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Nvidia市值飆升至近萬億美元;CEO黃仁勛:AI革命是計(jì)算機(jī)行業(yè)的重生,帶來巨大機(jī)遇

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Nvidia市值飆升至近萬億美元;CEO黃仁勛:AI革命是計(jì)算機(jī)行業(yè)的重生,帶來巨大機(jī)遇

那么 Nvidia 是如何成為 AI 革命的核心參與者的呢?

文|Tech商業(yè)

AI計(jì)算芯片公司Nvidia英偉達(dá)的股價(jià)上周交易日飆升26%,該公司最新市值接近萬億美元大關(guān)。

Nvidia公司上周三發(fā)布的最新季度業(yè)績引發(fā)了這一股價(jià)飆升。該公司表示正在提高芯片產(chǎn)量以滿足“激增的需求”。Nvidia 已經(jīng)開始主導(dǎo)人工智能 (AI) 系統(tǒng)的芯片市場。

去年 11 月 ChatGPT 推出后,市場對該領(lǐng)域的興趣達(dá)到了瘋狂的水平——這給科技行業(yè)帶來了巨大的震動(dòng)。

從幫助演講到計(jì)算機(jī)編程和烹飪,ChatGPT 已被證明是一種廣受歡迎的 AI 應(yīng)用。

但如果沒有強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)硬件,尤其是總部位于加利福尼亞的 Nvidia 的計(jì)算機(jī)芯片,這一切都不可能實(shí)現(xiàn)。Nvidia 硬件最初以制造處理圖形的計(jì)算機(jī)芯片類型而知名,特別是用于計(jì)算機(jī)游戲,它是當(dāng)今大多數(shù) AI 應(yīng)用程序的基礎(chǔ)。

Gartner 的半導(dǎo)體行業(yè)分析師 Alan Priestley 表示:“它是領(lǐng)先的技術(shù)參與者,能夠幫助實(shí)現(xiàn)人工智能這種新技術(shù)?!?/p>

“Nvidia 之于 AI 幾乎就像英特爾之于 PC,”TechInsights 分析師 Dan Hutcheson 認(rèn)為。

ChatGPT 使用 10,000 個(gè) Nvidia 的圖形處理單元 (GPUs) 進(jìn)行訓(xùn)練,這些單元聚集在屬于Microsoft微軟的超級計(jì)算機(jī)中。

被廣泛使用的 A100 GPU 成本超過 10,000 美元

Nvidia 加速計(jì)算總經(jīng)理兼副總裁伊恩·巴克 (Ian Buck) 表示:“它是眾多超級計(jì)算機(jī)中的一種——有些是公開的,有些不是——使用 Nvidia GPU 構(gòu)建,用于各種科學(xué)和人工智能用例。”

CB Insights最近的一份報(bào)告指出,Nvidia 擁有大約 95% 的機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 市場。

它的 AI 芯片也在為數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中銷售,每個(gè)芯片的價(jià)格約為 10,000 美元(8,000 英鎊),但其最新和最強(qiáng)大版本的售價(jià)要高得多。

那么 Nvidia 是如何成為 AI 革命的核心參與者的呢?

簡而言之,大膽押注自己的技術(shù)加上一些好的時(shí)機(jī)。

現(xiàn)任 Nvidia 首席執(zhí)行官的黃仁勛早在 1993 年就是其創(chuàng)始人之一。當(dāng)時(shí),Nvidia 專注于為游戲和其他應(yīng)用程序制作更好的圖形。

1999 年,它開發(fā)了 GPU 來增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的圖像顯示。

GPU 擅長同時(shí)處理許多小任務(wù)(例如處理屏幕上的數(shù)百萬像素)——這一過程稱為并行處理。

2006 年,斯坦福大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn) GPU 有另一種用途——它們可以加速數(shù)學(xué)運(yùn)算,這是常規(guī)處理芯片無法做到的。

正是在那一刻,黃仁勛做出了對人工智能發(fā)展至關(guān)重要的決定。

他投入了 Nvidia 的資源來創(chuàng)建一種工具,使 GPU 可編程,從而為圖形以外的用途開放了它們的并行處理能力。

該工具被添加到 Nvida 的計(jì)算機(jī)芯片中。對于電腦游戲玩家來說,這是一種他們不需要的功能,甚至可能都沒有意識到,但對于研究人員來說,這是一種在消費(fèi)類硬件上進(jìn)行高性能計(jì)算的新方法。

