黄仁勋：英伟达远超摩尔定律，芯片性能10年提升1000倍，比上代产品提升30倍！

原标题：黄仁勋：英伟达远超摩尔定律，芯片性能10年提升1000倍，比上代产品提升30倍！
文章来源：AI范儿
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Nvidia CEO 黄仁勋：AI 芯片性能超越摩尔定律

Nvidia CEO 黄仁勋近日在 CES 大会上发表演讲，并接受采访，大胆宣称公司 AI 芯片的性能进步速度已经超越了摩尔定律。这一说法引发广泛关注，因为摩尔定律曾是几十年来计算技术发展的主要驱动力。

1. 超越摩尔定律的AI芯片发展速度

黄仁勋指出，Nvidia 的 AI 芯片发展速度远超摩尔定律预测的晶体管数量每年翻倍的速度。他以公司最新数据中心超级芯片为例，其 AI 推理性能比上一代提升了 30 多倍。这一突破并非单一技术进步的结果，而是通过在架构、芯片、系统、程序库和算法等多个层面同时创新实现的。

2. 多层面创新突破摩尔定律限制

黄仁勋解释说，Nvidia 的成功在于多方面的协同创新。 这打破了摩尔定律逐渐放缓的限制，为AI发展带来了新的可能性。他认为，目前 AI 发展遵循三个定律：预训练、后训练和测试时计算。

3. 降低AI推理成本，推动AI应用普及

黄仁勋强调，提升 AI 推理性能的关键在于降低其使用成本。他认为，与摩尔定律降低计算成本推动计算技术发展一样，提升 AI 推理性能也能降低 AI 应用成本，从而促进 AI 技术的普及。 他以最新的数据中心超级芯片 GB200 NVL72 为例，其性能比 H100 提升了 30-40 倍，这将显著降低像 OpenAI o3 这样需要大量推理计算的模型的使用成本。目前，OpenAI 的 o3 模型每个任务的运行成本高达近 20 美元，而 ChatGPT Plus 订阅费为每月 20 美元。 Nvidia 的技术进步有望解决这一问题。

4. 持续的性能提升和未来展望

黄仁勋表示，Nvidia 的 AI 芯片性能在过去十年提升了 1000 倍，远超摩尔定律的速度，而且这一趋势仍在持续。他认为，更强的性能意味着更低的价格，这将是长期目标。 尽管目前一些大型语言模型的推理成本依然很高，但他预计随着技术的进步，AI 模型的价格将持续下降。

5. 应对质疑和挑战

文章也提到了业界对 Nvidia 昂贵芯片能否持续保持优势的质疑，以及使用测试时计算的 AI 模型运行成本高的问题。然而，黄仁勋认为，提升计算能力是解决这些问题的直接方案，并且长期来看，更强大的 AI 推理模型还能为预训练和后训练阶段提供更好的数据。

总而言之，黄仁勋的观点是，Nvidia 通过多方面创新，实现了 AI 芯片性能的指数级增长，超越了摩尔定律，并有望通过持续的性能提升降低 AI 应用成本，从而推动 AI 技术的进一步发展和普及。

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