Nvidia 首席執(zhí)行官黃仁勛挑戰(zhàn)傳統(tǒng)觀點(diǎn)，稱其公司的 AI 芯片正在超越摩爾定律設(shè)定的歷史性能提升。這一說法是在拉斯維加斯 CES 的主題演講中提出的，并在一次采訪中重申，預(yù)示著計(jì)算和人工智能領(lǐng)域可能出現(xiàn)范式轉(zhuǎn)變。

幾十年來，英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾于 1965 年提出的摩爾定律一直是計(jì)算進(jìn)步的驅(qū)動(dòng)力。它預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)芯片上的晶體管數(shù)量每年將大約翻一番，從而導(dǎo)致性能呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，成本大幅下降。然而，近年來，這一定律已顯示出放緩的跡象。

然而，黃仁勛對(duì) Nvidia 的 AI 芯片卻有不同的看法。他告訴TechCrunch：“我們的系統(tǒng)發(fā)展速度遠(yuǎn)超摩爾定律。”他指的是該公司最新的數(shù)據(jù)中心超級(jí)芯片，據(jù)稱該芯片的 AI 推理工作負(fù)載速度比其前代產(chǎn)品快 30 倍以上。

黃仁勛將這一加速進(jìn)展歸功于 Nvidia 全面的芯片開發(fā)方法。他解釋說：“我們可以同時(shí)構(gòu)建架構(gòu)、芯片、系統(tǒng)、庫(kù)和算法。如果你這樣做，那么你的發(fā)展速度就能快于摩爾定律，因?yàn)槟憧梢栽谡麄€(gè)堆棧中進(jìn)行創(chuàng)新。”

這一策略顯然取得了令人印象深刻的成果。黃仁勛聲稱，如今英偉達(dá)的人工智能芯片比十年前先進(jìn)了1000倍，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了摩爾定律設(shè)定的速度。

黃仁勛駁斥了人工智能發(fā)展停滯的觀點(diǎn)，他概述了三種積極的人工智能擴(kuò)展法則：訓(xùn)練前、訓(xùn)練后和測(cè)試時(shí)計(jì)算。他指出了測(cè)試時(shí)計(jì)算的重要性，它發(fā)生在推理階段，讓人工智能模型在回答每個(gè)問題后有更多時(shí)間“思考”。

在 CES 主題演講中，黃仁勛展示了 Nvidia 最新的數(shù)據(jù)中心超級(jí)芯片 GB200 NVL72，并宣稱其在 AI 推理工作負(fù)載方面的性能比其前身 H100 提高了 30 到 40 倍。黃仁勛認(rèn)為，隨著時(shí)間的推移，這種性能飛躍將使 OpenAI 的 o3 等昂貴的 AI 推理模型變得更加實(shí)惠。

黃仁勛表示：“無論是在性能還是成本承受能力方面，測(cè)試時(shí)計(jì)算的直接和直接解決方案都是提高我們的計(jì)算能力。”他補(bǔ)充說，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，人工智能推理模型可用于為人工智能模型的訓(xùn)練前和訓(xùn)練后創(chuàng)建更好的數(shù)據(jù)。

Nvidia 的聲明發(fā)表于人工智能行業(yè)的關(guān)鍵時(shí)刻，谷歌、OpenAI 和 Anthropic 等人工智能公司都依賴其芯片及其性能的進(jìn)步。此外，隨著科技行業(yè)的重點(diǎn)從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理，人們開始質(zhì)疑 Nvidia 昂貴的產(chǎn)品是否能保持主導(dǎo)地位。黃仁勛的聲明表明，Green 團(tuán)隊(duì)不僅跟上了步伐，還在推理性能和成本效益方面樹立了新標(biāo)準(zhǔn)。

盡管 OpenAI 的 o3 等第一版人工智能推理模型的運(yùn)行成本很高，但黃仁勛預(yù)計(jì)，在 Nvidia 等硬件公司計(jì)算技術(shù)的突破推動(dòng)下，人工智能模型成本下降的趨勢(shì)將持續(xù)下去。

黃仁勛曾表示：摩爾定律已死

在2019年的CES上，Nvidia 首席執(zhí)行官黃仁勛是宣稱，“摩爾定律不再適用了。”

半導(dǎo)體制造的一個(gè)關(guān)鍵部分是縮小被稱為晶體管的元件，晶體管是一種極其微小的電子開關(guān)，可以處理從微波爐中的時(shí)鐘到手機(jī)中運(yùn)行的人工智能算法等所有事物的數(shù)據(jù)。

