NVDIA秋季GTC執行長黃仁勳的主題演講才剛結束，隔日黃仁勳就舉辦一線上的媒體記者會，分享他對元宇宙的看法，以及未來在這方面的布局策略。
在記者會當中，許多人非常好奇，這次的秋季GTC是否所有都是虛擬打造？黃仁勳幽默的回答道，「所有的東西都是虛擬的，只有我是真的！」隨即他又補充一句，「虛擬角色（Toy Jensen）也不是真的」。
至於被問到元宇宙何時會成真？黃仁勳則表示，元宇宙已經正在發生中。Omniverse就是一個可以幫助元宇宙建構不同的3D空間的平台，搭配數位分身的技術來模擬更種應用情境，如汽車、虛擬倉庫、5G無線通訊布建等應用，甚至是未來更複雜的系統都能透過這些技術來實現。
其實NVIDIA也是這項技術的使用者之一。黃仁勳表示，NVIDIA早已將數位分身技術於自駕車的模擬、地圖設計等應用。Omniverse不僅是模擬數位世界，同時還身兼串聯不同世界的管道與平台，就如同網際網路一般，數位創造者可以互相合作，而這些都是現在正在發生的事情。
他提到，元宇宙的概念就像是網際網路的HTML頁面，使用者可以透過網址、超連結穿梭在不同頁面，同時也可以在不同頁面上進行購物，只是它是以一個立體的方式呈現，所串接的空間更為廣泛，所需要的資料與運算能力也就更為龐大。
不做應用平台，NVIDIA聚焦建構元宇宙基礎
比起像是Meta（前身為Facebook）開發元宇宙的應用平台，黃仁勳表示，NVIDIA更聚焦在元宇宙運算的基礎建設，幫全球各地的廠商、使用者建構一個虛擬世界。在這之中就需要許多人工智慧、模擬演算法、平台規劃等技術，而這些都能在Omniverse上實現。
Omniverse內涵蓋多種技術，例如Avatar幫助協助開發人員利用 Omniverse 打造能看、能說、能就各種主題進行對話，並能理解自然語意的互動式角色。Replicator，用於訓練深度神經網路的合成資料引擎，以幫助開發人員創造出訓練 AI 所需的大量資料。
此外，黃仁勳也特別強調用於訓練大型語言模型的 Nemo Megatron這項技術。他表示，自然語言的生成是建構虛擬人物的一大挑戰，若資料量不夠就會影響到虛擬人物判讀的障礙或準確度。若希望虛擬人物具備像人一樣的「常識」（Common Sense），背後就需要有龐大的語言模型支撐，而「將會是史上最大的主流高效能運算（HPC）應用」。
黃仁勳分享，一套訓練虛擬人物「常識」的方法。例如教會AI虛擬人物甚麼是馬，若用一般的照片說明，有可能AI看到斑馬會覺得斑馬就是馬。但若是透過語言學習的方式，告訴AI斑馬是身上黑白條紋的動物，就能讓AI清楚辨識馬與斑馬的差異，即便AI沒看過相關圖片也能具備一般的常識。
自然語言理解是以 Megatron 530B 大型語言模型為基礎，能夠辨識、理解並生成人類語言。Megatron 530B 是一個經過預先訓練的模型，可以在很少或沒有訓練的情況下完成句子、回答不同主題的大量問題、總結長篇且複雜的內容、翻譯成其它語言，以及處理多個未經過專門訓練的領域。
在元宇宙這個領域，黃仁勳將NVIDIA視為是創造元宇宙架構的推動者，以加速運算為核心，提供全方位（Full stack）的解決方案，搭配各種不同SDK的軟體，讓各種娛樂、健康產業、雲端運算、自駕車等應用都能在單一平台上進行開發。
責任編輯：錢玉紘
