NVIDIA CEO黃仁勳聲稱Nvidia的AI晶片超越摩爾定律
他表示這是由於Nvidia全面的晶片開發方法
最近，Nvidia的CEO黃仁勳挑戰了傳統觀念，宣稱該公司的AI晶片正在超越摩爾定律所設定的歷史性能增長。在拉斯維加斯的CES大會上，他在主旨演講中提出了這一論點，並在隨後的訪談中重申，這可能預示著計算和人工智能世界的一次潛在範式轉變。
摩爾定律由英特爾創始人戈登·摩爾於1965年提出，數十年來一直是計算進步的驅動力。這一理論預測，計算機晶片上的晶體管數量每年將大約翻倍，從而導致性能的指數增長和成本的驟降。然而，近年來這一法則似乎顯示出放緩的跡象。
不過，黃仁勳對Nvidia的AI晶片描繪了不同的畫面。他在接受TechCrunch訪問時表示：“我們的系統進展速度遠超摩爾定律。”他提到該公司最新的數據中心超級晶片，聲稱其在AI推理工作負載方面的速度比前一代產品快超過30倍。
黃仁勳將這一加速進展歸因於Nvidia全面的晶片開發策略。他解釋道：“我們可以同時構建架構、晶片、系統、庫和算法。如果這樣做，就能比摩爾定律走得更快，因為你可以在整個技術堆棧上進行創新。”
這一策略顯然已經產生了令人印象深刻的結果。黃仁勳聲稱，Nvidia目前的AI晶片比十年前的產品先進了1,000倍，遠遠超過摩爾定律所設定的增長速度。
他拒絕了AI進展停滯的觀點，並概述了三個活躍的AI擴展法則：預訓練、後訓練和測試時計算。他指出測試時計算的重要性，這一過程發生在推理階段，使AI模型在每個問題後有更多時間“思考”。
在他的CES主旨演講中，黃仁勳展示了Nvidia最新的數據中心超級晶片GB200 NVL72，並宣稱其在AI推理工作負載方面的性能比前一代H100快30到40倍。他主張，這一性能飛躍將使像OpenAI的o3這樣昂貴的AI推理模型隨著時間變得更具可負擔性。
黃仁勳表示：“測試時計算的直接和即時解決方案，無論在性能還是成本上，都在於提高我們的計算能力。”他補充道，從長遠來看，AI推理模型可以用來創建更好的數據，以進行AI模型的預訓練和後訓練。
在AI行業的關鍵時刻，Nvidia的聲明引起了廣泛關注，許多AI公司如Google、OpenAI和Anthropic都依賴其晶片及其性能進步。此外，隨著科技行業的重點從訓練轉向推理，對於Nvidia昂貴產品是否能維持其主導地位的質疑也隨之而來。黃仁勳的聲明暗示，Nvidia不僅在保持步伐，還在推動推理性能和成本效益的新標準。
儘管像OpenAI的o3這樣的AI推理模型的第一版本運行成本高昂，黃仁勳預計，隨著像Nvidia這樣的硬件公司在計算上的突破，AI模型的成本會持續下降。
評論：這些聲明不僅展示了Nvidia在AI領域的雄心，也反映了當前科技行業對性能和成本的敏感性。隨著AI技術的快速發展，企業和開發者必須面對如何有效利用這些新技術的挑戰。Nvidia的進步不僅是技術上的突破，更是推動整個行業向前發展的催化劑。未來，隨著更多公司進入這個領域，我們可能會看到更多創新和競爭，這將最終惠及所有用戶和消費者。
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