1965 年，英特爾 聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾 (Gordon Moore) 預(yù)測(cè)，芯片將以兩年為一個(gè)周期穩(wěn)步改進(jìn)，處理器性能將每隔幾年翻一番。摩爾定律不僅僅是計(jì)算機(jī)處理器制造的指導(dǎo)方針。相反，它已經(jīng)演變成定期創(chuàng)新的簡(jiǎn)寫定義，并成為推動(dòng)科技行業(yè)發(fā)展的自我實(shí)現(xiàn)預(yù)言。iPhone、三星 Galaxy 智能手機(jī)和其他各種設(shè)備的定期改進(jìn) 都 歸功于 摩爾定律 。

但隨著芯片元件的規(guī)模越來越接近單個(gè)原子，跟上摩爾定律的步伐變得越來越困難?，F(xiàn)在，每?jī)赡陮⑿酒木w管數(shù)量（也就是處理能力）翻一番的成本越來越高，技術(shù)難度也越來越大。

黃仁勛在 2019 年CES 上與一小群記者和分析師的問答環(huán)節(jié)中表示：“摩爾定律曾經(jīng)每五年增長(zhǎng) 10 倍，每 10 年增長(zhǎng) 100 倍?，F(xiàn)在摩爾定律每年只增長(zhǎng)幾個(gè)百分點(diǎn)。每 10 年可能只有 2%……所以摩爾定律已經(jīng)走到盡頭了。”

這并不是黃仁勛第一次宣稱摩爾定律已經(jīng)終結(jié)。過去幾年， 他也發(fā)表過類似的言論。

而英特爾則認(rèn)為摩爾定律并未消亡。各家公司只是在尋找新方法來延續(xù)摩爾定律，比如英特爾新推出的 3D 芯片堆疊技術(shù)。英特爾稱之為 Foveros 的制造技術(shù)? 將不同的芯片元件直接堆疊在一起，這一舉措將大幅提高性能和英特爾可以盈利銷售的芯片范圍。

英特爾首席技術(shù)官邁克爾·梅伯里 (Michael Mayberry) 8 月份在EETimes上發(fā)文稱：“這場(chǎng)爭(zhēng)論自 21 世紀(jì)初就已開始。與此同時(shí)，技術(shù)人員卻無視這場(chǎng)爭(zhēng)論，繼續(xù)取得進(jìn)步。”科技行業(yè)擔(dān)心的是，一旦半導(dǎo)體進(jìn)步放緩，整體電子產(chǎn)品創(chuàng)新也會(huì)放緩。處理器 的縮小可以延長(zhǎng)電池壽命、降低成本并提高設(shè)備性能。

長(zhǎng)期以來一直是半導(dǎo)體制造業(yè)領(lǐng)頭羊的英特爾一再推遲向 10 納米工藝的轉(zhuǎn)型，而 三星 等其他公司則在推出更先進(jìn)的 7 納米芯片。盡管黃仁勛等一些人宣稱摩爾定律已經(jīng)終結(jié)，但材料科學(xué)家仍在繼續(xù)尋找擴(kuò)展當(dāng)今硅晶體管技術(shù)的方法，同時(shí)還在研究替代技術(shù)。（例如，超薄碳石墨烯片。）

Moor Insights & Strategy 分析師帕特里克·穆爾黑德 (Patrick Moorhead) 表示：“摩爾定律，即每?jī)赡陮⑿酒芏确环淖顕?yán)格定義，已經(jīng)不再適用了。如果我們停止縮小芯片體積，那么對(duì)每個(gè)科技行業(yè)來說都將是災(zāi)難性的。”

但他指出，該行業(yè)正在采用使用 GPU（Nvidia 制造）的其他類型的計(jì)算、先進(jìn)的軟件框架和工具以及封裝芯片電路的新方法。

Nvidia 的“超摩爾定律”

Nvidia 首席執(zhí)行官黃仁勛在去年11月的No Priors 播客中討論了人工智能。當(dāng)時(shí)，黃仁勛提出了“超摩爾定律”的概念。他認(rèn)為，人工智能計(jì)算性能可能會(huì)遵循比摩爾定律更陡峭的曲線，摩爾定律傳統(tǒng)上代表晶體管數(shù)量每?jī)赡攴环?。黃仁勛表示：“如果人們按照摩爾定律的思維方式（每?jī)赡攴环┳呱夏撤N超摩爾定律曲線，我不會(huì)感到驚訝。”

