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黃仁勳在 Nvidia GTC AI 大會,3個說服人心的英文演講技巧分享給你!

這周是 NVIDIA (輝達) 的 2024 GTC AI 技術大會
發表會裡黃仁勳先生介紹了AI晶片最新的技術發展

發表會有兩個小時
不過影片上線短短幾天就破千萬觀看

我看了之後覺得很精彩~

發表會裡面有用台灣示範 AI 氣象模擬系統
台北101也有出現
讓我看了有點感動~

不過除了新科技亮點,
我發現黃仁勳先生也很擅長表達他的想法

雖然這是一場大型發表會
但他演講中使用的英文表達技巧就算拿到一般會議簡報或對外報告也非常適合

我整理了以下三個表達亮點:

  1. 擅長用「比較性字眼、對比數據」的方式展現成果
  2. 介紹新產品或技術時,不斷強調「這樣做的目的跟好處是甚麼」,增加說服力
  3. 用「一般人可以懂的比喻」解釋某個抽象概念

底下來詳細拆解英文句型跟單字用法給你:


1. 善用「 比較、對比數據」 的方式展現產品 or 技術的厲害

發表會中黃仁勳先生用很多具體數據呈現新一代AI技術有多厲害


a. 使用各種「比較級形容詞」,表達最新技術的進展,像是:

🔑 more productive / more convenient / more useful
更有生產力 / 方便 / 實用

🔑 moves data 20 times faster
移動數據的速度20倍

🔑 it’s effectively higher than that
數據比實際上更高


b. 表達「某重點指標提升了多少倍」
會用「數字 + times + 比較級形容詞/名詞」

像是 :

  • 10 times faster (快十)
  • XX times efficiency (多少的效率)
  • 1,000 times the speed (1000的速度)

c. 表達「某個指標數據具體提升多少%」,可以用:

🔑 increase 某指標數值 by XX %
增加 XX %某指標數值

舉例:

👉 increased worker efficiency by 51%
增加51%人員工作效率

表達某個指標數據變成兩倍可以用:

🔑 doubles + 某指標數值
某指標數值變兩倍

舉例:

👉 doubles the throughput
數據處理量變兩倍


d. 發表會中黃仁勳先生也會表達類似「每單位時間/空間」的某個指標數值是多少

會用到「per.. (每單位…) 」 這個單字
比方說:

👉 1.8 terabytes per second
秒1.8 TB

🎈 It is two and a half times the FP8 performance for training, per chip.
每個晶片的訓練性能是 FP8 的2.5倍。


2. 介紹新產品或技術時,會不斷強調「這樣做的目的是甚麼」,增加說服力

發表會中黃仁勳先生也很常需要表達某個開發項目「可以帶來的好處是甚麼,可以達成怎樣的目的

這樣做很聰明,
很多時候觀眾聽台上的人講太多技術性的東西會無法產生連結感,
但這時候如果把為什麼這樣做好處跟目的點出來,就會很有說服力

用到底下幾種單字&句型:

🔑 某事 allow / enable / let 誰達成某個目的
某事可以達成某個目的

舉例:

🎈 …which allows the humanoid robot to learn how to adapt to the physical world.
人形機器人能夠學習如何適應物理世界。

🎈 Omniverse APIs enable data interoperability.
Omniverse APIs 數據跨系統操作成為可能

帶出某個行為目的可以用這個句型 :

🔑 做某事 so that / such that 達成某目的
做某事,所以這就可以達成某目的

舉例:

🎈 We need another way of doing computing so that we can continue to drive down the cost of computing.
我們需要另一種電腦運算方式,這樣就可以繼續降低運算成本。

🎈 ..inside are millions of GPUs to balance the workload so that you can get the most energy efficiency.
裡面有數百萬顆 GPU用來平衡運算工作量,這樣就可以有最好的能源效率。


3. 用「一般人可以懂的比喻」解釋某個抽象概念

最後來分享個比較輕鬆的~

發表會中黃仁勳先生不斷會提到各種數據,但對於觀眾而言,很多數字聽起來不會有感覺

比方說他有提到:

🎈 our GPUs now are 600,000 parts and 3,000 lb. 3,000 lb., 3,000 lb…
我們現在的圖形處理器有 600,000 個零件,重量是 3000 磅。3000 磅,3000 磅..

重複講了三次哈,
大概是發現觀眾對於這個重量不會太有感覺,所以他接著說:

🎈 that’s kind of like the weight of a… you know, Carbon Fiber Ferrari,
這重量有點像是… 一台碳纖維法拉利的重量。

(不過大部分人對法拉利有多重也沒有概念吧😂)

所以他後面又補充了一個大家應該會比較有感覺的比喻 :

🎈 Okay, so 3,000 lb, ton and a half. So it’s not quite an elephant.
恩,3000磅,就是一噸半。所以還不到一頭大象的重量。

恩~ 用實際物體舉例,瞬間對 3000 磅就比較有感覺啦!


恩~ 先分享到這裡,
也希望你覺得有幫助囉!

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