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今年五月，我们与迪拜交通局（RTA）签订了生成式AI解决方案的供应合同。最近，像ChatGPT这样的生成式AI被广泛使用，但ChatGPT主要用于文本输入和输出。而最近的生成式AI中，有一种叫做视觉语言模型（VLM），通常被称为多模态模型。这种模型可以同时处理视频和文本输入。
当AI代理持续监控CCTV视频并发生事故时，它会立即生成一份事故调查报告，就像我们在ChatGPT中输入信息一样。AI代理会根据视频内容撰写报告，例如事故发生的情况，如果发生火灾，需要联系消防部门；如果有人倒下，需要联系医院；还会告知紧急级别。我们已率先与迪拜交通局签订合同并开始提供这项服务。
是的，现在是《泰智直播》时间。我是权顺宇。大家都在谈论AI，但AI真的能赚钱吗？说实话，我不太清楚它如何赚钱，我也有这种想法。但是，AI的水平差异很大。有半导体，有最终服务，中间还有很多商业和技术融合。今天，我们请来了Nota AI的代表崔明秀，他通过AI赚取了超过100亿韩元的收入。您好。
您好。我之所以先谈钱，是为了吸引观众的眼球。AI如何赚钱？当我们想到AI时，我们通常会想到ChatGPT或Jena，以及我们每月支付3万韩元的费用。或者，是销售Nvidia的GPU。卖半导体和卖服务，这两点我都能理解，但中间是如何引起人们兴趣的呢？我想，如果我说卖了“这个”，大家就会感兴趣吧。我这样想了。
首先，Nota AI这个名字很特别。
是的。
是的。
是的。
为什么叫Nota呢？我经常被问到这个问题。您可能会感到惊讶，Nota是“No typo”的缩写。所以，我们是……
打字错误。
是的，键盘打字错误。
是的，键盘打字错误，没错。
让我来讲述一下历史。我们公司于2015年成立之初，开发了一款名为“Nota Keyboard”的应用程序。
Nota Keyboard应用程序，是手机应用程序吗？
是的，是的。这是一款智能手机键盘应用程序，它利用AI来减少打字错误。我们当时一起学习机器学习的朋友们聚集在一起，提出了这个想法。当时，AI这个词不像现在这样普遍，更多的是机器学习。在智能手机上运行机器学习模型是一项非常重要的工作。当时，像Galaxy S6这样的智能手机还不普及，AI模型更多地是在云端运行。但是，像打字这样的操作涉及到很多个人信息，比如账号、密码等，将这些信息发送到云端存在个人信息泄露的风险，所以必须在智能手机上处理。
那么，Nota Keyboard是什么呢？可以理解为一款利用AI来减少和纠正打字错误的键盘应用程序。例如，我们现在广泛使用三星电子或苹果等制造商生产的智能手机应用程序。但当时我们进行了大量的测试，发现每个人打字的习惯都不同。比如，只用右手打字的人，只用左手打字的人，以及打字错误的模式也比想象的要更具规律性。
是吗？打字有模式？因人而异？
是的，我们是这么判断的。于是，我们想利用AI，更准确地说，是利用机器学习来学习这些模式，开发一款个性化的应用程序。当时我们的口号是“Nota Keyboard，只要像往常一样使用，两周后打字错误就会减少一半”。也就是说，当我这样敲击键盘时，它会识别我主要的打字错误模式，并进行学习。如果我有点向左偏，它就会稍微向右移动一点。
它会自动识别我输入的区域，并稍微调整识别区域，然后进行调整。
是的。
这是什么时候的事情？
这是2015年的事情。是的。
准确地说，是从14年开始。
啊，所以您是从键盘开始的。
是的，是的。然后……
然后，正如我刚才提到的，在智能手机上运行它非常重要。要在智能手机上运行它，发热是一个很大的问题，而且不能消耗太多电量，所以模型必须非常轻量化。当时，“轻量化”这个词还不那么流行，更多的是“想办法塞进去”。因此，在制作模型时，将其做得更小、更轻量化。我们这些自认为在AI方面还不错的朋友们，觉得如果连我们都觉得困难，那么很多人都会在这个问题上感到非常困难。于是，我们决定利用这项技术来创业。现在，我们已经将业务重心转移到了AI模型轻量化和优化技术上。
但是，您用轻量化赚了100亿韩元？
是的，虽然这是事实，但……
我并不是想强调100亿这个数字，但比如，我们通常认为有模型，有服务。那么，有半导体，有服务。购买半导体需要付费，使用服务也需要付费。但是，轻量化是怎么使用的呢？
