英伟达CEO对于AMD图形部门主管跳槽英特尔表示损失巨大
英伟达CEO对于AMD图形部门主管跳槽英特尔表示损失巨大，英伟达今日发布了 2018 财年第三财季财报，随后召开了分析师电话会议，公司首席执行官黄仁勋（Jen-Hsun Huang）、首席财务官兼执行副总裁科莱特-克雷斯（Colette Kress）出席了电话会议，介绍了公司第三财季的经营和财务状况，并现场回答了分析师提问。
以下是电话会议问答部分摘要：
高盛分析师播俊也（Toshiya Hari）：3 个月前，你说 7 月这个季度是数据中心业务的过渡季节。很明显，你们进入 10 月这个季度时的情况很好。能否谈谈数据中心业务未来几个季度的发展前景？尤其是在推理方面。请分享一下客户的反馈以及你对下一年的展望。
黄仁勋：正如你所知，我们在上个季度开始大力推广 Volta 显卡。我们在前一个季度就开始提升其产量。从那时起，从亚马逊、微软、谷歌到百度、阿里巴巴和腾讯，甚至最近的甲骨文公司，都宣布了对 Volta 的支持，我们将为他们的内部使用深度学习和外部公共云服务提供 Volta。我们还宣布，世界上所有主要的服务器电脑制造商现在都支持 Volta，我们正在将这款产品推向市场。惠普、戴尔、IBM、思科和中国的华为、浪潮、联想都宣布他们将围绕着 Volta GPU 的服务器家族建立服务。
因此我认为，这个上升期只是为全球各地的数据中心和云服务供应商建立我们公司的 GPU 加速服务提供支持的第一步。这些 GPU 服务器的设备已经扩展到许多市场。我讲过 Tesla GPU 最主要的目标市场，我经常提到其中的 5 个细分市场。
第一个是高性能计算，市场价值 110 亿美元左右。它是 IT 行业中增长较快的部分之一，因为越来越多的人正在使用高性能计算来开发产品，或者寻找见解或预测市场，或者做其他的工作。如今，我们在世界 500 强超级计算机中所占份额为 15%。我反复说过，我完全相信这一点，而且我认为这正在变得越来越真实，未来的每一台超级计算机都将以某种方式加速。这对我们来说是一个相当重要的增长机会。
第二个是深度学习训练，它与高性能计算非常相似。你需要在非常大的范围里进行计算。你正在执行数万亿次的迭加运算，模型变得越来越大。每一年，我们训练的数据量都在增加。不同计算平台之间的差异可能意味着建立一个 2000 万美元的数据中心或高性能计算服务器，而训练成本将高达 2 亿美元。所以，我们省下来的钱和我们提供的性能和价值是不可思议的。
第三个部分你刚刚提到了，跟推理有关。当你完成网络开发工作的时候，你必须把它放到超大型数据中心中以支持消费者每天在互联网上进行的数十亿次查询。对我们来说，这是一个全新的市场。世界上 100% 的推理都是在 CPU 上完成的。我们最近宣布，利用 TensorRT 3 推理加速平台以及与之配套的 Tensor Core GPU 指令集架构，我们可以将网络速度提高 100 倍。
现在你应该这样来看待它，设想一下你需要完成的工作量，如果你使用我们的平台就能以 100 倍的速度完成这些工作量，你能节省多少？
看待它的另一种方式是，因为网络规模越来越大，也变得越来越复杂，我们知道，地球上的每一个网络都将运行在一个架构上，因为他们现在接受了我们架构的培训。不管是 CNN 还是 RNN，GNN 或者自动编码器或是所有这些网络的变种，不管你需要支持的精度是多少，也不管网络的规模有多大，我们都能支持。因此，你可以扩展你的超大规模数据中心来支持更多的流量，或者极大地降低成本，或者同时实现这两个目标。
我们数据中心的第四个部分是提供所有这些能力。我刚才提到，无论是高性能计算、培训还是将它反过来，让它能够在公共云上使用。现在有成千上万的创业公司因为人工智能而创立。每个人都意识到这种新计算模型的重要性。由于这个新工具，这种新功能，过去那些无法解决的问题现在都可以解决了。因此，你可以看到从西方到东方，到处都冒出来大量初创公司。
