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\newcommand{\noteauthors}{基于 Jensen Huang 访谈内容整理}
\newcommand{\notedate}{2026-04-02}
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\begin{document}

\begin{titlepage}
\centering
{\Large 访谈笔记\par}
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\end{titlepage}

\tableofcontents
\newpage

\section{对话背景与核心问题}

这期 Lex Fridman 对话的主轴不是单一产品发布，而是一个更大的问题：为什么 NVIDIA 能在 AI 时代从 GPU 厂商演化成系统级基础设施公司。Jensen 把问题定义得非常直接，今天的模型训练和推理已经不再是 ``一台机器加速一个任务''，而是 ``把问题分布到海量机器后还能保持效率''。这要求公司不再只优化算力芯片，而要优化整个计算系统。

访谈开场就提出从 ``chip scale'' 到 ``rack scale'' 的转折。Lex 用 ``extreme co-design'' 来形容这一变化：GPU、CPU、memory、networking、storage、power、cooling、software、rack、pod 和 datacenter 要一起设计。Jensen 的回答是，这不是工程团队的偏好，而是规模规律逼出来的结果。

\begin{importantbox}{问题定义决定组织形态}
如果目标是把 10000 台机器拼成一台有效工作的 ``AI supercomputer''，那么性能瓶颈不会只在 FLOPS，而会出现在通信、调度、供电、散热和部署边界。优化对象变成 ``系统总吞吐''，而不是 ``单卡峰值''。
\end{importantbox}

\begin{knowledgebox}{Amdahl's Law 在 AI 集群中的现实含义}
Jensen 在访谈中反复回到一个经典事实：即便把计算部分提速很多，如果通信、数据搬运、同步等待没有同步优化，总体加速仍然有限。这也是为什么 NVLink、交换、软件栈和 workload partition 会变成同等优先级。
\end{knowledgebox}

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.92\textwidth]{frame-001.jpg}
\caption{访谈早段：从 chip scale 到 rack scale 的问题切换\protect\footnotemark}
\end{figure}
\footnotetext{视频画面时间区间：00:12:40--00:12:55。画面对应 Jensen 解释 ``distributed problem'' 与系统级瓶颈。}

\subsection{本章小结}

这一章的关键信息是：NVIDIA 的战略核心不是 ``做更强的 GPU''，而是 ``在分布式计算约束下重写系统边界''。只有先接受这个问题定义，后面关于 CUDA、NVLink、供应链和组织设计的逻辑才会连起来。

\section{极限协同设计：从部件优化到整机最优}

\subsection{为什么必须跨层优化}

Jensen 把 ``extreme co-design'' 拆成两层。第一层是 software-hardware 联动，从 architecture、chips、systems 到 system software、algorithms、applications。第二层是物理系统联动，把 power 和 cooling 纳入同一张性能预算表。AI 数据中心不是纯软件问题，也不是纯芯片问题，而是跨学科耦合问题。

\begin{importantbox}{系统最优不等于局部最优之和}
在大规模训练中，某个组件单点最强可能导致系统整体退化。例如更激进的算力密度若触发供电波动、热限制和网络拥塞，最终会让 token throughput 下降。Jensen 的表述是：把每一层当作约束而不是前提。
\end{importantbox}

\subsection{NVLink 72 代表的工程边界}

访谈中多次提到 NVLink 72 和 rack-scale computing。重点不只是 GPU 数量，而是 ``整机可运行''：布线密度、交换拓扑、机架力学、热通道、容错路径、出厂测试流程都要重写。Jensen 特别强调，这种规模意味着超级计算机必须在供应链内完成组装和验证，而不是运到数据中心再拼。

\begin{knowledgebox}{从 DGX 到 rack 的演进线索}
对话里出现了 DGX1、Grace Blackwell、Vera Rubin、NVLink72 等关键词。它们共同指向一个趋势：产品形态从 ``板卡'' 走向 ``整机''，再走向 ``可复制的数据中心单元''。这也是 NVIDIA 从器件厂商向 ``AI infrastructure company'' 转型的技术证据。
\end{knowledgebox}

\begin{warningbox}{常见误解：把 AI 基建理解为 GPU 采购}
如果只看 GPU 数量，会低估网络、供电、散热、封装和测试对交付节奏的影响。实际项目里，最先拖慢上线速度的往往是机房改造、供电审批、集群验证和运维自动化，而不是芯片出货本身。
\end{warningbox}

