黄仁勋在COMPUTEX大会上说了什么？这里是最全的亮点

作者：曹泽熙

5月29日周一，英伟达CEO黄仁勋在COMPUTEX大会上抛出多个重磅信息，包括新的机器人设计、游戏功能、广告服务和网络技术。其中最为引人瞩目的是，搭载256颗GH200 Grace Hopper超级芯片的新型DGX GH200人工智能超级计算机，堪称“算力杀器”。谷歌云、Meta和微软是首批预计将获得DGX GH200访问权的客户，以探索其在生成型AI工作负载方面的能力。值得注意的是，算力的突破，将使得AI应用再次获得巨大提升，AI赛道有望向下一个节点迈进。在周一的演讲中，黄仁勋认为科技行业的传统架构的改进速度已不足以跟上复杂的计算任务。 为了充分发挥AI 的潜力，客户越来越多地转向加速计算和英伟达制造的GPU。黄仁勋说：

有评论认为，一连串的发布凸显了英伟达正在从一家GPU制造商转变为一家处于AI热潮中心的公司。

上周，由于对处理AI任务的数据中心芯片的强烈需求，英伟达大幅提高了对本季度的业绩指引，比分析师的估计高出近40亿美元。业绩指引的提高使该股创下历史新高，并使英伟达的估值接近1万亿美元，这还是芯片业中首次有公司市值达到这一高度。

在周一的会议上，黄仁勋发布的主要内容包括：

在发布会上，黄仁勋还展示了生成式AI以文字形式输入然后以其他媒体输出内容的能力。他要求播放与清晨心情相配的音乐，而在另一篇文章中，他列出了一些歌词，然后使用AI将这个想法转化为一首活泼的流行歌曲：

值得注意的是，本次大会上，黄仁勋向传统CPU服务器集群发起“挑战”。他直言，认为在人工智能和加速计算这一未来方向上，GPU服务器有着更为强大的优势。

黄仁勋解释称，传统上电脑或服务器最重要的 CPU，这个市场主要参与者包括英特尔和AMD。但随着需要大量计算能力的AI应用出现，GPU将成为主角，英伟达主导了当前全球AI GPU 市场。

黄仁勋在演讲上展示的范例，训练一个LLM大语言模型，将需要960个CPU组成的服务器集群，这将耗费大约1000万美元，并消耗11千兆瓦时的电力。相比之下，同样以1000万美元的成本去组建GPU服务器集群，将以仅3.2千兆瓦时的电力消耗，训练44个LLM大模型。

如果同样消耗11千兆瓦时的电量，那么GPU服务器集群能够实现150倍的加速，训练150个LLM大模型，且占地面积更小。而当用户仅仅想训练一个LLM大模型时，则只需要一个40万美元左右，消耗0.13千兆瓦时电力的GPU服务器即可。

换言之，相比CPU服务器，GPU服务器能够以4%的成本和1.2%的电力消耗来训练一个LLM，这将带来巨大的成本节省。

根据Trend Force的数据，2022年搭载GP GPU的AI服务器年出货量占全部服务器的比重接近1%，2023年在ChatGPT等人工智能应用加持下，AI服务器出货量有望同比增长8%，2022~2026年出货量CAGR有望达10.8%，以AI服务器用GPU，主要以公司H100、A100、A800（主要出货中国）以及AMD MI250、MI250X系列为主，而英伟达与AMD的占比约8：2。

基于IDC预测2026年全球服务器出货量1877万台、AI服务器的占比逐年提升1%，同时AI服务器中GPU的搭载数量逐年提升0.5个百分点、随着GPU产品迭代，GPU单价逐年提升2000美元，国金证券基于上述基础预测，2026年全球数据中心GPU市场规模有望达224亿美元。

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编译者/作者：华尔街见闻

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