Entrevista exclusiva com o CEO da NVIDIA, Huang Renxun! A demanda por computação inferencial de IA está aumentando rapidamente, e os chips Blackwell se tornaram o foco do mercado

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, disse em uma entrevista esta manhã, 27 de fevereiro, que a demanda global por Poder de computação em IA atingiu níveis sem precedentes, com o CEO da Amazon AWS, Andy Jassy, afirmando: 'Se tivéssemos mais recursos de Poder de computação em IA agora, poderíamos vendê-los imediatamente.' Isso mostra que a demanda por capacidade de computação em IA no mercado a curto prazo é muito maior do que a oferta, especialmente com a explosão da demanda de startups.

O surgimento de novas empresas impulsiona a expansão da infraestrutura de IA

Huang Renxun pointed out that with the development of reasoning AI (Reasoning AI) and physical AI (Physical AI), many AI startups have risen rapidly. These companies focus on breakthrough technologies and require a large amount of Poder de computação to train and run AI models. These startups not only accelerate the soaring demand for cloud services, but also further drive the expansion of global AI infrastructure.

O investimento em centros de dados disparou, com o chip Blackwell a tornar-se o foco do mercado

No entanto, a partir de uma perspetiva de médio prazo, o investimento global em centros de dados superou significativamente o ano passado, com o mais recente chip Blackwell AI da NVIDIA a desempenhar um papel crucial. Huang Renxun afirmou que, à medida que estes novos centros de dados de última geração forem lançados gradualmente, o mercado de Poder de computação de IA continuará a crescer rapidamente nos próximos anos.

A era da IA dedutiva está chegando, a demanda computacional é 100 vezes maior do que no passado

Ao falar sobre as tendências futuras, Hwang In-hun enfatizou: "Estamos no início da era da IA de raciocínio." Ao contrário da IA tradicional, a IA de raciocínio não se limita mais a fornecer respostas simples, mas sim a "pensar" antes de responder. Novos modelos como DeepSeek, ChatGPT-4.0, Grok-3, entre outros, podem decompor a questão, pesquisar conhecimento interno, e até mesmo refletir sobre si mesmos antes de selecionar a melhor resposta. O poder de computação necessário para esse processo é muito superior aos padrões anteriores, com requisitos de processamento da IA de raciocínio sendo 100 vezes maiores que os da IA tradicional.

Aprendizagem AI em três fases, a demanda de cálculo de raciocínio é a mais alta

Hwang In-hun further analyzes that the development of AI can be divided into three major stages:

Pré-treino (: semelhante à aprendizagem humana de conhecimentos básicos, como linguagem, matemática, etc.

Pós-treino )：A IA aprimora suas habilidades por meio de feedback humano, aprendizado por reforço, testes de simulação, etc. Nesta fase, a demanda por Poder de computação é muito maior do que no treinamento prévio.

Inferência (: Quando a IA está em pleno funcionamento, para melhorar a qualidade das respostas, são feitas várias reflexões e cálculos preliminares, o que aumenta significativamente a demanda computacional de inferência em comparação com os modelos de IA tradicionais, sendo mais de 100 vezes superior.

AI Poder de computação競爭激烈，產業進入高速成長期

A demanda por Poder de computação está a aumentar rapidamente, levando o mercado a depender fortemente de computação de alto desempenho )HPC( e serviços na nuvem. Com gigantes tecnológicos como Nvidia, AWS e outros reforçando a infraestrutura AI, a indústria global de IA está a entrar num novo período de rápido crescimento.

)Relatório financeiro da Nvidia supera as expectativas, Bitcoin cai para o mínimo de 82K, MSTR sobe mais de 5%(

Nesta entrevista, o CEO da NVIDIA, Huang Renxun, fala sobre a explosão da demanda por computação de inferência de IA, com os chips Blackwell tornando-se o foco do mercado. A notícia foi publicada pela ABMedia.