隨著生成式AI的變革，對于基礎(chǔ)硬件設(shè)計(jì)、軟件生態(tài)開發(fā)都提出了新的、更高的要求，尤其是底層硬件和算力必須跟上新的形勢，并面向未來發(fā)展做好準(zhǔn)備。

　　3 月 11 日消息，英偉達(dá)(NVDA .US)CEO 黃仁勛聲稱英偉達(dá)的 GPU“非常好，即使競爭對手的芯片是免費(fèi)的，但它也不夠便宜”。黃仁勛進(jìn)一步解釋說，就 AI 數(shù)據(jù)中心的總擁有成本而言，英偉達(dá) GPU 的定價(jià)并不重要。

　　英偉達(dá)未來10年算力再提高100萬倍

　　黃仁勛詳細(xì)談到英偉達(dá)的市場價(jià)值定位、AGI(通用人工智能)發(fā)展、AI算力的增長，以及如何通過人類反饋將AI 根植于人類價(jià)值觀話題，而且黃仁勛透露，液冷技術(shù)將成為AI算力的下一個(gè)趨勢性領(lǐng)域。

　　作為生成式AI時(shí)代的最強(qiáng)賣鏟人，如今英偉達(dá)市值已突破2萬億美元。對于AI走勢，黃仁勛表示，AI 將是這個(gè)時(shí)代的“界定技術(shù)”，未來 AI 將成為一個(gè)“主權(quán)”，必須致力于控制主權(quán)AI。

　　談及AI算力，黃仁勛特別強(qiáng)調(diào)，在未來的10年里，英偉達(dá)將會(huì)把深度學(xué)習(xí)的計(jì)算能力再提高100萬倍，從而讓AI計(jì)算機(jī)不斷訓(xùn)練、推理、學(xué)習(xí)、應(yīng)用，并持續(xù)改進(jìn)，未來不斷將超級(jí)AI轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

　　AI浪潮下的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇

　　對人工智能的關(guān)注，人們總是在探討算力需求的極限，因?yàn)檫@代表著英偉達(dá)市值的成長空間。而事實(shí)上，人工智能(AI)一直以來是個(gè)備受關(guān)注的熱議話題。從Sora到 Claude 3，從單模態(tài)到多模態(tài)，從AIGC到通用智能，人工智能大模型技術(shù)正在引領(lǐng)新一輪全球人工智能創(chuàng)新熱潮。

　　更直觀的是，AI浪潮還帶來了智能算力需求激增，掀起了智算中心建設(shè)熱潮。Meta(META.US)今年初宣布計(jì)劃壕擲90億美元購買35萬個(gè)H100 GPU芯片，用于加速人工智能算力研發(fā)。OpenAI的創(chuàng)始人Sam Altman將在全球融資7萬億美元用于投入AI芯片領(lǐng)域。

　　在AI算力需求的驅(qū)動(dòng)下，上中下游AI算力向芯片需求也有所回暖，尤其5G和人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施，這是生產(chǎn)力需求得以滿足產(chǎn)業(yè)得以發(fā)展的革命性技術(shù)基礎(chǔ)。而從中長期來看，市場對高速率AI算力需求的大趨勢是明確的。隨著AI芯片算力能力的提升，算力中心內(nèi)部的通信需求也會(huì)大幅提升，對于算力算法的速率也有了更高的要求。

　　微美全息爭奪AI算力巨大發(fā)展空間

　　科技巨頭們重金投入AI，市場已經(jīng)為算力買單，隨著爭奪 AI 軍備競賽日趨白熱化，公開資料顯示，AI芯片廠商微美全息(WIMI.US)，通過人工智能賦能，不斷完善人工智能頂層設(shè)計(jì)，合理規(guī)劃產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局，大力促進(jìn)AI算力產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　人工智能的發(fā)展，讓AI對算力的依賴程度非常高，AI技術(shù)的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，這些算法需要大量的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)處理能力來訓(xùn)練模型和進(jìn)行推理。對此，微美全息強(qiáng)化人工智能核心技術(shù)自主創(chuàng)新，深入挖掘AI芯片的算力潛力，推進(jìn)人工智能賦能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，加強(qiáng)數(shù)據(jù)和算力要素整合，以滿足日益增長的人工智能技術(shù)算力需求。

　　下一步，微美全息將持續(xù)推進(jìn) AI 技術(shù)和算法算力領(lǐng)域的創(chuàng)新，除了在關(guān)鍵核心技術(shù)的突破之外，將與各AI龍頭企業(yè)深度合作，匯聚產(chǎn)業(yè)鏈上下游人才、技術(shù)等資源，鼓勵(lì)行業(yè)開放更多人工智能應(yīng)用場景，不斷改進(jìn)、共同研發(fā)能夠兼容各類AI智算集群算力，完成各種訓(xùn)練和推理任務(wù)，未來有望解決更多模型訓(xùn)練算力供應(yīng)不足等問題。

　　結(jié)尾

　　如今，AI 大模型引發(fā)算力需求增長，同時(shí)也帶來更大的競爭，面對 AI 加速計(jì)算的巨大需求，AI巨頭們正悄然展開著一場爭奪大戰(zhàn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，預(yù)計(jì)到2027年，基于 AI 需求帶動(dòng)，全球數(shù)據(jù)中心加速芯片算力市場規(guī)模將達(dá)到2.8萬億元。而AI 對算力的具體需求將集中在搜索、辦公、計(jì)算機(jī)和游戲等核心場景中，或許可以期待下新的算力巨頭實(shí)現(xiàn)對傳統(tǒng) AI 巨頭的彎道超車。