人工智能大潮，为什么赢家是英伟达？
导语：为什么在人工智能热潮中，英伟达（nvidia）成了最大赢家，市值破了万亿？
2022年，美国芯片制造商英伟达发布了h100，这是其有史以来最强大的处理器之一，也是最昂贵的处理器之一，每颗价格约为4万美元。
这次发布似乎时机不对，企业在通货膨胀中正想少花钱。
然后在11月，chatgpt出现了。
英伟达的首席执行官黄仁勋说：去年相当艰难的一年，一夜之间转机了。
他说，openai的热门聊天机器人是一个 惊喜时刻，创造了即时需求。
chatgpt的突然流行，引发了全球大科技公司和初创公司之间的人工智能军备竞赛，这些公司急于获得h100，黄称其为 世界上第一个为生成性人工智能设计的计算机（芯片），这是指能够快速创建类似人类的文本、图像和内容的人工智能系统。
在正确的时间拥有正确的产品，股市大力表扬。英伟达周三宣布，截至7月的三个月的销售额将达到110亿美元，比华尔街之前的估计高出50%以上，因为大科技公司的数据中心支出复苏以及对ai芯片的需求。
5月25日，投资者对这一预测的狂热，使英伟达市值在一天之内增加了1840亿美元，这家已经是世界上最有价值的芯片公司，估值接近10万亿美元。
英伟达成为生成性人工智能爆发式崛起的大赢家，这项技术有可能重塑各个行业，产生巨大的生产力收益，并取代数百万的工作岗位。
h100将加速这一技术飞跃，这种芯片基于被称为 hopper 的新的nvidia芯片架构，以美国编程先驱格雷斯·霍普的名字命名，成了硅谷最热门的商品。
这整个事情就在我们开始生产hopper的时候起飞了，黄说，英伟达在chatgpt首次亮相的几周前，就开始了大规模的生产。
黄对未来收益的信心，部分源于能够与芯片制造商台积电合作，扩大h100的生产规模，以满足微软、亚马逊和谷歌等云供应商、meta等互联网集团和企业客户的爆炸性需求。
这是地球上最稀缺的工程资源之一，人工智能云基础设施创业公司coreweave的首席战略官兼创始人布兰宁·麦克比说，coreweave公司今年早些时候首批收到h100。
一些客户等了6个月，才拿到了想要用来训练庞大数据模型的数千个h100芯片。人工智能初创企业担心h100会供不应求。
马斯克为自己新成立的人工智能公司x.ai购买了数千颗nvidia芯片，他在本周的华尔街日报活动上说，目前gpu（图形处理单元）比毒品更难获得。
他开玩笑说，在旧金山，这其实不是一个高标准。
马斯克说：计算的成本已经达到了天文数字，为了建立生成性人工智能系统，服务器硬件的最低门槛必须是2.5亿美元。
h100被证明特别受微软和亚马逊等大型科技公司的欢迎，这些公司正在建立以人工智能工作负载为中心的整个数据中心，以及openai、anthropic、stability ai和inflection ai等生成性人工智能初创公司。
这种芯片有更高的性能，可以加速产品的推出或随着时间的推移降低培训成本。
就获得进入权限而言，是的，这就是提升新架构gpu的感觉，英伟达的超大规模和高性能计算业务负责人伊恩·巴克说，他负责增加h100的供应以满足需求，一个艰巨任务。
他说：这是超大规模的，一些大客户需要数以万计的gpu。
这种不同寻常的大型芯片，是数据中心的 加速器，拥有800亿个晶体管，是最新iphone处理器的五倍。虽然价格是2020年发布的a100的两倍，但一些已经用上的公司，说h100的性能至少是三倍。
h100解决了一直困扰（人工智能）模型创造者的可扩展性问题，stable diffusion图像生成服务的公司之一，stability ai的联合创始人兼首席执行官埃马德·莫斯塔克说。这很重要，因为它让我们都能更快地训练更大的模型，因为这已经从一个研究问题变成了一个工程问题。
虽然h100的推出时机非常理想，但nvidia在人工智能方面的突破，可以追溯到近二十年前的软件创新，而不是硅。
英伟达的cuda软件创建于2006年，允许gpu作为加速器被重新用于图形以外的其他类型的工作负载。然后在2012年左右，巴克解释说，人工智能找到了我们。
加拿大研究人员意识到，gpu非常适合创建神经网络，这是一种受人脑中神经元互动方式启发的人工智能形式，当时正成为人工智能发展的一个新焦点。巴克说：我们花了近20年时间才达到今天的水平。