正是這種能力幫助激發(fā)了現(xiàn)代人工智能的早期突破。

2012 年,Alexnet 亮相——一種可以對圖像進(jìn)行分類的 AI。Alexnet 僅使用 Nvidia 的兩個(gè)可編程 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練。

訓(xùn)練過程只用了幾天,而不是使用大量常規(guī)處理芯片需要幾個(gè)月的時(shí)間。

GPU 可以大幅加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的發(fā)現(xiàn)開始在計(jì)算機(jī)科學(xué)家中傳播開來,他們開始購買它們來運(yùn)行這種新型工作負(fù)載。

“人工智能(的需求)找到了我們,”Buck表示。

Nvidia 通過投資開發(fā)更適合 AI 的新型 GPU 以及更多使該產(chǎn)品易于運(yùn)作的軟件來發(fā)揮其優(yōu)勢。

十年后,數(shù)十億美元投入后,ChatGPT 出現(xiàn)了——一種可以對問題做出類似人類反應(yīng)的人工智能。

AI 初創(chuàng)公司 Metaphysic 使用 AI 技術(shù)制作名人和其他人的逼真視頻。它的湯姆克魯斯深度造假事件在 2021 年引起了轟動(dòng)。

為了訓(xùn)練和運(yùn)行其模型,它使用了數(shù)百個(gè) Nvidia GPU,其中一些從 Nvidia 購買,另一些則通過云計(jì)算服務(wù)訪問?!霸谖覀兯龅氖虑樯?,除了 Nvidia 之外別無選擇,”其聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官湯姆格雷厄姆 Tom Graham表示?!八b遙領(lǐng)先?!?/p>

然而,雖然 Nvidia 的主導(dǎo)地位目前看起來穩(wěn)固,但長期來看更難預(yù)測。TIRIAS Research 的另一位行業(yè)分析師 Kevin Krewell 指出:“Nvidia 背負(fù)著每個(gè)人都想打倒的目標(biāo)?!?/p>

其他大型半導(dǎo)體公司提供了一些競爭。AMD 和英特爾都以制造中央處理器 (CPU) 而聞名,但它們也為人工智能應(yīng)用制造專用 GPU(英特爾最近才加入競爭)。

谷歌擁有張量處理單元 (TPU),不僅用于搜索結(jié)果,還用于某些機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù),而亞馬遜擁有用于訓(xùn)練 AI 模型的定制芯片。據(jù)稱微軟也在開發(fā)AI芯片,Meta也有自己的AI芯片項(xiàng)目。

此外,數(shù)十年來首次出現(xiàn)計(jì)算機(jī)芯片初創(chuàng)企業(yè),包括 Cerebras、SambaNova Systems 和 Habana(被英特爾收購)。他們打算從頭開始,為 AI 提供更好的 GPU 替代品。

總部位于英國的 Graphcore 生產(chǎn)其稱為智能處理單元 (IPU) 的通用 AI 芯片,據(jù)稱其具有更強(qiáng)的計(jì)算能力并且比 GPU 更便宜。

Graphcore 成立于 2016 年,已獲得近 7 億美元(5.6 億英鎊)的資金。

它的客戶包括四個(gè)美國能源部國家實(shí)驗(yàn)室,它一直敦促英國政府在一個(gè)新的超級計(jì)算機(jī)項(xiàng)目中使用它的芯片。

“[Graphcore] 已經(jīng)構(gòu)建了一個(gè)處理器來處理當(dāng)今存在的 AI,因?yàn)樗鼤?huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)展,”該公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Nigel Toon 說。

他承認(rèn)與英偉達(dá)這樣的巨頭競爭是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。雖然 Graphcore 也有軟件可以讓其技術(shù)易于使用,但當(dāng)世界已經(jīng)構(gòu)建了在 Nvidia GPU 上運(yùn)行的 AI 產(chǎn)品時(shí),很難協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)換。

