在最新發布的公司 2024 財年可持續發展報告開篇的一封信中，NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛介紹了 NVIDIA 在加速計算和生成式 AI 領域的創新，以及 AI 技術在提高生產力、減少浪費和節約能源方面的潛力。他堅信，NVIDIA 的技術進步將惠及千家萬戶，并推動整個社會實現可持續發展。

以下為全文：

親愛的 NVIDIA 家人們、合作伙伴和支持者們：

我們正處于歷史的關鍵時刻。NVIDIA 在加速計算和生成式 AI 領域的技術飛躍是新工業革命的核心，NVIDIA 正通過提升計算能力和推進可持續發展而從根本上重塑各行各業。

生成式 AI 時代已經到來，這印證了我們多年前所設想的加速計算架構。我們的技術突破大大降低了計算成本，催生了深度學習這一軟件開發的新方法。借助這種革命性的方法，算法能夠通過發現龐大數據集中的模式和關系來學習數據的結構和含義，從而編寫出人類無法編寫的軟件。

從蒸汽機到電力，再到軟件的生產，前三次工業革命都產生了一些全新的事物，改變了各行各業以及整個社會。我們現在正在創造從前難以想象的東西——數字智能。生成式 AI 革命將影響各行各業，并通過為各個領域提高效率和優化資源，開創一個生產力優化和可持續發展的新時代。第四次工業革命已經開始，世界正在擁抱 NVIDIA 的計算平臺。

我們堅定不移地致力于推動這些變革。我們在 AI 和加速計算方面的創新為環境責任制定了新的標準，同時為更加環保、更加可持續的未來提供澎湃動力。

NVIDIA 加速計算可節省能源

隨著計算需求的飆升，推動計算機行業發展數十年的 CPU 擴展時代已逐漸遠去。軟件行業的先驅們已將 NVIDIA 開創的加速計算技術視為前進的道路。所謂加速計算，就是如何以可持續、經濟高效的方式滿足對計算能力的巨大需求。

NVIDIA 加速計算已經達到了一個轉折點。NVIDIA 正在推動全球價值數萬億美元的數據中心行業實現現代化。

通過并行運行 NVIDIA GPU 來加速工作負載，我們能夠成倍地提高吞吐量，同時降低完成任務所需的總能耗，從而降低了總擁有成本（TCO）。節能效果令人嘆為觀止。

加速計算將先前需要數萬臺通用服務器、消耗 10 到 20 倍成本和能源的工作負載，壓縮成了一種極其密集的形式。每臺 GPU 服務器的成本更高，能耗更大，但所需的服務器數量卻減少了一個數量級。因此，從實際工作量或吞吐量來看，我們可以節省大量的資金和能源。正因為如此，隨著 CPU 擴展速度的放緩，我們必須向加速計算過渡，不能再繼續以傳統方式進行擴展。加速計算至關重要。

NVIDIA 加速計算是可持續計算

NVIDIA 為全球最節能的超級計算機提供動力，科學家利用這些超級計算機揭開宇宙的奧秘，借助其巨大的計算能力模擬宇宙現象、解碼基因序列以及預測氣候模式。全球超級計算機 Green500 榜單根據計算能力和能效對世界領先的超級計算機進行評估。在最新的 Green500 榜單中，采用 NVIDIA 技術的系統在排名前十中占據了七席。

數據處理和管理是一個價值 1000 億美元的市場，也是企業的主要工作負載。NVIDIA CUDA GPU 可以加速普遍應用的 Apache Spark 數據處理引擎。基準研究表明， NVIDIA 加速的 Spark 最多可將數據處理的碳足跡減少 80%，同時將平均速度提升 5 倍，計算成本降低 4 倍。

Pandas 是世界領先的數據分析庫，被近千萬數據科學家所用。雖然易于使用，但它只能在 CPU 上運行，并且在處理大型數據集時速度緩慢，性能受到影響。為了解決這個問題，我們近期宣布，NVIDIA 已經將 Pandas 加速了高達 150 倍，惠及全球近 1000 萬 Pandas 用戶，且無需他們更改代碼。考慮到數百萬數據科學家所處理的數據量，在省時和節能方面，效果都是極為可觀的。

訓練 AI 會耗費能源，應用 AI 則節省能源

訓練 AI 基礎模型需要大量算力。隨著越來越復雜的模型需要利用更多數據進行訓練，以使它們更智能、更有用和更安全，對算力的需求也會隨之提高。工程師們正在讓這些模型學習如何更加客觀深入地推理，以實現更安全、更全面和更優化的效果。隨著每一代新技術的推出，NVIDIA 加速計算都在降低訓練這些基礎 AI 模型所需的成本和能耗。

NVIDIA 全新 Blackwell 平臺就是一個完美的例子。Blackwell 正在幫助世界各地的機構在萬億參數語言模型上構建并部署實時生成式 AI。不僅如此，這一開創性平臺在模型處理方面的成本和能耗也比其前身降低了一個數量級。

