黄仁勋:Blackwell太抢手已经让客户不满 英伟达股价转涨,收涨超8%
来源:华尔街见(jiàn)闻(wén)
AI热(rè)潮龙 头股英(yīng)伟达首席执行官(guān)黄仁勋(Jensen Huang)周三(sān)表示,英伟达的产品现已成为科技界最抢手的(de)商品,客户对有限的(de)供应(yīng)争相(xiāng)竞争,尤其是AI芯片Blackwell供应的(de)增速有限(xiàn),导致一(yī)些客户感(gǎn)到沮丧。他还暗(àn)示,若有必要,英伟达会减(jiǎn)少对(duì)台积电的依赖(lài),转向其他芯片(piàn)制造(zào)供(gōng)应商。
他在旧(jiù)金山由高盛集团举办(bàn)的科技会议上对观众说:
黄仁勋向 观众介绍说,公司最(zuì)新一代的(de)AI芯片Blackwell,正面临强劲的需(xū)求。目前,英伟达将Blackwell的生产(chǎn)外包出去,他表示,英伟达供应商正在尽力跟(gēn)上需求并取得进展(zhǎn)。
不过(guò),英伟(wěi)达的大(dà)部分收入依赖于少数客户,如微软和Meta Platforms Inc.这样的数据中心运(yùn)营(yíng)商。当黄仁勋被问到(dào),巨大(dà)的AI支出是否为客户带来(lái)了投(tóu)资回报(bào)时(shí),黄仁(rén)勋表示,企业别无选择,只能接受(shòu)“加速计算”。他解释说,英伟达的技术不仅能加速传统的工作负(fù)载——数据处理,还能处理旧(jiù)技术 无法应对的AI任务。
黄仁勋还表示(shì),英伟达在(zài)芯片生产方面严重依赖台积电,这(zhè)是因为台积电(diàn)在芯(xīn)片制造(zào)领(lǐng)域中遥遥领先。
但他也表示,英伟达在内部开发了大部分技术,这使得(dé)该公司能够将订 单(dān)转移给其(qí)他(tā)供应商。然而,他表示,这样(yàng)的改变可能会导致其芯片(piàn)质量(liàng)的下(xià)降。
此外,报道(dào)称,美国政府正在考虑允许(xǔ)英(yīng)伟达向沙特(tè)阿拉伯(bó)出口先进芯片,这可能有助于该国训练和运行最强大的AI模(mó)型。一(yī)些为沙(shā)特数据和AI管理局工作的人士说,沙特正在(zài)努力(lì)遵守美国的安全(quán)要求,以加快获得这些芯片的进程。
访谈内容传出后,英伟达股价日(rì)内由跌转(zhuǎn)涨(zhǎng),收盘涨(zhǎng)超8%,报116.91美元,同时带动纳指(zhǐ)从(cóng)日内1.6%的(de)跌幅转涨2.17%。今年,英伟达(dá)股票价格已经翻了一倍多,而2023年上涨了239%。
以(yǐ)下是(shì)黄(huáng)仁(rén)勋访谈节录:
1. 首先谈 谈31年前,你创(chuàng)立公司时(shí)的一些想法 。从那时起,你将公司(sī)从一个专注于(yú)游戏的GPU公司转型为一个为数据中心行(xíng)业 提供广 泛硬(yìng)件和软件的公司。你(nǐ)能不能先谈谈这个历程?当你开始时(shí),你在想什么?它是如何演(yǎn)变的(de)?你(nǐ)未来的关键优先事项是什么,以(yǐ)及你如何(hé)看待未来的世界 ?
