Nvidias erster DGX GB300 wurde persönlich von Jensen Huang an ihn geliefert.

Alter Huang bringt erneut persönlich die "Grafikkarte" vorbei!

Die erste DGX Station (GB300) wurde an Andrej Karpathy geschenkt - einem Repräsentanten der individuellen Entwickler in der Ära der Künstlichen Intelligenz.

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Hast du bemerkt, dass auf diesem "großen Spielzeug" Alter Huang auch eine ausführliche "Kleine Schrift" beigelegt hat:

An Andrej - den Besitzer der ersten DGX Station: Die Ära der Künstlichen Intelligenz-Agenten ist angekommen. Dies ist ein unglaublicher Meilenstein und lässt an die frühen Tage der GTC zurückdenken, die wir gemeinsam verbracht haben. Im Laufe der Zeit hast du immer an meiner Seite gestanden.

Andererseits hat Karpathy auch auf 𝕏 ein Herz an Alter Huang geschickt und offenbart, dass er vorhat, damit einen eigenen KI-Cluster aufzubauen, um verschiedene interessante Experimente durchzuführen.

Übrigens hat Karpathy auch die Frage bezüglich der "frühen Tage der GTC", die Alter Huang erwähnt hat, geklärt:

Wie wir alle wissen, hat die Deep-Learning-Revolution NVIDIA, dem "Schaufelverkäufer", reichlich Geld eingebracht.

Also, hat Alter Huang diesmal vorbeigekommen, um "Gnade zu spenden", oder ist es eher eine Art "Dankbarkeit"? (doge)

Natürlich ist das nur Spaß. Wenn man sich die früheren Fälle von Alter Huangs persönlichen Besuchen ansieht, wird man schnell merken, dass dahinter viel mehr steckt.

Vor etwa 10 Jahren (oh mein Gott, schon 10 Jahre!) hat Alter Huang die erste DGX-1 an die damals junge OpenAI geschenkt. Seitdem hat das Deep Learning wirklich an Fahrt aufgenommen, und die KI ist in die "Vormacht der großen Modelle" eingetreten.

In den letzten zwei Jahren hat er dann jeweils die erste DGX H200 an Sam Altman und einen DGX Spark Mini-Supercomputer an Elon Musk geschenkt. Abgesehen davon, dass die beiden "auseinandergefallen" sind und daher getrennt bedient werden mussten, sendet dies auch ein direktes Signal - der Wettlauf um die großen Modelle hat die "Tiefe" erreicht, und die Rechenleistung wird zum entscheidenden Faktor.

Und jetzt ist Andrej Karpathy, ein Superentwickler, der neue "Gast" von Alter Huang. Dies bedeutet -

In der Ära der Agenten rücken individuelle Entwickler in den Mittelpunkt der Bühne.

Insbesondere angesichts der großen Popularität von "Lobstern" wird diese Tendenz sicher noch stärker werden.

Diesmal an den individuellen Entwickler Andrej Karpathy geschenkt

Zurück zum Ereignis von "Alter Huang bringt Gnade".

Der Grund, warum dies eher als ein Sieg der individuellen Entwickler angesehen wird, liegt hauptsächlich an Andrej Karpathy, dem Empfänger. Seine Merkmale sind einfach zu markant.

Obwohl er ein alter Bekannter ist, lassen Sie uns kurz auf seine Karriere zurückblicken.

Andrej Karpathy hat in seiner frühen Zeit an der Stanford-Universität Deep-Learning-Forschung betrieben und später als Gründungsmitglied bei OpenAI mitgewirkt.

Nach etwa anderthalb Jahren bei OpenAI wurde er von Elon Musk, der "wütend weggegangen" war, nach Tesla geholt, wo er das Computer-Vision-Team des Tesla-Fahrerassistenzsystems leitete.

Nach mehr als fünf Jahren bei Tesla kehrte er jedoch wieder zu OpenAI zurück. Aber auch diesmal blieb er nicht lange und entschied sich, selbstständig zu werden...

Wir werden nicht weiter auf die Umstände eingehen, sondern uns nur auf das konzentrieren, was er derzeit macht und was uns am meisten beeindruckt.

Zusammengefasst: Er verwandelt die KI von "Paper" und "großen Unternehmen" in ein "System, das ein einzelner Mensch betreiben kann".

Wer Andrej Karpathys persönlichen Account folgt, weiß, dass dieser KI-Gott in den letzten ein bis zwei Jahren fast immer drei Dinge gemacht hat:

Die neuesten Papers schnell in lauffähige Demos umsetzen

Kleine und feine Modelle und Toolchains entwickeln

Einen langfristig lauffähigen Agenten-System aufbauen (das sogenannte "Lobster")

Diese Dinge haben ihn allmählich zum Repräsentanten der individuellen Entwickler gemacht - ein einzelner Mensch kann den gesamten Prozess von der Idee bis zum Produkt abschließen.

Und dies ist genau die Fähigkeit, die in der gegenwärtigen Ära der Agenten am scarcest und repräsentativsten ist.

Zusätzlich zu seiner "privaten Beziehung" zu Alter Huang (z.B. die oben erwähnte GTC) ist Andrej Karpathy jetzt derjenige, den Alter Huang ausgewählt hat.

Und was soll passieren, nachdem er ausgewählt wurde? Natürlich will Alter Huang damit "Waren verkaufen" (vorab auf die Knie gehen).

Da die DGX Station mit GB300 bisher nicht oft gezeigt wurde, geben wir hier auch eine kurze Einführung.

Zusammengefasst ist diese Maschine zweifellos für Agenten wie "Lobster" maßgeschneidert.

