政府高層該怎麼更妥善地準備其運算基礎設施，以面對人工智慧迎來的挑戰和契機。
今天我很幸運能夠來到華盛頓，跟三十多間公司的領導人（其中包括我們許多關係密切的合作夥伴）及政府官員討論美國該如何繼續在研發與採用人工智慧方面，持續領引全球。我想感謝白宮科學與科技政策辦公室籌辦這場重要會議。
人工智慧將會是世上最重要的運算工具，它適用於包括運輸、能源及醫療保健在內的各行各業。但是人工智慧對於運算有著極為龐大的需求，得處理數以億計的資料點才能發掘其中不為人知的奧秘。因此，我們必須討論該怎麼改善美國的運算基礎設施，以支持人工智慧的發展，並且維持在這個領域的領導地位。
我希望在會議中重申幾個月前與眾議院資訊科技小組委員會分享的一些主題，像是我們需要增加研究經費、讓大學研究人員能使用 GPU 運算叢集、開放資料集存取權限，還有培訓更多人工智慧開發人員和資料科學家。
聯邦政府必須大幅提升對基礎研究的支持來加強大學研究，是無可取代的事。資金推動研究，而研究推動從新創公司到跨國公司的創新活動。
政府在提供支持研究的基礎設施方面也發揮著作用。大學院校需要獲得大規模先進的 GPU 加速運算系統來進行尖端研究，但大多數學校缺乏採購和運行的專業知識。官方應該協助學術界取得未來的運算系統，以支持高效能運算及人工智慧的工作量。
資料是人工智慧的命脈。開發與研究團隊需要取得優質的資料。聯邦機構應該公開可取得的資料，包括匿名的醫療保健、天氣、衛星和工業資料。
進行模擬以打造安全的自動駕駛車
安全是自動駕駛車的根本，也是我們的最崇高的重點。我們需要確保安全和上市時間，美國方能在這方面居領導地位。開發一輛安全的自動駕駛車需要有數十億英里的行駛距離，這是一件極為嚴苛的挑戰。電腦模擬是測試和驗證將人工智慧用於自動駕駛車的理想方法，讓我們能在各種道路和天氣條件下加速開發並提高安全性。
搭配人工智慧共同進行模擬，將大幅增升自動駕駛技術，以達到最高的安全性。模擬應是自動駕駛系統虛擬「駕駛員測試」的一部分，將有助於減少美國每年3.7萬人死亡的可怕數字。
通常各州對交通基礎設施有著各種規定，聯邦政府應對美國五十個州提出建議，以建立統一的自動駕駛車指導方針與智慧基礎設施，包括路燈、感應器及施工區。
政府應與業界合作，培養更多的開發人員和資料科學家。學界無法獨自做到這一點。NVIDIA 每年都會培訓上萬名開發人員和資料科學家，並與 Coursera 及 Udacity 等頂尖教育機構合作。
在我最近向國會提出的證詞裡，表示人工智慧代表了我們這一代在科技與經濟方面最大的轉變。它帶來龐大的風險，為美國的各企業帶來數兆美元的商機，還有機會創造出挽救人類生命的突破性發展。我期待繼續與在華盛頓及全美各地的夥伴們攜手合作，強化我們的領導地位、孕育創新並推動各項進展，帶領我們走向更美好的未來。