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caht gpt全称：Chat Generative Pre-trained Transformer
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1. chatGPT介绍
chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。
ChatGPT目前仍以文字方式交互，而除了可以通过人类自然对话方式进行交互，还可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。
如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。
在推广期间，所有人可以免费注册，并在登录后免费使用ChatGPT实现与AI机器人对话。
ChatGPT可以写出相似于真人程度的文章，并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注，证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任，对于金融与白领人力市场的冲击相当大，但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷，
其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正。ChatGPT于2022年11月发布后，OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后，用户数量达到1亿。
2. chatGPT如何训练数据
ChatGPT使用基于人类反馈的监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调。这两种方法都使用了人类训练员来提高模型的性能, 通过人类干预以增强机器学习的效果，从而获得更为逼真的结果。
在监督学习的情况下，模型被提供了这样一些对话, 在对话中训练师j充当用户和AI助理两种角色。在强化步骤中，人类训练员首先对模型在先前对话中创建的响应进行评级。
这些级别用于创建“奖励模型”, 使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代进一步微调。
这种策略优化算法比信任域策略优化（trust region policy optimization）算法更为高效。这些模型是与 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超级计算基础设施上训练的。
此外，OpenAI继续从ChatGPT用户那里收集数据，这些数据可用于进一步训练和微调 ChatGPT。 允许用户对他们从ChatGPT收到的回复投赞成票或反对票；在投赞成票或反对票时，他们还可以填写一个带有额外反馈的文本字段。
ChatGPT的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识，如BBS和Python编程语言。
关于ChatGPT编写和调试计算机程序的能力的训练， 由于深度学习模型不懂编程，与所有其他基于深度学习的语言模型一样，只是在获取代码片段之间的统计相关性。
3月31日，美国芯片法案的首批补贴费用将正式下发到受惠企业，这可以看作是美国芯片法案正式落地的标志。
就在昨天，韩国国会全体会议通过“韩版芯片法案”——《税收特例管制法》修正案。该法案的核心内容为，针对企业对半导体等国家战略产业的设备投资项目提高扣除税率，通过给企业减税来刺激投资，来提振韩国国内的半导体行业。在汽车芯片荒刚刚得到缓解的当下，作为芯片生产代工大国，韩国这一次的政策可以起到稳定汽车市场的作用。
同时，这可以看作是韩国对抗美国芯片法案的一种措施，因为在上周，美国《芯片法案》还进一步细化限制条件，日韩企业看似在新的细化限制条件中，能够喘一口气了，但实际上美国可能要让它们完全交出灵魂。
