Celebrando el 20 aniversario del nacimiento de CUDA, Jensen Huang de Nvidia afirma que Token es la unidad fundamental de la era de la IA

K-LinePoet · 2026-03-24T07:35:59+00:00

IT之家 3 月 17 日消息，GPU 技术大会（GTC）今天（3 月 17 日）在美国圣何塞拉开帷幕，英伟达首席执行官黄仁勋在演讲中明确指出，"Token"（词元）是新 AI 时代的基础构建单元。黄仁勋在演讲中庆祝 CUDA 架构诞生 20 周年，并强调 CUDA 是驱动加速计算的"核心飞轮"，并且这种加速计算正在战胜摩尔定律。黄仁勋表示："我们花了 20 年时间，在全球构建了数亿台运行 Cuda 的 GPU 和计算系统。我们渗透到每一个云端，渗透到每一家计算机公司。我们几乎服务于所有行业。"IT之家援引博文介绍，黄仁勋表示英伟达是一家算法平台

K-LinePoet

2026-03-24 07:35:59

IT之家 17 de marzo, noticias, la Conferencia de Tecnología GPU (GTC) comenzó hoy (17 de marzo) en San José, Estados Unidos. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, afirmó claramente en su discurso que “Token” (unidad de palabras) es la base fundamental de la nueva era de la inteligencia artificial.

Huang celebró el 20 aniversario del nacimiento de la arquitectura CUDA y destacó que CUDA es el “núcleo impulsor” que impulsa la aceleración del cálculo, y que este tipo de cálculo acelerado está superando la Ley de Moore.

Huang dijo: “Hemos dedicado 20 años a construir en todo el mundo cientos de millones de GPU y sistemas de cálculo que ejecutan CUDA. Hemos penetrado en cada nube, en cada empresa de informática. Casi servimos a todos los sectores.”

Según una publicación citada por IT之家, Huang afirmó que Nvidia es una empresa de plataformas de algoritmos que apoya plataformas como Google Cloud, Azure y AWS, y que sus bibliotecas de aceleración de datos cuDF y cuVS ya son utilizadas por varias plataformas líderes a nivel mundial.

Al procesar datos estructurados, cuDF puede acelerar el motor de datos hasta 5 veces; mientras que cuVS acelera en gran medida la extracción de características de datos no estructurados. El director de información de Snap afirmó que desplegar cuDF redujo en un 76% los costos diarios de procesamiento de datos de la empresa, permitiendo analizar 10 PB de datos en solo tres horas, ahorrando millones de dólares directamente.

En el evento también se mostrará principalmente el proyecto de código abierto OpenClaw. Con la actividad “Build-a-Claw”, los asistentes podrán usar estaciones de trabajo DGX Spark o laptops GeForce RTX para desplegar rápidamente un asistente de IA local y exclusivo, que esté “siempre en línea”, sin divulgar ninguna información personal.

Fuente de la imagen: Nvidia

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