他進(jìn)一步解釋了復(fù)利效應(yīng)，說道：“如果你每年將收入翻一番或三倍，幾年后就會(huì)累積起來。復(fù)利效應(yīng)非常強(qiáng)勁。”

長(zhǎng)期以來，摩爾定律一直是計(jì)算領(lǐng)域的指導(dǎo)性概念——英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登·摩爾的觀察預(yù)測(cè)，設(shè)備上的晶體管數(shù)量大約每?jī)赡攴环瑥亩岣咝阅?。幾十年來，半?dǎo)體行業(yè)一直受到這一基本理念的推動(dòng)。

對(duì)于投資者來說，這一愿景代表著革命性的變化。作為人工智能和 GPU 技術(shù)的全球領(lǐng)導(dǎo)者，Nvidia 非常適合從這種爆炸性發(fā)展中獲利。由于對(duì)高級(jí) AI 功能的需求激增，Nvidia 穩(wěn)居計(jì)算領(lǐng)域下一個(gè)發(fā)展的前列，因?yàn)?AI 硬件和軟件的未來提供了前所未有的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。

Nvidia 的“超摩爾定律”概念超越了晶體管數(shù)量逐漸增加的傳統(tǒng)概念。黃仁勛設(shè)想未來人工智能計(jì)算性能每年將翻一番或三倍。與受硬件進(jìn)步約束的摩爾定律不同，這種超加速的速度將由軟件、網(wǎng)絡(luò)、算法和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的整體改進(jìn)推動(dòng)。黃仁勛指出，這些綜合改進(jìn)是解鎖更大規(guī)模人工智能解決方案和降低計(jì)算成本的關(guān)鍵。

這一概念至關(guān)重要，因?yàn)樗砻髁艘环N指數(shù)增長(zhǎng)模式，比歷史上的半導(dǎo)體軌跡更快。對(duì)于投資者來說，“超摩爾定律”的增長(zhǎng)速度意味著 Nvidia 的技術(shù)可能以計(jì)算歷史上無與倫比的速度發(fā)展，有可能讓 Nvidia 在 AI 領(lǐng)域獨(dú)樹一幟。如果成功，這可能會(huì)給 Nvidia 帶來直接收益，并為整個(gè)技術(shù)和 AI 生態(tài)系統(tǒng)帶來長(zhǎng)期價(jià)值創(chuàng)造。

將產(chǎn)品周期改為一年，比之前兩年的周期翻了一倍，凸顯了 Nvidia 想要主宰人工智能發(fā)展下一階段的愿望。這種快速轉(zhuǎn)變表明 Nvidia 有計(jì)劃地保持領(lǐng)先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，并滿足對(duì)先進(jìn)人工智能功能日益增長(zhǎng)的需求。更快的周期使 Nvidia 能夠定期提供高性能的下一代產(chǎn)品，從而在快速發(fā)展的行業(yè)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。

這種加速利用了整個(gè) AI 堆棧（網(wǎng)絡(luò)、軟件、算法和硬件集成）的全面進(jìn)步，而不僅僅依賴于硬件。通過改進(jìn)每個(gè)元素，Nvidia 正在創(chuàng)建完美協(xié)作的系統(tǒng)，從而將整體性能提高到芯片創(chuàng)新無法實(shí)現(xiàn)的水平。

在更大的 GPU 超級(jí)集群上擴(kuò)展任務(wù)是 Nvidia 方法的關(guān)鍵組成部分，因?yàn)樗试S以前所未有的水平進(jìn)行計(jì)算。這些超級(jí)集群由數(shù)千個(gè) GPU 組成，對(duì)于在要求苛刻的行業(yè)中釋放新想法至關(guān)重要。

提高計(jì)算能力和效率可以大幅降低成本，為醫(yī)療保健、銀行業(yè)和物流業(yè)等轉(zhuǎn)型行業(yè)提供應(yīng)用機(jī)會(huì)，從而吸引尋求人工智能驅(qū)動(dòng)擴(kuò)張的長(zhǎng)期投資者關(guān)注英偉達(dá)。