我来稍微解释一下我们正在进行的业务。我们主要有两种业务。第一种是名为“Nespresso”的开发者工具，它能将AI模型优化到特定的半导体芯片。
我听不懂。
啊，是的。我再解释一下。好的AI模型，比如ChatGPT等，最终都会在某种半导体芯片上运行。因为AI也是一种软件，而软件必须在硬件上运行。这个硬件可能是移动智能手机，也可能是服务器，或者是汽车。AI模型的性能很大程度上取决于硬件的要素，比如使用了哪种AI芯片，内存有多大等等。因此，如果不根据硬件对AI模型进行轻量化和优化，可能会导致成本问题，发热严重，或者运行速度缓慢。特别是最近出现的生成式AI等大型、高性能模型，如果不进行轻量化和优化，会面临巨大的成本问题，因此这项技术变得越来越重要。我们正在填补各种AI模型和半导体之间的鸿沟。
也就是说，有半导体，有模型，当我想在半导体上运行这个模型时，您提供一种软件来帮助它更好地运行。
是的，一种帮助运行的软件。它起到了一个连接器的作用。那么，这种软件的应用领域有哪些呢？
基本上，所有的半导体公司都需要这种开发者工具，否则使用他们的芯片会非常困难。无论是CPU、最近的NPU还是GPU，都是如此。像Nvidia、高通，以及我们韩国的三星电子等公司，都在大力投资这项技术，收购相关公司，并在内部进行大量开发。
嗯。是的。所以，这种连接器软件是软件开发人员购买使用，还是半导体制造商购买并提供？
两者都有可能。但目前我们主要提供给半导体制造商。因为我们公司的最大愿景是让所有电子设备都能使用AI。最终，所有电子设备都离不开半导体，所以向半导体公司提供服务是实现我们愿景的方式。我们的目标是向所有半导体公司提供服务。那么，有半导体公司，有Nota AI。那么，软件公司如何使用Nota提供的服务呢？
软件公司在开发软件时，如果软件中包含AI功能，为了让AI功能在半导体上良好运行，就需要优化和轻量化模型。这时，他们就会使用我们的开发者工具。
开发者工具。
是的，是开发者使用的工具。
也就是说，开发者使用这个工具来创建他们的程序，然后这个程序就能在半导体上良好运行。
是的，没错。
而费用是由半导体公司支付的，因为他们希望他们的半导体上能运行更多样化的软件。所以他们购买这个工具并提供给开发者。
啊。
这个叫Nespresso。
是的。您能透露一下哪些半导体公司在使用这些产品吗？
是的，虽然我之前简单提过，但由于是B2B业务，并且有保密协议，所以很难详细说明。我们合作的伙伴公司包括Nvidia、高通，以及韩国的三星电子，还有日本的Renesas等公司。
您不是在列出全球最受欢迎的半导体公司排名。
是的，三星电子也在与我们合作。英国的ARM公司也在与我们合作，日本的Renesas公司也在与我们合作。
我刚才开玩笑说的，但您和高通、Nvidia都在合作。
是的。例如，高通有一个名为“Qualcomm AI Hub”的开发者生态系统，我们的Nespresso作为优化AI模型的平台也已列入其中。
那么，在高通提供的平台上，开发者进行开发，而Nota对其进行轻量化，这样程序就能在Snapdragon上运行得非常好。
是的。它能使其运行得更高效。
啊，但是……
是的。
高通使用Nota的产品，意味着Nota比高通做得更好吗？
嗯，如果这么说，他们可能会不太高兴。准确地说，高通做得非常好，我们也在合作中学习了很多。但我们公司完全专注于这个领域，而高通业务广泛。为了扩大开发者生态系统，扩大AI生态系统，我们与像我们这样专注于此的公司合作，共同拓展这方面的业务。我们是这样理解的。
是的。Nvidia也是。如果有人想在Nvidia的GPU上运行程序，他们会使用Nota提供的轻量化解决方案吗？
准确地说，Nvidia本身已经做得非常好了，即使我们不做任何事情，基本也能正常运行。但特别是对于像Jetson这样的边缘设备，如果模型较大、性能较好，生成式AI模型在内存有限的情况下可能无法正常运行，或者某些计算可能无法顺利进行。这会导致运行效率低下。我们拥有丰富的专业知识，能够提供给客户，使其运行得更有效率。
哇，但是高通、三星电子、Nvidia……也就是说，除了Apple Silicon之外，几乎所有Android设备都使用了这些。
是的。我们并非只专注于移动设备。半导体不仅用于移动设备，还用于汽车，以及最近的AI PC，还有机器人技术等。由于芯片各不相同，AI模型也各不相同。因此，根据不同的芯片进行优化需要付出很多努力。
