國際消費電子展（CES）近日在拉斯維加斯舉行，英偉達CEO黃仁勛在面向萬人的主題演講后接受TechCrunch采訪時表示，其公司AI芯片的性能提升速度已遠超數(shù)十年來推動計算機技術(shù)進步的“摩爾定律”設(shè)定的標準。這一突破性的進展，無疑將重塑AI的未來。
自戈登·摩爾于1965年提出“摩爾定律”以來，計算機芯片上的晶體管數(shù)量大約每年翻一番，從而使芯片性能也大致翻一番。這一預測基本實現(xiàn)了，并在幾十年里推動了計算機性能的快速提升和成本的急劇下降。然而，隨著科技的進步，這一定律的發(fā)展速度逐漸放緩。而英偉達的AI芯片，正以驚人的速度突破這一限制。
黃仁勛聲稱，英偉達的AI芯片正以自身的加速節(jié)奏發(fā)展。其最新的數(shù)據(jù)中心超級芯片在運行AI推理工作負載方面的速度比上一代產(chǎn)品快30多倍。這一進步并非偶然，而是英偉達持續(xù)創(chuàng)新，從架構(gòu)、芯片、系統(tǒng)、庫和算法等多方面進行突破的結(jié)果。
黃仁勛提出的“超摩爾定律”觀點，正是對當前AI發(fā)展現(xiàn)狀的精準描繪。他認為，當前AI領(lǐng)域存在三大擴展定律：預訓練、后訓練和推理時計算。預訓練階段，AI模型從海量數(shù)據(jù)中學習模式；后訓練階段，通過人類反饋等方法微調(diào)模型；推理時計算則讓模型在回答每個問題后有更多時間“思考”。隨著計算能力的提升，AI推理成本將逐步降低，類似于摩爾定律推動計算成本下降的歷史進程。
英偉達的H100芯片曾是科技公司訓練AI模型的首選，但隨著科技公司更加關(guān)注推理，一些人開始質(zhì)疑英偉達昂貴的芯片是否還能保持領(lǐng)先地位。然而，GB200 NVL72的推出，在運行AI推理工作負載方面的速度比英偉達之前最暢銷的芯片H100快30到40倍，無疑給了質(zhì)疑者一記重拳。黃仁勛表示，這種性能的飛躍意味著像OpenAI的o3這樣在推理階段使用大量計算的AI推理模型，其成本將隨著時間的推移而降低。
然而，英偉達的突破并非終點，而是新的起點。黃仁勛表示，他總體上專注于創(chuàng)造性能更強的芯片，而性能更強的芯片從長遠來看會帶來更低的價格。他認為，AI推理模型可以用于為AI模型的預訓練和后訓練創(chuàng)建更好的數(shù)據(jù)，這將是未來降低AI成本的關(guān)鍵。
過去的一年里，我們確實看到了AI模型的價格大幅下降，部分原因是英偉達等硬件公司的計算技術(shù)突破。黃仁勛對此持樂觀態(tài)度，他預計這種趨勢將隨著AI推理模型的發(fā)展而繼續(xù)下去。他聲稱他今天的AI芯片比10年前的產(chǎn)品好1000倍，這是一個比“摩爾定律”設(shè)定的標準快得多的速度，他表示他認為這種速度沒有停止的跡象。
總的來說，英偉達的AI芯片性能飆升，打破了“摩爾定律”的限制，為AI領(lǐng)域帶來了巨大的變革。這一突破不僅提升了英偉達在硬件市場的競爭力，也為其他科技公司提供了更強大的工具來訓練和運行AI模型。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，我們期待看到一個更加智能、成本更低的未來。
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