这些公司不愿意使用它们稀缺的财务资源去建立高性能计算中心，或者他们没有能力像这些互联网公司一样建立高性能平台。因为对于这些云服务供应商来说，云平台只是一个奇妙的资源。所以它是按小时出租的。与此同时，我们开发出这样的产品，我提到所有的服务供应商已经把它推向了市场。我们在云中创建了一个注册表，将这些非常复杂的软件堆栈装箱。每一个软框架都有不同版本的 GPU 和不同的加速层和不同的优化技术来支持，我们已经把所有这些都包含在每一个版本和市场上的每一种框架中。
我们把它放在云注册版中，称之为 GPU 云。所以你要做的就是把它下载到云服务供应商那里，我们已经获得了 Tesla 4 认证。只要点击一下，你就能深入学习。最后，这是云服务供应商。如果你估计这些人工智能初创公司已经获得了数百亿美元的投资。不管它们是自己建立的还是在云里租的，有很大一部分投资基金最终都将转向高性能计算。所以，我认为这对我们来说是一个数十亿美元的机会。
最后，这可能是垂直行业中最大的机会。无论是正在开发他们的超级计算机，为自动驾驶汽车做准备的汽车公司还是正在利用人工智能进行更准确的分析诊断的医疗保健公司，又或者是进行生产线检测的制造商、机器人公司、大型物流公司，都是如此。但是考虑这个问题的方式是，所有的这些规划，所有的这些公司都在通过这个庞大的交付系统网络为产品交付做规划，这是实际上最大的平台，不管是 Uber、DD、Lyft、亚马逊还是登喜路、UPS 或联邦快递，他们都面临着高性能计算问题，现在这些问题也出现在深度学习领域了。
这些对我们来说都是非常激动人心的机会，最后一个就是垂直产业。我的意思是，所有这些部分现在都开始寻找位置，因为我们已经把 GPU 放到了云中，我们所有的 OEM 合作伙伴都在努力将这些平台推向市场。我们现在有能力解决高性能计算和深度学习训练以及利用一个共有平台进行推理。所以我认为，我们一直在为数据中心加速计算感到兴奋，我认为这只是一个开始。
伯恩斯坦研究分析师斯塔希-拉斯贡（Stacy Rasgon）：我有一个关于你们的游戏业务在第四财季的季节性的问题。这部分业务第四财季的营收通常会增加一点，请谈谈推动游戏业务第四财季营收同比和环比增长的季节性因素是什么，另一个问题与此可能相关，Volta 第四财季出货量是否会超过第三财季？
黄仁勋：我先回答你的后一个问题。我认为我们提供的业绩指导令我们很满意。如果单论 Volta 的话，我只能说它的出货量才刚刚开始增长，随着市场机会的增加，以后还会继续增长。因此，我所希望的是我们可以继续增长。现在有证据证明，我们所服务的市场，即提供 Volta 的市场都是非常大的市场。因此，我们有理由对 Volta 未来的增长前景充满希望。云服务供应商们要么在宣布他们已经开始提供 Volta 了，要么宣布他们即将这么做。他们忙着让 Volta 通过云，因为客户们都在吵着要购买它。我们已经启动了 OEM 合作计划，很多 OEM 合作伙伴正在取样测试，有些则在忙着加速将 Volta 推向市场。我认为，基本需求已经建立起来。
加速计算的迫切需求是客观存在的，因为摩尔定律已经不再扩展了。市场有需求，将 Volta 推向市场的各项准备工作已经就绪。至于游戏业务，到底什么推动了游戏业务增长？请记住，我们的游戏业务每款产品都将卖给数百万人。推动游戏业务增长的因素很多，正如你所知道的，电子竞技的活力之强令人难以置信，电子竞技之所以如此独特是因为人们想要赢得比赛并且拥有更好的设备。他们预期的延迟非常低，性能的提升让延迟下降了，他们希望能够尽可能快地作出反应。人们想要赢，他们想要确保他们使用的设备不会成为让他们无法赢得比赛的原因。
推动增长的第二个因素是内容和内容的质量。你去看看《使命召唤》、《命运2》或者《PUB G》，这些内容看起来非常神奇。AAA 级的内容看起来都很神奇。电子游戏的真正独特之处在于，为了享受内容和内容的保真度，产品品质达到了最高，你需要最好的设备。它跟流媒体视频很不一样，它跟观看流媒体电影很不一样，这就是它的本质。但对电子游戏来说，情况当然不是这样。当 AAA 内容在今年晚些时候出现时，它有助于推动平台普及。最后，社会越来越成为游戏增长动力的重要组成部分。人们开始意识到这些游戏有多漂亮。