但是，ARM只设计芯片，并不制造芯片。
是的，没错。ARM最近推出了像Ethos-U这样的微型NPU，以及GPU等多种IP。最终，这些IP会变成芯片销售，然后集成AI模型。在芯片上市并集成AI模型之前，我们需要模拟和测试这些IP的性能，以及AI模型在这些IP上的性能。这时，我们可以利用我们的Nespresso平台来测试MPU等AI模型的性能。
这真是代表您亲自来解释，我才知道，平时很难了解这个行业。
是的。也许我的家人也不太理解。
也就是说，我们每天使用的应用程序，实际上可能包含了Nota的解决方案。
是的，有很多这样的情况。
嗯。嗯，明白了。所以，业务的一个领域是，半导体公司为了让AI更好地运行，提供给开发者的平台。哇，您这样下去，会不会成为全球第一？
是的，我们希望如此。我们希望它能成为这个领域的国际标准。这是我们的愿望。
啊，也就是说，ARM、三星电子、高通、Nvidia都合作了。Renesas在汽车领域非常出色。
是的，Renesas在汽车领域做得非常好。
嗯。哇，做得真好。真希望韩国也能有像ARM一样的公司。
是的，我们也会更加努力。
嗯。
我们将为国家做出贡献。还有其他……但是这个领域非常困难。对于从事这个行业的人来说，可能都知道，但模型轻量化和优化，实际上意味着在轻量化和优化的同时，要保持良好的性能。例如，如果性能大幅下降，那么轻量化和优化就没有太大意义了。因此，在保持模型性能的同时进行轻量化和优化是非常重要的。这通常需要修改模型。在这种情况下，性能非常敏感。即使是相同的AI模型，根据模型的构建方式，性能也会略有不同。甚至根据数据的学习方式，性能也会有很大差异。因此，在这个行业，人们常说，这个领域最擅长的人是那些在各种半导体上处理过大量模型的人。经验积累非常重要。
目前我们支持30多种半导体，并且处理了从计算机视觉到最近的生成式AI等各种模型。我们已经在这个领域工作了近10年，甚至在它受到关注之前就开始了。因此，在客户看来，我们在这些方面相对具有竞争力。
哇，我喜欢这种“充满机油味”的AI。
是的。
也就是说，通过无数次的试错，找到最佳点的软件。有一种工厂的味道。您的发言充满了机油味。
是的。我最感到自豪的是，一位专家看了我们的产品后说：“这家公司在这方面肯定做了很多工作，看得出来。”
这种时候，我感到非常自豪。
用通俗的话说，就是“做了很多体力活的痕迹”。也就是说，通过不断的错误，积累了很多应对各种情况的经验。另外，还有一点，就是“设备端AI”。我认为“设备端AI”这个概念在资本市场上被过于轻易地消费了。超大规模模型非常庞大，在设备端运行它们是不可能的。老实说，那些没有能力在设备端运行大型语言模型的公司，经常将一些并非真正AI的东西称为“设备端AI”。但是，您能否以案例为中心，解释一下Nota正在做的设备端AI呢？
简单来说，设备端AI就是将过去基于云端或服务器的AI直接在智能手机、汽车等设备上运行。我们来举几个例子。比如，汽车上的行车记录仪。过去，它只是将视频发送到服务器进行处理。现在，在行车记录仪内部，可以识别驾驶员的疲劳驾驶、注意力不集中、吸烟等行为，甚至可以判断驾驶员是否适合驾驶等各种功能。
这很重要，因为例如，驾驶商用卡车的司机，如果知道自己一直在被监控，会产生很多不满。但是，这些监控只是在设备内部进行，而不是发送到服务器。只有在发生不当驾驶或疲劳驾驶时，才会向公司发出警报。这对于安全来说非常重要，特别是对于货车来说，一旦发生事故，社会成本非常高。所以，这是设备端运行的一个案例。此外，例如，我们家里的门锁。现在，门锁通常是低功耗设备，只需要几节AA电池就能运行。是的，只需要几节电池。在这样的设备上，甚至可以运行识别用户面部的高性能AI模型。
真的可以吗？
是的，是的。实际上，在一些公寓里已经投入使用了。
啊，这是没有连接电源的门锁。
是的。
一个能识别主人面部的门锁？而且是用几节电池实现的？
是的，是的。还有，我们最近正在做的事情是，在驾驶时，路上有很多CCTV。过去，这些CCTV只是将视频发送到监控中心。现在，在与CCTV连接的小型设备上，可以实时观看视频。例如，可以计算通过的车辆数量，识别车型，识别转弯车辆，甚至识别车辆和行人之间的危险情况（通常称为“ニアミス”）。然后，这些信息会被实时识别，并在发生危险情况时通知相关机构。
