GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来
Agent 一旦跑起来,很多为人类设计的工具都会变成新的瓶颈。
今天早上,GTC 2026 刚结束了一场重磅对话:双方分别是 NVIDIA 首席科学家Bill Dally和 Google DeepMind、Google Research 首席科学家Jeff Dean。
这个是每年 GTC 的惯例,请一位大神和英伟达的首席科学家聊聊,前年是李飞飞,去年是杨立昆,往往信息密度极高。Bill Dally 代表的是 NVIDIA 这边对 GPU、推理、网络和系统架构的理解;Jeff Dean 则代表 Google 这边对 TPUs、大模型训练、Gemini 和大规模机器学习系统的判断。
和我们经常整理的“一问一答”不一样,这两个大神都准备了各自的问题给对方。所以这大概也是我近期整理的最奇妙的稿件,他们就像两个宗师你一招我一招,交流江湖上最顶尖的武学,颇有一分禅意。
两个人的问题都很具体,回答也很少绕弯:过去一年到底变了什么?推理为什么突然比训练更重要?低延迟瓶颈究竟卡在哪?预训练会不会被重写?AI 能不能自己去设计下一代 AI?AI 又能不能反过来帮人类设计芯片?
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