黄仁勋(xūn):我想(xiǎng)说,我们做对的一件事(shì)是,我们预见(jiàn)到,未来 会有(yǒu)另一种计算形式(shì),它可以增强通用计算,解决通用(yòng)工具永远无法解决的问题。这种处理(lǐ)器一(yī)开始会做一些对CPU来说(shuō)极其困难(nán)的事情,那就是计算(suàn)机图形处理。
但我们将逐步(bù)扩展到其他领(lǐng)域。我们选(xuǎn)择的第一个(gè)领域(yù)当然是图像(xiàng)处(chù)理,这与(yǔ)计算机图形处理(lǐ)是互补的(de)。我们将(jiāng)其扩展到物理模(mó)拟,因为在我们选(xuǎn)择的视频游(yóu)戏领域中,你不仅希望它(tā)美观,还希望它动态化,能够创(chuàng)建(jiàn)虚拟(nǐ)世(shì)界。我们一(yī)步一步地扩展,并将其引入科学计算。第一个应(yīng)用之一(yī)是分子动力学模拟,另一个是地震处理,这基本上是逆物理(lǐ)。地震处理与CT重(zhòng黄仁勋:Blackwell太抢手已经让客户不满 英伟达股价转涨,收涨超8%)建非常相似(shì),是另一种形式(shì)的逆物理。所以我(wǒ)们一步一步地解决问题,扩(kuò)展到相邻行业,最终解决了(le)这些问题。
我们一直坚守的核心理念是(shì)加速计算能够解决有趣的问题。我(wǒ)们的架构保持一致,意味着今(jīn)天开发的(de)软(ruǎn)件可以在你留下的大量已(yǐ)安装基础上运行,过去开发的软件可以通过新技(jì)术加速。这种关于架构兼容性的思维方式、创建(jiàn)大量已安装基(jī)础、与生态系统(tǒng)共同发展的心理从1993年就开始了,我们一(yī)直延续到今天。这就是为什么英伟达的CUDA拥有如此(cǐ)庞(páng)大的已安装基础的原(yuán)因,因(yīn)为我们一直在保护它。保护软件开发者的投资是我们公司自始至(zhì)终的首要任务。
保护软(ruǎn)件开发者(zhě)的投资是(shì)我们公司自始至终的首要任务。展望未(wèi)来,我们在 一路上解决的一些问题,当然包括学习(xí)如何成为创始人、如何成为(wèi)首席执行官、如何经(jīng)营业务、如(rú)何建立公司,这些都是新的技能。这有点(diǎn)像发明现代 计算机游戏行(xíng)业。人们可能不知道(dào),但英(yīng)伟达(dá)是世界上最 大的(de)视频游戏架构的安装基础。GeForce拥有大约3亿玩家,仍然在快速增长,非常活(huó)跃。所以我 认为,每次我们进入一个新市(shì)场时,我们都需要学习新的(de)算(suàn)法、市场动态,创(chuàng)建新的生态系统。
我们需(xū)要这样做的原因是,与通用计算机不(bù)同(tóng),通用计算机一旦构建好处理器(qì),所有的东西最终都会运行。但我们是加速计算机,这意味着你需要问自己,你要加速什么?不存在所谓的(de)通用(yòng)加速器。
2. 深入谈谈一(yī)般用(yòng)途(tú)和加速计算 之间的差异?
黄仁勋:如果你看(kàn)看现在的软件,你写的软(ruǎn)件中有大量的文件输入输出(chū),有设置数据结构的(de)部分,还有一些魔法般的算法核心。这(zhè)些算法不同,取决于它们是用于计(jì)算机图形处理、图像处理还是其他什么。它可以是流体、粒子、逆物理或者图像领域的东西。所以这些不同的算法都(dōu)是不同的(de)。如(rú)果你创建(jiàn)一个处理器,专(zhuān)门擅长这些算法,并补充CPU处理它擅长(zhǎng)的任务,那么理论上,你可以极大地加速应用程(chéng)序的运行。原因是(shì)通(tōng)常5%到10%的代(dài)码占据(jù)了99.99%的运行时(shí)间。
因此,如果(guǒ)你把那5%的代码卸载到我们的加速器上,技术上,你可以将(jiāng)应用程序的速度(dù)提 高100倍。这并(bìng)不罕见。我们经常可以将图像处理加速500倍。现在我们做的是数(shù)据处理。数(shù)据处理是(shì)我最喜(xǐ)欢的应用之一,因为几乎所有(yǒu)与机器学习(xí)相关的内容(róng)都在演进。它可以是SQL数据处理、Spark类型的数据处理,或者是向量数(shù)据库类型的处理(lǐ),处理无(wú)结(jié)构或结构化的数据,这些(xiē)数据都是数据(jù)帧。