也就是说，现在的CCTV不仅仅是录像并发送到服务器，以后需要时再回放。您刚才说的是，CCTV本身就可以计数车辆，并进行识别？
是的，CCTV本身就可以提供这些AI功能。对于一些老式CCTV，由于本身没有这些功能，我们会在旁边安装小型设备，而不是大型服务器，并在那里进行处理。
真的有这样的应用吗？
是的。我们已经在国内外超过1000个交叉路口提供了此类解决方案，反响非常好。特别是对于事故，实时发现非常重要。与将所有信息发送到服务器相比，在发生事故时立即发现至关重要，因为有“黄金时间”等因素。因此，对设备端处理的需求越来越突出。
国内外都有吗？海外也有吗？
是的。例如，今年五月，在迪拜AI周上，我们与迪拜交通局（RTA）签订了生成式AI解决方案的供应合同。
生成式AI。
是的，是生成式AI。迪拜交通局为什么要这样做呢？最近，像ChatGPT这样的生成式AI被广泛使用。
过去，ChatGPT主要用于文本输入和输出。而最近的生成式AI中，有一种叫做VLM（视觉语言模型），通常被称为多模态模型。这种模型可以同时处理视频和文本输入，然后以文本形式输出结果。更具体地说，AI代理会持续监控CCTV视频，当发生事故时，就像我们在ChatGPT中输入信息一样，会生成一份事故调查报告。
CCTV在监控，然后发生了交通事故。它一直在观看。然后，有一份描述交通事故的文件。
是的。然后，它会根据这份文件生成事故报告吗？
是的，没错。例如，它会描述事故发生的情况。如果发生火灾，它会告知需要联系消防部门；如果有人倒下，需要联系医院；还会告知紧急级别。我们已率先与迪拜交通局签订合同并开始提供这项服务。
已经安装了吗？
是的，我们正在安装。
啊，那种CCTV。那么……
CCTV已经有了，我们提供的是解决方案。
啊，可以继续使用现有的CCTV吗？
是的，可以。这也是一个很大的优点。
嗯，是的。如果要求更换CCTV，会很困难。但如果能继续使用现有的，那就太好了。
是的，是的。
那么，如果未来的AI技术发展到可以自动报告事故，交通警察是不是就可以让AI直接联系消防部门了？
是的，这是我们的宏伟蓝图，目前在现实中也正在这样做。例如，发生事故时，车辆会继续驶向事故地点。那么，我们可以利用GPS信息，通过与Google Maps等联动，向后方驶来的车辆发出警报，告知此处发生事故，并建议绕行。我们正在进行这样的通知。
哇，听起来用途非常广泛。
是的。
嗯嗯，也就是说，我一直在想AI能做什么，比如文档处理、绘画。我总是听到“可以在任何地方使用”的说法。
是的。
但是，我从来没有听过有人能具体说明在哪里使用。
啊，是的，是的。
但是，它能看到事故发生，然后通过GPS信号发送到导航系统，告知“这里发生了事故，请绕行”。这是可能的，对吗？
是的，这是可能的。
哇，这很好。
是的。我们将努力使其在未来得到更广泛的应用。
我还觉得这一点非常有吸引力，就是可以继续使用现有的CCTV。
是的。如果制造CCTV的公司声称可以做到，但价格非常昂贵，以至于无法使用，那就没有太大意义了。这可能只是政府的试点项目。
是的。但是，在CCTV旁边安装这个解决方案，会很贵吗？
与使用服务器相比，成本要低得多。而且，我们核心技术本身就是将这些做得轻量化和高效运行，所以即使是在相对便宜的设备上，也能运行高性能的AI代理或解决方案，这是我们的核心竞争力。
是解决方案有竞争力，还是轻量化有竞争力？
准确地说，轻量化是竞争力，而解决方案是基于轻量化的业务项目。
那么，这可能是业务的核心点。虽然可以制造相同的解决方案，但能否以更低的成本和更低的成本基础设施来制造，这才是AI真正普及的关键。我认为轻量化是一个非常重要的点。事实上，现在用GPU可以做很多事情。但是，如果想实际应用，成本会非常高。但是，通过轻量化……
是的。
实际成本会大大降低。
是的。实际上，我们的客户中，由于设备端的需求相对较多，所以很多人认为我们只做设备端AI。但实际上，轻量化技术在云端也非常重要。我们的一些客户提供基于大量CCTV进行监控和分析的AI服务，用于安全管理。因为成本取决于租用云实例的时长，所以为了在保持相同服务水平的同时降低成本，就需要更换实例，或者使用更便宜的实例。
也就是说，如果每月花费100美元，现在可以将其降低到50美元，成本就会大幅下降。