\subsection{复杂系统中的设计原则}

Jensen 在中后段给出一句很关键的话：\textit{``be as complex as necessary, but as simple as possible.''} 这句话可以理解为两层约束：
\begin{itemize}
    \item 复杂性不能被浪漫化，任何复杂度都必须有性能或可靠性回报。
    \item 简化不能牺牲目标，要在必须复杂处接受复杂，在可抽象处强制抽象。
\end{itemize}

\subsection{本章小结}

``extreme co-design'' 的本质不是把更多专家拉到一个会议里，而是把算力、网络、能源和制造当作同一个优化问题。NVLink72 这种产品形态说明 NVIDIA 已经把竞争维度从 ``芯片参数'' 推进到 ``系统可交付性''。

\section{CUDA 的长期赌注：技术资产如何变成战略资产}

\subsection{把 CUDA 放到 GeForce 的代价}

访谈里最有价值的历史片段之一是 Jensen 回顾 ``putting CUDA on GeForce''。他明确说这是当年 ``could not afford to do'' 的决定，短期财务压力很大，但长期看是必要动作。原因很直接：没有安装基数，就不会有开发者生态；没有生态，平台优势不可持续。

\begin{importantbox}{Installed Base 是第一性战略变量}
Jensen 直接把 CUDA 护城河归结为 installed base。不是某一代算子库领先，不是某个 benchmark 领先，而是 ``开发者心智 + 软件积累 + 迭代速度'' 的复合变量。
\end{importantbox}

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.92\textwidth]{frame-002.jpg}
\caption{访谈中段：回顾 CUDA 与 GeForce 的关键历史决策\protect\footnotemark}
\end{figure}
\footnotetext{视频画面时间区间：00:45:10--00:45:28。画面对应 Jensen 讨论生态扩展和系统路线。}

\subsection{为什么 OpenCL 没有形成同等飞轮}

Jensen 的观点不是否认替代技术的可行性，而是强调生态构建的时间函数。即使接口层面存在替代，开发者工具链、调优经验、框架适配、部署惯性会形成高迁移成本。这让 ``技术上可替代'' 和 ``商业上可替代'' 之间出现巨大差距。

\begin{warningbox}{平台竞争中的错觉}
很多团队把 ``语法兼容'' 当成 ``生态兼容''。实际上，生态迁移的核心成本来自性能调优、故障处理和工程经验沉淀，这些内容很少体现在 API 对照表里。
\end{warningbox}

\subsection{CUDA 进入 AI 时代后的新要求}

访谈后半段提到 CUDA 版本持续迭代（如 13.x 代际），并强调其价值不只在 training，也在 inference、agent pipeline、多模型协作等新场景。平台若想继续领先，需要在 ``通用性'' 与 ``特化能力'' 之间保持张力：既能承载新工作负载，又不能失去性能密度。

\begin{knowledgebox}{从 ``会用 CUDA'' 到 ``会运营 CUDA''}
在企业侧，CUDA 的真正门槛正在转向系统运营能力：如何做多租户隔离、推理弹性扩容、异构集群调度、故障退化和成本治理。开发能力与平台运营能力正在融合。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

CUDA 的长期价值来自 ``先吃亏换规模'' 的战略路径。GeForce 承担了早期成本，installed base 形成后再反哺数据中心业务。这是一条典型的 ``生态先行，硬件兑现'' 路径。

\section{产品路线：Grace Blackwell、Vera Rubin 与 AI Factory}

\subsection{路线变化背后的需求信号}

Jensen 在访谈里提到，从 Grace Blackwell 到 Vera Rubin 的架构变化速度很快，原因是 workload 在变。训练之外，推理、检索、多智能体编排、企业数据接入都在改变系统瓶颈，平台必须跟着真实负载更新，而不是按固定节奏推代。

\begin{importantbox}{路线图不是时间表，而是反馈回路}
产品 roadmap 的质量，取决于能否把客户负载、前沿研究和供应链可行性实时反馈到架构决策。Jensen 用 ``listening to whispers'' 描述的就是这条反馈回路。
\end{importantbox}

