英伟达，大幅调整

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来源：内容来自华尔街日报，谢谢。

去年年初，Nvidia 面临着越来越大的威胁：人工智能世界正在发生变化，引发竞争。

随着数百万人开始使用人工智能工具，运行底层模型来回答他们的许多问题变得比训练模型的计算密集型工作更重要——这曾将 Nvidia 推到了人工智能热潮的顶峰。许多人预计，这种转变可能会给包括 AMD 在内的竞争对手提供抢夺市场份额的机会。

但尽管人工智能的发展已经从创建模型转向操作模型（业界称之为“推理”），英伟达仍已做好准备，继续保持领先地位。

该公司最新的人工智能芯片 Blackwell 体积更大、内存更大，在人工智能计算中使用数字精度更低。它们还可以通过超高速网络连接在一起，行业研究公司 SemiAnalysis 的创始人 Dylan Patel 表示，这带来了推理方面的“突破性进展”。

他说道：“Nvidia 为 Blackwell 带来的推理性能提升远高于训练性能提升。”

英伟达周三发布的最新季度财报在一定程度上反映了该公司在适应行业转变方面的成功。报告显示，该公司的销售额和利润均超出分析师预期，同时对本季度的业绩也给出了乐观的预测。

尽管业绩强劲，但英伟达股价周四仍下跌 8.5% 至 120.15 美元，为 2018 年 11 月以来收益公布后最大百分比跌幅。由于分析师指出本季度利润率收窄且对中国芯片销售的担忧，投资者感到担忧。

随着人工智能向所谓的“推理”模型发展，推理已成为人们日益关注的焦点。在这种模型中，数字大脑会逐步思考用户查询的答案。首席执行官黄仁勋周三在与分析师的电话会议上表示，这一过程可能需要一百倍的计算能力。

“我们今天绝大部分的计算实际上都是推理，而 Blackwell 将这一切提升到了一个新水平，”他说。“我们在设计 Blackwell 时就考虑到了推理模型。”

Nvidia 首席财务官科莱特·克雷斯 (Colette Kress) 补充说，该公司 Blackwell 芯片的许多早期部署都是专门用于推理工作的。她说，这种模式是该公司新一代芯片的首次。

追求推理模型的公司包括 OpenAI、谷歌和中国新兴人工智能公司 DeepSeek。今年 1 月，DeepSeek 宣布其构建了复杂的人工智能模型，而 Nvidia 芯片的需求量却更少，这引发了自人工智能热潮开始以来 Nvidia首次出现重大恐慌。

黄仁勋周三对这一威胁不以为然，称 DeepSeek 的进步是“一项出色的创新”，世界各地的人工智能开发人员都从中汲取了灵感。

黄仁勋曾表示，随着人工智能越来越接近人类的运作方式，推理和训练最终将融合。他去年在斯坦福大学表示，人类不会吸收新信息并单独参考：“你一直在学习和推理。”

业内人士表示，Nvidia 在推理领域仍面临激烈竞争。尽管 Nvidia 在硬件方面的进步和对 AI 软件的投资留住了客户，但初创公司和更成熟的芯片制造商推出的各种新芯片意味着 Nvidia 很难保持领先地位。

人工智能芯片初创公司 Etched 的联合创始人罗伯特·瓦肯 (Robert Wachen) 表示，目前已经有公司认真地采用和考虑了替代方案。该公司旨在通过制造专用芯片与 Nvidia 在推理领域展开竞争。瓦肯表示，Nvidia 的芯片从根本上受到限制，因为它们的起源是为人工智能设计的图形处理单元，而不是定制芯片。

“磨砺瑞士军刀只能让你走这么远，”Wachen 说。“如果你想获得最佳性能，你必须构建专门的硬件。你现在遇到了瓶颈。”

许多初创公司已经开始在大型人工智能客户中取得进展。设计有史以来最大芯片的初创公司 Cerebras 本月表示，它正在与法国人工智能开发商 Mistral 合作开发世界上最快的人工智能聊天机器人。沙特阿拉伯石油巨头阿美公司正与人工智能芯片初创公司 Groq 和 SambaNova Systems 密切合作，建立大型推理计算设施。

Nvidia 的竞争对手也都在努力，其中包括 AMD，其 AI 芯片主要针对推理市场。所有最大的科技公司都在内部开发自己的 AI 推理芯片，这些芯片可能会与 Nvidia 竞争或取代 Nvidia。

IT 管理公司 Ensono 的高管、曾在 Meta Platforms 负责计算基础设施的 Jim Piazza 表示，Nvidia 可能需要采取进一步措施，通过开发专门针对该领域的芯片来直接应对推理领域的竞争。

“我不得不想象，英伟达迟早会放弃某种推理芯片，因为我认为他们将在那个市场黯然失色，”他说。“这可能需要数年时间，但我认为这是事情发展的方向。”

黄仁勋已经在思考未来需要更多计算能力的前景，他希望是 Nvidia 的计算能力。他周三表示，推理模型最终可能需要比前代模型多出数千倍甚至数百万倍的计算能力。“这只是个开始，”他说。

https://www.msn.com/en-us/money/other/how-nvidia-adapted-its-chips-to-stay-ahead-of-an-ai-industry-shift/ar-AA1zTIBk

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