我们对这些进行极大的加速,但(dàn)为(wèi)了做到这(zhè)一点,你需要创建一(yī)个顶级的库(kù)。在计算机图形处理领域,我们很幸运有了Silicon Graphics的OpenGL和(hé)Microsoft的DirectX,但(dàn)在这(zhè)些之外,没有(yǒu)真正(zhèng)存(cún)在的库。因此,举个例子,我们最(zuì)著名(míng)的一个库是与SQL类似的库。SQL是存储(chǔ)计算的库,我们创建了(le)一个库,它是世界上第一个神经网络计算库。
我们有cuDNN(用于神经网络(luò)计算的库),还有cuOpt(用于组合优化的库),cuQuantum(用于量子模(mó)拟和(hé)仿真(zhēn)的库),以(yǐ)及很多其他的库,比如用(yòng)于数(shù)据帧处理的(de)cuDF,类似于SQL的功能。因此,所有这些不同的库都需要(yào)被发明出来,它们可以把应用程序中的算法重新整(zhěng)理(lǐ),使我们的(de)加(jiā)速器能(néng)够(gòu)运行(xíng)。如(rú)果你使用这些库,你就可以实(shí)现100倍(bèi)的加速,获得更多的速度(dù),非常惊人。
因此,概念(niàn)很简(jiǎn)单(dān),而(ér)且非常有意义(yì),但(dàn)问题是(shì),你如何去发明这些算法,并让视频游(yóu)戏行业使用它们,编(biān)写这些算法,让整(zhěng)个地震处理和能源行业(yè)使用它们(men),编写新(xīn)的算法并让整个AI行业(yè)使用它们。你明白我(wǒ)的意思吗?因此,所有(yǒu)这些(xiē)库,每一个库,首(shǒu)先我(wǒ)们必须完成计算机科学的研究,其次,我们必须经历生态系(xì)统的开发过程。
我们必须去说服每个人使用这些库,然后还要考虑它们运(yùn)行(xíng)在哪些类型的计算机上(shàng),每种计算机都不一(yī)样。因此,我们一步一步地进入一个领域又一个领(lǐng)域。我们为自动驾驶汽车创建了一个非常丰富的(de)库,为机器人开发了一个非常(cháng)出色的库,还有一个令人难以置信(xìn)的库,用于虚拟(nǐ)筛(shāi)选,无(wú)论是基于物(wù)理的 虚拟筛选还是基于(yú)神经网络(luò)的虚拟筛选,还有一(yī)个令人惊叹的库用于(yú)气候(hòu)技术。
因此,我们必须去结交朋友,创建市场。事(shì)实证明,英伟达真正(zhèng)擅长的事(shì)情(qíng)是创建新的市场。我们现在已经做了这么(me)久,以至(zhì)于英伟达的加(jiā)速计算(suàn)似乎无处不在,但我(wǒ)们确实必须一步步(bù)地完(wán)成,一次一个行业地开发市场。
3. 现场的许多投资者非常关注数据中心市(shì)场,能否分享一下你对中长期机会的看法?显然(rán),你的行业推动了你所(suǒ)称的(de)“下一次工业革命”。你如何看待(dài)数据中心市场的(de)现状(zhuàng)以及未黄仁勋:Blackwell太抢手已经让客户不满 英伟达股价转涨,收涨超8%来的挑战?
黄仁勋:有两件事(shì)同时在发生,它们经常被混为(wèi)一谈,分开讨论(lùn)有助于理解。首先,我们假设没有AI存在的情况下。在没有AI的世界里,通用计算已经停滞(zhì)不前(qián)了。大家都(dōu)知道,半导(dǎo)体物理学中的一些原理,比如摩尔定律、Denard缩(suō)放等,已经结束了。我(wǒ)们不再看(kàn)到CPU的性能每年翻倍的现(xiàn)象。我们已经很幸运(yùn)了(le),能在十年(nián)内看到性(xìng)能翻倍。摩(mó)尔定(dìng)律曾经意味(wèi)着(zhe)五(wǔ)年内性能(néng)提升(shēng)十倍,十年内提升一百倍(bèi)。
然(rán)而现(xiàn)在这些已经结束了,所(suǒ)以我们必须(xū)加速(sù)一切能加速的东西。如果你在做SQL处理,加速(sù)它(tā);如果你在(zài)进行任何数据处理,加速它;如果你在创建一个互联网公司并拥(yōng)有推荐(jiàn)系(xì)统,必须加速它。如今(jīn)最大(dà)的推(tuī)荐系统(tǒng)引擎已经全部加速了。几年前这些还在CPU上(shàng)运行,而(ér)现在(zài)已经全部加速了。因此(cǐ),第 一个(gè)动态(tài)是,全世界价值数万亿美元的通用数据中心将会现代化,转变为加速计算的数据中心。这是不可避免的。
此(cǐ)外,因为英伟 达的加速(sù)计算带(dài)来了(le)如此巨大的成本降(jiàng)低,过去十年中,计算能力不是以100倍,而是(shì)以100万倍的速(sù)度增长。那么问题来了,如果你的飞机能(néng)快一百万倍,你会做什么不同的(de)事(shì)情(qíng)呢?