Toon稱,隨著時(shí)間的推移,隨著 AI 從尖端實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)向商業(yè)部署,具有成本效益的計(jì)算將開始變得更加重要。

回到 Nvidia,Ian Buck 并不過分關(guān)注競爭?!艾F(xiàn)在每個(gè)人都需要人工智能,”他說。“由其他人決定他們將在哪里做出貢獻(xiàn)?!?/p>

Nvidia CEO黃仁勛:AI帶來巨大機(jī)遇,是計(jì)算機(jī)行業(yè)的重生

在英偉達(dá)Nvidia公司乘AI之風(fēng),股價(jià)飆升之際,上周六該公司CEO黃仁勛出現(xiàn)在中國臺灣大學(xué)畢業(yè)典禮上,黃仁勛在演講中囑咐畢業(yè)生要把握現(xiàn)在的AI機(jī)會(huì)。

黃仁勛表示,企業(yè)和個(gè)人都需要熟悉人工智能,否則就有錯(cuò)失良機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。

“40 年,我們創(chuàng)造了 PC、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)、云,現(xiàn)在又創(chuàng)造了 AI 時(shí)代。你們(這一代)會(huì)創(chuàng)造什么?不管是什么,像我們一樣去追趕它們。不要慢慢走,要跑起來”?!澳阋词菫榱耸澄锒寂埽词窃诒苊獬蔀槭澄锒寂?。( Either you are running for food, or you are running from becoming food)”

黃仁勛在演講中還列舉了他自己公司早期的失誤?!霸谟ミ_(dá),我經(jīng)歷過失敗——非常大的失敗。所有的失敗都令人羞辱和尷尬。其中許多幾乎令我們注定失敗……但面對我們的錯(cuò)誤,謙虛地尋求幫助,拯救了英偉達(dá)?!?/p>

黃仁勛還將2023 年稱為“畢業(yè)的完美年份”,并將人工智能革命比作“計(jì)算機(jī)行業(yè)的重生”?!叭斯ぶ悄軒砹司薮蟮臋C(jī)遇,”他告訴畢業(yè)生,必須“利用人工智能,并在人工智能副駕駛copilot的輔助下做出驚人的事情。”

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

英偉達(dá)

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Nvidia市值飆升至近萬億美元;CEO黃仁勛:AI革命是計(jì)算機(jī)行業(yè)的重生,帶來巨大機(jī)遇

那么 Nvidia 是如何成為 AI 革命的核心參與者的呢?

文|Tech商業(yè)

AI計(jì)算芯片公司Nvidia英偉達(dá)的股價(jià)上周交易日飆升26%,該公司最新市值接近萬億美元大關(guān)。

Nvidia公司上周三發(fā)布的最新季度業(yè)績引發(fā)了這一股價(jià)飆升。該公司表示正在提高芯片產(chǎn)量以滿足“激增的需求”。Nvidia 已經(jīng)開始主導(dǎo)人工智能 (AI) 系統(tǒng)的芯片市場。

去年 11 月 ChatGPT 推出后,市場對該領(lǐng)域的興趣達(dá)到了瘋狂的水平——這給科技行業(yè)帶來了巨大的震動(dòng)。

從幫助演講到計(jì)算機(jī)編程和烹飪,ChatGPT 已被證明是一種廣受歡迎的 AI 應(yīng)用。

但如果沒有強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)硬件,尤其是總部位于加利福尼亞的 Nvidia 的計(jì)算機(jī)芯片,這一切都不可能實(shí)現(xiàn)。Nvidia 硬件最初以制造處理圖形的計(jì)算機(jī)芯片類型而知名,特別是用于計(jì)算機(jī)游戲,它是當(dāng)今大多數(shù) AI 應(yīng)用程序的基礎(chǔ)。

Gartner 的半導(dǎo)體行業(yè)分析師 Alan Priestley 表示:“它是領(lǐng)先的技術(shù)參與者,能夠幫助實(shí)現(xiàn)人工智能這種新技術(shù)?!?/p>

“Nvidia 之于 AI 幾乎就像英特爾之于 PC,”TechInsights 分析師 Dan Hutcheson 認(rèn)為。

ChatGPT 使用 10,000 個(gè) Nvidia 的圖形處理單元 (GPUs) 進(jìn)行訓(xùn)練,這些單元聚集在屬于Microsoft微軟的超級計(jì)算機(jī)中。

