英伟达AI芯片突破摩尔定律 开启AI推理成本下降新纪元

在近日举行的CES展会上，英伟达首席执行AI发展

除了硬件层面的突破，黄仁勋还提出了三种活跃的AI扩展法则：预训练、后训练和测试时计算。他强调，摩尔定律之所以在计算领域具有里程碑意义，是因为它大幅降低了计算成本。而推理性能的提升，也将直接降低AI推理的成本，从而让AI技术的应用更加普及。

推理成本下降，AI应用普及

尽管有人对英伟达芯片的成本问题表示担忧，但黄仁勋强调，最新的GB200NVL72芯片在AI推理工作负载上的速度比H100芯片快30至40倍，这将显著降低AI推理的成本，并使AI推理模型更加经济实惠。他认为，提升计算能力是解决推理性能和成本问题的有效途径。随着计算技术的进步，AI模型的成本将持续下降，即使目前部分模型的运行成本依然较高。

AI芯片性能十年提升千倍

黄仁勋表示，与十年前相比，现在的AI芯片性能已经提升了1000倍，且这种提升趋势不会很快停止。这一惊人的进步速度远远超过了摩尔定律，预示着AI技术将迎来更加蓬勃的发展。英伟达的创新突破，不仅加速了AI技术的发展进程，也为其广泛应用奠定了坚实的基础。

总结：英伟达引领AI未来

英伟达的最新进展表明，AI芯片的性能提升已经打破了传统规律的束缚，为AI技术的未来发展注入了强劲的动力。随着芯片性能的不断提升和成本的持续下降，AI技术将更广泛地应用于各行各业，深刻改变人类的生活和工作方式。

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