芯片法案，日韩企业已经坐不住了？
当下，全球的未来竞争趋势已很明确，是计算和数据。各国所推出的法案与措施，均是为了能在接下来的竞争中拿到优势，手握先进生产力和话语权。
在芯片法案细化的规则中，“国家安全护栏条款”要遵循三项原则，即受惠芯片厂不得使用其他国家的资金支持；受惠芯片厂接受美国政府补贴10年内，“受关注国家”投资将被严格限制；限制受惠芯片厂在引起国家安全担忧的技术和产品上，与受关注的外国实体进行联合研究或技术许可工作。
对于成熟制程芯片，即法案中定义的28纳米或更低级别的逻辑芯片，条款禁止芯片厂在“受关注国”的产能增加超过10%，如果想要扩建，至少85%的产能必须最终由“受关注国”市场消耗，并且必须通知美商务部。
之前的芯片法案条款并没有做到特别细化，而这一次完善之后，企业们也知道了自己的“边际”在哪里，“国家安全护栏条款”中受关注的外国实体范围扩大，其中包括美商务部实体名单，而且条款对先进制程芯片和成熟制程芯片在“受关注国”的扩产和消耗都有明确限制。
中国车企目前所使用的外供高端芯片，主要来自高通、英伟达、恩智浦、英特尔和德州仪器，比如很常见的英伟达Orin、高通骁龙8155、合资车型上用的NXP i.mx8、Mobileye Q4、TDA 4等，它们有些是由韩国三星来代工的，但是大部分是由台积电来代工生产的。三星在近5年间流失了大量客户，比如苹果、英伟达和高通，三星甚至开始打价格战了，而特斯拉正是因为三星代工更有性价比，才选了三星来代工第二代FSD芯片。
从韩国跟进的芯片法案来看，韩国并没有直接拿出资金进行支持，而是通过减税的方式变相给企业支持，这种方式既能让企业符合美国芯片法案中的关于受惠芯片厂不得使用其他国家资金支持的条款，同时还能真正帮助到芯片企业，但其实韩国的减税，可能会更能帮助到企业。
“韩国芯片法案”透露出无助？
韩国给出的减税方式是这样的；大企业和中型骨干企业从现行的8%提高至15%，中小企业则从16%提升至25%。像三星这种大企业每年给韩国带来的纳税金额在70亿-80亿美元之间，如果再给他减税7%左右，它每年能够少缴6亿美元左右的税款，按照芯片法案的限制“10年”来计算，也就是将近60亿美元，而除了三星之外，还有LG、SK海力士等大企业，这些大企业十年下来减税大概会超过150亿美元，若再加上一些中小型企业，能够省出200亿美元应该是没有问题的，美国芯片法案总共补贴527亿美元，而韩国减个税也能减出200亿美元来，对于企业们的好处可能会立竿见影。
针对美国的芯片法案，特别是在最近加码细化之后，大家会发现企业们如果要在中国扩产，想和中国企业做生意，就必须要通知美国，还要把自己如何做？要怎么做？做多少？都要如实汇报，几乎是把企业的核心信息和数据完全暴露给美国，这就让很多日韩企业有些坐不住了。
因为到头来，去年8月开始实施的芯片法案是美国在芯片领域拿到绝对优势，可是这不免会让不少国家和地区卷入其中，尤其是日韩，它们在经济的方方面面都高度依赖着中国，日韩大企业在一边在芯片法案中受惠，一边让国内经济受损失，这是这些国家并不想看到的结果。
尤其对于韩国来说，半导体产业是韩国的重要产业之一，三星和SK海力士不仅是韩国半导体产业的龙头企业，它们的芯片产能也直接关系到韩国现代等汽车品牌的生产节奏，同样它们都是韩国社会中不可一世的大财阀，这些公司的利益盈亏，甚至于韩国的国运直接挂钩，韩国在美国芯片法案落地后，也曾表示韩国企业不仅务必留下在华生产设备，还要进行部分扩张，还可持续实现技术升级，韩国在不完全违反芯片法案的前提下，尽可能地要保住中国市场的现有局面，同时美国这一次细化加码芯片法案的条款也正是因此而增加的。
韩国这一次能够维持住现在的局面，也维持住与台积电等其他代工企业的竞争局面，虽然三星等企业的代工竞争力不如台积电强，但是这种竞争还存在，还在不断加剧，就能让车企们有更便宜更充足的芯片可用。
而且韩国不能失去这些芯片大企业，三星每年超过70%的税款都是交给韩国的，如果它真的慢慢成了表面上是韩国牌子的美国企业，整个韩国都会备受打击，美国的这种招数其实我们都不陌生，大家生活中已经有不少这样的品牌了，但是相比于芯片半导体这些能够决定未来科技发展的重点领域，凡是能够明白事儿的国家都知道要把它们攥紧了。