是的。所以，正如我之前提到的，在保持性能的同时，也就是保持服务水平，即使使用更便宜的实例，也能维持服务。因此，从企业角度来看，他们每月支付给云服务提供商的费用从约1300美元减少到约400美元，每月节省约900美元。
从1300美元降到400美元？
是的。
那么，您应该可以收取一部分费用，对吧？
当然，这900美元中的一部分需要支付给我们，但最终企业会因此节省成本。对企业来说，即使支付一部分费用，节省成本仍然非常重要。而且，这是每月都会产生的费用，所以如果累积几年，将是一笔巨款。
哇，这确实……也许现在解决方案还不多，所以竞争还不那么激烈。但轻量化是任何解决方案都需要的东西。
是的。
那么，现在解决方案提供商不多，所以您将解决方案和轻量化捆绑在一起。将来，可能会出现“我们有这个解决方案，您能帮我们轻量化吗？”的情况。
是的。事实上，我们之所以开始做解决方案业务，正如您刚才提到的，并不是一开始就打算做解决方案。因为我们擅长轻量化等技术，所以很多公司认为“既然你们擅长AI，能不能直接开发并提供解决方案？”我们收到了很多这样的请求，于是我们开始逐一开发。既然我们已经开发出来了，就没有理由不卖。于是，我们开始销售这些产品，解决方案业务也逐渐发展壮大。
这种情况似乎不少见。我以前和Nvidia的人聊天时，问他们为什么要做自动驾驶。
汽车公司在做自动驾驶，而半导体公司做自动驾驶，这似乎越界了。
是的。卖半导体的人提供自动驾驶解决方案，对于整车厂来说，相当于交出了“大脑”，他们不愿意。但当时Nvidia的人说：“我们只想做半导体，但他们做不出解决方案。”所以，我们不得不开发解决方案，如果您只需要半导体，可以买半导体；如果您需要解决方案，也可以买解决方案。Nota似乎也有些类似。
是的。当然，正如我一开始所说，我们是一家AI公司，但我们也需要持续盈利。为此，我们最重视的是满足客户的需求。从这个角度来看，我们的业务也扩展到了两个方面。
嗯。您刚才提到的收入中，这两个业务的比例是多少？
今年到目前为止，我们的总收入约为111亿韩元。其中，Nespresso平台业务的收入约为45亿韩元，占45%。解决方案业务的收入约为55%。
嗯。差不多一半一半。
是的，没错。
您在德国和美国也有办事处？
是的。是的。这很有趣。当我们最初开始这项业务时，在2018年、2019年左右，韩国很少有人理解这项技术。
现在可能也不多。
啊，是的，虽然不多，但当时真的很少，所以非常困难。然后，我们参加了MWC（世界移动通信大会）展览会。当时，我们因为之前做过Nota Keyboard，所以有一些闲置的智能手机。我们带着这些智能手机去展示了在智能手机上运行的设备端AI。当时很有趣的是，德勤咨询公司经常带领VIP参观。在为期四天的参观中，他们总是第一个来我们公司。当时，德勤咨询的合伙人解释说：“所有其他公司都在谈论如何在云端使用AI，而这家公司却说可以在没有云的情况下使用AI。”
当时，GDPR（通用数据保护条例）非常严格，人们对在云端使用AI有很多担忧。后来我才知道。但当时他们对我们的技术非常感兴趣，于是我们认为，虽然韩国很多人不了解，但在欧洲这项技术可能非常重要，于是我们在欧洲设立了办事处。至于美国，我们与很多半导体公司合作，而半导体公司的主要市场在美国，所以我们在美国西部也设立了办事处，以开展业务。
您如何评价自己在该领域的全球排名？
这是一个非常困难的问题。我们认为自己在这个领域处于领先地位。因为，正如我刚才提到的……
正如我所说，有很多公司从事这个领域。有很多公司，之所以说我们在其中稍微领先，是因为这些公司最终都希望与半导体公司达成合同。因为那样的业务规模最大。但据我们所知，目前除了我们之外，还没有其他公司成功实现过这样的案例。因此，他们自然会比较我们和竞争对手，然后选择我们。从这个角度来看，我们擅长这一点固然好，但最终从谁获得了客户的选择来看，我们认为我们在这一方面具有一定的竞争力。您刚才听了我的话，不知道是否可以问一下，那些客户的水平非常高，而且那些客户是销售巨量半导体的公司，比如三星电子、高通、ARM、英伟达、瑞萨斯，这些公司可能每年的半导体销量高达数亿个。>> 是的。>> 相比与这些公司进行交易，你们的销售额是不是有点小？>> 是的。是的，实际上，这只是一个开始。因此，我们预计在2023年将达到约30亿，2024年达到约84亿，今年达到约150亿，并正在逐步扩大。