這個世界需要比Transformer更好的東西。我相信座上的每個人都希望能有某種新的東西取代它，帶領我們走向一個新的效能高峰。這篇文章分享了Nvidia CEO黃仁勳與Transformer論文的作者們的對話，並探討了許多語言模型的未來。這篇文章來自騰訊科技的文章，由深潮整理、編譯和撰稿。
在我們進入對話的內容之前，讓我們先回顧一下黃仁勳的一些故事，他曾經是一個洗碗工，他為什麼只喜歡穿皮衣，Nvidia兩度瀕臨破產，他的初戀女友就是他的太太…
黃仁勳提到了競爭對手免費送AI晶片的事情，他說Nvidia也沒有人能敵得過。這是他對話中令人印象深刻的觀點。
接下來，讓我們看一下對話的內容。
Transformer的講者介紹：
– Ashish Vaswani：2016年加入Google大腦團隊。2022年4月，與Niki Parmar共同創辦了Adept AI，同年12月離開該公司，並共同創立了另一家人工智慧初創公司Essential AI。
– Niki Parmar：在Google大腦工作了四年，之後與Ashish Vaswani共同創立了Adept AI和Essential AI。
– Jakob Uszkoreit：2008年至2021年在Google工作。2021年離開Google，並與他人共同創立Inceptive，該公司主營業務為人工智慧生命科學，致力於使用神經網路和高通量實驗來設計下一代RNA分子。
– Illia Polosukhin：2014年加入Google，是八人團隊中最早離開的人之一，於2017年同他人共同創立了區塊鏈公司NEAR Protocol。
– Noam Shazeer：曾於2000年至2009年間和2012年至2021年期間就職於Google。2021年，Shazeer離開Google並與前Google工程師Daniel De Freitas共同創立Character.AI。
– Llion Jones：曾工作於Delcam、YouTube。2012年加入Google，擔任軟體工程師。後來離開Google，創辦人工智慧初創企業sakana.ai。
– Lukasz Kaiser：曾任法國國家科學研究中心研究員。2013年加入Google。2021年，他離開Google，成為OpenAI的研究員。
– Aidan Gomez：畢業於加拿大多倫多大學，Transformer論文發表時，他還是Google大腦團隊的實習生。他是八人團隊中第二個離開Google的人。2019年，他與他人共同創立了Cohere。
黃仁勳在最初的目標上並沒有成功，他們開始Transformer的初衷是想要模擬Token的演化過程。它不僅僅是線性的生成過程，而是文字或程式碼的逐步演化。
黃仁勳認為當前的模型太過經濟實惠，規模也還太小，大概1美元百萬token的價格，比外出購買一本平裝書要便宜100倍。
黃仁勳提到了過去六十年中電腦技術似乎沒有經歷根本性的變革。他認為現代計算並沒有發生過根本性的改變，儘管在80年代和90年代，電腦經歷了一次重大的轉型。但隨著時間的流逝，電腦的邊際成本持續下降，成本的降低為社會帶來了巨大的動力。
黃仁勳提到他們開始探索加速計算，但使用加速計算並不容易，需要重新設計這些步驟，這是一個全新的科學領域，將之前的規則重新表述為並行演算法。
他認為如果能夠加速1%的程式碼，節省99%的執行時間，一定會有應用能夠從中受益。他們的目標是讓不可能變為可能，或者將可能變為不可能，或者已經可能的事情變得更加高效，這就是加速計算的意義。
黃仁勳回顧了公司的歷史，他們最初在遊戲領域取得了顯著的加速效果，但他們的目標遠不止於此，因為這個市場龐大，能夠推動技術進步。他說這種情況並不常見，但他們找到了這樣一個特例。
他提到了生成式AI的發展，生成式AI不僅能夠識別圖片，還能將文字轉化為圖片，甚至創造出全新的內容。他說現在我們有了足夠的技術能力去理解畫素，識別它們，並理解它們背後的意義。通過這些背後的意義，我們可以創造出新的內容。他認為這是一個巨大的變革。
他說這是一場全新的工業革命的開始，我們正在創造前所未有的東西。他說生成式AI是一種全新的「軟體」，它又能夠創造軟體，它依賴於科學家的共同努力。他說這是一個巨大的變革。
他說現在是一個全新的工業革命的開始，不要錯過接下來的十年，因為在這十年裡，我們將創造出巨大的生產力。他說時間的鐘擺已經啟動，研究人員已經開始行動。
這是一個非常令人印象深刻的對話，我們邀請了Transformer的創造者們來討論未來生成式AI會帶領我們走向何方。
黃仁勳在最後呼籲大家積極參與討論，這裡沒有什麼話題是不可以談的，甚至可以從椅子上跳起來去討論問題。
以上就是對原文的重新表達，希望能符合要求。