201. ChatGPT的代价（1 / 4）

“我个人可能会觉得，目前的计算能力还有不小限制。因为我的思路是想要从车身环绕的摄像头中，直接重构出三维空间的上帝视角图像，并为其中的每一个体积元素(3d版本的像素)去标注是否在空间中被占据。”

“想要做到这一系列事情，我的计算资源实在远远不够。”孟繁岐面对黄仁勋，理由自然永远是算力不够，哭穷才能要到资源：“与此同时，我又有太多的想法可以做，因此自动驾驶方面我确实不够积极。”

孟繁岐不急，可黄仁勋很急！

阿尔法围棋虽然登上了自然封面，但它对英伟达的帮助是很小的。

这个软件算法很厉害，但没有那么多硬件上的需求，不可能说十几亿人每人买两张显卡去跑人工智能围棋程序。

反观自动驾驶，那可是20亿车辆的潜在市场，每年都有上亿辆新车生产出来。

但凡新生产的车辆中，有一成左右购买英伟达售价最便宜，仅百来美元的tegra芯片，这里面的流水就已经超过十个亿美金了。

车企这部分的成长空间非常之大，是一条很长远的道路，想想以后万一要是抢占了大几成的车载芯片份额，黄仁勋馋得口水都快流下来了。

“缺少算力，我们可以合作嘛！”黄仁勋直接顺手拿起旁边的泰坦Z：“我优先供应一大批给谷歌大脑，但前提是你要做出自动驾驶方面的重大突破。”

跟马斯克说算力不够，那只能两个人一起挠头。

跟黄仁勋说算力不够，你小子是在看不起谁呢！

看到我手里这硕大的核弹了没有？有需求，你说话！

对于泰坦Z，孟繁岐肯定还是十分心动的。

毕竟他想搞chatGpt不可能是一步登天的事情，他需要尽快搞定训练平台，分布式训练方法和一些前置技术的发展。

深度学习平台杰夫等人已经在推动，前置的软件技术也不复杂，孟繁岐在年初对搜索引擎的更新里，就已经有不少算子的实现了。

最麻烦的还是分布式方法，和大批量的先进硬件设备在限制孟繁岐的发挥。

今天来看，硬件设备这方面，似乎今天可以有很大的进展了。