黃仁勛：元宇宙構建工具本質上是“數字蟲洞”_VER

“你會看到一個永恒的主題——Omniverse如何被用來模擬倉庫、工廠、物理和生物系統、5G邊緣、機器人、自動駕駛汽車，甚至化身數字孿生，”11月9日，英偉達CEO黃仁勛GTC大會上表示。

用于探索“元宇宙”的Omniverse是英偉達開發的實時仿真和協作平臺，“Omniverse與游戲引擎大不相同，其是面向數據中心規模設計的，有朝一日有望能達到全球數據規模。Omniverse的門戶是USD，本質上是一個數字蟲洞。將人和計算機連接到Omniverse，并將一個Omniverse世界連接到另一個世界，USD之于Omniverse就像HTML之于網站，”黃仁勛表示。

Aave社區發起使用金庫中200萬枚USDT購買CRV的ARFC提案:8月3日消息，Aave社區發起以金庫USDT購買CRV的ARFC提案，建議使用Aave DAO金庫中的200萬枚USDT戰略性購買500萬枚aCRV代幣。提案稱此次收購旨在支持DeFi生態系統，并在Curve wars中對Aave DAO進行戰略定位，從而有利于GHO二級流動性。如果社區達成共識，此提案將升級至AIP階段。[2023/8/3 16:16:16]

此前，據英偉達介紹Omniverse的運作分為三個大的部分。

第一部分，數據庫引擎OmniverseNucleus，用戶可在此連接并進行3D資產和場景描述的交換，需要進行建模、布局、陰影、動畫、照明、特效或渲染的設計師可以一起協作創建場景。

SBF：破產前杠桿不是約50億美元，而是約130億美元:金色財經報道，FTX創始人SBF在推特發文稱，一個月前FTX是一家有價值的企業。FTX的日交易量約為100億至150億美元，年收入約為10億美元，股權價值高達400億美元。FTX被譽為高效經營公司的典范，是硅谷的寵兒。但過于自信和粗心大意導致問題不斷醞釀。隨后幾天內發生了歷史性崩盤，大多數相關資產暴跌超過50%。與此同時，發生了擠兌，每天大約有25%的客戶資產被取出。杠桿高達130億美元，而不是此前認為的50億美元。高杠桿、資金擠兌、資產價值的全面崩盤突然同時發生。[2022/11/17 13:15:02]

第二則是合成、渲染和動畫引擎——虛擬世界的模擬，比如英偉達的圖形技術可以實時模擬每條光線如何在虛擬世界中反射。

Ripple承諾到2040年實現零碳排放:金色財經報道，Ripple公司9月20日宣布，它已經簽署了《氣候承諾》，加入超過375家其他企業的行列，這些企業承諾在2040年前實現凈零碳排放，努力創造一個更加可持續的未來。

亞馬遜和Global Optimism 2019年共同啟動創立氣候承諾計劃，這項計劃的簽署者包括來自51個行業和29個國家的企業，承諾提前10年達成《巴黎協定》。

根據Ripple公司的承諾，“通過每一個解決方案，我們正在實現一個更可持續的全球經濟和地球——在利用碳中性區塊鏈技術和綠色數字資產XRP的同時，增加對包容性和可擴展的金融系統的訪問。”（Finbold）[2022/9/21 7:11:12]

第三部分是NVIDIACloudXR，它包括客戶端和服務器軟件，可用于將擴展現實內容從OpenVR應用程序傳輸到Android和Windows設備，允許用戶進出Omniverse。

Terraform Labs已于去年底向韓國稅務局繳納1000億韓元的稅款:5月17日消息，消息人士透露，去年底，Terraform Labs已向韓國稅務局繳納了1000億韓元（約7868萬美元）的稅款，目前尚不清楚Do Kwon是否需要納稅。盡管該國稅務機關對Terraform Labs征稅，但稅務局表示，由于沒有相關規定，無法干預Terra案。政府在征稅的同時，也因忽視投資者保護和培育虛擬產業而受到批評。

