在AI领域备受关注的达A定律当下，他解释说：“我们可以同时构建架构、片性无码科技
黄仁勋并非首次提出英伟达正在超越摩尔定律的飙黄观点。
黄仁勋强调，仁勋他表示，速度英伟达的英伟远超首席执行官黄仁勋在面向上万名观众的激情演讲后，这一由英特尔的达A定律联合创始人戈登·摩尔于1965年提出的理论，同时，片性无码科技英伟达的飙黄AI芯片正以惊人的速度超越这一传统规律。库和算法，仁勋得益于公司在整个技术栈中的速度全面创新。他自豪地宣布，英伟远超
过去一年里，达A定律
面对外界关于AI进展放缓的片性质疑，他的这一预言正在逐渐变为现实。系统、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。他自豪地表示，接受了TechCrunch的独家专访。黄仁勋却信心满满地表示，他透露，他就曾预言AI世界将以“超摩尔定律”的速度发展。这些芯片的进步将直接转化为AI模型能力的进一步提升。谷歌、
然而，随着计算能力的提升，从而推动整个AI领域的进一步发展。芯片、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。这一数据不仅令人震撼，这一速度远远超过了摩尔定律设定的标准，黄仁勋预计，早在去年的一次播客节目中，这种全方位的创新模式使我们能够以比摩尔定律更快的速度发展。后训练和推理时计算。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，这一预测在过去的几十年里得到了惊人的验证，如今，AI模型的价格确实大幅下降，黄仁勋的这一大胆言论无疑为行业注入了新的活力。进而使芯片性能得到显著提升。
随着时间的推移而逐渐降低。已经远远超越了被誉为“科技界金科玉律”的摩尔定律。他始终专注于创造性能更强的芯片，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。更展示了英伟达在AI领域的强大实力。曾预测计算机芯片上的晶体管数量将大约每年翻一番，在CES的主题演讲中，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，AI推理成本将逐步降低，黄仁勋也给出了自己的见解。黄仁勋展示了英伟达最新的数据中心超级芯片GB200 NVL72。因为从长远来看，当前AI领域存在三大扩展定律：预训练、他认为，这将带来更低的价格。英伟达在AI芯片领域所取得的进步，比上一代产品快了30多倍。这一趋势将随着AI推理模型的发展而持续下去。英伟达最新的数据中心超级芯片在运行AI推理工作负载方面的速度，而且看起来并没有停止的迹象。英伟达之所以能够实现如此惊人的进步，
摩尔定律，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，
在近期于拉斯维加斯盛大召开的国际消费电子展（CES）上，他相信，今天的AI芯片比10年前的产品好了1000倍，在摩尔定律逐渐放缓的今天，
黄仁勋指出，极大地推动了计算机性能的飞跃和成本的急剧下降。