ℹ信心爆棚！黄仁勋说即使竞争对手的 AI 晶片免费，也无法跟 NVIDIA 抗衡#

ℹ信心爆棚！黄仁勋说即使竞争对手的 AI 晶片免费，也无法跟 NVIDIA 抗衡# NVIDIA 的 AI GPU 无疑是现今最强大、市占率最高的公司，据调查市占率高达 90%，因此称作独大也不为过。不过这块饼这么大，一定...

黄仁勋：NVIDIA有责任遵守法规 但会尽力为中国客户提供服务

黄仁勋：NVIDIA有责任遵守法规 但会尽力为中国客户提供服务 黄仁勋还提到，未来2到3年内，人形机器人技术将实现显著突破，预计100年后人形机器人将变得无处不在，成为产量最大的机器系统。他认为，全球劳动力短缺和通货膨胀的影响下，世界对制造能力的需求日益增加，而机器人的制造和AI训练将有助于解决这一问题。在谈及AI应用的电力挑战时，黄仁勋表示，尽管短期内AI应用发展面临电力供应问题，但长远来看，AI应用仍然是一个巨大的机会。他提出了在偏远地区创建数据中心，训练语言模型，然后将模型应用于人口密集地区的解决方案。此外，黄仁勋对英伟达股价屡创新高表现出淡然态度，称股价对他个人而言“没有意义”，他每天还是同一时间起床，每天持续工作。黄仁勋对于AI的安全性也表达了信心，认为AI不会超越人类控制，英伟达将持续规划AI安全机制和措施，确保AI的安全可靠应用。 ... PC版： 手机版：

#deepseek #黄仁勋 #AI #新闻

#deepseek #黄仁勋 #AI #新闻 黄仁勋：市场对DeepSeek的理解完全搞反了 DeepSeek的横空出世引发大模型算力逻辑的质疑，英伟达股价一度暴跌。然而，黄仁勋却在最新访谈中表示，市场对DeepSeek的理解“完全搞反了”。 他认为，DeepSeek R1的发布不仅不会终结AI计算需求，反而会激发市场对更高效AI模型的追求，从而推动整个行业的发展。 “它让每个人都注意到，有机会让模型比我们想象的更有效率。因此，它正在扩大并加速AI的采用。”

黄仁勋公布NVIDIA路线图：明年升级Blackwell芯片 后年推出新一代AI平台

黄仁勋公布NVIDIA路线图：明年升级Blackwell芯片 后年推出新一代AI平台 在演讲开头，黄仁勋称自己很想用中文进行本次演讲，但因为要说的内容太多，对他而言难度过高。黄仁勋表示，自己的演讲有两个重点，即加速计算和AI，这两个要素“将能够重启电脑产业”。随后，黄仁勋花了较大篇幅来强调英伟达运算平台CUDA的重要性。黄仁勋表示，作为使用神经网络来进行深度学习的平台，CUDA显著推动了计算机科学在近20年内的进展。现在，全球已有500万名CUDA开发者。黄仁勋指出，CUDA已经实现了“良性循环”，能够在运算基础不断增长的情况下，扩大生态系统，令成本不断下降：“这将促使更多的开发人员提出更多的想法，带来更多的需求实验，成为伟大事业的开端。”黄仁勋称CUDA平台已实现良性循环。来源：英伟达直播此外，黄仁勋还重点介绍了英伟达仿真平台Omniverse。据介绍，Omniverse已经帮助众多大厂实现了数字孪生。例如，通过运用Omniverse，工厂可以事先规划流水线，气象学家可以预测极端气候等等。谈到英伟达的核心产品芯片，黄仁勋再次重申“买越多、省越多”。黄仁勋表示，计算机行业在中央处理器（CPU）上运行的引擎，其性能扩展速度已经大大降低。然而，需要处理的数据“继续呈指数级增长”，如果保持原状，人们将不得不经历计算膨胀和计算成本的提升。而在这种情况下，有一种更好的方法增强计算机的处理性能，那就是通过计算机增强CPU来提供加速计算：“现在，CPU的扩展速度逐渐放缓，最终会基本走向停止。我们应该让每一个处理密集型应用程序都得到加速，每个数据中心也就会得到加速。加速计算是非常明智的，这是普通常识。”黄仁勋宣传CPU和GPU相结合的加速计算。来源：英伟达直播在台上，黄仁勋又一次展示了英伟达在今年3月GTC大会上推出的最新Blackwell芯片，以及由其组装而成的机箱，乃至规模庞大的数据中心示意图。黄仁勋自豪地表示：“只有英伟达能做到，只有我们能做到。”更重要的是，黄仁勋透露，随着Blackwell芯片开始生产，英伟达计划每年升级AI加速器和AI芯片，预计将于2025年推出Blackwell Ultra，在2026年推出名为“Rubin”的下一代AI平台，该平台将采用HBM4内存。此前，天风国际分析师郭明𫓹预测，英伟达的下一代AI芯片“Rubin”系列/R100将在2025年第四季度开始量产。黄仁勋“剧透”英伟达此后的芯片规划。来源：英伟达直播就在半个月前，在发布2025财年第一财季财报后的英伟达业绩会上，黄仁勋曾表示，Blackwell芯片已经在“满负荷生产”，预计年内为公司“带来大量收入”。黄仁勋还屡次强调“我们正在加速”，称将在AI芯片上实现“一年一上新”。本次演讲的最后，话题又回到了机器人身上。据介绍，比亚迪、西门子、泰瑞达和Alphabet 旗下公司Intrinsic等全球十多家机器人行业领先企业已经在研究、开发和生产中采用NVIDIA Isaac机器人平台。黄仁勋表示：“机器人时代已经到来。有朝一日，移动的物体都将实现自主运行。”在截至4月28日的2025财年第一财季，英伟达期内实现营收260.44亿美元，同比上涨262%；净利润148.81亿美元，同比上涨628%。同时，该公司对下一季度的业绩做出指引，预测2025财年第二财季的销售额将达到280亿美元，上下浮动2%，高于市场预期的266亿美元。发布第一财季财报后，英伟达股价一度迅速飙升，助公司股价突破1000美元。当地时间5月31日，英伟达（Nasdaq：NVDA）股价收于每股1095.95美元，跌0.82%，总市值2.70万亿美元。据Wind数据，在过去的2023年中，英伟达股价涨幅超230%，今年以来涨幅已达到121.39%。 ... PC版： 手机版：

