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重工业是指哪些行业重磅!英伟达CEO黄仁勋:下一波AI浪潮将是重工业自动化Blackwell芯片或成计算史里程碑【附全球

发布时间:2024-07-05 10:13

  在该公司的先进芯片推动下,下一波人工智能浪潮将使价值50万亿美元的重工业实现自动化。

  黄仁勋指出,虽然人工智能已经在科技、医疗健康等多个行业展现出巨大的潜力和价值,但全球经济中仍有许多领域尚未广泛采用AI技术,这将带来巨大的增长机会。

  黄仁勋表示,客户对英伟达代号为Blackwell的下一代芯片架构需求强劲。他预计基于Blackwell的芯片将在今年第四季度推出,并认为这将是“公司历史上,甚至是计算史上最成功的产品”

  黄仁勋谈到了英伟达的前景,表示,“英伟达加速计算,已经达到了一个临界点,实现了一个良性循环”即随着用户基数的增加,平台能够进行更多必要的改进,从而吸引更多用户的加入。

  尽管此次股东大会英伟达并未发布新产品,但股东们对公司的表现表示了高度的满意。他们批准了一项“股东决定薪酬”的非约束性高管薪酬投票。英伟达高管的薪酬包括薪金和各种类型的限制性股票单位的组合。根据公司的年度申报文件,英伟达首席执行官黄仁勋在公司2024财年的薪酬包约为3400万美元,比2023年增加了60%。

  6月18日,英伟达的市值达到了惊人的3.34万亿美元,成功超越了微软和苹果,登顶全球市值第一。根据美国证券交易委员会(SEC)披露的信息,黄仁勋在6月13日至21日的7个交易日内,累计减持了72万股股票,套现金额高达9460万美元,约合人民币6.9亿元。

  作为全球AI算力龙头企业,英伟达自1993年成立以来,一直致力于GPU的研发与制造。随着技术的不断发展和市场需求的不断变化,英伟达已经成功地从传统GPU供应商转型升级为平台化企业,成为人工智能时代软硬件一体化AI解决方案的领导者。

  相比传统的中央处理器(CPU),人工智能芯片能够更高效地进行机器学习、深度学习和大规模数据处理,加速模型训练和推理过程。这些芯片能够处理复杂的算法和大规模数据,用于语音识别、图像识别、自然语言处理等人工智能应用。

  目前,人工智能芯片市场呈现出竞争激烈的态势,英伟达在该领域占据着主导地位,拥有80%以上的市场份额。除了英伟达,像英特尔、AMD、谷歌等公司也在不断投入研发,竞相推出更先进的人工智能芯片产品。

  AI芯片可以分为传统芯片、智能芯片和类脑仿生芯片。传统芯片能够执行人工智能程序的基本运算操作,但在芯片架构和性能方面无法满足人工智能技术与应用的快速发展。智能芯片专门设计用于人工智能领域,包括通用和专用两种类型。通用型智能芯片具有普适性,而专用型智能芯片则是为特定应用场景需求而设计的。此外,还有受生物脑启发设计的类脑仿生芯片。

  人工智能芯片涉及计算机科学和半导体芯片领域。计算机科学领域涉及高效率的智能算法(软件),而半导体芯片领域涉及将算法有效地实现在硅片上,并最终转化为能够与配套软件结合的实体产品。目前,人工智能芯片根据技术架构可分为CPU、GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片;根据在网络中的位置可分为云端AI芯片、边缘AI芯片和终端AI芯片;根据在实践中的目标可分为训练芯片和推理芯片。

  人工智能芯片以其强大的算法承载力和超高的处理速度,在多种场景中得到广泛应用。例如,在智能人脸识别和语音识别方面,处理大型数据库进行服务器大数据分析,自动驾驶领域中处理变化的交通信息和各类传感器信息,以及机器人的智能化等方面。

  近年来,全球GPU技术迅速发展,已经远远超出了传统图形应用的范畴。除了满足目前大多数图形应用需求外,在科学计算、人工智能和新型图形渲染技术方面的技术应用也日益成熟,进而推动了全球GPU芯片市场的持续高速发展。根据全球知名调研机构JPR的数据,2021年各个季度全球GPU芯片的季度出货量维持在1-1.3亿片之间,全年出货总量超过4.6亿片。

  随着全球人工智能终端设备数量的增长和边缘计算需求的提升,全球对人工智能芯片的需求快速增长,市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据,2019年全球人工智能芯片市场规模达到110亿美元,预计2020年将增加至175亿美元,而到2025年,预计全球人工智能芯片市场规模将突破720亿美元。

  根据TechInsights的最新预测,数据中心AI芯片和加速器将持续主导全球半导体市场,预计从2023年到2029年,其出货量将以33%的年复合增长率增长,最终达到每年3300万。其中,生成式AI用例被视为芯片市场的最大驱动力,而GPU则成为需求量最大的加速器。AI ASIC的出货量预计主要由超大规模企业和云服务提供商(CSP)所驱动,而merchant供应商则将在市场中占据较小的份额。总体而言,我们预计这一市场将保持健康增长的态势。然而,这种增长也伴随着一系列挑战,特别是在电力消耗方面。一些初步的计算显示,AI所需的电力将在全球电力消耗中占据相当大的份额,这成为了一个不容忽视的问题。

  IDC亚太区半导体研究高级研究经理Galen Zeng指出,内存芯片制造商对供应和产量的严格控制导致芯片价格自去年11月初开始上涨。预计人工智能的需求将推动2024年整体半导体销售市场的复苏。

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