我对第四财季很乐观，看起来这会是一个业绩很不错的财季。
Evercore 分析师缪斯（CJ Muse）：在短期内，你谈到了 Volta 的健康需求。你是否看到了供应方面有何限制？比如晶片、高带宽内存等等。从长期来说，你已经说过 CUDA 对你们来说是一个可持续的竞争优势。既然我们已经进入了高性能计算和超大型训练之外的领域，进一步深入到推理领域和 GPU 作为一种服务的形式存在的领域，而且你们还举办了 GTC 大会。我很好奇，你能否谈谈你如何看待这个优势，它在过去一年里是如何演变的，如何看待作为人工智能标准的 CUDA？
黄仁勋：我们建立的一切都很复杂。Volta 是人类有史以来制造出来的最大的处理器，它有 210 亿个晶体管，3D 包装，拥有地球上最快的记忆体，所有这些加起来只有几百瓦的功率，这基本上是世界上已知的最节能的计算方式。一个 Volta 取代了数百个 CPU，所以它的节能的，它节省了大量的成本，而且它很快就做到了这一点，这也是为什么 GPU 加速计算如此受欢迎的原因之一。关于我们架构的前景，正如你所知道的，我们是单一架构公司。这一点非常重要，因为在这个架构之上存在着如此多的软件和如此多的工具。
在推理方面，在培训方面，我们有一整套软件和优化编译器和数字库，它们都针对一个名为 CUDA 的架构进行了彻底优化。在推理方面，优化编译器需要从所有这些框架中提取大型计算图表，这些计算图表变得越来越大，不同类型网络的数字精确程度也是不同的，不同类型的应用的数字精确程度也是不同的。自动驾驶汽车的数字精确程度要求很高，检测过马路的人数，计算一些东西而不是试图去追踪，这关系到人命。在各种不同的天气情况下进行检测又是一个很不一样的问题。
因此，数字即网络类型一直在变化，它们一直在变大。对于不同的应用，数字精度是不同的。我们有不同的计算，它们的计算性能水平和能效水平都不同，这些推理编译器可能是世界上最复杂的软件之一。因此我们有一个单一的架构来优化，无论是高性能计算的数值、分子动力学，计算化学，生物学还是天体物理学，所有的推理训练方法都能给我们带来巨大的影响。这就是为什么英伟达会成为一家 11000 人的公司的原因。
我们可以说在 10 倍的规模上运营。原因是我们有一个单一的架构，这样做的好处会随着时间的推移而显露出来，而不是通过更多架构体现出来。架构数量增加，你的软件组织就会被分成各种不同规格的小块。所以这对我们来说是一个巨大的优势。这对整个行业来说也是一个巨大的优势。
所以那些支持 CUDA 架构的人知道下一代架构会得到一个好处，然后继续前进，技术进步会给他们提供好处和回报。坦率地说，我认为这种好处会呈指数形态增长。我对此很兴奋。
美洲银行分析师维威克-阿尔雅（Vivek Arya）：在过去的几个月里，我们看到很多来自英特尔的公告，包括 Xylinx 和描述进入 AI 市场的其他方法的其他产品。我的问题是，到底是该使用 GPU 还是 SPGA，又或者是 ASIC？客户如何做出决定？能够长期保持的竞争优势是什么？他们在考虑问题推理部分的解决方案时，你们在测试市场的地位会对他们的决定构成影响吗？
黄仁勋：首先，我们有一个单一的架构，人们知道我们对 GPU、对 CUDA，对所有运行在我们的 GPU 之上的软件的承诺，对 500 款应用中的每一款应用的承诺，对每一种数字解算器、每一款 CUDA 编译器、每一个单一计算平台上的每一款单一操作系统中的每一款工具链的承诺，我们完全致力于这些承诺。我们将在有生之年支持该软件。他们对 CUDA 投资的好处还在继续增加。你不知道有多少人给我发来他们升级 GPU 时的感受，不费吹灰之力，计算速度就成倍加快，这对客户来说是不可思议的价值。我们坚定不移地专注于这一架构，这个事实让每个人都相信我们，他们知道只要我们还活着，我们就会支持它，这就是单一架构策略的好处。