因此，我们预计未来的销售额将大幅增加。这也是我们目前正在申请上市的原因。>> 嗯。但为什么会这样呢？也就是说，从30亿到80亿，再到80亿到150亿的增长，是因为客户数量增加了吗？还是因为应用范围扩大了？>> 也就是说，我们的解决方案和产品，简单来说，进入了成熟期，这一点非常重要。因为我们不仅仅是提供技术，而是以产品的形式提供。因此，从这个角度来看，产品的完成度提高也是一个很大的因素，正如您所说，客户数量的增加也是一个很大的因素。最终，只有当有了参考案例，其他公司才会看到“原来这样也可以”，并且“这确实能在市场上产生影响”，然后就会出现新的公司，再出现新的公司。所以，我认为我们已经进入了一个加速发展的阶段。>> 但即使是三星，他们也会占据全球一半的移动AP市场，即使不是一半，也会占据很大比例，所以他们应该会用很多。>> 你们给的会不会太少了？>> 嗯，首先，我们认为这是一个很好的机会。而且，我们并非只专注于移动领域，我们也在通过其他渠道不断扩展。所以，即使现在规模小一点，未来也会继续扩大。而且，这些公司并不是只生产一次芯片，明年、后年也会继续生产新芯片。在这种情况下，我们也会有更多的机会。>> 你们的战略投资方有Naver、Kakao、LG、三星等，与Naver、Kakao等平台公司有什么关系？>> 实际上，Naver是在我们刚创业时投资的。所以，与其说有很大的业务关系，不如说他们更像是帮助我们公司早期发展的。而且，我们经常向Naver的李东秀专家等曾在此处出现过的人士咨询意见。他们与我们正在做的事情非常相似，而且他们在学术界拥有很高的专业知识，所以我们经常向他们寻求建议。至于三星，我们正在积极地与他们合作。LG也提供各种各样的AI解决方案，因此，从这个角度来看，像我们这样的技术非常重要。因此，他们对我们公司进行了战略投资，并与我们合作。与竞争对手相比，有什么值得强调的方面？如果说有什么护城河的话，那是什么？>> 我认为，正如我刚才所说，经验是最重要的。所以，我们内部拥有的资产是，我们处理过非常多的芯片和模型，所以我们知道什么样的芯片结构或模型与什么样的芯片更匹配。举个例子，就是这样的资产。实际上，正如我刚才所说，这是需要亲手沾满泥土才能获得的知识。而这最终是资产。所以，我们努力将这些资产融入我们的产品中。因为如果有人拥有而有人没有，即使是我们公司输出的产品，其质量也会有所不同。所以，我们将我们拥有的这些专业知识融入平台，以便能够为任何客户提供最佳服务。这就是我们的目标，我们在这方面具有竞争力，我认为这就是我们的护城河。>> 嗯。>> 你们有没有听说过，比如中国的公司也做这个吗？>> 中国公司也做。中国公司也做，而且在中国，几乎所有公司都在做。但中国公司也做了很多，但由于地缘政治等原因，他们似乎更专注于中国芯片和中国模型。>> 美国呢？美国似乎在AI方面做得很好。>> 是的。美国和以色列都有很多做得很好的公司。但这些公司在最近两三年内几乎都被收购了。例如，苹果收购了一些，特斯拉收购了一些，英伟达收购了一些，AMD也收购了一些。随着这些公司的被收购，市场也逐渐认识到这些技术的重要性。最终，像这样的大型半导体公司也想积累这样的技术栈，许多其他半导体公司也认识到这项技术的重要性，并正在寻找合作对象。但最近，能够合作的公司几乎都被收购了，所以剩下的不多了。所以，我们曾经的竞争对手也对我说，“现在只有Nota一家第三方公司能做这个了，以后需求会大量涌入。”他们甚至说，“希望你们能做得好。”所以，最近确实有很多需求涌入。>> 哦，是这样。在连接器方面，虽然有第三方，但从销售半导体的角度来看，为什么客户要购买我的半导体？因为我的半导体上有这样的优秀解决方案，利用这个解决方案，别人制作的模型也能很好地运行。这实际上可以与半导体打包销售。>> 是的。>> 如果Nota真的做得很好，那么其他半导体公司为了获得自己的竞争力，是不是也会想收购这样的公司？>> 是的。所以，实际上我们也有过这样的限制。但正如我刚才所说，我们最大的愿景是让AI能够运行在所有电子设备上。最终，这意味着如果我们被任何一家公司收购并成为其附属公司，我们就只能做他们的事情。那样的话，实现我们愿景将非常困难。所以，我们反而致力于能够处理各种各样的半导体。>> 如果有人出高价收购你们，你们会怎么做？>> 那到时候再说吧。>> 怎么样？