所以这一次韩国出台的《税收特例管制法》修正案，用减税降费的方式来讨好这些支柱性的大财阀们，也是迫不得已，否则真的有可能让它们跑掉，因为资本永远是逐利的，它们很难有国家大义这种概念，所以你不给到它们最现实的“利”，你是很难劝住它们的。
特别是三星它们已经在面临巨大的市场压力了，在这一轮芯片荒中，不少车企因为缺芯停产，但这也让不少车企也开始投入到芯片研发的队伍中，甚至像比亚迪这样的企业在向着量产高端芯片的台阶上发展，车企们入局芯片制造行业，让整个行业都变得更卷了。
总结：
其实，芯片法案只是其中的《2022年芯片与科学法案》的一部分，另一部分法案另授权拨款约2000亿美元，用于促进美国未来10年在人工智能、量子计算等各领域的科研创新，今天是3月的最后一天，2023年3月的每一天，仿佛都会有人工智能AI技术的大爆发，ChatGPT已经不过是开胃小菜了，美国企业在AI领域井喷式的发展更要引起我们的注意。
上周我们解析了英伟达的GTC大会，大家也发现了，英伟达已经真的看不上苦等显卡的游戏玩家、数字货币挖矿和智能汽车了，已经全身心地投入到AI云计算的市场中去了，芯片终究是要为系统去服务的。
蔚来，想要在AI领域有大发展，全世界还有很长的路要走，而在智能汽车方面，自动驾驶和智能座舱的硬件目前已经不是难事，就算有禁令，还是可以买到芯片，但是如何在AI的训练上加快进度，降低成本，是接下来要解决的问题。
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NVIDIA：汽车赛道迎来“新”朋友。
“我们正处在AI的‘iPhone’时刻”。
北京时间3月22日，GTC 2022大会期间，NVIDIA创始人黄仁勋的演讲如约而至。
不同于去年自动驾驶业务“炸场”，今年或许是因为ChatGPT太火了，黄仁勋花了大量篇幅介绍了ChatGPT，以及其背后的AI技术和A100、H100芯片等等。关于汽车领域，只是在谈到Omniverse时有所提及。
不过，在发布会前的预沟通环节，NVIDIA方面已经提前介绍了汽车领域的一些情况。结合此次演讲，我们大致梳理出NVIDIA在智能汽车赛道上的最新进展。
01
宝马使用Omniverse规划全球工厂
近年来，黄仁勋几乎每次演讲必会花大量篇幅介绍Omniverse，此次也不例外。
Omniverse是NVIDIA提出的虚拟世界仿真引擎，根据此前介绍，Omniverse的世界在物理上是精确的，遵循物理学定律，可以在宏大的尺度上运行，可复制，能将设计师与观众， AI与机器人联系到一起。
Δ Omniverse可将驾驶路线重构为3D
正如Tensorflow以及Pytorch是当前AI软件中不可或缺的计算框架，NVIDIA希望将Omniverse打造成为机器人时代的至关重要的一环，迎来AI的下一波浪潮。
在黄仁勋看来，Omniverse不是一种工具，而是一个USD网络和共享数据库，也是一种与各行各业使用的设计工具相连接的基础结构。它可以连接、合成和模拟使用行业领先工具创建的3D资产。
其一大用处是让企业在实际建设工厂、生产产品前，通过数字化模拟“预览”实际的成品。例如此前很火的“黑灯工厂”，就能通过Omniverse进行设计和模拟。
具体应用到汽车领域，可以实现将价值3万亿美元、拥有1400万员工的汽车行业数字化。
Δ Omniverse帮助车企向数字化转型
据介绍，Omniverse已经与多家车企展开了合作：
沃尔沃汽车公司和通用汽车使用Omniverse USD Composer连接和统一其资产工作流，后者还实现将汽车零部件在虚拟环境中组装数字孪生汽车；
梅赛德斯-奔驰和捷豹路虎汽车的工程师在Omniverse中使用Driver Sim生成合成数据来训练AI模型，通过虚拟NCAP驾驶测试验证主动安全系统，前者还利用Omniverse为新车型构建、优化和规划组装流水；
Lotus使用Omniverse以虚拟方式组装焊接站；
丰田使用Omniverse构建自己工厂的数字孪生；
Rimac和Lucid Motors使用Omniverse根据真实的设计数据构建数字商店