如果你有4、5 个不同的架构来支持你的客户，你要求他们选择他们最喜欢的架构，你实际上就是在告诉他们，你也不确定哪一个架构是最好的。我们都知道，没有人能够永远支持 5 种架构，因此有些东西必须舍弃，如果客户选择错了，那将是非常不幸的。如果有 5 种架构，随着时间的推移，肯定会有 4 种是错误的。所以，我认为我们的优势在于我们特别专注。至于 FPGA，我认为 FPGA 有其自己的生存空间，我们英伟达用 FPGA 来制作原型产品，但是 FPGA 是一种芯片设计，它可以是一种芯片，柔性基质很容易用于芯片，这是它的优势。
我们的优势在于我们有一个编程环境。编写软件要比设计芯片容易得多。如果它在我们所关注的领域里，例如我们不关注网络包的处理而非常专注于深度学习，我们非常关注高性能和并行数字分析，如果我们专注于这些领域，我们的平台就是不可战胜的。你应该这样考虑问题，我希望我说的这些能为你提供一些帮助。
花旗分析师阿提夫-马利克（Atif Malik）：克雷斯，你在上次财报电话会议上提到，加密产品在 OEM 一栏的收入是 1.5 亿美元，这部分业务在 10 月这个季度的收入会是多少？下一个季度的收入呢？长远来看，为什么加密产品不会影响到未来的游戏需求？
克雷斯：在我们的财报中，在 OEM 一栏里，具体的加密产品相当于 7000 万美元的收入，对应上个季度的 1.5 亿美元收入。
黄仁勋：从更长远的角度来看，加密产品对我们来说规模很小，但不是零。我相信加密产品业务还将存在一段时间，就像现在这样。以后会有新的加密货币出现，现有的加密货币会升值。挖掘新加密货币的需求会继续出现。因此，我认为，在一段时间内，我们将会看到加密产品业务会是一项规模比较小的业务，但不会是零。当你在我们公司背景下考虑加密货币的时候，要记住我们是世界上最大的 GPU 计算公司。
我们的 GPU 业务规模非常大，我们有多个部分业务。有数据中心，我已经讲过数据中心里的 5 个组成部分。其他领域也有很多部分组成，不管是渲染或计算设计或广播，在工作站里，在笔记本电脑里，或是在数据中心里，架构是完全不同的。当然，你知道我们有高性能计算，自动化机器，自动驾驶汽车和机器人等业务。
当然我们也有游戏业务，这些彼此不同的部分规模都很大，而且都在增长。所以我的感觉是，尽管加密产品业务还会存在一段时间，但它只会停留在不是零的小规模状态。
摩根士丹利分析师乔伊-摩尔（Joe Moore）：你刚才提到加密市场已经转向传统游戏。这是什么因素驱动的？是否缺乏专用的加密货币产品？或者只是一种偏好驱动着市场转向面向游戏的加密货币解决方案？
黄仁勋：当一种加密货币的市场变得非常大的时候，它就会诱使一些人为它建立一个定制的 ASIC。当然，比特币就是一个很好的例子。比特币在其专用芯片的设计上非常容易。但接下来会发生的是一些不同玩家开始垄断市场。结果，它使所有人都摆脱了采矿市场，并且鼓励新货币的发展。而促使人们去挖掘新的货币的唯一办法就是你得付出一点努力，你想让很多人去尝试挖掘它。
因此，这个平台对它而言是完美的，最理想的数字平台，新的数字货币变成了 CUDA GPU。原因是因为现在市场上有数以亿计的英伟达 GPU。如果你想创造一种新的加密货币算法，那么优化你的 GPU 是相当理想的。但这很难做到。因此，你需要大量的计算才能做到这一点。然而，市场上已经有足够多的 GPU，这是一个开放的平台，人们进入这个市场并开始挖掘的门槛非常低。
这就是数字货币的周期，这就是为什么我说数字货币加密使用 GPU，在一段时间内，加密货币使用 GPU 的业务会非常小，但不会是零。它现在很小，因为当它变大的时候，有人就能建立定制 ASIC。但是如果有人建立了定制 ASIC，就会有新的加密货币出现。这是一个往复循环的周期。
