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作者：Ian King，Bloomberg；编译：白水，区块链网络

当一款新产品点燃科技界时，它通常是一款消费产品，如智能手机或游戏机。今年，科技观察家们将目光聚焦于一款大多数人甚至看不到的不起眼的计算机部件。H100 处理器启用了新一代人工智能工具，有望改变整个行业，推动其开发商 Nvidia Corp. 成为全球最有价值的公司之一。它向投资者表明，围绕生成式人工智能的热议正在转化为实际收入，至少对 Nvidia 及其最重要的供应商而言是如此。H100 的需求如此之大，以至于一些客户不得不等待长达六个月才能收到它。

1. Nvidia 的 H100 芯片是什么？

H100 的名字是对计算机科学先驱 Grace Hopper 的致敬，它是图形处理单元的增强版，通常安装在 PC 中，可帮助视频游戏玩家获得最逼真的视觉体验。它包括将 Nvidia 芯片集群转变为单个单元的技术，这些单元可以处理大量数据并进行高速计算。这使得它非常适合用于训练生成式 AI 所依赖的神经网络这一耗能任务。该公司成立于 1993 年，以近二十年前的投资开创了这个市场，当时它押注并行工作的能力有朝一日会使其芯片在游戏以外的应用中具有价值。

Nvidia H100 摄影师：Marlena Sloss/Bloomberg

2. H100 为何如此特别？

生成式人工智能平台通过吸收大量现有材料来学习完成诸如翻译文本、总结报告和合成图像等任务。它们看得越多，就越擅长识别人类语音或撰写求职信。它们通过反复试验来发展，进行了数十亿次尝试以达到熟练程度，并在此过程中消耗了大量的计算能力。 Nvidia 表示，在训练所谓的大型语言模型 (LLM) 方面，H100 比该芯片的前身 A100 快四倍，在回复用户提示方面快 30 倍。自 2023 年发布 H100 以来，Nvidia 宣布了据称速度更快的版本——H200 和 Blackwell B100 和 B200。对于竞相训练 LLM 执行新任务的公司来说，不断增长的性能优势至关重要。英伟达的许多芯片被视为发展人工智能的关键，因此美国政府已经限制向中国销售 H200 及几款功能较低的型号。

3. Nvidia 是如何成为 AI 领域的领导者的？

这家总部位于加利福尼亚州圣克拉拉的公司是图形芯片领域的全球领导者，图形芯片是计算机中生成屏幕上图像的部件。其中最强大的芯片由数千个处理核心组成，这些处理核心可同时执行多个计算线程，对阴影和反射等复杂的 3D 渲染进行建模。Nvidia 的工程师在 21 世纪初意识到，他们可以将这些图形加速器重新设计为其他应用程序，方法是将任务分成更小的部分，然后同时处理它们。AI 研究人员发现，通过使用这种类型的芯片，他们的工作最终可以变得实用。

4. Nvidia 有真正的竞争对手吗？

据市场研究公司 IDC 称，Nvidia 目前控制着数据中心 GPU 市场约 92% 的份额。亚马逊公司的 AWS、Alphabet 公司的 Google Cloud 和微软的 Azure 等占主导地位的云计算提供商正在尝试开发自己的芯片，Nvidia 的竞争对手 Advanced Micro Devices Inc. 和英特尔公司也是如此。到目前为止，这些努力在 AI 加速器市场尚未取得太大进展，而 Nvidia 日益增长的主导地位已成为行业监管机构的担忧。

5. Nvidia 如何保持领先于竞争对手？

Nvidia 更新了其产品，包括支持硬件的软件，速度之快是其他公司无法比拟的。该公司还设计了各种集群系统，帮助其客户批量购买 H100 并快速部署。像英特尔的 Xeon 处理器这样的芯片能够进行更复杂的数据处理，但它们的核心更少，在处理通常用于训练 AI 软件的大量信息时速度要慢得多。

6. AMD 和英特尔在 AI 芯片方面与 Nvidia 相比如何？

作为第二大计算机图形芯片制造商，AMD 去年推出了其 Instinct 系列的一个版本，旨在攻克 Nvidia 产品占据主导地位的市场。 6 月初，在台湾举行的台北国际电脑展上，AMD 首席执行官苏姿丰宣布其 MI300 AI 处理器的升级版将于第四季度上市，并表示将在 2025 年和 2026 年推出更多产品，这表明该公司致力于这一业务领域。英特尔目前正在设计面向 AI 工作负载的芯片，但它承认，目前对数据中心图形芯片的需求增长速度快于传统上是其强项的服务器处理器单元。Nvidia 的优势不仅在于其硬件的性能。该公司发明了一种名为 CUDA 的语言，用于其图形芯片，允许对它们进行编程以执行支持 AI 程序的工作类型。

7. Nvidia 计划发布下一个产品是什么？

最受期待的产品是 Blackwell，Nvidia 表示，预计今年将从新产品系列中获得“大量”收入。然而，该公司在开发过程中遇到了障碍，这将减缓部分产品的发布速度。

与此同时，对 H 系列硬件的需求持续增长。首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 一直充当这项技术的大使，并试图吸引政府和私营企业尽早购买，否则可能会被那些拥抱人工智能的人抛在后面。Nvidia 还知道，一旦客户选择其技术用于他们的生成式人工智能项目，它将比希望吸引用户的竞争对手更容易向他们推销升级产品。

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