該國稅務局相關負責人表示：“根據相關法律，我們不能提供具體業務的稅務信息。”據該國最高法院登記處稱，Terraform Labs Korea決定今年4月30日的股東大會上解散其釜山總部和首爾分公司。Terraform Labs Korea總部于5月4日清算，首爾分公司于6日清算。

目前尚不清楚國內公司的清算是否與該稅收有關。與此同時，受Terra事件影響的韓國投資者接近30萬，但該國金融部門無法直接干預此事件。（Block Media）[2022/5/17 3:22:28]

黃仁勛在GTC大會的主題演講中最新介紹了OmniverseReplicator和OmniverseAvatar。

OmniverseReplicator是一種合成數據生成引擎，目的是幫助構建更好的數字孿生體。一個值得注意的用例是NvidiaIsaacSim，“使用Isaac進行數據復制可以在充滿合成數據的世界中測試機器人的虛擬實例，”英偉達嵌入式與邊緣計算副總裁兼總經理DeepuTalla說，“在物理領域訓練機器人真的很難。在模擬中這樣做更便宜、更安全、更快。”此外，他補充道，由于數據是合成的，那么可以跳過訓練機器學習模型的“標注”步驟，因為系統已經知道在虛擬世界里的對應對象應該是什么。

這也可以應用到自動駕駛中，“我們利用Omniverse進行車輛訓練和測試的模擬，以確保它們的安全，”Nvidia汽車副總裁DannyShapiro表示，“使用合成數據在模擬道路條件下測試自動駕駛軟件可以節省時間和金錢，簡化標記環境中物體等問題，并最終與車輛在現實條件下的行為相協調。”

OmniverseAvatar用于創建可與人類交互的AI化身。黃仁勛在主題演講中展示了按照他的聲音和形象制作的“Toy-Me”，一個可以理解人類提出的復雜問題并做出回應的語音交互AI。

這項技術集合了英偉達在語音AI、計算機視覺、自然語言理解、推薦引擎和模擬技術方面的技術。上圖的模擬“黃仁勛”是一個具有光線追蹤3D圖形的交互式角色，他可以和人類談論廣泛的主題，并理解人類說話者的意圖，黃仁勛的虛擬動畫形象“Jensen”就很好回答了“氣候變化帶來的最大威脅是什么”、“天文學家如何尋找系外行星”等問題。

Avatar語言識別的背后技術包括Riva，一種用于處理高級語音AI的新型大型軟件開發工具包；Avatar的自然語言理解是基于Megatron530B大型語言模型。

值得注意的是，最新版本的NvidiaRiva對話式AI軟件開發套件中可以使用RivaCustomVoice，它利用半監督學習為軟件、IVR和其他業務應用程序創建合成的、定制的語音。據黃仁勛介紹，只需30分鐘的訓練數據，這項對話式人工智能技術已經改進到可以根據任何語音生成合成語音。

黃仁勛認為，這些助手幾乎可以為任何行業輕松定制，幫助處理數十億日常客戶的服務互動，包括餐廳點單、銀行交易等等。

外媒《VentureBeat》表示，借助Riva自定義語音，英偉達就可以與谷歌并駕齊驅。2019年，谷歌在其云文本轉語音服務中推出了新的人工智能合成WaveNet語音。其也提出對于可能帶來的語音濫用的擔心，比如模擬語言進行詐騙。

GTC大會于2009年在加利福尼亞州圣何塞第一次舉辦，是英偉達的旗艦活動，一直是英偉達向外界傳遞重要信息的渠道。最初專注于通過GPU解決計算挑戰的潛力。近年來，會議重點轉向人工智能和深度學習的各種應用，比如自動駕駛汽車、醫療保健、高性能計算、和深度學習等。

今年秋季場黃仁勛在主題演講里強調了對Omniverse的未來期待，他透露：英偉達將建立一個E-2，這是一個地球數字孿生模型，目的是模擬和預測長期的氣候變化。

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