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    這個“iPhone時刻”到底是AI的還是英偉達的?
    來源:互聯網   發布日期:2023-03-30 09:31:51   瀏覽:8552次  

    導讀:集微網報道(文/孫欽舟),一年兩次的GTC是全球最大的AI技術會議之一,在上周舉辦2023年春季GTC大會上,英偉達發布了一系列涉及到大型語言類AI、生成式AI、工業元宇宙等試下熱門話題,但在這些熱門話題的背后,英偉達的野心似乎不止于此。 消費級元宇宙哪兒...

    集微網報道(文/孫欽舟),一年兩次的GTC是全球最大的AI技術會議之一,在上周舉辦2023年春季GTC大會上,英偉達發布了一系列涉及到大型語言類AI、生成式AI、工業元宇宙等試下熱門話題,但在這些熱門話題的背后,英偉達的野心似乎不止于此。

    消費級元宇宙哪兒去了?

    從“VR元年”到“元宇宙”,相較于前幾年元宇宙概念在消費市場熱火朝天相比,今年的元宇宙市場明顯要冷清許多。

    根據Counterpoint的數據,2022年第四季度,全球XR頭顯出貨量同比下降21%,同時各個設備類型均有下滑,Counterpoint將這個現象歸因為最近幾個季度缺乏聲量突出的產品同時也缺乏引人注目的用例。

    在XR設備中占有統治性地位的Meta自然也是XR市場大環境疲軟的最大的幾個受害者之一,根據其的官方財報,MetaRealityLabs部門在2022年創造的營收為21.59億美元,相較2021年有至少1億美元的下滑。

    而相較于消費級元宇宙,工業元宇宙對英偉達來說似乎更為“誘人”。圣何塞州立大學講師兼學術顧問AhmedBanafa曾在接受《集微訪談》采訪時談到這兩者的差異:“在工業物聯網(此處指元宇宙)中,你的客戶數量有限,但他們往往有很多錢。而消費級物聯網會有很多令人頭疼的問題,比如法律法規和隱私。”

    在會上英偉達發布了NVIDIAOmniverseCloud云服務平臺,并宣布和微軟合作將該服務托管于MicrosoftAzure中?蛻艨稍诠I元宇宙中構建工廠的數字孿生,或者在元宇宙中對于產品數字孿生的性能進行測試。從而加速產品開發,優化制造流程等等。

    此外,客戶公司可將物理世界中的傳感器實時數據鏈接到云上的數字孿生上,讓客戶能在元宇宙中構建更加精確的數字孿生。

    (圖片來源:英偉達)

    不過相較于工業元宇宙,NVIDIA布局多年的AI似乎更受重視一點。

    從ChatGPT到計算光刻,AI產業的“iPhone時刻”

    至少,從老黃的主題演講上看,英偉達為此做足了準備。在主題演講中該企業一口氣推出了針對生成式AI的四款推理平臺:用于AI視頻的NVIDIAL4、用于圖像生成的NVIDIAL40、用于圖形推薦、矢量數據庫以及圖形神經網絡的NVIDIAGraceHopper、以及針對目前大火的語言模型AIChatGPT的NVIDIAH100NVL。并表示為AI算力供應商推出的DGXAI超級計算機已全面投入生產。

    其中,為大型語言模型部署設計的NVIDIAH100NVL相對于上一代A100相比,其在GPT-3模型上的推理性能是原先的12倍而HGXA100是此前唯一具有實時處理ChatGPT能力的GPU。

    (圖片來源:英偉達)

    同時,除了直接售賣硬件,英偉達也推出了NVIDIADGXCloud,讓企業以按月訂閱的方式租用為AI或者其他訓練模型所需要的計算基礎設施和軟件。

    當然,整場發布會最大的“王炸”則是NVIDIA拉著ASML、TSMC和Synopsys,將GPU的加速計算引入光刻領域。通過在GPU上運行用于計算光刻的NVIDIAcuLitho軟件庫,比當前光刻技術提供高達40倍的性能飛躍,也就是說,僅需500個NVIDIADGXH100系統即可完成以往需要4萬個CPU的系統才能完成工作。

    (圖片來源:NVIDIA)

    為了證明英偉達AlinAI的決心,黃仁勛甚至不惜拿智能手機行業里的iPhone舉例子在演講中反復強調,現在我們正處于AI的“iPhone時刻”。

    也許算力基礎設施才是英偉達的目標

    但我們認為,對英偉達來說,處于“iPhone時刻”的是AI還是元宇宙并不重要,他們真正的目標其實是在它們背后作為基礎設施提供算力支持的數據中心。

    因為無論是轉戰工業生產力領域的“元宇宙”,還是最近大火的生成式AI和對話式AI,甚至是在演講中堪稱“技術核彈”的計算光刻技術,它們都有一個共同點:它們都需要比以往更大或者不同的算力,所以這些服務提供商或者這些用例的潛在客戶若是不想在今后的浪潮中掉隊,那么他們將不得不升級自己的數據中心。

    例如根據semianalysis的測算,如果Google將ChatGPT直接部署到每次搜索中,那么需要大約512820.51臺A100HGX服務器,總共4102568枚A100GPU。光是這些服務器和網絡的成本支出就能超過1000億美元。

    要知道,原先Google完成一次傳統的搜索請求,總花銷僅約為1.06美分,而引入ChatGPT單次對話成本則需要增加1.42美分,其中硬件花銷就占了0.36美分。

    (圖片來源:semianalysis)

    雖然實際情況并不會如測算般夸張,畢竟Google可以通過減少AI使用次數的方式來節約算力需求,但無疑,對于提供顯卡的英偉達來說,正如當年3D圖形游戲的進步推動了GPU的發展一樣,由AI和工業元宇宙等帶動的數據中心基礎設施建設是一個巨大的機會。

    這個機會有多大呢?根據英偉達的官方營收預測,從2023財年第二季度開始數據中心市場的營收將會取代游戲市場(也就是游戲PC等所在的市場),成為英偉達最主要的收入來源,而在第三季度,數據中心營收將躍升至游戲市場營收的兩倍。實際上,并不僅僅是他們,它的老對手AMD近期的財務報告也顯示,消費電子產品的收入約為16億美元,而數據中心收入則達到了17億美元。高臨管理咨詢分析師LucasKah在接受愛集微采訪的時候對筆者表示:“我們看到數據中心收入首次出現拐點,令游戲和PC收入黯然失色”。

    (圖片來源:NVIDIA)

    雖然,我們無法斷定AI是達到iPhone時刻還是另一個“噱頭”,但是我們能確定的是無論AI還是元宇宙,都不是英偉達的終點,而是它實現數據中心霸主地位的跳板。

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