原標題：黃仁勛：英偉達遠超摩爾定律，芯片性能10年提升1000倍，比上代產品提升30倍！
文章來源：AI范兒
內容字數：2521字

Nvidia CEO 黃仁勛：AI 芯片性能超越摩爾定律

Nvidia CEO 黃仁勛近日在 CES 大會上發表演講，并接受采訪，大膽宣稱公司 AI 芯片的性能進步速度已經超越了摩爾定律。這一說法引發廣泛關注，因為摩爾定律曾是幾十年來計算技術發展的主要驅動力。

1. 超越摩爾定律的AI芯片發展速度

黃仁勛指出，Nvidia 的 AI 芯片發展速度遠超摩爾定律預測的晶體管數量每年翻倍的速度。他以公司最新數據中心超級芯片為例，其 AI 推理性能比上一代提升了 30 多倍。這一突破并非單一技術進步的結果，而是通過在架構、芯片、系統、程序庫和算法等多個層面同時創新實現的。

2. 多層面創新突破摩爾定律限制

黃仁勛解釋說，Nvidia 的成功在于多方面的協同創新。 這打破了摩爾定律逐漸放緩的限制，為AI發展帶來了新的可能性。他認為，目前 AI 發展遵循三個定律：預訓練、后訓練和測試時計算。

3. 降低AI推理成本，推動AI應用普及

黃仁勛強調，提升 AI 推理性能的關鍵在于降低其使用成本。他認為，與摩爾定律降低計算成本推動計算技術發展一樣，提升 AI 推理性能也能降低 AI 應用成本，從而促進 AI 技術的普及。 他以最新的數據中心超級芯片 GB200 NVL72 為例，其性能比 H100 提升了 30-40 倍，這將顯著降低像 OpenAI o3 這樣需要大量推理計算的模型的使用成本。目前，OpenAI 的 o3 模型每個任務的運行成本高達近 20 美元，而 ChatGPT Plus 訂閱費為每月 20 美元。 Nvidia 的技術進步有望解決這一問題。

4. 持續的性能提升和未來展望

黃仁勛表示，Nvidia 的 AI 芯片性能在過去十年提升了 1000 倍，遠超摩爾定律的速度，而且這一趨勢仍在持續。他認為，更強的性能意味著更低的價格，這將是長期目標。 盡管目前一些大型語言模型的推理成本依然很高，但他預計隨著技術的進步，AI 模型的價格將持續下降。

5. 應對質疑和挑戰

文章也提到了業界對 Nvidia 昂貴芯片能否持續保持優勢的質疑，以及使用測試時計算的 AI 模型運行成本高的問題。然而，黃仁勛認為，提升計算能力是解決這些問題的直接方案，并且長期來看，更強大的 AI 推理模型還能為預訓練和后訓練階段提供更好的數據。

總而言之，黃仁勛的觀點是，Nvidia 通過多方面創新，實現了 AI 芯片性能的指數級增長，超越了摩爾定律，并有望通過持續的性能提升降低 AI 應用成本，從而推動 AI 技術的進一步發展和普及。

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