\subsection{AI Factory 的单位变化}

他在后段强调，``unit of computing'' 已从单机、集群进一步变成 ``AI factory''。这意味着评估指标也要变化：不仅看训练速度，还要看 token 产能、单位能耗、运维自动化和交付周期。数据中心被当成 ``生产智能的工厂''，这是工业化视角，而不是单机视角。

\begin{knowledgebox}{AI Factory 的运营指标}
可操作的指标体系通常包括：tokens per joule、rack utilization、MTTR、job completion SLA、unit economics（每百万 token 成本）以及模型版本切换损耗。访谈虽然没有逐项展开，但 Jensen 的叙述明显指向这些运营维度。
\end{knowledgebox}

\subsection{本章小结}

NVIDIA 的产品路线已不再按 ``芯片代际'' 单轴推进，而是在 AI Factory 的多维目标下同步推进。新一代系统要回答的不是 ``快多少''，而是 ``在真实生产中稳定多快''。

\section{供应链与能源：AI 基础设施的真实约束}

\subsection{200 家合作方与系统制造}

Jensen 在对话中明确提到，Vera Rubin 相关系统涉及大约 200 家供应商。这个数字本身就是行业信号：AI 基建的竞争已经扩展为供应链协同能力。芯片、封装、内存、连接器、机柜、电源、测试设备、物流和现场部署都必须协同升级。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.92\textwidth]{frame-003.jpg}
\caption{访谈后段：供应链规模与系统制造复杂度的讨论\protect\footnotemark}
\end{figure}
\footnotetext{视频画面时间区间：01:21:30--01:21:48。画面对应 Jensen 谈 installed base 与系统竞争边界。}

\begin{importantbox}{供应链是产品定义的一部分}
当系统规模达到多吨级交付时，生产、测试、运输、安装路径都会反向塑造产品设计。工程团队必须在设计阶段就把制造和运维约束纳入，而不是事后补救。
\end{importantbox}

\subsection{能源与电网约束}

访谈里另一个高频词是 power。Jensen 既强调性能，也强调 energy efficiency，但同时指出总规模扩张会让能源问题成为主约束。他谈到电网在绝大多数时间并非峰值负载，意味着调度优化和基础设施升级存在空间，但需要行业协同和政策协同。

\begin{warningbox}{风险提示：算力扩张不等于线性收益}
若忽视电力、制冷和并网条件，算力投资可能出现 ``设备到位但产能未释放'' 的结构性浪费。企业在规划 AI 工厂时，应把电力可得性和运维能力作为前置约束，而不是后置假设。
\end{warningbox}

\subsection{50GW 与每周 GW 级制造语境}

Jensen 使用了 50GW 和每周 GW 级制造/测试的叙述来强调增长体量。即使这些数字在不同阶段会变化，核心结论不变：AI 基础设施已经进入重工业规模，管理手法必须向工业系统靠拢，包括可靠性工程、标准化测试和跨区域部署治理。

\subsection{本章小结}

这一章的核心是 ``产业化现实''：GPU 领先只是起点，真正的壁垒在系统制造、供应链协同和能源约束管理。AI 基建正在从 IT 工程问题转为跨行业工程问题。

\section{竞争格局：技术领先、生态领先与国家级议题}

\subsection{从公司竞争到生态竞争}

在 Lex 提问 ``竞争优势'' 时，Jensen 并没有把答案停留在产品参数，而是回到 installed base、开发者速度和系统交付能力。这说明他把竞争对象定义为 ``生态系统''。当竞争单位从公司上升到生态，策略重心就会从短期发布节奏转向长期网络效应。

\begin{knowledgebox}{三层竞争结构}
可以把当前格局理解为三层：
\begin{itemize}
    \item 第一层：芯片和系统性能（产品层）。
    \item 第二层：开发者与软件栈（平台层）。
    \item 第三层：供应链与产业协同（基础设施层）。
\end{itemize}
这三层里，后两层更决定长期份额。
\end{knowledgebox}

\subsection{技术领导力与国家安全话题}

访谈后段出现 ``technology leadership'' 与 ``national security'' 的讨论。这里的重点不是口号，而是事实：算力平台已成为关键基础设施，影响科研、工业、金融、国防和公共服务。平台企业因此同时承受商业责任与公共责任。

\begin{warningbox}{叙事风险：把技术竞争简化为零和博弈}
技术领导力确实涉及国家利益，但如果把问题简化为单维对抗，会忽略全球供应链相互依赖这一现实。更可行的路径通常是：在安全边界内保持合作，在合作边界内保持竞争。
\end{warningbox}