……
Δ 宝马演示利用Omniverse进行虚拟工厂建设
此外，黄仁勋还特别指出，宝马正在使用Omniverse规划全球近30家工厂的运营。在每座工厂实际开业两年之前，他们会模拟完整建造一间电动汽车工厂，并不断进行调整优化。
演讲期间，黄仁勋还使用视频方式参与了宝马第一家数字工厂揭幕。
02
比亚迪与NVIDIA扩大合作
作为NVIDIA在汽车领域的重要合作者，此次活动中，NVIDIA再次介绍了其与比亚迪的合作进展：扩大双方合作，比亚迪将在下一代王朝系列和海洋系列的多款车型中使用英伟达DRIVE Orin高性能计算平台。
据悉，比亚迪首款采用NVIDIA芯片的产品将装备激光雷达，预计在今年二季度上市。
比亚迪和NVIDIA基于智驾芯片的合作是在GTC 2022大会上官宣的，随后两者即进入“蜜月期”。
今年1月，CES 2023科技展会上，NVIDIA宣布要加速布局智能座舱赛道。作为智能座舱领域率先发力的点，NVIDIA旗下的GeForce NOW云游戏服务计划先走进汽车，首批合作车企即包括比亚迪。
Δ 比亚迪等为首批在车内搭载Geforce NOW的车企
根据NVIDIA方面消息，整个汽车生态系统中有数百家合作伙伴正在NVIDIA DRIVE上开发软件，其中包括新能源汽车制造领域前30家制造商中的大部分车企，以及全球主要的卡车运输和自动驾驶出租车公司。
NVIDIA DRIVE是一个面向自动驾驶汽车开发和部署的端到端的平台，于2015年推出，赋能自动驾驶生态。
英伟达在CES 2015上推出了基于英伟达Maxwell GPU架构的第一代平台：搭载1颗Tegra X1的DRIVE CX，主要面向数字座舱；以及搭载2颗Tegra X1的DRIVE PX，主要面向自动驾驶。
此后几乎是每年英伟达都要更新一至两次Drive 平台，每隔两年发布一款车规级SoC芯片，且不断拉升算力水平。
2020年，Xavier芯片算力为30 TOPS；2022年量产上车的Orin算力跃至254 TOPS。
基于上述芯片量产落地，DRIVE在汽车领域合作伙伴也不断增多。
此次GTC 2022大会期间，不仅比亚迪，NVIDIA还更新了与小马智行、smart等企业合作进展。
其中，小马智行宣布其由NVIDIA DRIVE提供支持的自动驾驶域控制器将部署在北京公司美团和新石器的自动驾驶车辆中进行大规模商用。
Δ Rimac Technology的中央车载计算机
Rimac Group的工程部门Rimac Technology正在开发一种新的中央车辆计算机或R-CVC，它将为ADAS、车载驾驶舱系统、车辆动力学逻辑以及车身和舒适软件堆栈提供动力，NVIDIA DRIVE硬件和软件将用于该平台，以加速开发工作实现。
smart正在与NVIDIA合作开发下一代智能移动解决方案。全新电动产品将基于 NVIDIA DRIVE Orin平台构建，预计将于2024年底开始生产。此外，Smart还将与NVIDIA合作建设专用数据中心，用于开发高阶辅助驾驶和人工智能系统等。
03
One more thing：联想入局
相比比亚迪等“老朋友”，联想在智能汽车环节出现显得有些意外。
根据NVIDIA方面消息，联想宣布成为新的自动驾驶域控制器一级制造商，新一代产品将于2025年开始生产，基于THOR（雷神）芯片打造。
雷神是黄仁勋在2022年GTC秋季大会主题演讲中发布的，这颗SoC芯片内部拥有770亿个晶体管，以此可实现2000 TOPS的AI算力，或者是2000 TFLOPs，战力值拉满。
凭借强大的性能参数，THOR已经不仅局限于“小小的”自动驾驶芯片，而是明确表示：为汽车的中央计算架构而生。
Δ NVIDIA THOR芯片
NVIDIA此前介绍称，Thor是行业首个中央计算单元，支持“舱驾一体”。即，Thor可被配置为多种模式，可以将其2000 TOPS和2000 TFLOPs全部用于自动驾驶工作流；也可以将其配置为将一部分用于驾驶舱AI和信息娱乐，一部分用于辅助驾驶。
按照原计划，THOR于2023年向开发者提供样品，并在2025年大规模量产上车，这与联想新一代自动驾驶域控制器量产落地时间吻合。
实际上，联想迈入汽车赛道并不算突然。