你们从2015年就开始做机器学习，2017年Jeff Dean等教授崭露头角。>> 是的。>> 然后在2022年迎来了ChatGPT时刻。实际上，在2015年，你们可能没有想到2025年会是这样的世界吧？>> 嗯。>> 那时，可以说是“AlphaGo冲击”之前。实际上，回想那时，你们可能很难想象。所以，在我读研究生的时候，只有读研究生才能学到机器学习等课程。而且，当时AI和机器学习的说法并不多，我们说的是机器学习。但最近，我前不久去看家电，那里的销售人员给我讲解了深度学习。他说，现在有了深度学习，AI可以做一切事情。我听了之后，觉得这项技术真的开始普及到日常生活中了。同时，我也觉得像我们这样的技术以后会更加重要。所以，我打算今后要更加努力。>> 首席执行官，我想听听您的想象。>> 也就是说，我们到底能用AI做什么？当我采访记者、企业或公共机构时，他们经常问我这个问题。他们问我，别人用AI做什么？AI能做到什么程度？他们总是问我这个问题。您肯定比我更常被问到这个问题。>> 您肯定会给出很多不同的回答。>> 大约五年后，AI会是什么样子？>> 首先，AI会更紧密地融入我们的日常生活。现在，正如您刚才所说，它主要用于文档处理和翻译等领域，范围相对较小。但未来，尤其是在五年后，我认为它会超出我们现在的想象。届时，我们可能会觉得没有AI就很难做任何事情。自从图像出现以来，我一直在大量利用它来处理工作，我的员工也在这样做。例如，最近有一家名为Cloudy的公司也提到了这一点，他们说几乎90%以上的工作都是这样完成的。甚至英伟达的一位工程师写道，他完全使用AI生成的代码来编写代码。所以，使用量已经大大增加。虽然现在主要是专业人士在使用，但未来，它将在日常生活中得到广泛应用。随着机器人等产品的商业化，我认为我们将生活在一个与AI共存的社会，没有AI就无法生活。>> 但我有一个想法。在2025年的CES上，Jensen展示了物理AI，并融合了Cosmos平台和Omniverse平台，也就是说，他们正在构建一个世界模型。他们将学习我们肉眼看到的所有数据，并创造出能够让机器人移动的人工智能。我看到这个时，第一个想法是“天哪，这太沉重了。”>> 嗯。>> 现在，我们已经为文本数据和大型语言模型而苦苦挣扎，如果还要处理视觉数据并收集真实数据进行训练，那将是极其沉重、极其昂贵的，只有极少数科技巨头才能做到。但听了您的说法，比如CCTV的姿势识别，这似乎可以在很多地方以一种可爱的方式使用。也就是说，即使不像AGI那样构建一个巨大的模型，也可以做到。>> 那么，它将如何发展呢？>> 这将自然地与我们公司的战略联系起来。现在，正如您刚才所说，如何更好地使用一个模型是一个很大的话题。但未来，我认为将是多个模型组合成一个AI系统。例如，自动驾驶就是这样。例如，车辆需要识别车道，需要看到前方是否有障碍物，需要看到行人。这些都是由多个AI模型组成的系统。如何高效地构建这个AI系统是另一个大问题，比让每个模型都小巧更重要。>> 实际上，埃隆·马斯克在2021年曾回答记者提问时说，在小型计算机上运行AI系统是一项巨大的挑战。所以，现在我们有一个AI模型，未来将是多个AI模型组成的系统，然后是像自动驾驶这样由多个AI系统组成的更大的AI系统。例如，自动驾驶汽车本身就是一个自动驾驶系统，旁边的汽车也是自动驾驶系统，前面的汽车也是。AI基础设施最终也是一个AI系统。那么，它们如何才能高效地运行呢？如何才能让我们更好地利用它们呢？这与仅仅高效地利用一个AI系统是不同的。所以，一个模型，然后是多个模型组成的系统，然后是更大的系统。从这个角度来看，我认为轻量化和优化技术将继续发展。>> 啊，您讲了一个非常困难的话题。您讲的是Agentic AI，即相互作用的AI所创造的AI生态系统。也就是说，有A模型，有B模型，有大模型，有小模型。然后，大模型会像物理AI世界模型那样。>> 或者，像CCTV那样的小模型。然后，还有一个平台供它们相互通信。所有领域都需要轻量化。>> 是的。>> 但轻量化不仅仅是单个模型的轻量化，如何组合它们，如何建立有机关系来实现轻量化，这是另一个问题。我们也将这个问题作为研究课题。>> 哦，是的。这不仅仅是单个模型的轻量化问题，而是需要考虑整个系统的轻量化。>> 是的。>> 哇，您讲了很多。请您谈谈您的愿景。>> 啊，是的。