\subsection{本章小结}

NVIDIA 的竞争方式已经从 ``产品竞争'' 延展到 ``生态和基础设施竞争''。这也解释了为什么管理层在公开叙事中同时谈技术、产业和政策。

\section{领导力方法：组织如何匹配系统复杂度}

\subsection{60 直报与群体决策机制}

Jensen 透露他有大规模 direct reports，并且不做传统 one-on-one 作为主要沟通模式，而是通过多方同时在场的问题讨论驱动决策。这种机制和 ``extreme co-design'' 是配套的：复杂问题需要跨域同时反馈，串行传递会显著降低决策质量。

\begin{importantbox}{组织结构服务于产出结构}
Jensen 的方法论是：公司不是部门集合，而是 ``生产产品的机器''。如果产品本身是跨层耦合系统，组织结构也必须支持跨层协同，否则会在接口处丢失信息。
\end{importantbox}

\subsection{Listening to the whispers}

访谈中的 ``listening to the whispers'' 是另一条关键方法：在大信号出现前捕捉弱信号。弱信号来自客户 workload、研究社区、供应链反馈和工程异常。它们不会自动形成决策，需要领导层主动组织吸收机制。

\begin{knowledgebox}{弱信号到决策的转化链}
有效转化通常分三步：
\begin{itemize}
    \item 先把弱信号结构化（问题是否重复出现、是否跨客户出现）。
    \item 再做小范围验证（实验、灰度、仿真）。
    \item 最后把通过验证的信号写进路线图与资源配置。
\end{itemize}
这套机制能解释为什么路线图会快速迭代。
\end{knowledgebox}

\subsection{公开压力下的领导者自我约束}

Jensen 提到，公开环境下的错误会被放大，这反过来形成对决策者的约束。对工程组织而言，这种约束的价值在于减少 ``不可验证的自信''，推动团队回到可测量、可复盘的决策框架。

\begin{figure}[H]
\centering
\includegraphics[width=0.92\textwidth]{frame-004.jpg}
\caption{访谈尾段：从领导力延伸到组织执行与个人工作方式\protect\footnotemark}
\end{figure}
\footnotetext{视频画面时间区间：02:07:40--02:08:05。画面对应 Jensen 讨论 AI 使用方式与组织执行。}

\subsection{本章小结}

领导力在这场对话里的定义很务实：把复杂问题拆成可协同、可复盘、可持续迭代的组织机制。Jensen 的方法不是神秘个人天赋，而是一套可观察的组织工程实践。

\section{AI 对个人与产业的影响：从工具到智能基础设施}

\subsection{个人层：降低学习摩擦}

Jensen 多次提到 AI 对个人生产力的影响，核心观点是降低 ``成为初学者'' 的成本。过去很多工具门槛高，今天通过 AI assistant，用户可以更快进入有效操作状态。这一变化在 coding、分析、内容生产和知识管理中尤其明显。

\begin{importantbox}{AI 的第一波价值：把专家流程平民化}
短期内最稳定的收益不是 ``完全自动化''，而是 ``半自动化 + 人类监督''。这类模式可快速提升大量知识工作者的基线效率，并推动组织流程重构。
\end{importantbox}

\subsection{产业层：机器人、自动驾驶与数字孪生}

访谈提到 humanoid robot、autonomous systems 等话题，隐含一个判断：未来 AI 竞争会从云端模型扩展到物理世界执行。模型、仿真、控制系统和实时计算平台将更紧密耦合，软件与硬件边界继续模糊。

\begin{warningbox}{从 demo 到规模化部署的鸿沟}
机器人和自动驾驶最难的部分不是 ``能跑起来''，而是 ``可预测地长期运行''。落地阶段会遇到安全冗余、法规约束、长尾场景和运维成本，远比实验室演示复杂。
\end{warningbox}

\subsection{本章小结}

这期对话的落点并不悲观也不盲目乐观。Jensen 的立场是：AI 价值已经确定，但兑现路径依赖工程纪律、产业协同和长期投入。

\section{关键问答拆解：从访谈语句到工程判断}

\subsection{关于规模上限：为什么他认为 ``3 trillion possible''}

Lex 在访谈里直接问到规模上限问题，Jensen 的回答并非情绪化乐观，而是回到供给模型。他的逻辑是：NVIDIA 的产出并不是由单一工厂承担，而是由广泛供应链共同承压，因此理论扩张边界不只由一家公司决定。这个回答的重点不在具体市值数字，而在 ``能力边界由系统决定''。

