国内还能跟得上？AI芯片换代加速：老黄宣布AI芯片一年一更
⭐发布日期：2024年09月20日 | 来源:汪星人热剧
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AI芯片大战正酣，英伟达能否继领跑？
ChatGPT的爆火让人工智能再次成为全球科技圈的焦点话题。作为AI芯片领域的＂老大哥＂，英伟达能否继保持领先地位，成为业内关注的热点。一场硝烟四起的AI芯片大战正在上演，英伟达能否笑到最后？让我们拭目以待。
＂我们正处于一个AI变革的时代。＂在2024年英伟达年度技术大会（GTC上，英伟达CEO黄仁勋掷地有声。作为AI芯片领域的领头羊，英伟达在过去几年里凭借出色的技术实力和敏锐的市场嗅觉，稳坐AI芯片＂王者＂宝座。
形势似乎正在发生变化。一场硝烟四起的AI芯片大战正在上演，来自AMD、英特尔等老牌芯片巨头，以及谷歌、苹果等科技巨头的挑战，让英伟达的领先地位受到前所未有的威胁。
这一切的根源，要追溯到去年底ChatGPT的爆火。这款号称＂通用人工智能＂的大模型，凭借出色的对话能力和广泛的知识面，在全球掀起了一股＂AI热＂。人们开始热切期盼，未来的人工智能将能像人一样思考、交流、创造。
ChatGPT的成功让人们看到了大模型的无限潜力，也让AI芯片的重要性彻底凸显出来。训练和运行这些参数量达到数万亿的大型神经网络，需要强大的算力支撑。
一场新的＂芯片战争＂拉开了序幕。各家芯片巨头纷纷推出新品，誓要在这个＂AI时代＂分一杯羹。英伟达虽然仍占据优势，但其他对手的追赶步伐也在加快。
就在上个月，英特尔发布了号称＂最强AI芯片＂的Gaudi 3，号称比英伟达最新H200芯片的推理速度还要快30%。AMD方面也不甘示弱，其新一代＂CDNA 3＂AI加速器芯片将于今年下半年面世。
AI芯片大战正酣，英伟达能否继领跑？
ChatGPT的爆火让人工智能再次成为全球科技圈的焦点话题。作为AI芯片领域的＂老大哥＂，英伟达能否继保持领先地位，成为业内关注的热点。一场硝烟四起的AI芯片大战正在上演，英伟达能否笑到最后？让我们拭目以待。
＂我们正处于一个AI变革的时代。＂在2024年英伟达年度技术大会（GTC上，英伟达CEO黄仁勋掷地有声。作为AI芯片领域的领头羊，英伟达在过去几年里凭借出色的技术实力和敏锐的市场嗅觉，稳坐AI芯片＂王者＂宝座。
形势似乎正在发生变化。一场硝烟四起的AI芯片大战正在上演，来自AMD、英特尔等老牌芯片巨头，以及谷歌、苹果等科技巨头的挑战，让英伟达的领先地位受到前所未有的威胁。
这一切的根源，要追溯到去年底ChatGPT的爆火。这款号称＂通用人工智能＂的大模型，凭借出色的对话能力和广泛的知识面，在全球掀起了一股＂AI热＂。人们开始热切期盼，未来的人工智能将能像人一样思考、交流、创造。
ChatGPT的成功让人们看到了大模型的无限潜力，也让AI芯片的重要性彻底凸显出来。训练和运行这些参数量达到数万亿的大型神经网络，需要强大的算力支撑。
一场新的＂芯片战争＂拉开了序幕。各家芯片巨头纷纷推出新品，誓要在这个＂AI时代＂分一杯羹。英伟达虽然仍占据优势，但其他对手的追赶步伐也在加快。
就在上个月，英特尔发布了号称＂最强AI芯片＂的Gaudi 3，号称比英伟达最新H200芯片的推理速度还要快30%。AMD方面也不甘示弱，其新一代＂CDNA 3＂AI加速器芯片将于今年下半年面世。
面对来自各方的挑战，英伟达并没有止步不前。相反，他们选择了进攻为上策，加快了芯片更新的节奏。
在今年的GTC大会上，黄仁勋宣布英伟达将从此每年推出一代全新的AI芯片架构，加快了之前每两年一次的更新频率。这一决策旨在满足AI行业对算力需求的快速增长。
＂我们将在2025年推出代号为＇Rubin＇的下一代AI芯片架构，紧随今年发布的Blackwell架构之后。＂黄仁勋如是说，＂新架构在电气和机械上都向后兼容，客户可以轻松过渡。＂
这一加速步伐的背后，是英伟达单季度AI芯片营收已经达到惊人的140亿美元。人工智能产业的爆发式增长，让英伟达对未来充满信心。
加快更新频率无疑将帮助英伟达抢占AI芯片市场，满足客户对最新算力的渴求。但在新架构过渡期间，也难免会出现一段时间的供不应求状况。
黄仁勋似乎并不担心这个问题。＂我们有信心应对这一挑战。＂他说，＂率先推出新一代AI芯片，将能让我们占据市场先机，引领AI革命的浪潮。＂
除了AI芯片，英伟达还将加快CPU、GPU、网卡等其他芯片产品线的更新速度。这无疑将进一步增加对手的压力。
英伟达的对手们又作何打算呢？AMD和英特尔都在加紧研发新一代AI芯片，但暂时还难以撼动英伟达在这个领域的领先地位。
谷歌等科技巨头的进军，给这场战争增添了更多未知数。谷歌去年发布的自研AI芯片TPU已经开始在内部使用，未来有可能面向外部客户开放。
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Margaux
2秒前：谷歌等科技巨头的进军，给这场战争增添了更多未知数。
IP:53.16.9.*
李依璠
8秒前：让我们拭目以待。
IP:37.46.7.*
陈铭
6秒前：训练和运行这些参数量达到数万亿的大型神经网络，需要强大的算力支撑。
IP:10.30.5.*