“你关心CUDA？”
“对。”
“为什么？”
“因为游戏显卡只是让GPU活下来的市场。”陈默说道，“不是它的终局。”
黄仁勋点了点头：“继续。”
陈默没有拿资料。
他伸手拿过白板笔，在会议室白板上写下两个词。
串行、并行。
“CPU擅长复杂逻辑，GPU擅长大规模并行计算。”
“过去并行计算最直观的场景是图形渲染，所以GPU被很多人理解成图形设备。”
“但未来，不是所有问题都要靠人写规则。模型会越来越大，数据会越来越多。”
“训练模型，就需要并行计算。”
黄仁勋没有打断。
陆静怡坐在旁边，看见他身体微微前倾，这是一个明显的信号。
陈默继续写下几个词。
图像识别、语音、自动驾驶、推荐系统、生成模型。
“这些东西现在看起来很分散。可底层都有共同需求。数据、模型、算力。”
“谁能提供稳定、可编程、可扩展的算力底座，谁就能吃到下一轮计算平台的红利。”
黄任寻终于开口。
“你认为GPU会取代CPU？”
“不会。”
陈默回答得很快。
“GPU永远不会彻底取代CPU，黄总。”
“但在未来的智能时代，它会成为整个数字工业体系里，唯一的蒸汽机。”
会议室里又静了一下。
黄任寻没有马上说话。
片刻后，他摘下眼镜，自嘲般地笑了一声：
“这个比喻……实在是太宏大了。”
“所以市场也会很大。”
陈默放下笔。
黄任寻带上眼睛，神色凝重：“陈先生，既然你看到了这一步，那你认为，这场由GPU驱动的算力红利，究竟会从哪一个行业最先迎来爆发式喷发？”
“顶级科研机构、高阶自动驾驶、以及全工业体系的图像语音识别。”
陈默顿了顿。
“还有内容平台。”
“内容平台？”
“我在国内投了一个短视频产品。”
陆静怡侧头看了他一眼。
陈默继续道：“现在它看起来只是娱乐工具。”
“但真正决定它能走多远的，不是工具本身。而是用户打开它之后，下一条内容是什么。”
黄任寻的表情认真了些。
“推荐算法。”
“对。”
陈默在白板上画了一个简单循环。
“内容平台会产生大量行为数据，数据会喂养模型，模型会提升推荐效率。”
“推荐效率提升，用户停留