如果把这一逻辑映射到企业 AI 平台建设，结论同样成立。单团队很难独立完成从模型训练到业务上线的全链路，最终要靠数据团队、平台团队、业务团队、合规团队和基础设施团队共同构成 ``组织供应链''。组织协同效率往往比单点技术指标更决定上限。

\begin{knowledgebox}{把资本市场问题翻译成工程问题}
Jensen 的回答可以翻译成三个工程问题：
\begin{itemize}
    \item 你的系统是否具备持续复制能力，而非一次性交付能力？
    \item 你的关键依赖是否分散，还是集中在单点瓶颈上？
    \item 你的交付节奏是否可预测，能否被客户和合作方纳入计划？
\end{itemize}
这三个问题在企业内部同样适用。
\end{knowledgebox}

\subsection{关于 ``AI 会不会替代人''：他给出的工作定义}

Jensen 在对话里的表达非常工程化。他没有把 AI 叙述成神秘主体，而是把它定义为放大器：让普通人更快完成过去只有专家能稳定完成的任务。这个观点和前文 ``降低初学者摩擦'' 一致，也与 NVIDIA 的产品定位一致，即提供一套让智能可生产、可部署、可维护的基础设施。

\textit{``AI should help you become better at your work, not just replace your work.''} 这类立场意味着组织治理重点应放在 ``人机协作边界''：哪些任务必须由人负责最终判断，哪些步骤可由模型自动化，哪些环节需要审计日志和可追溯性。

\begin{warningbox}{落地风险：只谈替代率，不谈责任链}
很多 AI 项目失败并非模型能力不足，而是责任分配不清。若没有明确的人机交接点，异常情况会出现 ``模型不背责、人也不背责'' 的真空区。Jensen 的叙事提醒我们，生产级 AI 必须同时设计能力边界和责任边界。
\end{warningbox}

\subsection{关于执行风格：速度来自哪里}

访谈中的执行风格可概括为 ``高频同步 + 跨域并发 + 快速校正''。这套模式看起来成本高，但在系统复杂度高、外部变化快时，反而能降低整体沟通成本。因为串行汇报会不断丢失上下文，而并发讨论能在一次会议中完成多域校验。

Jensen 的表述里有一个很强的执行信号：当问题足够复杂，管理者的任务不只是做决策，还要构建 ``问题被看见'' 的机制。问题不可见，再好的专家也无法及时介入；问题可见且可共享，组织才可能利用集体智力。

\subsection{本章小结}

这一章把访谈中的高频句子翻译成了工程判断：规模上限取决于系统协同，人机协作需要责任链设计，执行速度来自并发校验机制。这三点共同构成了 NVIDIA 叙事背后的可操作方法。

\section{面向工程团队的 90 天落地清单}

\subsection{架构层：先定义系统目标，再选模型与芯片}

很多团队会从 ``先选模型'' 开始，但 Jensen 式方法更接近 ``先定义系统目标''：你的业务是训练密集、推理密集还是检索密集？延迟优先还是吞吐优先？预算约束是 CapEx 还是 OpEx？这些问题决定了架构路线，也决定了是否需要私有化部署、混合云或托管方案。

一个务实的做法是先建立三张表：工作负载画像表、瓶颈定位表、目标指标表。然后再把模型、算力、存储、网络、调度和安全控制逐项映射进去。这样做的好处是避免 ``技术先行、目标滞后''，减少后期重构成本。

\begin{importantbox}{90 天内可执行的架构里程碑}
\begin{itemize}
    \item 第 0-30 天：完成 workload 分类与基线测量（吞吐、延迟、成本、失败率）。
    \item 第 31-60 天：搭建最小可运营集群，覆盖监控、告警、审计和回滚。
    \item 第 61-90 天：完成至少一个核心业务链路的端到端自动化上线。
\end{itemize}
这一节奏比 ``先追最强模型'' 更能保证交付确定性。
\end{importantbox}

