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如今的黄仁勋已成身家777亿美元的巨富，但其在早年创业期间非常艰难。他在斯坦福大学的分享中谈到，第一份工作是在Denny's餐厅洗碗，创立英伟达后资金短缺，还因为不会写商业计划书专门买书看......
黄仁勋谈到，支撑他一路走过来的，其一是拥有强烈的核心理念，其二是他自身的期望值很低。
为此，我们整理了黄仁勋在公开媒体上的分享内容，希望能对你有所启发。
于是我们想，为什么不创立一家公司解决通用计算机无法解决的问题呢？
1993年，英伟达成立了。直到今天，我们还一直专注于此。
2、我们意识到，为了把百万美元的计算机图形技术商品化，使其适配进入售价300美元、400美元、500美元范围的电脑，你不仅要创造新技术，还得发明新的计算图形处理方式。
过去30年里，NVIDIA的核心领悟就在于：为了让别人购买我们的产品,我们必须亲手开拓这个新市场。
3、即使是今天的公司，我也经常回归本质，从头思考。
过去编写软件的方式是单一的，是为超级计算机设计的，但现在软件架构已经解耦等等。
经常促使公司和自己回归问题本质，会创造出大量的机会。
4、“撤退”对像你们如此聪明且成功的人来说并不容易。然而，战略性的撤退、牺牲、决定放弃什么是成功的核心，非常关键的核心。
我们坚信可以创造出一种计算机能解决一般计算无法解决的问题。
我们相信CPU的能力是有极限的，通用计算的能力也有极限。
6、NVIDIA有十年的时间在投资未来，但市场并不存在。
十几年的时间，推动我们今天发展壮大的市场根本不存在。
公司、管理团队、优秀的工程师、股东、董事会、合作伙伴？
7、在市场出现之前，你仍然需要看到未来成功的早期指标。
当我们看KPI时，很多人都会说「毛利率」，但那不是KPI，那是结果。
你应该寻找未来成功的早期指标，而且越早越好。原因是你想尽早看到自己正走在正确的方向上。
9、我们有个短语叫EIOFS「未来成功早期指标」的缩写。
市场尚不存在，但存在着一些重要的问题，解决这些问题就是公司的意义所在。
从创立之初，我们就一直是注重工作的重要性而非市场规模。
我们应该去做那些「如果我们不做就会出问题」的事情。
1、当有人跟我说我没听过的事情，或者听说过但不懂原理，我的想法总是：
可能看本书就搞定了，可能找一篇论文就能搞清楚原理。
2、我认为，保持一个相对较低的期望值会更有利于成功。
高期望值虽然可以激励人们不断努力，但往往也容易导致心理压力过大，韧性不足。
事实上，对于大多数人来说，成功往往是在一次次的挫折和失败中逐渐积累起来的。
因此，适度降低期望值，能够更好地应对挑战，保持心态的平和与稳定。
3、未来，我们与计算机交互的方式将不再局限于传统的编程语言，比如C++等。
提示工程将成为一项重要的技能，通过与计算机进行对话，引导其生成内容。
而在人际交往方面，良好的沟通能力和人际关系处理能力将成为成功的关键。
与人互动交流是一门艺术，它不仅仅是技能的堆砌，更是一种情感的表达和理解。
因此，除了学习技术知识，我们也要注重提升人际交往的能力，这才是真正值得重点学习的。
而真正的伟大不是来自于智力方面的表现，而是源自于品德的塑造。
品德的好坏并不是由聪明程度来决定的，而是来自于经历痛苦和磨难的锻炼。
正如我在公司中所体会到的，痛苦是成长的催化剂，只有经历了磨砺，我们才能更加坚韧、更加成熟。
要敢于面对挑战，经受痛苦与磨难的考验，这才是通往成功之路的真正秘诀。
5、你可以忽悠一个精彩的面试，你也可能会把面试搞砸，但你无法逃避自己的过去，所以要把自己的「过去」做好。
7、你不是为了食物而奔跑，就是为了避免成为食物而奔跑。往往你无法分辨到底是哪种情况。
8、自动化工作将淘汰一些工作，并且毫无疑问的，AI 会改变每一个工作，大幅加强程式设计师、设计师、艺术家、行销人员和制造计划者的工作表现。
每个公司与你必须学会利用AI的优势，在AI的帮助下做出惊人成就。
9、世上有很多事我们无法控制，你的工作是做出独特贡献、有目标的生活，做一些只有你才能做或会去做的事。
10、我不从当前位置向前看，我快进到未来，再往回看。
因为这么做更容易。
1、你能想象公司股价下跌80% 时开会吗？
作为 CEO，我最重要的职责是站出来面对你们，解释情况。
有些人可能认为我们完了，有人可能觉得你是个白痴，有人可能在想别的事情。
大家可能胡思乱想，你知道，但你还得站在他们面前去做艰苦的工作。
2、你必须始终牢记核心，你相信什么？最重要的事情是什么？一项项确认，再回到你的工作核心，继续工作。
然后每一次对话都回到工作核心，让公司的注意力集中在核心上。
你坚信吗？有什么东西改变了吗？股价变了但还有其他东西变了吗？物理定律变了？万有引力变了？那些促使我们做出决定的事情，那些假设、那些信念有变化吗？