因此(cǐ),人们突然意识到:“为什么我们不(bù)让计算机来(lái)编(biān)写软件,而(ér)不是我们自己去想象这些功能,或者我(wǒ)们自己去设计算法呢(ne)?”我们只需要把所(suǒ)有的数据、所有的预(yù)测性数据交给计算机,让它去找出算法——这就是机器学习,生(shēng)成式AI。因此,我们在许多不同的数据(jù)领域大规模应用了它(tā),计算机不仅知道(dào)如何处理(lǐ)数据,还理解数据的含义。因为它同时理解多种数据模式,它可以进行数据(jù)翻译。
因此,我们可以(yǐ)从英文转换(huàn)为图像,从(cóng)图像转换为英(yīng)文,从(cóng)英文转换为(wèi)蛋(dàn)白(bái)质,从蛋白质(zhì)转换为化学物质。因为它理解了所(suǒ)有的数据,因(yīn)此可以进(jìn)行(xíng)所有这(zhè)些翻译过程,我(wǒ)们称之为生(shēng)成式AI。它可以将(jiāng)大量的文字转换为少量的(de)文字,或(huò)者将少量的文字(zì)扩展(zhǎn)为大量的文字,等(děng)等。我们现在(zài)正(zhèng)处(chù)于这个计算机革命的时代。
而现在令人惊叹的是,第一(yī)批价值数万亿美元的数据中心将(jiāng)被加速,并且我们还发明了这种新型的软件,称为生成式AI。生成(chéng)式(shì)AI不仅仅是(shì)一种工具,它(tā)是一种技能。正是(shì)因为这个原因,新的(de)行业正在被创造出(chū)来。
这是为什么(me)?如果(guǒ)你看看直(zhí)到现在的整个IT行业,我们一直在制造人们使用的工具和仪器(qì)。而(ér)第(dì)一次,我们正在创造出能够增强人类能(néng)力的技能。因此,人们认为AI将超越价值(zhí)数万亿美元的数据中心和IT行(xíng)业,进入技能的世界。
那么,什么是技能呢?比(bǐ)如数字货(huò)币是一种 技能,自动驾驶汽车(chē)是(shì)一种技能,数字化的(de)装配线工人,机器人,数字化的客户服务,聊天机器人,数字化的员工为英(yīng)伟达规划供应链。这可以是一个SAP的数字代理。我们公司大量使用(yòng)ServiceNow,我们现在拥(yōng)有了数字员工服务。因此,我们现 在拥有了这些数(shù)字化的人类,这就是我们现在正处(chù)的(de)AI浪潮。
4. 金(jīn)融市场中存在一个持续的辩(biàn)论,即随着我(wǒ)们继续建设AI基础设施,投资回报是否足够?你如何评估客户在这个周期中(zhōng)获得(dé)的投资回报率?如果你回顾历史,回顾PC和(hé)云计算,它们在类似的(de)采用周期中(zhōng),回报率(lǜ)如何?与(yǔ)现在相比有什(shén)么(me)不同(tóng)?