\subsection{运营层：把能耗、稳定性和成本并列管理}

访谈里反复出现 power 与 supply chain，这给企业团队的启示是：运营指标不能只看模型质量。生产级系统至少要同时管理三类指标：
\begin{itemize}
    \item 质量指标：任务成功率、人工复核通过率、错误类型分布。
    \item 效率指标：tokens per second、P95 延迟、资源利用率。
    \item 经济指标：单位任务成本、峰谷负载成本、故障导致的机会成本。
\end{itemize}

当这三类指标发生冲突时，需要明确优先级策略。例如在关键交易时段优先稳定性，在离峰时段优先成本优化。这类策略本质上就是 ``AI factory 的生产调度''。

\begin{knowledgebox}{运维自动化的最小闭环}
建议把以下能力在一个季度内闭环：
\begin{itemize}
    \item 自动扩缩容与容量预测。
    \item 模型版本管理与灰度发布。
    \item 故障自动降级与人工接管机制。
    \item 成本仪表盘与周度复盘机制。
\end{itemize}
完成闭环后，团队才能从 ``能跑'' 进入 ``可持续运营''。
\end{knowledgebox}

\subsection{组织层：让跨职能团队共享同一套事实}

Jensen 的实践提示组织设计要服务系统复杂度。对于企业团队，最现实的落地方式是建立跨职能评审节奏：平台、算法、数据、业务、合规、SRE 每周共享同一份事实面板。事实一致，争论才有价值；事实不一致，决策只会漂移。

此外，团队需要显式区分 ``可快速试错'' 与 ``不可试错'' 的边界。前者可以通过实验加速学习，后者必须通过流程约束控制风险。把这两类问题混在一起，会同时损失速度与安全。

\begin{warningbox}{组织反模式：把 AI 项目当作单团队项目}
一旦项目跨入生产，AI 就不再是算法团队单独可以完成的工作。若仍以单团队交付为默认，会在安全、成本、可用性和业务对齐上反复返工。正确做法是从第一天就按跨职能系统工程来组织。
\end{warningbox}

\subsection{本章小结}

如果把这期访谈转成执行动作，结论是：先做系统目标定义，再做架构与运营闭环，最后把组织机制匹配到系统复杂度。90 天内做到这三步，团队通常就能从 ``试验项目'' 进入 ``可复制产线''。

\section{总结与延伸}

\subsection{核心结论总表}

\begin{table}[H]
\centering
\caption{访谈核心观点与可执行启示}
\begin{tabular}{p{0.22\textwidth} p{0.34\textwidth} p{0.34\textwidth}}
\toprule
主题 & Jensen 的关键观点 & 对工程团队的启示 \\
\midrule
系统边界 & 竞争从 chip scale 走向 rack scale 与 AI factory & KPI 要从单机性能升级为系统吞吐、稳定性和交付效率 \\
\addlinespace
生态护城河 & CUDA 的 installed base 是首要优势 & 平台团队应优先建设工具链、文档、社区和迁移路径 \\
\addlinespace
产品演进 & Grace Blackwell 到 Vera Rubin 反映 workload 驱动迭代 & 路线图需要绑定真实负载数据，而非只按发布节奏推进 \\
\addlinespace
供应链能力 & 200 家合作方与工业化制造决定交付上限 & 架构设计需前置考虑制造、测试、运输和运维约束 \\
\addlinespace
能源约束 & AI 扩张受 power grid 和能耗效率约束 & 规划阶段把电力与散热当成一等公民，建立能耗治理机制 \\
\addlinespace
领导力机制 & 组织结构应匹配跨层协同复杂度 & 采用跨域问题评审与快速复盘，减少串行信息损耗 \\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}

\begin{importantbox}{一句话总结}
这场访谈最重要的启示是：AI 时代的长期优势不在某一代芯片，而在 ``系统工程能力 + 生态飞轮 + 产业协同'' 的复合体。任何只优化单点的策略，都会在规模化阶段暴露上限。
\end{importantbox}

\subsection{可延伸阅读}

\begin{itemize}
    \item Lex Fridman Podcast \#494（原视频）：\url{https://www.youtube.com/watch?v=vif8NQcjVf0}
    \item NVIDIA Data Center / NVLink 资料：\url{https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvlink/}
    \item CUDA Documentation：\url{https://docs.nvidia.com/cuda/}
    \item NVIDIA Grace Blackwell 平台介绍：\url{https://www.nvidia.com/en-us/data-center/grace-blackwell-superchip/}
\end{itemize}

%% --- 正文内容结束 --- %%

\end{document}
