首页Nvidia 的万亿美元崛起得益于规模不大的研究实验室
2009 年，比尔-达利（Bill Dally）加入 Nvidia 研究部门时，该部门还是一个只有十几个人的小团队，主要研究计算机图形的光线追踪技术。
从那时起，这个规模不大的研究小组已经发展到 400 多名员工，在 Nvidia 从 20 世纪 90 年代的游戏 GPU 初创公司发展成为价值 4 万亿美元的人工智能革命核心企业的过程中发挥了关键作用。
目前，该实验室的工作重点已转向开发机器人和人工智能的基础技术，其中一些成果已进入市场。本周一，该公司推出了一套新的世界人工智能模型、库和机器人开发者基础设施。
Dally 现在是 Nvidia 的首席科学家，他于 2003 年在斯坦福大学就读时首次为该公司提供咨询服务。多年后，当他准备辞去斯坦福大学计算机科学系主任一职休假时，Nvidia 却对他另有安排。
比尔-达利图片来源：Nvidia 时任研究部主管的大卫-柯克（David Kirk）和首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）认为，在实验室担任长期职务更合适。Dally告诉TechCrunch，为了说服他加入，两人进行了 "全场紧逼"，最终他们成功了。
"事实证明，这与我的兴趣和技能非常吻合，"达利说。"每个人都在寻找自己能做出最大贡献的地方。对我来说，这个地方无疑就是 Nvidia。
2009 年，当 Dally 接任实验室的领导职位时，当务之急是扩大实验室。团队迅速从光线追踪拓展到电路设计和 VLSI（超大规模集成）等新领域，即在单个芯片上嵌入数百万个晶体管的过程。
自此，研究实验室不断发展壮大。
Techcrunch 活动科技界和风险投资界的重量级人物加入 "颠覆 2025 "议程
Netflix、ElevenLabs、Wayve、红杉资本、埃拉德-吉尔（Elad Gil）--这些都是参加 "颠覆 2025 "议程的重量级人物。他们将在这里发表真知灼见，助力初创企业成长，提升您的优势。不要错过 TechCrunch Disrupt 20 周年纪念，不要错过向科技界顶级人士学习的机会，现在就抢购门票，在价格上涨之前最多可节省 600 多美元。
科技界和风险投资界重量级人物加入 Disrupt 2025 议程
Netflix、ElevenLabs、Wayve、红杉资本--这些都是参加 2025 年颠覆大会的重量级企业。他们将在这里发表真知灼见，助力初创企业成长，提升您的优势。千万不要错过 TechCrunch Disrupt 20 周年纪念活动，以及向科技界顶级人士学习的机会--现在就抢购门票，在价格上涨之前最多可节省 675 美元。
旧金山 2025 年 10 月 27-29 日 现在注册"我们的目标是找出能对公司产生最大积极影响的领域，"Dally 说。"我们不断探索令人兴奋的新领域，但对于某些领域，即使工作出色，我们也很难预测是否会取得巨大成功。
在相当长的一段时间里，我们的重点是为人工智能打造卓越的 GPU。Nvidia 很早就预见到了人工智能的热潮，早在 2010 年就开始开发人工智能 GPU 概念--比现在的狂热早了十多年。
"我们认识到这是革命性的，将改变世界，"Dally 回忆道。"我们必须加倍努力。当我告诉詹森时，他相信了我。早在人工智能的相关性显而易见之前，我们就开始将 GPU 专用于人工智能，开发大量软件，并与全球研究人员合作。
专注于物理人工智能
现在，凭借在人工智能 GPU 市场的领先地位，Nvidia 正在探索人工智能数据中心以外的新需求领域，将其引向物理人工智能和机器人技术。
"机器人最终将成为一个庞大的全球产业，我们的目标是为所有机器人提供大脑，"Dally 说。"为了实现这一目标，我们现在就需要开发核心技术。"
这就是 Nvidia 人工智能研究副总裁 Sanja Fidler 的切入点。Fidler 于 2018 年加入研究实验室，带来了她与麻省理工学院学生团队合作开发机器人仿真模型的专业知识。当她在一次招待会上与黄讨论她的研究时，黄立刻被吸引住了。
"我忍不住加入了，"菲德勒告诉 TechCrunch。"这是一个完美的主题和文化契合点。詹森的邀请是私人的--'来和我一起工作吧'，而不仅仅是为公司工作。"
她加入了 Nvidia，并在多伦多建立了一个研究实验室，专注于 Omniverse，这是一个致力于为物理 AI 构建模拟的平台。
Sanja Fidler图片来源：Nvidia Fidler 表示，第一个主要挑战是获取必要的 3D 数据。这涉及到寻找足够的图像量，以及创建将这些图像转换为模拟器可用 3D 模型的技术。
"Fidler 解释说："我们投资了一项名为可微分渲染的技术，它使渲染与人工智能兼容。"传统的渲染是从三维到图像。我们需要反转这一过程。
世界模型
2021 年，Omniverse 推出了首个图像到 3D 模型 GANverse3D。随后，该团队对视频进行了同样的处理。他们利用机器人和自动驾驶汽车的镜头，通过2022年发布的NeRF（神经重建引擎）创建了3D模型和模拟。
