AI 工厂

正如我之前解释的，这些“token”，这些数字——在你将所有这些不同的信息模态（modalities）进行标记化（tokenize）之后，需要一个“工厂”来生产这些数字。这与过去的计算机产业和芯片产业不同——请注意，如果你回顾过去的芯片产业，它在大约数万亿美元的 IT 产业中，只占了大约百分之五到十，甚至可能更少，百分之五左右。原因在于，使用 Excel 不需要太多的计算量。使用浏览器不需要太多的计算量。使用 Word 也不需要太多的计算量。是我们自己在进行计算。

但在新的世界中，需要一台能够时刻理解上下文的计算机。它无法预先计算。因为每当你使用计算机进行 AI 操作时，每当你要求 AI 做某事时，上下文都是不同的。所以它必须处理所有这些信息。环境信息——例如，在自动驾驶汽车的案例中，它必须处理汽车的上下文。上下文处理。你要求 AI 执行的指令是什么？然后它必须一步一步地分解问题，进行推理，并提出一个计划并执行它。

每一步都需要生成大量的“token”，这就是为什么我们需要一种新型的系统，我称之为“AI 工厂”。它确实是一个 AI 工厂。它与过去的传统数据中心不同。它是一个 AI 工厂，因为这个工厂只生产一样东西。

与过去什么都做的数据中心不同，过去的数据中心为我们所有人存储文件，运行各种不同的应用程序。你可以像使用自己的电脑一样，将那个数据中心用于各种应用。你可以用它来玩游戏，用它来浏览网页，用它来做会计。所以，那是过去的计算机，一台通用的通用计算机。