英伟达现在拥有比硬件工程师更多的软件工程师，能够支持随后几年出现的许多不同种类的人工智能框架，并使芯片在训练人工智能模型所需的统计计算方面更加高效。
hopper是第一个针对“transformer模型”进行优化的架构，这种方法是openai的“生成式预训练变换（generative pre-trained transforme）”聊天机器人的基础。
英伟达与ai研究人员的紧密合作，使其能够在2017年发现transformer模型的出现，并开始相应地调整其软件。
transformers在这里指的是一种机器学习模型，特别是在自然语言处理领域中广泛使用的模型。这种模型基于注意力机制（attention mechanism）工作，能够捕捉输入数据（如文本）中的复杂模式和依赖关系。
英伟达可以说比其他人更早地看到了未来，他们的支点是使gpu可编程，ai初创企业的投资者air street capital的普通合伙人内森·贝奈奇说。发现了一个机会，并下了大赌注，而且一直超过了竞争对手。
贝奈奇估计，英伟达比竞争对手有两年的领先优势，但他也说：英伟达的地位在硬件和软件方面都远非不可撼动。
stability ai的莫斯塔克也同意，谷歌、英特尔和其他公司的下一代芯片正在迎头赶上，随着软件的标准化，即使是cuda也变得不再是一道护城河。
对人工智能行业的一些人来说，华尔街本周的热情看起来过于乐观了。然而，芯片咨询公司d2d咨询公司的创始人杰伊·戈德堡说，就目前而言，还在半路上的人工智能市场，看起来仍将是属于英伟达的赢家通吃市场。
卫生间中的智能镜子将重新定义全新卫浴生活
Thermo高性能X射线检测器的介绍
功率芯片是什么意思
适用于运动传感器信号放大的运算放大器上市
Vivado 202x-Versal时钟校准去歪斜的时序问题
人工智能大潮，为什么赢家是英伟达？
基于PLC的病房呼叫系统的设计
能耗管理云平台的详细介绍
数字存储示波器制作参数
基于AT89C52单片机实现VCM磁钢快速检测控制系统的应用方案
WT588F02A-16S语音芯片的简单介绍
喜讯！雅特力AT32F435/437获选EE Awards Asia「亚洲区—年度最佳MCU/Driver IC产品奖」
工业平板电脑简单介绍
遥控车门开关系统的原理和设计方案分析
设备管理策略对于工业物联网部署变得越来越重要
酷开正式启动品牌升级战略，发布重磅电视新品
360N5S发布会倒计时：360N5S下午2点发布，大内存大电池才是硬道理，外观和系统有惊喜
软件定义无线电工程师指南
SCDMA电力信息化无线通信系统组网方案
焊缝跟踪系统在压力容器焊接自动化的解决方案
2022年，美国芯片制造商英伟达发布了h100，这是其有史以来最强大的处理器之一，也是最昂贵的处理器之一，每颗价格约为4万美元。
这次发布似乎时机不对，企业在通货膨胀中正想少花钱。
然后在11月，chatgpt出现了。
英伟达的首席执行官黄仁勋说：去年相当艰难的一年，一夜之间转机了。
他说，openai的热门聊天机器人是一个 惊喜时刻，创造了即时需求。
chatgpt的突然流行，引发了全球大科技公司和初创公司之间的人工智能军备竞赛，这些公司急于获得h100，黄称其为 世界上第一个为生成性人工智能设计的计算机（芯片），这是指能够快速创建类似人类的文本、图像和内容的人工智能系统。
在正确的时间拥有正确的产品，股市大力表扬。英伟达周三宣布，截至7月的三个月的销售额将达到110亿美元，比华尔街之前的估计高出50%以上，因为大科技公司的数据中心支出复苏以及对ai芯片的需求。
5月25日，投资者对这一预测的狂热，使英伟达市值在一天之内增加了1840亿美元，这家已经是世界上最有价值的芯片公司，估值接近10万亿美元。
英伟达成为生成性人工智能爆发式崛起的大赢家，这项技术有可能重塑各个行业，产生巨大的生产力收益，并取代数百万的工作岗位。
h100将加速这一技术飞跃，这种芯片基于被称为 hopper 的新的nvidia芯片架构，以美国编程先驱格雷斯·霍普的名字命名，成了硅谷最热门的商品。
这整个事情就在我们开始生产hopper的时候起飞了，黄说，英伟达在chatgpt首次亮相的几周前，就开始了大规模的生产。
黄对未来收益的信心，部分源于能够与芯片制造商台积电合作，扩大h100的生产规模，以满足微软、亚马逊和谷歌等云供应商、meta等互联网集团和企业客户的爆炸性需求。