Obwohl diese Maschine wie eine "Desktop-Arbeitsstation" aussieht, ist sie im Wesentlichen eine komplette Rechenleistung eines Rechenzentrums auf den Schreibtisch eines individuellen Entwicklers verkleinert.

Einfach ausgedrückt, macht die DGX Station (GB300) nur eines - sie bringt die Fähigkeiten eines Rechenzentrums an Ihren Schreibtisch.

Es verwendet die gleiche GB300-Architektur wie ein Rechenzentrum. Wenn Sie lokal Code schreiben und Modelle ausführen, arbeiten Sie im Wesentlichen in einem "Mini-Rechenzentrum".

748 GB vereinheitlichten Arbeitsspeicher + 20 PFLOPS Rechenleistung bedeuten, dass Sie nicht nur Modelle ausführen können, sondern auch direkt an Systemen mit Milliarden oder gar Billionen von Parametern arbeiten können.

Das Wichtigste ist, dass diese Umgebung kein "Einsel" ist - was Sie lokal erfolgreich ausgeführt haben, kann nahtlos in die Cloud oder in größere Cluster migriert werden, ohne dass alles von vorne beginnen muss.

Deshalb werden Sie feststellen, dass es nicht darum geht, "ob die KI laufen kann", sondern um ein viel praktischeres Bedürfnis:

Kann die KI dauerhaft laufen?

Nachdem Sie nun sicherlich von "Lobstern" umgeben sind, sollten Sie die Positionierung und Funktion dieses Geräts verstehen.

Wenn wir unseren Blick weiter entfernen, werden Sie feststellen, dass Alter Huang in dieser "Lobster-Welle" noch weitere Pläne hat.

Neben der Suche nach einem "Spokesperson" baut NVIDIA auch unermüdlich die gesamte Agent-Infrastruktur auf -

Von der Hardware bis zur Software wird nichts ausgelassen.

In einem NVIDIA-Blogbeitrag wurde erwähnt, dass sie zur Unterstützung der Hardware (hier die neu vorgestellte DGX Station GB300) einen Open-Source-Stack - NVIDIA NemoClaw - an das OpenClaw-Projekt beigetragen haben.

NemoClaw ermöglicht es Entwicklern, mit einem Befehl einen "immer online" KI-Assistenten sicher bereitzustellen.

Es verfügt über eine integrierte Laufzeitumgebung für KI-Agenten - NVIDIA OpenShell, die sowohl die Modell- und Tool-Aufrufe koordiniert als auch durch ein Sandbox-System die Sicherheit und Kontrolle des gesamten Ausführungsprozesses gewährleistet.

So hat Alter Huang von der Rechenleistung bis zur Installation und Bereitstellung die "Lobster-Geschäft" zu einer Branche gemacht.

Alter Huang bringt persönlich Grafikkarten vorbei - ein Indikator!

Tatsächlich, wenn Sie sich die wenigen "persönlichen Besuche" von Alter Huang ansehen, werden Sie feststellen, wie scharfsinnig dieser Rechenleistungszar ist.

Fast hinter jedem Besuch verbirgt sich ein klares Zeitsignal.

Einer der früheren und berühmtesten Fälle war vor 10 Jahren, als er die erste DGX-1 an OpenAI geschenkt hat (damals war Elon Musk noch Mitbegründer von OpenAI).

Damals war OpenAI erst kürzlich gegründet, und das Büro war bis auf eine Gruppe von Idealisten fast leer (geschweige denn Server).

Andererseits bewegte sich bereits die Unterwelle der Deep-Learning-Revolution - es fehlte nur die Rechenleistung, um sie in den Vordergrund zu rücken.

Also kam Alter Huang persönlich mit der ersten DGX-1 vorbei und schrieb auch einen Satz:

Für die Zukunft der Berechnung und der Menschheit schenke ich Ihnen die erste DGX-1 der Welt.

Obwohl diese Worte heute wie ein "Wettlauf" klingen, hat sich gezeigt, dass Alter Huang gewonnen hat.

Obwohl es schwer zu sagen ist, wie wichtig diese DGX-1 in der Entwicklung von OpenAI war, war es diese kleine Hilfe, die schließlich zu ChatGPT führte.

Außerdem war die DGX-1 damals ein relativ fortschrittliches Produkt - es war das erste Mal, dass Hardware, Interkonnektivität und Software-Stack zu einem "out-of-the-box" Deep-Learning-System zusammengefasst wurden, was für die Verbesserung der TrainingsEffizienz von entscheidender Bedeutung war.

Wenn wir zurückblicken, ist dies nicht einfach das Verschenken einer Maschine, sondern eher die Investition in eine Ära -

Eine Ära der Deep-Revolution, eine Ära, die die Deep-Revolution aus dem Labor in die Unternehmensentwicklung gebracht hat.

Kein Wunder, dass viele Leute sagen, dass die Vormacht der großen KI-Modelle mit diesem Foto begann.

Im Jahr 2024 kehrte er wieder zu dieser Firma zurück und brachte Sam Altman die erste DGX H200 der Welt.

Dieser Vorfall geschah unter folgenden Umständen:

Der Sturm der großen Modelle, der von ChatGPT ausgelöst wurde, hat die ganze Welt erfasst. Das Saling Law ist populär, und alle sind in der Konkurrenz um Parameter und Größe verwickelt.

Natürlich fehlt es allen an Rechenleistung.

Und in diesem Moment schenkte Alter Huang die DGX H200, den damals neuesten und stärksten KI-Chip, an OpenAI, die damals als die weltweit führende KI-Start-up-Firma anerkannt war. Und diesmal schrieb er:

Ziel ist die Förderung der Künstlichen Intelligenz, der Rechentechnik und der Menschheit.

Was soll man sagen? Auf den ersten Blick scheint Alter Huang "treu seinem Ziel" zu bleiben