NVIDIA非常感兴趣自动化设计下一代GPU。

这意味着更好的GPU会提升单位训练时间的智能，从而更好地编写大型语言模型（LLM），进而设计出更优秀的GPU。这种循环可以自动进行，达到自我增强的效果。未来，有可能我们在度假时，NVIDIA依然能够持续发布新芯片。这就是启动一个自我增强的、迭代发展的硬件和模型的指数循环的时机。

举例说明：

1. 自动化设计流程：

- 想象一下，NVIDIA开发了一种自动化设计工具，这个工具利用当前最先进的GPU进行自我训练，提升其设计能力。每设计出一款更好的GPU，这款新GPU又能加速下一代GPU的设计。这种循环将大幅缩短新硬件的开发周期。

2. 应用于实际生产：

- 例如，NVIDIA可以开发一个系统，利用最新的GPU进行深度学习和AI模型训练，从中获取数据和优化算法。这个系统会自动改进下一代GPU的设计，从而在不需要人工干预的情况下持续推出更强大的芯片。假设NVIDIA的工程师们去度假了，但他们的系统依然能够自主工作，生产出更高效的新一代GPU。