ℹNVIDIA 黄仁勋表示：「现在小孩不应该学习写程式，如何使用 AI 更为重要」#

ℹNVIDIA 黄仁勋表示：「现在小孩不应该学习写程式，如何使用 AI 更为重要」# AI 发展可说越来越快速，很多人都认为未来会取代许多工作，也因此对于父母来说，一定会思考小孩该学习哪方面，10 年以后才更有竞争力。而过去...

英伟达继续狂飙 黄仁勋回应Sam Altman

英伟达继续狂飙 黄仁勋回应Sam Altman 媒体指出，上一次英伟达的市值超过亚马逊是在 2002 年，当时两家公司的市值均低于 60 亿美元。因为市场对强劲人工智能需求的押注，推动了英伟达股价的上涨，使其成为所谓的“七巨头”中表现最好的股票，在过去 12 个月内飙升了 223%。今年迄今为止，Nvidia 的股价已上涨 46%。但对于这家可能是有史以来最强的芯片巨头，英伟达的创造历史之路，似乎还远未结束。人工智能改变了数据中心和英伟达Nvidia成立的目的是彻底改变游戏和多媒体领域的 3D 计算机图形技术。该公司最初在各种芯片上取得了成功，随后在 1999 年推出了世界上第一个图形处理单元 （GPU） Nvidia GeForce 256，并取得了重大飞跃。这一里程碑在最新的 GeForce RTX 40 系列中达到了顶峰，该系列可以借助深度学习超级采样 （DLSS）（Nvidia 的一项令人难以置信的创新）为数字内容提供逼真的图形。DLSS 使用人工智能（AI） 在视频游戏场景中创建额外的帧并增强图像质量。直到 2022 财年（截至 2022 年 1 月 30 日），游戏一直是 Nvidia 最大的收入驱动力。该部门当年的销售额为 125 亿美元，占公司总收入的 46%。但后来，一切都变了：数据中心曾经是公司存储有价值信息的地方，但后来发展成为在线操作的集中中心（也称为云计算）。如今，数据中心拥有 Nvidia 设计的强大芯片，用于处理人工智能工作负载。这种转变始于 2016 年，当时 Nvidia 向 OpenAI 交付了第一台 AI 超级计算机，该计算机用于开发早期的生成式 AI模型，最终形成了著名的 ChatGPT 在线聊天机器人。现在，Nvidia 领先的 H100 数据中心 GPU 售价高达 40，000 美元。微软和亚马逊等集中式数据中心运营商订购了数十万个数据中心，为云客户提供开发人工智能所需的计算能力。这使得 Nvidia 的数据中心收入在 2024 财年第三季度（截至 2023 年 10 月 29 日）同比飙升 279%。数据中心业务目前占英伟达总收入的 80%，将游戏业务远远甩在身后。Nvidia 现在是一个价值 1.8 万亿美元的庞然大物，其中 1 万亿美元的价值是在过去 12 个月内创造的。目前看来，英伟达的股价可能仍会走高。每个国家都要AI，数据中心将继续飚NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋周一在迪拜举行的世界政府峰会上对与会者表示，每个国家都需要拥有自己的情报生产能力。黄在与阿联酋人工智能部长艾尔·奥拉马（Al Olama）阁下进行炉边谈话时发表讲话，他将主权人工智能（强调一个国家对其数据及其产生的情报的所有权）描述为世界领导人的巨大机遇。“它记录了你的文化、你的社会智慧、你的常识、你的历史你拥有自己的数据，”黄在他们的谈话中告诉 Al Olama，这是来自 150 个国家的 4，000 多名代表参加的活动的亮点。黄敦促领导人不要被人工智能“迷惑”。人工智能具有前所未有的接受普通人类指导的能力，这使得各国拥抱人工智能、为其注入当地语言和专业知识变得至关重要。黄甚至反驳了多年来许多有远见的人提出的建议，他们敦促年轻人学习计算机科学，以便在信息时代竞争。“事实上，情况几乎完全相反，”黄仁勋说。“我们的工作是创造无需任何人编程的计算技术，并且编程语言是人类的：现在世界上的每个人都是程序员，这就是奇迹。”在同一场峰会上，黄仁勋还表示，我们正处于这个新时代的开始，将会发生的是，全球数据中心的安装基础价值将达到一万亿美元，在未来 4-5 年内，我们将拥有价值 2 万亿美元的数据中心，它们这为世界各地的软件提供动力，所有这些都将得到加速，这种加速计算的架构非常适合称为生成式人工智能的下一代软件。