费德勒指出，这些技术构成了公司今年 1 月在 CES 上发布的 Cosmos 系列世界人工智能模型的基础。
实验室目前的首要任务是提高这些模型的速度。Fidler 强调说，对于机器人和模拟来说，反应时间必须是实时的，而对于机器人技术来说，他们的目标是更快的反应能力。
"机器人感知世界的速度并不需要和我们一样快，"菲德勒说。"它处理信息的速度可以快 100 倍。大幅加快这些模型的速度将使它们在机器人和物理人工智能应用中发挥巨大作用。
公司正在朝着这个目标前进。在本周一举行的SIGGRAPH计算机图形大会上，Nvidia公司宣布了一组新的世界人工智能模型，用于生成合成数据以训练机器人，同时还为机器人开发人员提供了新的库和基础架构软件。
尽管取得了这些进展，而且目前围绕机器人，尤其是人形机器人的炒作也在不断升温，但 Nvidia 研究团队仍然保持着务实的态度。
Dally和Fidler都估计，该行业距离实用的家用仿人机器人还有几年的时间，Fidler将这一时间线与自动驾驶汽车的时间线相提并论。
"我们正在取得巨大进步，而人工智能是关键的推动因素，"达利说。人工智能是关键的推动因素，"达利说，"一开始是用于机器人感知的视觉人工智能，现在生成式人工智能被证明对任务规划、运动规划和操纵具有巨大的价值。随着我们解决每个子问题和训练数据集的扩大，这些机器人将继续发展。
我们一直在努力改进。分享您对 TechCrunch 报道和活动的观点和反馈可以帮助我们不断进步。填写 这份调查问卷 ，让我们了解我们的工作情况--您还有机会赢得奖品！
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评论 (2)
0/500
![DanielMiller]()
Who would've thought that a tiny ray-tracing lab would turn into Nvidia's secret weapon? 🚀 The AI boom really changed the game.
![JeffreyThomas]()
Es increíble cómo un pequeño laboratorio de investigación puede convertirse en el motor de una empresa billonaria. 🤯 Me pregunto cuántas otras empresas están en una situación similar, con equipos pequeños que están revolucionando tecnologías clave. Este caso de NVIDIA demuestra que la inversión sostenida en investigación básica realmente paga, al contrario de lo que muchos piensan. ¡Gran historia para compartir con mi equipo!
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现在，凭借在人工智能 GPU 市场的领先地位，Nvidia 正在探索人工智能数据中心以外的新需求领域，将其引向物理人工智能和机器人技术。
"机器人最终将成为一个庞大的全球产业，我们的目标是为所有机器人提供大脑，"Dally 说。"为了实现这一目标，我们现在就需要开发核心技术。"
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她加入了 Nvidia，并在多伦多建立了一个研究实验室，专注于 Omniverse，这是一个致力于为物理 AI 构建模拟的平台。
Fidler 表示，第一个主要挑战是获取必要的 3D 数据。这涉及到寻找足够的图像量，以及创建将这些图像转换为模拟器可用 3D 模型的技术。
"Fidler 解释说："我们投资了一项名为可微分渲染的技术，它使渲染与人工智能兼容。"传统的渲染是从三维到图像。我们需要反转这一过程。
世界模型
2021 年，Omniverse 推出了首个图像到 3D 模型 GANverse3D。随后，该团队对视频进行了同样的处理。他们利用机器人和自动驾驶汽车的镜头，通过2022年发布的NeRF（神经重建引擎）创建了3D模型和模拟。
费德勒指出，这些技术构成了公司今年 1 月在 CES 上发布的 Cosmos 系列世界人工智能模型的基础。
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"机器人感知世界的速度并不需要和我们一样快，"菲德勒说。"它处理信息的速度可以快 100 倍。大幅加快这些模型的速度将使它们在机器人和物理人工智能应用中发挥巨大作用。
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