黄仁勋: 这是个非常好的问题。让我们来 看看。在(zài)云计算之前,最(zuì)大的趋势是虚拟化,如果大家(jiā)还记得的话。虚拟(nǐ)化基本上(shàng)意味着我们(men)将数据中心中的所有硬件虚拟化为虚拟数据中心,然后我们(men)可以跨数据中心移动(dòng)工作负载,而不必直接与特定的计算机相(xiāng)关联。结果是,数(shù)据中心的利用率提高了,我们看到了数 据中心(xīn)成本减少了(le)两倍到两倍半,几乎是在一夜之间完成的。
接着,我们将这些虚拟计算机放(fàng)到云中,结果是,不仅仅是一(yī)家(jiā)公司,很多公司都可以共享相同(tóng)的资源,成(chéng)本再次下降,利用率再次(cì)提高。
这些(xiē)年的所有(yǒu)进步,掩盖了底层的根本变化(huà),那就是摩尔定(dìng)律的终结。我们从利(lì)用(yòng)率(lǜ)提升(shēng)中获得了两倍(bèi)、甚至更多的成本(běn)降(jiàng)低,然而这也碰到了晶(jīng)体管和CPU性能的极限。
接着(zhe),所有的这些利用率的(de)提升已经达到极限(xiàn),这也是为(wèi)什么我们现在看(kàn)到数据中心(xīn)和计算通胀的原因。因此,第一件正在发生(shēng)的(de)事情就是加速(sù)计算。因此,当你(nǐ)在处理数据时,比如使用Spark——这是(shì)当今世界上使用最广泛的数据(jù)处理引擎之一——如(rú)果你使用Spark并通过英伟达加速器加(jiā)速(sù)它,你可以看到20倍的加速。这意(yì)味着你会节省10倍的成本。
当然,你的(de)计(jì)算成本会上升一点,因为你需(xū)要支付英伟达GPU的费用,计(jì)算成本可(kě)能会增加一 倍,但你将减少计算时间(jiān)20倍。因此,你最终(zhōng)节 省了10倍的成本。而这(zhè)样的投资回报率对于加速(sù)计算来说并不罕(hǎn)见。因此,我建议你们加速一切可以(yǐ)加速的工作,然后使用GPU进行加速,这样(yàng)可以立即(jí)获得投资回报。
除此之外,生成式AI的讨论是当前AI的第一波浪潮,基础(chǔ)设(shè)施玩家(比如我们(men)自己和所(suǒ)有云服务提供商)将基础设施放在云上,供开发(fā)人员使(shǐ)用这些机器来训练模型、微调模型、为模(mó)型提供保护等等。由于需求(qiú)如此之大,每花(huā)费1美元在我们这里,云服务提供商可以获得5美元的租金回报,这种情况正在全球范围内发生,一切都供不应求。因此,对这(zhè)种需求的需求非常巨大。
我(wǒ)们已经看到(dào)的一些应用,当然包括一些知(zhī)名的应(yīng)用,比如OpenAI的ChatGPT、GitHub的Copilot,或者我们(men)公司内部使用的共(gòng)同生成(chéng)器(qì),生产力提升是不可思(sī)议(yì)的。我 们公司里的(de)每一(yī)个软件工程师现在(zài)都使用共同生成器,不管是我(wǒ)们自己(jǐ)为CUDA创建的生成器,还(hái)是用于USD(我(wǒ)们公司使用的另一种语言),或者Verilog、C和C++的生成器。
因此,我认为每一行代码都由软件工(gōng)程师编写的日子已经彻底结(jié)束(shù)了。未来,每一个软件工程师都(dōu)将有一个数字工程师伴(bàn)随在身边(biān),24/7随时协(xié)助工作。这就是未来。因此,我看英伟(wěi)达,我们有32000名(míng)员(yuán)工,但这些员工(gōng)周围将有更多的数字工程师,可能会(huì)多(duō)100倍的(de)数字工程师(shī)。
5. 很多行业都在接受这些变(biàn)化。哪些(xiē)用例、行业(yè)是你最兴(xīng)奋的?