B. Riley 分析师克莱格-艾莉丝（Craig Ellis）：数据中心业务的年化收入达到了 20 亿美元，这是一个巨大的里程碑。回顾过去 5 年，我没有看到跟你们现在与服务器合作伙伴、贴牌合作伙伴和正在部署它的超大型合作伙伴之间的合作一样的任何先例。所以我的问题是，相对于过去两年里每年的翻倍增长，合作伙伴的扩张对数据中心的增长意味着什么？游戏平台上刚刚宣布的两款新产品 1070 Ti 和收藏版 Titan Xp 对游戏平台意味着什么？
黄仁勋：我们从未创造过一款得到行业广泛支持并且连续九个季度保持增长的产品。它同比增长了一倍，并且合作的规模也相当大。我们以前从未创造过这样的产品。我认为原因有几层。第一个事实是，CPU 的规模扩展已经结束了。这就是物理定律。摩尔定律的终结仅仅是物理定律。然而，软件开发世界以及计算机协助解决问题的世界的发展速度比以往任何时候都要快。
没有人见过像亚马逊这样的大规模的规划问题。没有人见过像 DD 这样的大规模的规划问题。每周有数百万辆出租车，它们接单的数量是非常惊人的。因此没有人见过这样大规模的问题，因此高性能计算和使用 GPU 的加速计算已经被确认是未来的发展方向。所以我认为这是重要级别最高的参数。
其次是人工智能以及它的出现和为了解决我们过去认为无法解决的问题而开发出来的各种应用。现在我们能够解决过去无法解决的问题了。我的意思是，这发生在我们所知道的每一个行业，无论是互联网服务供应商，医疗保健，制造，运输，物流，还是金融服务业，人工智能都是一个很好的工具。深度学习也是一个很好的工具，它可以帮助解决一些全世界以前都无法解决的问题。
我认为，我们致力于高性能计算这个奇异的架构，我们在深度学习方面领先于行业 7 年的时间，我们早就认识到这种新的计算方法的重要性，它天生就非常适合我们拥有的技能，这种方法的效果是不可思议的，我想我们已经为我们的架构创造了完美的条件。
所以我认为，这绝对是我们公司历史上最成功的产品线。
雷蒙德-詹姆斯分析师克里斯-卡索（Chris Caso）：我有一个关于汽车市场和前景的问题。随着其他部门的快速增长，现在汽车的收入比例正在下降。当然，设计的吸引力似乎非常积极。当汽车收入增长的时候，它在总收入中所占的比例会回到以前的水平吗？会更迅速地增长吗？如果这些设计胜出，这种情况会在接下来的一年里发生吗？或者说我们还要再等几年？
黄仁勋：正如你所知道的，我们真的减少了对信息娱乐的重视，虽然它仍是我们收入的主要来源。我们可能会指派数百名工程师去开发信息娱乐产品，包括我们正在开发的处理器，另外还派了 2000 到 3000 名工程师去开发自动化设备和人工智能平台。我相信，所有移动的东西总有一天会变成自动的，它可以是公共汽车、卡车、通勤车、小汽车，也可能是一种运载工具，在仓库里搬运货物的小机器人，它可以给你送披萨。我们觉得这是一个非常巨大的挑战，而且是一个巨大的计算问题，我们决定专注于解决这个问题。
在接下来的几年里，如果你看看我们今天的 DRIVE PX 平台，你就会发现有 200 多家公司正在开发它，125 家初创公司正在开发它，这些公司包括地图公司、OEM 公司、通勤车公司、汽车公司、卡车公司、出租车公司等等。上个季度，我们宣布拓展 DRIVE PX 平台，将 DRIVE PX Pegasus 包括进来，后者是目前世界上第一款自动等级的自动驾驶平台。所以我认为我们的位置非常好，我们所做的投资已经被证明是最好的投资之一。因此，我认为在收入方面，我的预期是在未来的一年里，我们将享受到超级计算机带来的收入，客户们将不得不购买这些超级计算机来训练他们的网络，模拟所有这些自动驾驶汽车的行驶过程以及开发他们的自动驾驶汽车。
我们将在明年看到相当数量的开发系统被售出。后年，我认为你将看到机器人出租车大量出现，我们在每辆机器人出租车上可以赚到数千美元。然后，在 2020 年底或 2021 年，你会开始看到第一辆全自动驾驶汽车，也就是人们所说的第四级自动驾驶汽车。这就是我的看法。明年是模拟环境，发展系统，超级计算机，之后的一年是机器人出租车，然后再过一两年是自动驾驶汽车。
