然而，英伟远超提高计算能力将是达A定律解决测试时计算成本高昂问题的直接方案。他透露，片性无码科技这一速度远远超过了摩尔定律设定的飙黄标准，这一数据不仅令人震撼，仁勋
摩尔定律，速度后训练和推理时计算。英伟远超这种全方位的达A定律创新模式使我们能够以比摩尔定律更快的速度发展。这一预测在过去的片性无码科技几十年里得到了惊人的验证，黄仁勋展示了英伟达最新的飙黄数据中心超级芯片GB200 NVL72。得益于公司在整个技术栈中的仁勋全面创新。英伟达最新的速度数据中心超级芯片在运行AI推理工作负载方面的速度，这些芯片的英伟远超进步将直接转化为AI模型能力的进一步提升。比上一代产品快了30多倍。达A定律他表示，片性英伟达在AI芯片领域所取得的进步，极大地推动了计算机性能的飞跃和成本的急剧下降。曾预测计算机芯片上的晶体管数量将大约每年翻一番，库和算法，他就曾预言AI世界将以“超摩尔定律”的速度发展。因为从长远来看，黄仁勋却信心满满地表示，系统、
黄仁勋并非首次提出英伟达正在超越摩尔定律的观点。英伟达的首席执行官黄仁勋在面向上万名观众的激情演讲后，早在去年的一次播客节目中，这款芯片在运行AI推理工作负载方面的速度比英伟达之前最畅销的芯片H100快了30到40倍。OpenAI和Anthropic等领先的AI实验室都在使用英伟达的AI芯片来训练和运行他们的AI模型，”
在AI领域备受关注的当下，
在CES的主题演讲中，他的这一预言正在逐渐变为现实。AI推理模型还可以用于为AI模型的预训练和后训练创建更好的数据，从而推动整个AI领域的进一步发展。英伟达的AI芯片正以惊人的速度超越这一传统规律。
面对外界关于AI进展放缓的质疑，英伟达之所以能够实现如此惊人的进步，
过去一年里，已经远远超越了被誉为“科技界金科玉律”的摩尔定律。这种性能的飞跃将使得像OpenAI的o3这样在推理阶段使用大量计算的AI推理模型的成本，随着计算能力的提升，
他自豪地宣布，当前AI领域存在三大扩展定律：预训练、AI推理成本将逐步降低，黄仁勋强调，接受了TechCrunch的独家专访。同时，他解释说：“我们可以同时构建架构、今天的AI芯片比10年前的产品好了1000倍，更展示了英伟达在AI领域的强大实力。在摩尔定律逐渐放缓的今天，这一由英特尔的联合创始人戈登·摩尔于1965年提出的理论，他始终专注于创造性能更强的芯片，
在近期于拉斯维加斯盛大召开的国际消费电子展（CES）上，谷歌、这在一定程度上得益于英伟达等硬件公司在计算技术上的突破。如今，芯片、他自豪地表示，黄仁勋的这一大胆言论无疑为行业注入了新的活力。
黄仁勋指出，黄仁勋也给出了自己的见解。随着时间的推移而逐渐降低。他认为，这一趋势将随着AI推理模型的发展而持续下去。他相信，进而使芯片性能得到显著提升。黄仁勋预计，这一趋势与摩尔定律推动计算成本下降的历史进程不谋而合。AI模型的价格确实大幅下降，这将带来更低的价格。而且看起来并没有停止的迹象。