但如果它们不变，你也什么都不需要改变。继续走下去，这就是坚持的办法。
如果员工发东西给我审阅，我会尽力而为，然后让你知道我会怎么做。
6、CEO应该拥有最多的直接下属，因为能直接汇报给CEO的人需要的管理最少。
若CEO的下属很少，在我看来毫无道理，除非说，CEO知道的信息最有价值、最机密。
7、我不认同「你掌握的信息就是权力」的文化或环境。
8、我们在公司中的地位，应该取决于我们解决复杂问题的能力、带领他人取得卓越成就的能力、激发他人灵感的能力、赋能他人和支持他人的能力。
服务其他员工，创造有利条件让优秀人才愿意来为你工作。
因此，你应该创造出能让他们从事毕生工作的条件，这就是我的使命。
9、当你了解环境时你才会获得自主性，了解所处状况的背景才能想出好点子。
12、创建组织的方式得回归本质，别管其它公司的组织架构。你记住组织是用来做什么的。
过去的架构是上面一个CEO下面是辅佐大臣，层层向下，最底层就是普通员工。
这样设计的目的是希望员工获得的信息越少越好，因为士兵们的根本任务就是在战场上卖命。
我只有3万名员工，我不希望任何人去送死。我希望他们质疑一切。
13、组织架构的目标，是让我们更好地去创造我们要创造的东西。
大家创造的东西不同，为什么还要用相同的组织架构方式呢？为什么采用相同的组织架构、而不考虑你们要创造的是什么？毫无道理。
你提供医疗服务还用完全相同的架构去组织，这完全说不通。
需要什么样的架构？输入是什么？输出是什么？这个环境有什么特性？这种动物必须生活在什么样的环境中？它的特性是什么？大部分情况下是稳定的吗？是不是每时每刻都努力榨干最后一滴水？还是时常变化、随时会被攻击？
14、世上有很多事我们无法控制，你的工作是做出独特贡献、有目标的生活，做一些只有你才能做或会去做的事。
做出独特贡献，在你离开世界后，大家会觉得因为有你,世界变得更好了。
15、我从不与他们单独开会，他们也永远不会从我这里听到只有他们一个人知道的情况。
因此，我们公司的设计就是为了敏捷，让信息尽可能快地流通，让人们能够凭借他们的能力获得权力，而不是凭借他们知道什么。
16、我每天都在寻找机会来灌输公司文化和什么重要、什么不重要、什么是好的定义、如何将自己与好进行比较、如何思考好、如何思考旅程、如何思考结果等等，整天如此。
17、AI为我们带来了巨大的机遇，反应敏捷的企业将利用AI技术提升竞争力，而未能善用AI的企业将面临衰退。
过去,模型基于检索预先记录的信息，我们编写文本、预先记录然后基于算法来检索。
我们称之为 Prompt提示词，然后生成其它的内容。
2、现代AI最伟大的突破是深度学习，有了长足的进步。
但另一个不可思议的突破是人类常有、常使用的一项能力。
我们把它应用在语言模型上称为基础、强化学习、人为反馈。
我每天都在提供强化学习与人为反馈。这就是我的工作。
3、网络安全和人工智能之间的界限将会变得模糊而紧密交融。
在网络安全领域，我们需要技术快速地进步，才能保护我们免受人工智能的伤害。
这样，我们才不会过度聚焦于一个领域，而忘记了大量常规领域还可以做的事。
5、人工智能，是加速计算的新形式，这可能是计算机行业最伟大的发明。
它非常擅长于尝试这种计算形式，如果没有变得奇怪的话，我们称之为深度学习，它非常擅长于这个叫做人工智能的东西。
这个芯片的工作原理，不仅仅是在芯片层面，而是在芯片层面、算法层面和数据中心层面，作为一个团队一起工作。
7、未来的人工智能计算机会进行强化学习，它将继续以真实世界的经验为基础。
8、未来，我们预见到的是，计算过程将越来越多地采用生成式而非基于检索的模式。
这种生成方式不仅需要智能化，还要能够理解上下文等因素。
你不一定要成为C++程序员，你现在可以成为一名提示词工程师。
11、AI被用于工程、营销、销售、财务、业务运营、营销策略等。
越来越清楚的一件事是，当你在另一边使用计算机与 AI 交互时，当你与聊天机器人聊天时，当你要求它审查或生成图像时，记住，背后是一个GPU在生成 token。
有些人称之为推理，但更恰当的说法是生成，过去的计算是检索。
14、目前，人工智能必须通过观察大量不同的例子，理想情况下主要是视频，来学习世界中的某些属性。
还有许多其他模态，如我之前提到的基因和氨基酸、蛋白质和细胞，这导致了器官等等。
我们已经做了很多推理技能。常识是我们所有人都默认的推理。
我们的许多知识，互联网上已经编码了推理，模型可以学习那个。
15、在过去的6到9个月里发生的一件事是，每个国家、每个社会的觉醒。
他们必须控制自己的数字智能，印度不能外包它的数据，让某个国家将其转化为印度智能，然后将这种智能进口回印度，这种觉醒，即主权AI，你必须致力于控制你的主权AI，保护你的语言，保护你的文化，为你自己的行业。
@THE END
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