訓練模型是 AI 的起點。投入成本和精力進行訓練的目的是創建模型，在應用或推理時，幫助我們發現更好的科學、工程或操作解決方案，從而節約能源、時間和成本。

評估 AI 成本和能耗的正確方法是縱向評估，不僅僅聚焦訓練，更要著眼于整個生命周期和所創建 AI 模型的下游影響。復合效益可能是巨大的。縱向分析可見，AI 將重塑工業生產力，降低能耗、時間和成本。

AI 提高生產力、減少浪費、節省能源

我們正與世界各地的公司合作，利用 AI 的革命性的能力來節約能源。

研究人員利用 AI 發現了更安全、性能更高、更加節省自然資源的電池。微軟和太平洋西北國家實驗室利用 NVIDIA 加速計算技術，在大約一周的時間內篩查了 3200 多萬種潛在材料。他們發現了 18 種有前景的候選材料，其中包括一種含有鋰和鈉離子的新型電解質材料。與傳統電池相比，這種新材料可減少高達 70% 的鋰用量。

能源公司正在采用 AI 來減少運營對環境的影響，實現勞動密集型任務的自動化，并在電網邊緣實現實時智能。波特蘭通用電氣公司正在利用內置 NVIDIA AI 技術的電表，將更多可再生能源引入電網，減少停電次數，加快風暴后的供電恢復，并最終降低電網的運營成本。

Cadence 開發的 AI 芯片設計工具可加快開發速度，幫助芯片更快運行并降低能耗和成本。MediaTek 的芯片為超過 20 億臺聯網設備提供支持，該公司已經利用這種方法縮小了 5% 的芯片面積，并降低了 6% 的能耗。這 6% 的節能成果將惠及數百萬人。因此，通過設計更好的軟件、芯片和系統，我們將為世界節省大量的能源，這將永久性地造福社會。

AI 幫助我們適應氣候變化

AI 最令人興奮的應用之一是我們的 Earth-2 平臺。通過訓練 AI 識別和預測天氣模式，NVIDIA 的地球數字孿生平臺可以預測大氣壓、溫度、降水、風速、風向以及濕度，達到前所未有的兩公里精度。Earth-2 模型經過訓練后，預測天氣的速度是傳統物理模型的 1000 倍，能效是傳統物理模型的 3000 倍。

我們希望 Earth-2 可供世界各地的研究人員使用，因此我們通過 DGX Cloud 提供了 API。這不僅推進了氣候研究，還減少了對超級計算機物理模擬的需求及其相關碳足跡，從而促進了環境的可持續發展。

Earth-2 還有助于普及高分辨率天氣預報，改進對嚴重風暴的預測和跟蹤，以減輕對經濟的影響。The Weather Company 和臺灣氣象部門計劃利用 Earth-2 助力前瞻性決策，指導組織機構應對各種假設的情景，預測前所未有的天氣，以實現可行的結果，其中涵蓋政策制定、城市發展和基礎設施規劃。

打造工業數字化的操作系統

Earth-2 是數字孿生的一個實例，它可以模擬并預測復雜的物理和動力系統。Earth-2在 NVIDIA Omniverse 中運行，這是一個功能強大的虛擬世界模擬引擎，匯集了計算機圖形、物理和 AI 的精華。

我們創建 Omniverse 對物理世界進行體現和建模，以便工程師能夠開發出可理解并在工業應用中運行的 AI 和機器人系統。在 Omniverse 中，企業可以操作并優化其工廠、倉庫、農場和加工廠等物理基礎設施的數字孿生。這些虛擬的體現使企業能夠確定需要改進的領域，并降低成本、材料消耗和能源使用——這些都是實現可持續發展目標的關鍵因素。

全球重工業的產值高達 100 萬億美元，在全球能源消耗中占了很大比重。NVIDIA 可通過 Omniverse 實現這些行業的數字化，并充分利用生成式 AI 對可持續發展產生深遠影響。

計算平臺的轉變，擁抱新的工業革命

NVIDIA 加速計算已達到一個轉折點。業界迫切采用 NVIDIA技術，以通過相同的架構來節省能源、時間和成本，并實現生成式 AI。加速計算與生成式 AI 的結合推動了一個完整的全棧計算平臺轉變，改變了每一個行業。

生成式 AI 作為新的計算堆棧從根本上改變了計算機的工作方式，使計算機從指令驅動型轉變為意圖驅動型。生成式 AI 改變了我們使用計算機的方式，從搜索和檢索既有的內容，轉變為與每個上下文獨有的實時生成信息進行交互。生成式 AI 正在將生產軟件的計算機行業轉變為生產數字智能的行業。最重要的是，對于科學家和工程師來說，生成式 AI 是一種新的工具，可以為以前難以解決的挑戰提供解決方案，從而創造一個可持續發展的未來。

我為我們的團隊、合作伙伴和全球社區共同取得的進步感到無比自豪。感謝你們參與我們的變革之旅。我們正在共同創立新的標準，讓科技更好地造福世界和未來世代。