黄仁勋:在我们公司,我们在计算机图形学方面(miàn)使用AI。如果(guǒ)没(méi)有人工智能(néng),我们无(wú)法再(zài)进行计算(suàn)机图形学。我(wǒ)们只计算一个(gè)像素(sù),然后推测其余的(de)32个像素。也就是(shì)说,我们在某种程度上“幻想”出其余的(de)32个(gè)像素,它们(men)在视觉上是稳定的,看(kàn)起来是照片级真(zhēn)实的,图像质量和性能都非常出色(sè)。
计算一个像素需要(yào)大量的能量,而推测其他(tā)32个像素的(de)能量需求则非常少,而(ér)且可以非常(cháng)快速地完成(chéng)。因此,AI并(bìng)不仅仅是训练模型,这(zhè)只是第一步。更重 要的是如何使(shǐ)用模型。当你使用(yòng)模型时,你会节省大(dà)量的能量(liàng)和时间(jiān)。
如(rú)果没有AI,我们无法为自动驾驶汽车行业提供服务。如果没有AI,我们在机(jī)器人(rén)技术和数字生物学(xué)领域的工作也(yě)是不可能的(de)。现在几乎每一个科技生(shēng)物公司都以英(yīng)伟达为中心(xīn),他们正在(zài)使用我们的数(shù)据处理工具来生成新蛋白质,小(xiǎo)分子生成(chéng)、虚拟筛选等领域也将因为人工智能而被彻底重塑。
6. 谈谈竞争和你们(men)的竞争壁垒吧。目前有很多公私公司希望(wàng)能(néng)打破你们的领导地位。你如何看待你们(men)的竞(jìng)争壁垒(lěi)?
英伟达:首先(xiān),我认为有几件事(shì)让(ràng)我们与众不(bù)同。第一点要(yào)记住,AI并不仅仅是关于芯片的。AI是(shì)关于整个(gè)基础(chǔ)设施的。如今的计算机不是制(zhì)造一块芯片然后人们购 买(mǎi)它并放入计算(suàn)机中。那种模式属于上世纪90年(nián)代。如今的计算机是以超级计 算集群、基(jī)础设施或超级(jí)计算机为名开发(fā)的,这不是一块芯片,也(yě)不完全是(shì)计算机。
所以,我们实际上(shàng)是在构建整个数据中心。如果你去看一下我们其中一个超级计算集群,你会发(fā)现(xiàn)管理这个系统所需的软件是非常(cháng)复杂的。并没(méi)有一个“Microsoft Windows”可以直接用于(yú)这(zhè)些系统。这种定制化(huà)的软件是我们为这些超级集群所开(kāi)发的(de),所以设计芯片的公司、构建超级计算机的公司以及开发这些复(fù)杂(zá)软件(jiàn)的公司,理所当然的是同(tóng)一家公司,这样可(kě)以确保优化、性能和(hé)效(xiào)率。
其次(cì),AI本质上是一种算(suàn)法。我们非(fēi)常擅长理解算法的运作机制,并且了解计算堆栈如何分布计算,以及如何在(zài)数百万个处理器上 运行数天,保持计算机(jī)的稳定性(xìng)、能源效率以及快速完(wán)成任务(wù)的能力。我(wǒ)们在这方面非常擅长。
最后,AI计算(suàn)的(de)关键(jiàn)是安装基础(installed base)。拥有跨所有云计(jì)算平台和内部部署(on-premise)的统一架构非常重要(yào)。无论(lùn)你是在云中构建超级计算集群(qún),还(hái)是(shì)在某(mǒu)台设备上运行(xíng)AI模型,都应该有相同的架构以运行所(suǒ)有相同的软件。这就是所谓的(de)安装基础。而这种自1993年以来的架构一致性是我们能够取(qǔ)得今天成就的关键原因之一。
因此(cǐ),今天如果你要创办一家AI公司(sī),最明显的选择就是使用英伟达的架(jià)构,因为(wèi)我们已经遍布所有的云平台(tái),不论你选(xuǎn)择哪台设备,只(zhǐ)要它有英伟达的标识,你(nǐ)就可以直接运 行(xíng)相(xiāng)同的软件。
7. Blackwell在(zài)训练上快(kuài)了4倍,推理速度比它(tā)的(de)前代产品Hopper快了(le)30倍。你们的创新速度如此之快(kuài),你们能(néng)否保持这样的节奏?你们(men)的合作伙伴能否跟上你们的创新步伐?