早在去年中旬，联想即发布招聘各类智能汽车相关人才的公告，包括自动驾驶工程总监、车载信息娱乐系统负责人、高级硬/软件经理等诸多智能汽车的关键核心人才，这曾引发联想“造车”的猜想热潮。
尽管联想集团董事长兼CEO杨元庆针对此回应称：“联想还没有造车计划，招聘人员是为了做前瞻性研究。”
但很快联想便自行“打脸”，去年底发布了车计算中长期战略规划与发展愿景表示，将依托算力、技术、供应链及人才优势，重点布局智能座舱、智能驾驶和中央计算平台等领域，推动汽车行业的智能化发展。
Δ 联想展示车计算技术
结合此次与NVIDIA合作消息，联想在汽车领域布局时间表也更加清晰：即2023年左右推出算力32TOPS行泊一体方案；2025年开始向更高算力的中央计算平台。
而NVIDIA方面，从此次大会期间合作情况也可以看出，目前英伟达在汽车圈客户大致还是分为三类：传统车企、造车新势力和自动驾驶公司。其中车企的比重越来越大。
作为早期定位服务L3及以上的智能驾驶的芯片公司，NVIDIA方面在此次大会期间也坦言，完全无人驾驶实现难度非常大，真正面向消费者推出时间远长于预期，因此公司当下将专注于L2及L3级自动驾驶技术。它认为，L2+将是最大的市场，特别是针对主机厂合作伙伴方面。
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近日，一年一度的英伟达 GTC 大会再度拉开帷幕。穿着标志性皮夹克的「AI 黄仁勋」向开发者介绍了英伟达在硬件和 AI 领域最新的进展。
年初的 CES 刚刚过去，对于英伟达来说，短时间就要拿出很多新的东西，挑战不小。但是从 CES 到现在，短短 3 个月里，全球 AI 领域发生了翻天覆地的变化，这也成了英伟达的新契机。
AI的 「iPhone 时刻」
「AI 的『iPhone 时刻』已经到来」，老黄这样形容最近 AI 行业的「大事件」。
2016年8月，黄仁勋将当年全球第一台 AI 超算捐给了 OpenAI。6年多后，OpenAI 带着 ChatGPT搅动了整个地球。大量的新型创业公司希望借助于这股东风来颠覆既有的传统商业模式，而许多传统的科技巨头也在纷纷拥抱 AI，来维系自己的领先地位。
在 2023GTC 大会上，英伟达宣布了将和谷歌云、微软 Azure、甲骨文云联手推出 DGX 云服务。ChatGPT 将从目前使用的 A100 GPU 升级到使用微软 Azure 超级计算机用上 H100，理论上回复速度将快 10 倍。
毫无疑问，ChatGPT 将会引发新一轮的人工智能革命，其对整个汽车行业也会产生深远的影响。ChatGPT 模型也将逐渐从人机沟通逐步赋能包括自动驾驶在内的智能网联系统的各个环节。在百度推出「中国版 ChatGPT」的「文心一言」后，吸引了包括集度、长安、吉利、长城、东风日产、零跑等车企纷纷抛来合作的橄榄枝。
而在 ChatGPT 以及其他一众 AI 大模型技术的背后，都离不开英伟达在算力层面的大力支持。自从英伟达向 OpenAI 交付首台 DGX 超级计算机后，目前台 DGX 超级计算机已经成为市场上最主流的产品。最新 DGX 超级计算机的核心，是英伟达的 8 块 H100 模组。当 ChatGPT 这样的 AI 工具逐步渗透车企之后，最大的赢家之一依然会是英伟达。
联想 x 英伟达，汽车行业新亮点？
对于英伟达来说，在这次 GTC 上，和车企的合作，尤其是自动驾驶领域着墨不多。但这并不影响未来汽车领域的业务会成为英伟达的一个快速增长的新引擎。
作为如今全球可以和特斯拉齐平、最为炙手可热的新能源车企之一，比亚迪与英伟达进一步扩大合作当消息得到了官宣。比亚迪的下一代王朝系列和海洋系列中的多款车型都将使用英伟达 DRIVE Orin 高性能计算平台。其中，在今年二季度，比亚迪首款采用英伟达芯片且搭载了激光雷达的车型就将上市。
在王传福看来，作为新能源汽车的上半场，比亚迪在电动化方面凭借刀片电池赚得盆满钵满；而在新能源汽车的下半场，比亚迪选择了英伟达作为智能化方面的最重要合作伙伴之一，也是希望在芯片算力层面，能够走在市场的最前列。除了 Drive Orin 平台之外，在今年 1 月份的 CES 展上，比亚迪也作为首批合作企业，将落地英伟达旗下 GeForce NOW 云游戏服务计划。而后者也是英伟达进军智能座舱市场的最新布局。
