondir votre compréhension des avancées dans ce domaine fascinant, je vous invite à découvrir ma page x. com dédiée à l'intelligence artificielle.
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