在不远的将来，我们会看到，当迁移学习（transfer learning）得以应用时，我们可以预训练（pre-train）网络，并将之运用到两个或更多的应用上；我们也会看到模仿网络（imitaion networks）；我们还会看到各种突破融合在一起。

　　所以我想说的第一点就是，我觉得研究人员会推动最前沿的人工智能技术，持续地向各种可能性推进。

　　我想看到的第二点是，关于我们的产品 Volta 可能会产生的影响。我们为 Volta 制造的新性能，能够允许我们将过去数年间开发的网络拿出来，并将之投入生产。

　　今天这些高度规模化的数据中心对 AI 的使用依然非常少。我们知道从搜索，到图片识别，到语音识别，再到自然语言翻译，所有关于人工智能和深度学习我们都还有很多事情可以做。

　　所以第二点我要说的是，任何一个高度大规模的互联网服务提供商，都会将人工智能运用到他们的数据中心去。出于这一点，我们这次也介绍了另外一个 Volta 的新功能，就是 Volta 在“inferencing”（推理）上的表现，和我们过去的产品相比，增加了 50 倍。Volta 的 inferencing 能力跟帕斯卡（Pascal）相比，是 30 到 50 倍那么多。这是一个超级大的提升，这对于互联网服务提供商的好处就是，它能用非常节省成本的方式将 AI 的能力应用到整个数据中心；否则，如果没有这样的加速器，一个 Volta 他们得需要用 400 到 500 个 CPU 来替代。所以这在成本节约方面也是我想要看到的。

　　你们是用什么样的研发方式，来确保自己能够为未来做好准备的呢？

　　英伟达在创新和发明上，有着很深的历史和很深的文化，这是我们的一部分特质。我们喜欢尝试新东西，我们喜欢去做那些之前没有做过的那些事情，我们也喜欢那些特别难做的事情。只要这些事情是有突破性的，是在拓荒，能够对这个社会产生作用，这就是我们想要去尝试的事。所以，我们会去探索各种不同的领域，从虚拟现实，到人工智能，再到机器人，无人车，我们一直在这些领域的前沿做出推动。

　　在收购上是否有什么计划？

　　我们一直在看是否有收购的机会。我们有一整个生态系统，里面有各种各样的合作伙伴，他们都建立在我们的 CUDA 计算架构上。在 CUDA 平台上，全世界有着 50 万个开发者，而且 CUDA 已经被下载了上百万次。这些开发者可能是在为已存在的公司进行软件开发，例如很多中国的了不起的公司，像百度、腾讯、阿里巴巴，科大讯飞等等；还有一些是在创建的新公司，例如中国的图森科技。

　　在今年英伟达的开发者大会（ GTC） 上，有 1300 个使用英伟达平台的创业公司，80家人工智能公司，50 家虚拟现实公司，20 家无人驾驶公司。

　　所以我们是创造了一个平台，大公司小公司都在用。无论什么时候，只要合理，我们就可以对这些公司进行投资。我们肯定会和他们合作，理由充分的话，我们也会进行收购。

　　但对于我们而言更重要的是，让这个世界变得更丰富多彩。因此我们更愿意去建立平台，让别的公司可以受益和成长。

　　在 AI 领域英伟达处在一个非常有利的位置，但最大的挑战是什么？

　　我们现在在AI领域的地位的确还不错。当然我们建立的计算平台也的确对 AI 社区非常有帮助。我们会非常努力地工作，让技术变得更好，这样 AI 社区可以依赖我们去做更好的研究和开发。

　　我们同样也得接着鞭策我们自己，让我们的平台更加先进，并能运用到最前沿的 AI 终端设备上。所以我们也宣布了AI 终端人工智能计算设备 Jetson，可以用在无人机、机器人、建筑物，厂房，商店等等。我们甚至开源了一些我们研发的关于 AI 处理的技术。

　　我们非常努力的工作，来让 AI 能更多地被接受使用。我觉得对于我们所有人而言，最大的挑战是在近期内，让 AI 发展得足够繁盛，并能够整合到世界各地的产品中去。我们得确保，能去教世界各地的研究者和程序员如何去使用 AI。所以我们开始了一个项目，叫做深度学习学院（Deep Learning Institute)。在这个项目中我们去教别的程序员如何去使用 AI，如何使用深度学习，如何发展网络。

　　所以我们一方面非常努力地工作，去拓展我们的计算平台，并放到世界各地去；同时也教开发者工程师们使用 AI，将我们的技术授权，这样 AI 就能运用到我们所触及不到的地方。这两方面放在一起，就可以让 AI 成长得非常好，而且非常有用。

　　对于整个 AI 产业，现在最大的挑战是什么？

　　对于整个产业而言，现在最大的挑战是知识，即如何理解这个技术。