我刚才在中间也稍微提到了，我们最大的愿望是让AI能够在任何设备上都能良好运行。我们真正希望的是，当AI真正普及到世界各地，到处都在使用AI的时候，那些为实现这一目标做出最大贡献的人是谁？虽然我们可能不是第一名，但我们希望成为排名很高的公司之一。我们希望成为一家这样的公司，让人们能够记住“因为有这家公司，我们才能在各种各样的设备上，甚至在低配置的设备上使用AI。”这是我们最大的愿望。>> 嗯。>> 但我想问一下，在韩国做AI的意义是什么？听您刚才的说法，虽然有国内的解决方案，但如果要与半导体公司合作，就像刚才提到的美国一样。那么，与美国相比，韩国的AI生态系统是不是有点慢？>> 嗯。>> 我们也是其中的一员，所以非常理解。但实际上，特别是最近，随着新政府的上台，那些一直以来非常积极发声的人士现在担任了重要职位，他们似乎提供了很多有益的意见。他们为我们的AI生态系统提供了很多积极的意见。所以，最近出现了许多支持，以及国家代表LLM、AI云等各种项目，这些都表明了扩大生态系统的努力。我认为未来速度会加快。>> 嗯，明白了。实际上，我今天本来不想问上市的事情。因为你们还没有通过审查。所以，我想等你们通过审查，真正面对投资者时再谈。我之所以觉得AI解决方案赚钱很神奇，是因为很多公司都赚不到钱。但如何才能让客户掏钱呢？我很好奇。听了您的介绍，半导体公司当然需要这个。>> 是的。>> 而且，对于解决方案公司来说，一方面可以节省成本，另一方面可以完成以前无法完成的任务，这非常有趣。还有，您有没有觉得，今后想和哪个行业合作？>> 我们在刚开始做这个领域，也就是AI轻量化和优化的时候，就认为医疗领域是最有可能产生巨大影响的。因为个人信息在这个领域非常重要。而且，我们通常认为，去医院看病、接受检查需要很长时间。如果能让这些过程更有效率，更快地看到结果，那将是非常好的。但据我们了解，这个市场比想象的要封闭，进入门槛很高，而且需要很多程序。所以，我们还没有太多涉足。但如果将来有机会，能够与这个领域合作，那将是一个非常好的机会。>> 是的，确实如此。医疗领域，个人信息非常重要，所以很难存储在云端。>> 是的。>> 而且，在设备内部提供解决方案，也需要处理。>> 是的。>> 即使有大量数据，但访问性却很低。>> 是的。>> 嗯。>> 啊，这是一个非常有趣的话题。现在还剩下大约3分钟。>> 是的。>> 我觉得我问的问题差不多问完了。您还有什么想对韩国的AI产业从业者或者普通观众说的吗？请您最后说一句。>> 啊，是的。首先，可能很多人不知道我们的存在，也不知道这项技术的存在和必要性。但我想告诉大家，这项技术非常重要。因为，我们通常认为，开发优秀的AI模型和制造优秀的半导体非常重要。甚至半导体也是国家层面的重要议题。但最终，即使开发了优秀的AI模型和制造了优秀的半导体芯片，如果不能有效地利用它们，就像您刚才说的，如果不能制造出像“粘合剂”一样的东西，那么这两者就只能分开。但AI和半导体是密不可分的。所以，我希望大家能多关注连接这两者的技术。并且，理解到正是因为有了这些技术，我们才能在各种设备上使用AI功能。这样，大家可能会对这项技术多一些喜爱。另外，如果将来有人对这项技术真正感兴趣，甚至想投身于这项技术并一起努力，我们随时欢迎，请随时与我们联系。>> 好的。我希望有一天，像Nota这样的公司，我们不需要关心它们在做什么。>> 是的。>> 因为它们会无处不在，我们只是在使用它们。>> 但我希望Nota这样的公司能赚很多钱。>> 我也希望如此。>> 虽然我们不是那么简单，但总是有看得见的半导体和服务，而在这些无数的环节中，全球顶尖公司都占据着自己的位置。>> 是的。>> 但韩国人或韩国企业，只有半导体和服务，而深入到技术领域的部分却不那么显眼。但如果以后知道，它们占据了那个环节，并稳定地赚钱。>> 有这样的公司。例如，像Broadcom这样的公司。>> 啊，是的。>> 我们不知道Broadcom做什么，但它们稳定地赚钱。>> 并且，其他合作伙伴很难找到除了这家公司之外的合作伙伴。>> 这样的公司创造了附加价值，并与韩国的产业竞争力联系起来。所以，消费者不需要知道Nota做什么，但希望你们能赚很多钱。>> 是的。>> 在海外赚很多钱，并在资本市场上得到认可。我希望成为这样的公司。今天，我们与Nota的首席执行官崔明秀先生一起度过了下班路上的直播。谢谢。>> 是的，谢谢。谢谢。