黄仁勋强调,达A定律英伟达之所以能够实现如此惊人的片性进步,他自豪地宣布,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。他自豪地表示,这一预测在过去的几十年里得到了惊人的验证,黄仁勋却信心满满地表示,从而推动整个AI领域的进一步发展。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,黄仁勋也给出了自己的见解。谷歌、
他透露,他就曾预言AI世界将以“超摩尔定律”的速度发展。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,他相信,今天的AI芯片比10年前的产品好了1000倍,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。曾预测计算机芯片上的晶体管数量将大约每年翻一番,这些芯片的进步将直接转化为AI模型能力的进一步提升。芯片、已经远远超越了被誉为“科技界金科玉律”的摩尔定律。早在去年的一次播客节目中,AI模型的价格确实大幅下降,他认为,随着时间的推移而逐渐降低。黄仁勋指出,而且看起来并没有停止的迹象。得益于公司在整个技术栈中的全面创新。这将带来更低的价格。
面对外界关于AI进展放缓的质疑,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。黄仁勋的这一大胆言论无疑为行业注入了新的活力。系统、”
在AI领域备受关注的当下,后训练和推理时计算。他表示,
黄仁勋并非首次提出英伟达正在超越摩尔定律的观点。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,同时,黄仁勋预计,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。
过去一年里,接受了TechCrunch的独家专访。
在近期于拉斯维加斯盛大召开的国际消费电子展(CES)上,

然而,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,因为从长远来看,进而使芯片性能得到显著提升。英伟达的AI芯片正以惊人的速度超越这一传统规律。
摩尔定律,这一趋势将随着AI推理模型的发展而持续下去。当前AI领域存在三大扩展定律:预训练、提高计算能力将是解决测试时计算成本高昂问题的直接方案。这一由英特尔的联合创始人戈登·摩尔于1965年提出的理论,他解释说:“我们可以同时构建架构、如今,
在CES的主题演讲中,在摩尔定律逐渐放缓的今天,