Canaccord Genuity 分析师麦特-拉姆齐（Matt Ramsey）：我记得，大概在 3 年前或 3 年半以前，你们在分析师日上说当时的毛利率在 50% 左右，那包括了英特尔支付的款项。现在你们的毛利率达到了 60%，而且不包括英特尔支付的款项。能否谈谈数据中心业务和其他部分的组合如何推动毛利润率增长？明年加大对游戏业务的投入后，你如何降低产品成本以及这会对毛利率造成什么样的影响？
克雷斯：是的，多年来我们一直在提高毛利率。但这是整个模型的进化过程。它包括我们所销售的增值平台的模型以及我们所做工作的整个生态系统，我们在许多平台上所做的软件。数据中心就是其中之一，我们的 ProVis 是另一个。如果你想想我们在游戏方面所做的所有工作，整个生态系统的扩张，你就明白了。因此，我们的毛利率一直在增长。对每个季度来说，组合更多的是一种状态，我们的产品有不同的组合，有些产品有一点季节性。
这取决于某些平台进入市场的时间，我们可以在这些子集中调整产品组合。这仍会是我们关注的重点，我们要竭尽所能地继续提高毛利率。你可以从我们对第四财季的指导中看到，我们对这个指导非常满意，我们还将提高毛利率。
黄仁勋：关于提高产量，我们可以用几种方法来思考。首先我为 VLSI 的技术团队感到非常自豪，他们让我们为这些全新的节点做好了准备。这对我们来说非常重要。我们公司的技术团队是世界级的，没有什么比这更重要的了。然后，一旦我们投入生产，我们就会获得产量提升带来的好处。随着产量的提高，我们肯定能够从成本下降中受益。
但这不是重点，我的意思是，在最终的分析中，我们真正关注的是继续改进我们的处理器之上的软件堆栈。因为我们每个处理器都关联着大量的内存、系统、网络和整个数据中心。我们的大多数数据中心产品，如果我们能够将数据中心的数据吞吐量再提高 50%，我们就可以把性能提升 2 倍到 4 倍。考虑这个问题的方法是，造价数十亿美元的数据中心将生产力提高了两倍。
我们在 CUDA 上面所做的所有工作以及我们用优化编译器和图形分析所做的令人难以置信的工作都会转化为客户的价值，这些价值不是以美元计，而是以数亿美元计。这就是加速计算的杠杆作用。
Rosenblatt 分析师汉斯-摩西曼（Hans Mosesmann）：请对本周与英特尔和他们打算进军图形芯片领域的消息以及他们与 AMD 的关系发表你的看法。
黄仁勋：这周这方面的消息很多。我想，有些消息我是可以肯定的。首先，Raj 离开 AMD 肯定是 AMD 的一大损失。英特尔现在可能认识到 GPU 非常非常重要了。现代的 GPU 并不是一个圆形加速器，这些处理器是特定领域的并行加速器。它们是极为复杂的。它们是当今世界上最复杂的过程。这就是为什么 IBM 在世界上最大的超级计算机上使用我们的处理器的原因，这就是为什么每一个重要的云，每一个重要的服务器制造商都采用英伟达 GPU 的原因。这是很难做到的，软件工程师的数量也非常重要。
所以，如果你看看我们做事的方式，我们 5 年之后的计划图。构建新一代需要 3 年的时间，同时我们构建了多款 GPU。最重要的是，我们有 5000 多名工程师在从事系统软件、数字库、编译器、图形分析、云平台和虚拟化堆栈方面的工作，目的是让这种计算架构对我们服务的所有人都有用。所以，当你从这个角度来考虑问题时，你就会发现这只是一个巨大的任务可以说，这是当今世界上最重要的处理器。这就是为什么我们能够将应用程序的运行速度提高 100 倍的原因。这是不可想象的，除非你做到我们做到的这种创新。
最后，关于他们一起研制的芯片。不用说，Pascal GeForce 的能源效率、Max-Q 设计技术以及我们开发出来的所有软件确实为这个行业设定了一个新的设计点。现在，我们可以用最先进的 GeForce 处理器建造一款最先进的游戏笔记本电脑，并且能够提供比 4K 更棒的游戏体验，而这全部都可以在一台 18 毫米厚的笔记本电脑上实现。Pascal 与 Max-Q 的结合真的提高了标准，我认为这就是它的本质。