被廣泛使用的 A100 GPU 成本超過 10,000 美元

Nvidia 加速計(jì)算總經(jīng)理兼副總裁伊恩·巴克 (Ian Buck) 表示:“它是眾多超級計(jì)算機(jī)中的一種——有些是公開的,有些不是——使用 Nvidia GPU 構(gòu)建,用于各種科學(xué)和人工智能用例?!?/p>

CB Insights最近的一份報(bào)告指出,Nvidia 擁有大約 95% 的機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 市場。

它的 AI 芯片也在為數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中銷售,每個(gè)芯片的價(jià)格約為 10,000 美元(8,000 英鎊),但其最新和最強(qiáng)大版本的售價(jià)要高得多。

那么 Nvidia 是如何成為 AI 革命的核心參與者的呢?

簡而言之,大膽押注自己的技術(shù)加上一些好的時(shí)機(jī)。

現(xiàn)任 Nvidia 首席執(zhí)行官的黃仁勛早在 1993 年就是其創(chuàng)始人之一。當(dāng)時(shí),Nvidia 專注于為游戲和其他應(yīng)用程序制作更好的圖形。

1999 年,它開發(fā)了 GPU 來增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的圖像顯示。

GPU 擅長同時(shí)處理許多小任務(wù)(例如處理屏幕上的數(shù)百萬像素)——這一過程稱為并行處理。

2006 年,斯坦福大學(xué)的研究人員發(fā)現(xiàn) GPU 有另一種用途——它們可以加速數(shù)學(xué)運(yùn)算,這是常規(guī)處理芯片無法做到的。

正是在那一刻,黃仁勛做出了對人工智能發(fā)展至關(guān)重要的決定。

他投入了 Nvidia 的資源來創(chuàng)建一種工具,使 GPU 可編程,從而為圖形以外的用途開放了它們的并行處理能力。

該工具被添加到 Nvida 的計(jì)算機(jī)芯片中。對于電腦游戲玩家來說,這是一種他們不需要的功能,甚至可能都沒有意識到,但對于研究人員來說,這是一種在消費(fèi)類硬件上進(jìn)行高性能計(jì)算的新方法。

正是這種能力幫助激發(fā)了現(xiàn)代人工智能的早期突破。

2012 年,Alexnet 亮相——一種可以對圖像進(jìn)行分類的 AI。Alexnet 僅使用 Nvidia 的兩個(gè)可編程 GPU 進(jìn)行訓(xùn)練。

訓(xùn)練過程只用了幾天,而不是使用大量常規(guī)處理芯片需要幾個(gè)月的時(shí)間。

GPU 可以大幅加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的發(fā)現(xiàn)開始在計(jì)算機(jī)科學(xué)家中傳播開來,他們開始購買它們來運(yùn)行這種新型工作負(fù)載。

“人工智能(的需求)找到了我們,”Buck表示。

Nvidia 通過投資開發(fā)更適合 AI 的新型 GPU 以及更多使該產(chǎn)品易于運(yùn)作的軟件來發(fā)揮其優(yōu)勢。

十年后,數(shù)十億美元投入后,ChatGPT 出現(xiàn)了——一種可以對問題做出類似人類反應(yīng)的人工智能。

AI 初創(chuàng)公司 Metaphysic 使用 AI 技術(shù)制作名人和其他人的逼真視頻。它的湯姆克魯斯深度造假事件在 2021 年引起了轟動(dòng)。

為了訓(xùn)練和運(yùn)行其模型,它使用了數(shù)百個(gè) Nvidia GPU,其中一些從 Nvidia 購買,另一些則通過云計(jì)算服務(wù)訪問?!霸谖覀兯龅氖虑樯?,除了 Nvidia 之外別無選擇,”其聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官湯姆格雷厄姆 Tom Graham表示?!八b遙領(lǐng)先。”

然而,雖然 Nvidia 的主導(dǎo)地位目前看起來穩(wěn)固,但長期來看更難預(yù)測。TIRIAS Research 的另一位行業(yè)分析師 Kevin Krewell 指出:“Nvidia 背負(fù)著每個(gè)人都想打倒的目標(biāo)?!?/p>