處理能力的指數(shù)級(jí)加速可能會(huì)改變各個(gè)行業(yè)的成本結(jié)構(gòu)，并使人工智能在小型企業(yè)中的可用性發(fā)生巨大變化。隨著計(jì)算機(jī)資源成本的下降，人工智能的民主化將使即使是最小的公司也能使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行更有針對(duì)性的消費(fèi)者互動(dòng)和更智能的運(yùn)營(yíng)。從零售業(yè)到銀行業(yè)再到醫(yī)療保健業(yè)，行業(yè)都充滿了潛在收益。人工智能增強(qiáng)的處理能力可以加速藥物研究，提高診斷準(zhǔn)確性，并使醫(yī)療保健行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)高度個(gè)性化的治療。雖然零售和電子商務(wù)更多地使用人工智能來提供定制的產(chǎn)品建議和預(yù)測(cè)性庫(kù)存管理以改變用戶體驗(yàn)，但金融業(yè)將在欺詐檢測(cè)、高頻算法交易和強(qiáng)大的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面取得突破。

正如黃仁勛所言，這些發(fā)展為自主系統(tǒng)的突破開辟了道路，解決了曾經(jīng)不可能解決的計(jì)算問題，因此機(jī)遇巨大。對(duì)于投資者來說，英偉達(dá)處于這場(chǎng)革命的中心，因?yàn)樗漠a(chǎn)品對(duì)于許多發(fā)展中的用途至關(guān)重要。行業(yè)合同和高價(jià)值聯(lián)盟可能會(huì)隨之而來；因此，英偉達(dá)與這一快速轉(zhuǎn)型的契合可能會(huì)轉(zhuǎn)化為重大回報(bào)，因此，在由人工智能驅(qū)動(dòng)的行業(yè)定義的未來，這是一個(gè)戰(zhàn)略投資問題。

Nvidia 面臨著各種技術(shù)難題，這些難題可能會(huì)影響其在不斷突破人工智能能力極限的過程中所取得的進(jìn)展。隨著芯片制造商接近原子級(jí)，半導(dǎo)體材料的物理限制帶來了挑戰(zhàn)，并使進(jìn)一步縮小尺寸變得越來越困難。此外，尤其是隨著對(duì)人工智能處理的需求不斷增長(zhǎng)，大型 GPU 集群的巨大能耗和巨大的冷卻需求帶來了可持續(xù)性問題并增加了運(yùn)行成本。除了技術(shù)限制之外，Nvidia 還必須應(yīng)對(duì)艱難的道德和法律領(lǐng)域。

隨著人工智能滲透到更多生活領(lǐng)域，對(duì)數(shù)據(jù)隱私、人工智能決策的道德問題以及可能的監(jiān)管審查的擔(dān)憂正成為 Nvidia 及其行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手必須應(yīng)對(duì)的日益嚴(yán)重的問題。競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境增加了更多的復(fù)雜性；AMD 和英特爾等企業(yè)正在加緊努力加速人工智能硬件開發(fā)，這給 Nvidia 帶來了更大的壓力，迫使其保持技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

從投資角度來看，指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)既有風(fēng)險(xiǎn)，也有機(jī)遇。盡管英偉達(dá)在人工智能硬件方面的創(chuàng)新態(tài)勢(shì)符合長(zhǎng)期擴(kuò)張模式，但快速的變化速度可能會(huì)造成動(dòng)蕩。投資者應(yīng)權(quán)衡英偉達(dá)在轉(zhuǎn)型市場(chǎng)中的戰(zhàn)略定位以及短期障礙。

在黃仁勛富有遠(yuǎn)見的領(lǐng)導(dǎo)下，Nvidia 將引領(lǐng)一個(gè)由他所謂的“超摩爾定律”驅(qū)動(dòng)的指數(shù)級(jí)擴(kuò)張時(shí)代，這是人工智能計(jì)算機(jī)能力的一次重大飛躍，可能會(huì)重塑半導(dǎo)體行業(yè)。Nvidia 強(qiáng)調(diào)擴(kuò)展人工智能硬件，這使其成為廣泛采用人工智能的關(guān)鍵推動(dòng)者，這一地位有可能為投資者帶來可觀的長(zhǎng)期利潤(rùn)。隨著從金融到醫(yī)療保健等企業(yè)更全面地采用人工智能，Nvidia 的技術(shù)優(yōu)勢(shì)可能會(huì)轉(zhuǎn)化為重要的聯(lián)盟和更高的股東價(jià)值。投資者必須及時(shí)了解 Nvidia 在人工智能硬件方面的發(fā)展以及在更大的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中的戰(zhàn)略行動(dòng)，因?yàn)樵摌I(yè)務(wù)極大地塑造了未來，而這主要取決于人工智能。

參考鏈接 https://www.techspot.com/news/106246-jensen-huang-claims-nvidia-ai-chips-outpacing-moore.html

 來源：半導(dǎo)體行業(yè)觀察，內(nèi)容編譯自techcruch，謝謝。