按照 Huang 的框架，人工智能是一种时间机器，可以让科学家和研究人员有效地模拟未来的各个方面，例如气候变化。使用超级计算机，过去需要一个月时间的工作，现在只需要一天，黄告诉protocol。“那是一台时光机。你可以看到你无法想象的未来。”
Jensen 和他的妻子 Lori Huang 周五晚上宣布向俄勒冈州立大学捐款 5000 万美元，这将有助于资助一个新的 2 亿美元的创新综合体。新的综合体将以黄和他的妻子的名字命名，将包括一台围绕英伟达人工智能集群构建的超级计算机，能够训练最大的人工智能模型并执行数字孪生模拟，这将有助于气候科学、材料科学和机器人技术等领域。
本周，Protocol 有机会在视频会议上与 Jensen 和 Lori Huang 进行了一次视频会议，讨论了捐赠的原因、摩尔定律是否真的死了，以及为什么人工智能是大学投资的如此重要的技术。
以下是黄仁勋的部分回答内容：
人工智能是世界上已知的最具变革性的技术之一。我们可以以非凡的规模将智能应用于问题。人类有很强的智慧，但我们只能读取这么多信息并将这些智慧包裹在这么多数据周围。人工智能，尤其是当今的计算规模，可以解决人类无法想象的问题。这个工具 [AI] 可供世界上最大的科技公司使用，这些公司将其应用于各种有趣、非常重要的问题，例如购物和音乐推荐等。
但我们需要将这项技术交到科学家手中，以便他们能够将其应用于最重要和最紧迫的挑战。大多数大学没有预算。令人遗憾的是，今天大多数大学仍然[还没有]接受这样一个想法，即为了推进最重要的科学领域，你需要一种新型仪器——就像我们需要射电望远镜一样，就像我们需要粒子加速器一样。我们需要工具来推进科学。
在这种新形式中，在这个科学发现的新世界中，主要方法、理论方法仍然非常重要，但数据驱动的方法至关重要。这种数据驱动的方法实际上是从传感器信息中推断：如何预测物理学，为了做到这一点，你需要一个大型仪器，而那个大型仪器[今天]是一台计算机，而大多数大学都没有科学家的预算。他们有建筑物的预算，但他们没有计算机的预算。
半导体行业已接近极限。从某种意义上说，它接近极限，我们可以继续缩小晶体管，但我们不能缩小原子——直到我们发现与蚂蚁人发现的相同的粒子。我们的晶体管将找到极限，我们处于原子尺度。所以[这个问题]是材料科学真正派上用场的地方。
半导体行业的很大一部分将受到材料科学进步的支配，而今天的材料科学是一个非常复杂的问题，因为事物是如此之小，如果没有像人工智能这样的技术，我们根本就不会能够模拟这些设备内部发生的物理和化学的复杂组合。因此，人工智能已被证明在推进电池设计方面非常有效。它将在发现方面非常有效，并且已经为推进更耐用和更轻的材料做出了贡献。毫无疑问，它将为推进半导体物理学做出贡献。
摩尔定律什么时候死？它可能会重生，但它会死去。问题是，摩尔定律的定义是什么？说真的，我认为摩尔定律的定义是关于计算机和先进计算机可以让我们每五年进行 10 倍以上的计算——这是每一年半两次——但它更容易每五年进行 10 次，成本更低，因此您可以以相同的成本进行 10 倍的处理。
实际上没有人在物理层面上否认它。Dennard 缩放在将近 10 年前结束。你可以看到曲线变平了。每个人都看到曲线变平，我不是唯一的人。因此，我们每五年继续扩展 10 倍的能力已经传给你为过去。现在，当然，在之后的前五年，这是两次和十次之间的差异——你可以争论一下，我们大约每五年运行两次。你可以为此争论一点，你可以捏住它，你可以给人们打折，你可以更努力地工作，等等。但是现在超过 10 年，摩尔定律之间的差距是 100 倍对 4 倍，而在 15 年，它是 1000 倍对 8 倍。
我们可以把头埋在沙子里，但我们必须承认我们必须做一些不同的事情。这就是它的真正意义所在。如果我们不做一些不同的事情并且我们不应用不同的计算方式，那么将会发生的事情是世界的数据中心将继续消耗越来越多的世界总功率。已经很明显了不是吗？这意味着当它进入百分之几的那一刻，然后每年，它都会[继续]。每五年它将增加10倍。
所以这是当务之急。我们必须改变计算方式，这是毫无疑问的。任何计算机科学家都没有否认这一点。我们只需要不要忽视它。我们不能否认。我们只需要处理它。世界的计算方法不可能像以前那样。人们普遍认为，正确的方法是逐个应用领域，并通过新的计算机科学来加速。
