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黄仁勋GTC喊话:全世界误判了,推理所需算力是原以为的百倍

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图片来源:视觉中国

蓝鲸新闻3月19日讯(记者 朱俊熹)在DeepSeek引发市场对GPU需求的担忧后,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋总是会抓住各种亮相机会大谈其AI畅想,希望提振投资者对英伟达的信心。这次的舞台是3月17日起在美国加州举办的英伟达GTC大会。随着近年来英伟达在AI浪潮中地位的不断提升,GTC大会也从原先单纯的开发者活动成为全球瞩目的科技盛会。

当地时间3月18日,黄仁勋在主题演讲中将今年的GTC描述为"AI的超级碗"。他表示,唯一的区别是,每个人都能在这场超级碗中获胜,"每个人都是赢家"。AI能够为更多行业和公司解决问题,因此每年都有更多的人前来加入。

AI芯片路线图的更新依然是本届GTC的重头戏,但英伟达的野心已不仅于此。它剑指AI时代基础设施层的大一统,布局横跨软、硬件,希望为更多企业提供以英伟达为核心的数据中心解决方案。

正如黄仁勋在演讲中提到的,AI始于云端,云数据中心的基础设施为AI的腾飞提供了环境。今年以来,英伟达已向美国四大云巨头出货360万块Blackwell芯片。但AI不会局限在云端,它将无处不在。事实上,英伟达正在构建三类AI基础设施:面向云端的、面向企业的、面向机器人的。

图片来源:英伟达

推理将成未来十年核心工作负载

DeepSeek爆火并一度重创英伟达股价后,黄仁勋多次公开回应称,投资者对DeepSeek取得的进展存在误解。它不代表AI公司不再需要任何计算,相反推理模型仍然依赖于大量的计算资源。

在GTC演讲中,黄仁勋再度直言道,"在过去一年里,几乎全世界在这个问题上都犯了错误。AI的计算需求及其扩展定律实际上更具韧性,甚至呈现出超加速的趋势。由于代理型 AI(Agentic AI)和推理能力的发展,目前所需的计算量轻松达到了去年同期我们以为所需的100倍。"

对于这一论点,他给出了更详细的阐释。黄仁勋表示,具备推理能力的AI会对问题进行逐步拆解,并以各种不同方式得出最佳答案,而不是一次性地随意给出一个结果。模型变得更加复杂,生成的token数量显著增加了10倍。为了保证模型的响应速度、使其具备交互性,避免用户在等待思考的过程中失去耐心,计算速度也得提高10倍。"因此,最终所需的计算量轻松达到原来的100倍。"

另一家芯片巨头AMD也在释放类似的态度。3月18日,AMD董事会主席兼CEO苏姿丰亮相在北京举办的AMD AI PC创新峰会。她在发言中表示,AMD最新发布的Ryzen AI Max处理器能够高效运行推理模型,以期解决更复杂的问题、实现更深入的理解以及更自然的交互。苏姿丰称,"AMD的软件开发人员一直专注于优化DeepSeek,每隔几天就能看到性能的提升,这充分说明了推理技术还处于非常早期的阶段。"

在黄仁勋看来,随着人工智能的扩展,推理将成为未来十年最重要的工作负载之一。他认为很多人忽视了推理背后的计算问题:一方面,想让AI生成更多的token,使其更智能;另一方面,又要平衡回答问题的时间,以防用户因等待过长而离开。黄仁勋将新时代的计算机视作AI工厂,是token的生成器。这个工厂必须以极高的效率和性能运作,因为一切都将直接影响AI服务质量、收入和盈利能力。

芯片路线图再更新,却带不动股价

黄仁勋有套经典的计算理论,即在AI和加速计算领域,"买得越多,省得越多",因为采用英伟达的技术能够帮助企业节省成本。当推理成为模型进化的新范式,黄仁勋又在最新演讲中添上了后半句,"现在甚至更好,买得越多,赚得越多"。

以此次预告将在今年下半年推出的下一代Blackwell Ultra芯片为例,英伟达明确表示该系列产品是为了AI推理时代铺平道路。据其介绍,集成了Blackwell Ultra的GB300服务器在运行DeepSeek-R1模型时,每秒可以处理1000个tokens,而使用Hopper芯片的前一代服务器每秒仅能处理100个tokens。由于Blackwell Ultra单位时间内能够生成更多内容,这让AI工厂的收入机会也增加了50倍。

图片来源:英伟达

在GTC大会上,黄仁勋还披露了更多未来几代GPU的性能细节。其中,以暗物质发现先驱、天文学家命名的Vera Rubin芯片将在2026年下半年发布。Vera Rubin由名为Vera的CPU和名为Rubin的GPU组成,而Rubin又是由两块GPU组成的单独GPU。当和Vera搭配使用时,Rubin可以在运行模型时处理每秒50千万亿次浮点运算,比当前Blackwell芯片每秒20千万亿次浮点运算的速度要高出1.5倍。

根据英伟达路线图,2027年下半年将继续推出下一代Vera Rubin Ultra芯片。该芯片实际将包含两个连接在一起的Rubin GPU,性能翻倍提升至每秒100千万亿次浮点运算。黄仁勋还首次公开了Vera Rubin之后的下一代架构Feynman,计划将在2028年面世,但未给出关于Feynman的更多技术细节。

图片来源:英伟达

为了进一步证明在后DeepSeek的推理模型时代,英伟达也将占据领先地位,在GTC上还释出了一款开源的推理服务软件Dynamo。黄仁勋表示,这个名字象征着工业革命时代的"发电机",希望在推理成为AI主流的背景下,该软件能用最低的成本和最高的效率加速AI推理模型,为部署此类模型的AI工厂最大程度地创造收入。英伟达举例称,在GB200上运行DeepSeek推理模型时,Dynamo可以帮助将每个GPU生成的token数量提高30倍。

然而,受累于对关税、经济衰退等不利因素的担忧,黄仁勋近两小时的畅谈还是没能挽回投资者的信心。英伟达当日股票收报115.43美元/股,较前一日下跌3.43%。今年以来,该股已累跌16.54%。

这样的市场反应或许也在黄仁勋的意料之中。他在演讲中介绍芯片路线图时提到,大家的常见反应都是,"嗯好的,接下来呢?"他强调,对AI基础设施的建设不像买一台笔记本电脑那样,这涉及到土地、电力、资本支出、工程团队,需要多年的规划和布局。因此会对外公布英伟达在未来两三年内的路线图,而不是突然发布给市场一个惊喜。

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