其他大型半導(dǎo)體公司提供了一些競爭。AMD 和英特爾都以制造中央處理器 (CPU) 而聞名,但它們也為人工智能應(yīng)用制造專用 GPU(英特爾最近才加入競爭)。

谷歌擁有張量處理單元 (TPU),不僅用于搜索結(jié)果,還用于某些機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù),而亞馬遜擁有用于訓(xùn)練 AI 模型的定制芯片。據(jù)稱微軟也在開發(fā)AI芯片,Meta也有自己的AI芯片項(xiàng)目。

此外,數(shù)十年來首次出現(xiàn)計(jì)算機(jī)芯片初創(chuàng)企業(yè),包括 Cerebras、SambaNova Systems 和 Habana(被英特爾收購)。他們打算從頭開始,為 AI 提供更好的 GPU 替代品。

總部位于英國的 Graphcore 生產(chǎn)其稱為智能處理單元 (IPU) 的通用 AI 芯片,據(jù)稱其具有更強(qiáng)的計(jì)算能力并且比 GPU 更便宜。

Graphcore 成立于 2016 年,已獲得近 7 億美元(5.6 億英鎊)的資金。

它的客戶包括四個(gè)美國能源部國家實(shí)驗(yàn)室,它一直敦促英國政府在一個(gè)新的超級計(jì)算機(jī)項(xiàng)目中使用它的芯片。

“[Graphcore] 已經(jīng)構(gòu)建了一個(gè)處理器來處理當(dāng)今存在的 AI,因?yàn)樗鼤?huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)展,”該公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Nigel Toon 說。

他承認(rèn)與英偉達(dá)這樣的巨頭競爭是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。雖然 Graphcore 也有軟件可以讓其技術(shù)易于使用,但當(dāng)世界已經(jīng)構(gòu)建了在 Nvidia GPU 上運(yùn)行的 AI 產(chǎn)品時(shí),很難協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)換。

Toon稱,隨著時(shí)間的推移,隨著 AI 從尖端實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)向商業(yè)部署,具有成本效益的計(jì)算將開始變得更加重要。

回到 Nvidia,Ian Buck 并不過分關(guān)注競爭?!艾F(xiàn)在每個(gè)人都需要人工智能,”他說。“由其他人決定他們將在哪里做出貢獻(xiàn)。”

Nvidia CEO黃仁勛:AI帶來巨大機(jī)遇,是計(jì)算機(jī)行業(yè)的重生

在英偉達(dá)Nvidia公司乘AI之風(fēng),股價(jià)飆升之際,上周六該公司CEO黃仁勛出現(xiàn)在中國臺灣大學(xué)畢業(yè)典禮上,黃仁勛在演講中囑咐畢業(yè)生要把握現(xiàn)在的AI機(jī)會(huì)。

黃仁勛表示,企業(yè)和個(gè)人都需要熟悉人工智能,否則就有錯(cuò)失良機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。

“40 年,我們創(chuàng)造了 PC、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)、云,現(xiàn)在又創(chuàng)造了 AI 時(shí)代。你們(這一代)會(huì)創(chuàng)造什么?不管是什么,像我們一樣去追趕它們。不要慢慢走,要跑起來”?!澳阋词菫榱耸澄锒寂?,要么是在避免成為食物而奔跑。( Either you are running for food, or you are running from becoming food)”

黃仁勛在演講中還列舉了他自己公司早期的失誤。“在英偉達(dá),我經(jīng)歷過失敗——非常大的失敗。所有的失敗都令人羞辱和尷尬。其中許多幾乎令我們注定失敗……但面對我們的錯(cuò)誤,謙虛地尋求幫助,拯救了英偉達(dá)?!?/p>

黃仁勛還將2023 年稱為“畢業(yè)的完美年份”,并將人工智能革命比作“計(jì)算機(jī)行業(yè)的重生”?!叭斯ぶ悄軒砹司薮蟮臋C(jī)遇,”他告訴畢業(yè)生,必須“利用人工智能,并在人工智能副駕駛copilot的輔助下做出驚人的事情?!?/p>

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。