Nvidia创始人黄仁勋（Jensen Huang）与全球最大的私有存储系统公司DDN执行长Alex Bouzari于2/21深入探讨AI的未来发展，从高效能运算（HPC）、企业应用到数字分身（Digital Twin），AI的影响力无所不在。
Nvidia在2017年时想打造一个新的超级运算架构，但需要更高效的数据处理方式。Bouzari认为，传统的数据存取模式已经不堪使用，必须要有全新的AI存储架构，并且要能够扩展、低延迟、分散式、多云端，甚至让数据尽可能不移动，改以中介数据（Metadata）来处理信息。这构想当时被认为相当疯狂，但历经7年努力，终于变成现实。
AI应用爆发，智慧数据层成为关键
随着AI应用爆发，许多企业不再只关心模型训练，更需要AI在实际应用时能快速获取信息。黄仁勋指出，AI不能只依赖训练时的庞大数据，而是要能够在应用时取得「有用的资讯」，而非原始数据。这正是DDN推出的Infinia产品所解决的问题，能透过智慧数据层（Data Intelligence Layer），将原始数据转换为关键信息，使AI能更有效率地运行。
这种架构的关键在于Metadata（中介数据），也就是对数据的标签与描述。黄仁勋解释，Metadata具有极高的压缩率，能够在不同系统间快速移动，大幅降低运算成本与存储空间需求。不仅让AI运行更顺畅，也让企业能够更快获取数据价值，提高竞争力。
摩尔定律趋缓，加速运算成为AI发展关键
摩尔定律趋缓，加速运算成为AI发展关键。过去30年来，电脑运算能力随着摩尔定律稳定提升，但近15年来，这种增长趋势已经渐缓。黄仁勋表示，NVIDIA的GPU平行运算架构，让运算能力达到极致，使AI能够大规模发展。
DDN的Infinia结合加速运算与AI学习机制，让数据不再只是存放，而是能自动学习并转化为可用信息。例如在医疗、金融、智慧城市等领域，这种技术能帮助企业快速获取关键数据，进一步提升AI决策能力。
企业AI进入数字分身时代，Omniverse引领未来
从高效能运算（HPC）到企业AI，现在AI正进入数字分身（Digital Twin）阶段，这是Nvidia的Omniverse平台所带来的技术变革。
黄仁勋举例，药物开发过去需要数十亿美元与数年时间，如今透过Omniverse，科学家可以在虚拟世界中创建药物的数字分身，快速模拟各种配方与效果，极大缩短研发时间。此外Omniverse也能应用在制造业、智慧城市等领域，让企业在数字世界中进行模拟与测试，大幅提高效率与准确性。
Bouzari补充，Omniverse的成功关键在于智慧数据层，企业需要透过AI将大量数据转换为有价值的信息，才能真正发挥数字分身的优势。
AI进入代理时代，企业将拥有AI员工
黄仁勋指出，企业未来将建立自己的AI代理（AI Agent），这些AI会成为各部门的专家，能够分析数据、提供建议，甚至彼此协作。例如，供应链管理AI可以与财务AI交换信息，确保资金流与生产计划同步。
DDN的Infinia便是这种AI代理人时代的重要基础，它让AI能够快速存取与分析关键数据，确保AI代理人能够提供最佳决策。
开源AI加速发展，R1让AI更高效
近期DeepSeek发布了R1开源AI推理模型，引起市场高度关注。黄仁勋表示，这并非代表AI运算需求会减少，反而是加速AI进步的关键。
过去AI训练分为预训练（Pre-training）与推理（Inference），但现在AI的后训练（Post-training）变得更为重要，这个过程需要大量运算资源。R1模型的出现，让AI能够更高效地进行推理，并提升AI代理人的决策能力。
Bouzari也提到，Nvidia的CUDA与NIMs平台，正推动AI在各行业的应用，包括生命科学、金融、智慧驾驶等，未来AI代理人将无所不在。
企业应该自行打造AI及使用云端AI
企业应该自行打造AI还是使用云端AI，答案是两者兼具。黄仁勋指出，企业可以先使用云端AI，但若想要在特定领域获得竞争优势，仍需开发专属AI。
举例来说，Nvidia自己在晶片设计、供应链管理等领域打造了专属AI，因为这些领域的知识无法直接从公有云AI获取。这也是DDN的Infinia能发挥关键作用的地方，让企业能够建立自己的AI智慧层，提升AI决策能力。
Nvidia与DDN携手进入AI新时代
过去双方在HPC领域合作，现在则将AI带入企业应用，未来更要推动数字分身技术。「没有DDN，Nvidia的超级电脑就不可能实现。」黄仁勋感谢DDN在AI发展中的贡献。
而Bouzari则表示，Nvidia正带领AI进入全新时代，未来双方将持续深化合作，推动AI在企业与数字分身领域的应用。
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