这是地球上最稀缺的工程资源之一，人工智能云基础设施创业公司coreweave的首席战略官兼创始人布兰宁·麦克比说，coreweave公司今年早些时候首批收到h100。
一些客户等了6个月，才拿到了想要用来训练庞大数据模型的数千个h100芯片。人工智能初创企业担心h100会供不应求。
马斯克为自己新成立的人工智能公司x.ai购买了数千颗nvidia芯片，他在本周的华尔街日报活动上说，目前gpu（图形处理单元）比毒品更难获得。
他开玩笑说，在旧金山，这其实不是一个高标准。
马斯克说：计算的成本已经达到了天文数字，为了建立生成性人工智能系统，服务器硬件的最低门槛必须是2.5亿美元。
h100被证明特别受微软和亚马逊等大型科技公司的欢迎，这些公司正在建立以人工智能工作负载为中心的整个数据中心，以及openai、anthropic、stability ai和inflection ai等生成性人工智能初创公司。
这种芯片有更高的性能，可以加速产品的推出或随着时间的推移降低培训成本。
就获得进入权限而言，是的，这就是提升新架构gpu的感觉，英伟达的超大规模和高性能计算业务负责人伊恩·巴克说，他负责增加h100的供应以满足需求，一个艰巨任务。
他说：这是超大规模的，一些大客户需要数以万计的gpu。
这种不同寻常的大型芯片，是数据中心的 加速器，拥有800亿个晶体管，是最新iphone处理器的五倍。虽然价格是2020年发布的a100的两倍，但一些已经用上的公司，说h100的性能至少是三倍。
h100解决了一直困扰（人工智能）模型创造者的可扩展性问题，stable diffusion图像生成服务的公司之一，stability ai的联合创始人兼首席执行官埃马德·莫斯塔克说。这很重要，因为它让我们都能更快地训练更大的模型，因为这已经从一个研究问题变成了一个工程问题。
虽然h100的推出时机非常理想，但nvidia在人工智能方面的突破，可以追溯到近二十年前的软件创新，而不是硅。
英伟达的cuda软件创建于2006年，允许gpu作为加速器被重新用于图形以外的其他类型的工作负载。然后在2012年左右，巴克解释说，人工智能找到了我们。
加拿大研究人员意识到，gpu非常适合创建神经网络，这是一种受人脑中神经元互动方式启发的人工智能形式，当时正成为人工智能发展的一个新焦点。巴克说：我们花了近20年时间才达到今天的水平。
英伟达现在拥有比硬件工程师更多的软件工程师，能够支持随后几年出现的许多不同种类的人工智能框架，并使芯片在训练人工智能模型所需的统计计算方面更加高效。
hopper是第一个针对“transformer模型”进行优化的架构，这种方法是openai的“生成式预训练变换（generative pre-trained transforme）”聊天机器人的基础。
英伟达与ai研究人员的紧密合作，使其能够在2017年发现transformer模型的出现，并开始相应地调整其软件。
transformers在这里指的是一种机器学习模型，特别是在自然语言处理领域中广泛使用的模型。这种模型基于注意力机制（attention mechanism）工作，能够捕捉输入数据（如文本）中的复杂模式和依赖关系。
英伟达可以说比其他人更早地看到了未来，他们的支点是使gpu可编程，ai初创企业的投资者air street capital的普通合伙人内森·贝奈奇说。发现了一个机会，并下了大赌注，而且一直超过了竞争对手。
贝奈奇估计，英伟达比竞争对手有两年的领先优势，但他也说：英伟达的地位在硬件和软件方面都远非不可撼动。
stability ai的莫斯塔克也同意，谷歌、英特尔和其他公司的下一代芯片正在迎头赶上，随着软件的标准化，即使是cuda也变得不再是一道护城河。
对人工智能行业的一些人来说，华尔街本周的热情看起来过于乐观了。然而，芯片咨询公司d2d咨询公司的创始人杰伊·戈德堡说，就目前而言，还在半路上的人工智能市场，看起来仍将是属于英伟达的赢家通吃市场。
卫生间中的智能镜子将重新定义全新卫浴生活
Thermo高性能X射线检测器的介绍
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适用于运动传感器信号放大的运算放大器上市
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