黄仁(rén)勋:我们的基本创新方法是确保我们不(bù)断推动架构创新。每(měi)个芯片的创新(xīn)周期大约是两年(nián),在最好的情况下是两年。我们每年还会对它们进行中期(qī)升级,但整体架构的(de)革(gé)新大约是每两年(nián)一次,这已经非(fēi)常(cháng)快 了。
我们有七(qī)个不同的芯片,这些芯片共同作(zuò)用于整个系统。我们可以(yǐ)每年推出新的AI超级计算(suàn)集群(qún),并且比上(shàng)一代更强大。这是因为我们(men)拥有多(duō)个可以进行优化(huà)的部分。因此我们可以非常快速地交付更高的性能,并且(qiě)这些性能的提升直(zhí)接(jiē)转化(huà)为(wèi)总拥有成本(TCO)的下降。
Blackwell在性能上的(de)提升意味着,对于(yú)拥有1千(qiān)兆瓦电力(lì)的客户,他(tā)们可以获得3倍的收入。性能直接转化(huà)为吞吐(tǔ)量,吞吐量则转(zhuǎn)化为收入。如果你有1千兆瓦的电力可用,你(nǐ)可以获(huò)得3倍的收入(rù)。
因此,这种(zhǒng)性能提(tí)升的回报(bào)是无与伦比的,也无法通过芯片成本的(de)降低来弥补这3倍的(de)收入差距。
8. 如何看待对亚洲供应链的依赖(lài)?
黄仁勋:亚洲的供应链非常复杂并且高度互联。英(yīng)伟达的GPU不仅仅是一块(kuài)芯片(piàn),它(tā)是由成千上万个组件组成的复杂系统,类似(shì)于一辆电动(dòng)车的构造。因此,亚洲的供应链网络非常广泛(fàn)且复杂。我们力求(qiú)在每一个 环节(jié)上设计出多样性和冗(rǒng)余性,确保即使出现问题,我(wǒ)们也能够迅速将生产转(zhuǎn)移到其他地方进行制造。总的来说,即使供应链出现中断,我们也有能力进行调整,以确保供应(yīng)的连续性。
我们目前在台积电进行制造,因为它是世(shì)界上最好(hǎo)的,不(bù)仅仅是好一(yī)点点(diǎn),而是好得多。我们与他们有着长(zhǎng)期的合作历史,他们的灵活性和规(guī)模(mó)能力都令人印(yìn)象深刻。
去年,我们的收入出现(xiàn)了大幅(fú)增长,这离不开供应(yīng)链的快速反应。台积电的敏捷性以及它们(men)满足我们(men)需求的能力是非常了不起的。在不到一(yī)年的时间里,我们大幅提升 了产(chǎn)能,并且我们明年将继续扩大,后年还要进一(yī)步扩大。因此,他们的敏捷性和能力都很出色。不过,如果有需要,我(wǒ)们当然(rán)也可以转向其他供应商。
9. 贵公司处于非常有利(lì)的(de)市场位置(zhì)。我们已经讨论了很多非(fēi)常(cháng)好(hǎo)的话题。你最担心的是什么?
黄仁勋:我们的公司目前与全球每一家AI公司都有合作,也与每一家数据中心有合(hé)作。我不知道有哪家云服(fú)务提供商或计算机制造商我们没(méi)有合作的。因此,随着这样的规(guī)模扩展,我们肩负着巨大的责任。我们的客(kè)户非常情(qíng)绪化,因为我们的产品直接影响(xiǎng)他们的收入(rù)和(hé)竞争力(lì)。需求(qiú)太大(dà),满足 这些需求的压力(lì)也很大。
我们目前正全(quán)面生产Blackwell,并计划在第四季度开始发货并进一步扩(kuò)展。需求如此之大,每个人都希(xī)望能够尽早(zǎo)拿到产品,获取最多的份(fèn)额。这(zhè)种(zhǒng)紧张和激烈的氛围实在是前所未有。
虽然在创造下一(yī)代计算机技(jì)术(shù)时非常令人兴(xīng)奋,也令人惊叹地看(kàn)到各种应用的创(chuàng)新,但我(wǒ)们肩(jiān)负着巨大的(de)责任(rèn),感到压力很大。但(dàn)我们尽力去做好工作。我们(men)已经适应了这种强度,并将继续努力。
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责任编辑:王许宁
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非常不错
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是吗
真的吗
哇,还是漂亮呢,如果这留言板做的再文艺一些就好了
感觉真的不错啊
妹子好漂亮。。。。。。
呵呵,可以好好意淫了