不过让我们惊讶的是，联想成为首家采用英伟达新的自动驾驶域控制器的一级制造商，在不远的未来，其域控制器将采用英伟达的 SoC 芯片。
对于联想这样从事电脑服务器的硬件公司，进军智能电动车的高算力中央计算平台，既在意料之外，也是情理之中。对于联想来说，布局智能座舱、智能驾驶和中央计算平台等领域是对现有技术和产品的延伸，虽然会面临一定的困难，但是联想并不是从零开始，过往的技术积累可以发挥不小的作用。众所周知，联想一直没有涉足芯片领域，因此引入英伟达的雷神芯片将帮助联想补齐最重要的一块短板。
根据英伟达的介绍，雷神这款 SoC 芯片内部拥有 770 亿个晶体管，可以实现 2000 TOPS 的 AI 算力，或者是 2000 TFLOPs，其在算力上不仅已经远远超过了满足高等级自动驾驶的需要，已经完全有能力承担起汽车高算力中央计算平台的重任。这款芯片将在 2025 年大规模量产，而这个也和联想在 2025 年推出高算力的中央计算平台的时间表相吻合。
在此之前，联想会推出算力达到 32TOPS 的行泊一体方案，而这也是目前被不少国内车企，尤其是在低成本车型上广泛应用的驾驶辅助解决方案，市场前景较为看好。
不过对于国内汽车领域来说，已经有不少像联想这样的跨界玩家入局，甚至已经上车量产；对于联想来说，除了首发英伟达自动驾驶域控制器的一级制造商的先发优势外，还有哪些优势能让它赢得市场，还是未知数。
Omniverse，英伟达征战车圈的新工具
在汽车行业，英伟达的触角不仅仅是提供自动驾驶算力平台以及中央计算平台，其早已经将目光投向了汽车零部件的设计以及整车制造领域。通过赋能汽车行业的虚拟制造和虚拟工厂，英伟达希望让汽车设计和生产的数字化进程再上一个新的台阶。
在过去几十年里，CATIA、UG 这些软件已经成为工程师必不可少的助手。整车企业使用这些虚拟仿真软件，通过数字化模拟的手段提前对后期的成品进行预览的方法来进行前期的零部件设计以及整车的总布置工作。如果没有前期的虚拟仿真，后期重新设计不仅成本较高，而且很有可能造成项目的时间节点的延误。
但最近十多年来，这些软件都没有突破性的革命成为席卷全球的 AI 浪潮的「法外之地」，没有能够对整车企业的零部件设计提供更大的帮助。
为此，英伟达打造了 Omniverse，它说到底是一个虚拟世界仿真引擎，不仅可以精确反映真实的物理世界，同时也能够遵守物理学定理。所以 Omniverse 不仅能够在前期验证零部件与整车的装配关系，避免后期的包括动态干涉在内的各种装配上的问题，同时也能指导工厂设计，并帮助整车企业对工厂布局进行持续优化。
对于绝大部分希望全面转型电动车的传统车企来说，工厂的改造任务非常繁重。前期虚拟阶段验证地越充分，后期实际占用工厂时间就会越少，而节约出来的时间就可以被用来进行生产。
根据 GTC 现场黄仁勋的介绍，宝马时下正在使用 Omniverse 来对全球 30 家工厂的运营进行规划。在每座工厂正式投入量产前两年，宝马就会使用 Omniverse 模拟建造一座完整的虚拟工厂，并进行持续的调整和优化，以此避免后期工厂建设完毕之后再进行比较大规模的调整，进而影响生产。
宝马之外，包括沃尔沃、通用汽车、奔驰、捷豹路虎、Lotus、丰田等都已经是英伟达 Omniverse 的用户。
从某种程度上来说，未来英伟达很有可能利用自己的优势地位来逐步取代我们熟悉的 CATITA 和 UG，成为整车企业的数字化设计工具。而这个所能撬动的，同样是一个体量巨大且前景非常可观的市场。
最后
「生成式 AI 正在推动 AI 的快速应用，并重塑无数行业。」 在 ChatGPT 之后，相信没有人再会去怀疑这句话。汽车行业只是英伟达当前涉足的一个产业而已，可能深深埋藏在老黄心底的，是让 AI 去赋能整个社会的方方面面，以此来推动全世界科技的进步和产业发展的梦想。
AI 的「iPhone 时刻」，也正是英伟达「核弹发射」的时刻。
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