O co-fundador e CEO da Nvidia Jensen Huang conversou com jornalistas durante uma viagem a Pequim em julho.
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Se o CEO da Nvidia, Jensen Huang, period um estudante hoje, ele diz que se concentraria nas ciências físicas.
Durante uma viagem a Pequim na quarta-feira, Huang foi perguntado por um jornalista: “Se você é uma versão de 22 anos de Jensen [who] Acabei de se formar hoje em 2025, mas com a mesma ambição, em que você se concentraria? “
Para isso, o CEO da NVIDIA disse: “Para Jensen, de 20 anos, que se formou agora, ele provavelmente teria escolhido … mais das ciências físicas do que as ciências do software program”, acrescentando que ele realmente se formou dois anos antes da faculdade, aos 20 anos.
A ciência física, em oposição à ciência da vida, é um amplo ramo que se concentra no estudo de sistemas não vivos, incluindo física, química, astronomia e ciências da terra.
Huang obteve seu diploma de engenharia elétrica pela Oregon State College em 1984 antes de obter seu mestrado em engenharia elétrica pela Stanford College em 1992, de acordo com seu LinkedIn perfil.
Cerca de um ano depois, em abril de 1993, Huang co-fundou a Nvidia com os colegas engenheiros Chris Malachowsky e Curtis Priem sobre uma refeição em um restaurante de Denny em San Jose, Califórnia. Sob a liderança de Huang como CEO, o fabricante de chips agora se tornou a empresa mais valiosa do mundo.
A Nvidia também se tornou a primeira empresa do mundo a atingir um valor de mercado de US $ 4 trilhões na semana passada.
Embora Huang não tenha explicado por que ele diz que estudaria as ciências físicas se ele fosse um estudante novamente hoje, o fundador da tecnologia foi muito otimista em “AI física” ou o que ele chama de “a próxima onda”.
Na última década e meia, o mundo passou por várias fases de inteligência synthetic, ele explicado em abril em Fórum Hill & Valley em Washington, DC
“A IA moderna realmente entrou em consciência há cerca de 12 a 14 anos, quando Alexnet saiu e a visão computacional viu seu grande e gigante avanço”, disse Huang no fórum.
Alexnet foi um modelo de computador revelado durante uma competição de 2012 que demonstrou a capacidade das máquinas de reconhecer imagens usando o aprendizado profundo, ajudando a despertar o increase da AI moderno.
Essa primeira onda é chamada de ‘percepção da IA’, disse Huang.
Então, veio a segunda onda chamada “AI generativa”, “que é onde o modelo de IA aprendeu a entender o significado da informação, mas [also] Traduza -o “em diferentes idiomas, imagens, código e muito mais.
A próxima onda exige que entendamos coisas como as leis da física, atrito, inércia, causa e efeito.
Jensen Huang
Co-fundador e CEO, NVIDIA
“Estamos agora nesta época chamada ‘raciocínio ai’ … onde você agora tem ai que pode entender, pode gerar, [and] Resolva problemas e reconheça as condições que nunca vimos antes “, disse ele. Inteligência synthetic, em seu estado atual, pode resolver problemas usando o raciocínio.
“O raciocínio da IA permite que você produza uma forma de robôs digitais. Nós os chamamos de AI Agentic AI”, disse Huang. Esses agentes de IA são essencialmente “robôs de força de trabalho digital” capazes de raciocinar, acrescentou. Hoje, os agentes da IA são um foco essencial entre muitas empresas de tecnologia, como Microsoft e Salesforce.
Olhando para o futuro, a próxima onda é “AI física”, disse Huang.
“A próxima onda exige que entendamos coisas como as leis da física, atrito, inércia, causa e efeito”, disse Huang em Washington, DC, em abril.
Habilidades de raciocínio físico, como o conceito de permanência de objetos – ou o fato de que os objetos continuam a existir mesmo que estejam fora de vista – serão grandes nesta próxima fase de inteligência synthetic, disse ele.
As aplicações do raciocínio físico incluem a previsão de resultados, como onde uma bola rolará, entendendo quanta força é necessária para agarrar um objeto sem danificá -lo e inferir a presença de um pedestre atrás de um carro.
“E quando você pega essa IA física e então o coloca em um objeto físico chamado robô, obtém robótica”, acrescentou. “Isso é muito, muito importante para nós agora, porque estamos construindo plantas e fábricas em todos os Estados Unidos”.
“Então, esperançosamente, nos próximos 10 anos, à medida que construímos essa nova geração de plantas e fábricas, elas são altamente robóticas e estão nos ajudando a lidar com a grave escassez de mão -de -obra que temos em todo o mundo”, disse Huang.
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