对于 NVIDIA 作为一家商业公司而言，Jensen 表示，“通用计算”并不是我们想要快速、高效且经济高效的人工智能的最佳方式，他描述了这一点通过描绘这样一个事实，我们在现代看到的加速计算促进了人工智能的增长甚至进入市场。他表示，该行业过渡到“下一代”状态的唯一途径是升级加速计算，而需要巨大的经济资源和高效的硬件作为关键武器。进军定制芯片设计业务，赢者通吃在英伟达最初的生意规划里，他们是希望用统一的GPU，去拿下所有的客户。但现在他们在看到客户纷纷逃离他们自研芯片之后。如文章开头所说，有传言指出，英伟达正在进军定制芯片业务，希望通过给他们的客户定制芯片，以进一步加固自己在AI市场的低位。据报道，Nvidia 成立的这个小组，负责打造新的商业模式，帮助客户使用 Nvidia IP 甚至小芯片构建自己的解决方案。通过这一举措，英伟达开始打造一个人工智能授权巨头。熟悉芯片行业的读者应该知道，许多自行设计芯片以降低成本或为计算需求提供更定制解决方案的公司已经与 Broadcomm 和 Marvell 等公司进行后端物理设计、SerDes 块或 IP（例如 Marvell 的高性能 Arm CPU 内核）的合作。Cadence 和 Synopsys 等 EDA 解决方案提供商在提供 IP 块方面做得很好，SOC 设计人员可以将这些 IP 块放入他们的芯片中，从而节省资金并加快上市时间。但这并不是什么新消息。例如，Sima.ai 在其边缘 AI 芯片中使用了 Synopsys 的图像处理器。Jim Keller 领导的初创公司 Tenstorrent 看到了这个机会，并将这家总部位于多伦多和奥斯汀的公司从 Nvidia 的潜在竞争对手转变为 IP 和设计商店，为 Kia 和 LG 等公司提供小芯片和知识产权。而在人工智能领域，我们又看到了一种新趋势，电视、汽车或网络设备的设计者希望构建定制解决方案以降低成本或提供包括人工智能在内的差异化解决方案，但他们没有必要或专业知识来构建整个芯片。至于谷歌、亚马逊 AWS、Meta（预计将在今年晚些时候使用自己的芯片）和微软 Azure 等大客户，它们已经拥有自己的用于内部人工智能的定制芯片以及面向云客户的 Nvidia GPU。他们可以与 Nvidia 合作进行未来的设计吗？我们可以假设，这些 Nvidia 定制芯片客户能否利用 Nvidia 的内部和 AWS 超级计算机来加速和优化这些设计工作？这将是一笔不错的额外收入，也是一个令人难以置信的差异化因素。如果是这样，这可能就是为什么 Nvidia 将其最新的“内部”超级计算机 Project Cieba 托管在 AWS 数据中心，那里已经提供了安全云服务的基础设施。Nvidia 可以在 Cieba 上提供芯片设计优化服务。虽然这种猜测可能有点太过分了，但这样做表明英伟达看到了不祥之兆，并且已经准备好再次改变这个行业。虽然这个猜测有点大胆，但是随着时间的推移，所有技术都会商品化，这是必然的。尤其是前几代硅。当 Nvidia 有意收购Arm 时，笔者就认为这次收购将使 Nvidia 有可能通过许可协议将他们不想产品化的产品货币化。看起来这正是 Nvidia 现在正在做的事情。回应Sam Altman，七万亿能买下全部对AI芯片行业而言，最近的热点之一，当然绕不开传言OPEN AI CEO Sam Altman计划募集七万亿美元资金，计划颠覆AI芯片和芯片制造。首先，我们必须说，这是好大一笔钱。其次，这也当然不会是一件容易的事情。姑勿论整个先进芯片制造很难，经过多年发展，全球仅有台积电、三星和英特尔能够进入领先的芯片制造市场。何况，投资一个先进晶圆厂要100亿美元（相对七万亿而言，九牛一毛？）。更重要的是，行业高管表示，寻找工程师来运营大量新工厂、获得机器来填充工厂以及获得足够的订单来证明这些工厂的合理性都存在不确定性。即使建造了大量新的芯片工厂，也不一定能解决 Altman 的近期问题生产 OpenAI 的 ChatGPT 等系统所需的人工智能芯片短缺。英伟达人工智能芯片生产的最... PC版： 手机版：