NVIDIA CEO Huang Renxun's latest interview! AI inference computing demand soars, Blackwell chip becomes market focus

Nvidia CEO Jensen Huang bu sabah 2/27 röportajında, küresel olarak AI Bilgi İşlem Gücüne olan talebin hiç olmadığı kadar yüksek olduğunu belirtti; hatta Amazon AWS CEO'su Andy Jassy, "Eğer şu anda daha fazla AI Bilgi İşlem Gücü kaynağı olsaydı, hemen satabilirdik." dedi. Piyasanın kısa vadeli olarak AI hesaplama gücüne olan talebinin arzdan çok daha büyük olduğunu gösteriyor, özellikle yeni girişimlerden gelen talebin patlama noktasında olduğu görülüyor.

Yeni girişimler yükseliyor, yapay zeka altyapısının genişlemesini teşvik ediyor

Hwang In-hun pointed out that with the development of reasoning AI (Reasoning AI) and physical AI (Physical AI), many AI startups have quickly emerged, focusing on breakthrough technologies and requiring a large amount of Bilgi İşlem Gücü to train and operate AI models. These startups not only accelerate the soaring demand for cloud services but also further drive the expansion of global AI infrastructure.

Veri merkezi yatırımları patladı, Blackwell yongaları pazarın odağında

Ancak orta vadede, küresel veri merkezi yatırımları geçen yıldan çok daha fazla büyüdü ve Nvidia'nın son Blackwell AI yongası önemli bir itici güç haline geldi. Huang Renxun, bu yeni nesil veri merkezlerinin devreye girmesiyle, gelecek birkaç yıl içinde yapay zeka işlem gücü pazarının hala hızla büyümeye devam edeceğini belirtti.

Mantık AI çağı geldi, hesaplama talebi geçmişin 100 katıdır

Gelecek trendlerden bahsedildiğinde, Hwang In-hun vurguladı: 'Biz şu anda yapay zekanın mantığını başlatıyoruz.' Geleneksel yapay zekadan farklı olarak, mantık yapay zeka artık sadece cevap vermeyi değil, 'düşünmeyi' ve ardından cevap vermeyi içeriyor. DeepSeek, ChatGPT-4.0, Grok-3 gibi yeni modeller, sorunu çözme yeteneğine sahip, içsel bilgiyi araştırabilen ve hatta en iyi cevabı seçmek için kendi üzerinde düşünebilen yapay zeka modelleridir. Bu süreç için gereken Bilgi İşlem Gücü, geçmiş standartların çok ötesinde, mantık yapay zekanın hesaplama ihtiyacı geleneksel yapay zekadan 100 kat daha fazladır.

AI öğrenme üç aşamada gerçekleşir, çıkarım hesaplama ihtiyacı en yüksektir

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

Ön eğitim (Ön eğitim): İnsanların temel bilgileri öğrendiği, dil, matematik vb. gibi şeyler.

Eğitim sonrası: AI, insan geri bildirimi, güçlendirme öğrenmesi, simülasyon testleri gibi yöntemlerle kendi yeteneklerini geliştirmek için Bilgi İşlem Gücü gereksiniminin ön eğitim aşamasından çok daha yüksek olduğu bir aşamadır.

Çıkarım (Çıkarım): AI resmi olarak çalıştığında, yanıt kalitesini artırmak için önce birçok düşünme ve hesaplama süreci gerçekleştirilir, bu da çıkarım hesaplama talebini büyük ölçüde artırır, geleneksel AI modellerine kıyasla 100 kat daha fazladır.

AI Bilgi İşlem Gücü競爭激烈，產業進入高速成長期

Bilgi işlem gücüne olan talepteki hızlı artış, pazarın yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) ve bulut hizmetlerine olan bağımlılığını büyük ölçüde artırdı. Huida ve AWS gibi teknoloji devleri yapay zeka altyapısının düzenini artırdıkça, küresel yapay zeka endüstrisi yeni bir yüksek hızlı büyüme dalgasına giriyor.

( Nvidia'nın mali raporu beklentilerin üzerinde, Bitcoin en düşük 82K, MSTR% 5'ten fazla arttı )

Bu makalede Nvidia CEO'su Huang Renxun'un son röportajı var! AI çıkarım hesaplama talebi patladı, Blackwell yongaları pazarın odak noktası haline geldi, ilk kez ChainNews ABMedia'da görüldü.