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马斯克的xAI狂吸60亿美元，新估值翻一番破400亿！

马斯克旗下AI公司斩获60亿美元融资，估值翻一番，说明AI狂潮仍然进行中。根据SEC最新文件显示，马斯克(Elon Musk)旗下的人工智慧(AI)初创公司xAI完成新一轮集资。据悉，xAI本轮融资吸引90多位投资者，总共筹集60亿美元，将用于孟菲斯的新超算中心建设。目前，该公司估值为400-500亿美元，相比今年年初翻一番。今年5月，xAI以估值240亿美元融资了同样的规模——60亿美元。 xAI由马斯克在2023年创立，至今不到两年，该公司已经获得两轮融资，而且估值发生戏剧性的飙升，可见人工智慧（AI）深受投资者青睐。此外，马斯克斥资2.6亿美元助推川普重返白宫，使其获得川普政府的认可，并获得政府效率部负责人的任职，这也使得其旗下公司受益，包括xAI、特斯拉、 X等等。原文链接

投资慧眼2024-12-06

中美重磅消息！中国提前实现2025年“小巨人”战略目标推动AI国内技术自给自足

hatGPT等应用程序人气飙升，但许多AI公司正在竞相开发下一个级别，即拥有人类水平智能的AI。 OpenAI首席执行官Sam Altman表示，AGI有望在2025年实现。 “我们距离打造AGI更近了一步，而不是搞清楚如何控制它。这意味着AGI竞赛不是军备竞赛，而是自杀竞赛，”泰格马克解释说。咨询公司Trivium China合伙人Kendra Schaefer提到：“中国将试图主导AGI，同时建立一个技术监管机构，限制AGI在国内被允许做的事情。”

秉哥说市2024-12-03

博通的回调算不算一份礼物？

PU正在构建的AI集群并不误导。然而，AI公司和超大规模企业越来越面临解决AI电力和扩展成本挑战的压力。随着AI扩展据报道即使AI公司急于改进他们的尖端LLM也在减速，可能会增加对进入定制AI芯片的焦点。博通在定制AI芯片方面的专业知识预计将引领下一阶段的增长，因为AI公司和超大规模企业重新评估他们投资蓬勃发展的AI集群的财务能力。鉴于设计和生产定制AI芯片的成本效益所需的规模，博通的专业知识和经验预计将是关键的，因为预计对定制芯片的需求将显著增加。 Tan在9月分享说，定制芯片占其AI收入的三分之二。此外，博通已经与三家超大规模企业建立了强大的合作伙伴关系。此外，OpenAI的增加规模使得与博通开发定制芯片成为一个可行的业务，可能会提高其成本效率。因此，定制芯片在未来五年内可能在超大规模企业工作负载中更加突出，这是合理的。AWS的客户使用其定制AI芯片的经验证明了定制芯片业务的可行性和可持续性，因为超大规模企业争夺提高成本竞争力的机会。尽管如此，英伟达能够扩展其与商业AI芯片业务一致的网络业务的能力是值得注意的。正如英伟达CEO黄仁勋在公司的财报电话会议上所指出的，由埃隆·马斯克领导的xAI使用了英伟达的Spectrum-X网络技术为xAI的Colossus 100K Hopper超级计算机。黄还强调了Spectrum-X相对于更“传统”的以太网技术的日益竞争力。虽然博通是网络市场的领导者，但随着英伟达寻求开发更具成本效益的“捆绑包”以加强其网络产品的采用，博通可能面临更加激烈的挑战。尽管如此，博通保持其信心，即它可以保持“行业标准”，因为它展示了其可扩展性和能效。因此，预计英伟达和博通之间的竞争将保持非常激烈，尽管博通收入多样化良好，应该可以缓解其新兴但不断增长的AI业务的意外疲软。股票定价为增长来源：Seeking Alpha 博通相对于其科技行业平均水平并没有定价折扣（“D-”估值等级）。因此，很明显博通预计将继续表现良好，鉴于其“B-”增长等级，突显了市场的高期望。换句话说，未来不太强劲的指引可能会抑制股票的购买情绪，影响其逢低买入的势头。因此，博通必须继续在其AI论题上执行良好，即使对AI基础设施投资激增是否可持续的谨慎态度日益增加。此外，最近评估的半导体行业非AI收入部分的疲软可能会削弱博通的看涨论题。华尔街对博通的估计保持建设性，支撑其看涨偏见。然而，预计2024年的120亿美元AI收入将占其当年总收入基础的不到25%。因此，投资者必须谨慎不要夸大博通的AI增长论题，因为该公司正在应对其他业务部门的短期逆风。尽管如此，相信博通的前瞻性调整后的PEG比率为1.69，与科技行业平均水平1.89相比似乎相对有吸引力。因此，可以说市场已经考虑了半导体领导者通过2025年的执行风险，尽管超大规模企业预计的资本支出显著。因此，对博通的看涨论题仍然合适。 $博通(AVGO)$

老虎证券2024-12-02

埃隆·马斯克申请初步禁令，要求阻止OpenAI转变为盈利性组织，指控其与微软的合作涉嫌反竞争行为

支持OpenAI的竞争对手，如马斯克的AI公司xAI。马斯克的团队指出，OpenAI在最新一轮融资中要求投资者承诺不支持与其竞争的公司，造成xAI无法获得所需的资金支持。从微软的合作中获取不正当的敏感信息，特别是在微软和OpenAI之间的信息共享方面，涉嫌违反公平竞争规则。 OpenAI的治理结构转型为盈利性质，并可能将其资产（包括知识产权）转移给与微软等公司有关的机构。相关法律问题马斯克团队提出的禁令申请涉及多个法律层面，主要集中在反垄断法和公益法领域。马斯克的律师团队认为，如果不及时干预，OpenAI转型后的盈利行为将造成不公平的市场竞争，并可能导致不法资金流转。特别是，微软和OpenAI的密切合作关系，及其中某些高层人员在多个公司的利益交叉，可能违反反垄断法的相关条款。马斯克的动机和影响马斯克曾公开表达过对AI技术潜在风险的担忧，他在2015年曾捐款支持OpenAI的非营利使命。随着OpenAI转型为盈利公司，马斯克感到这一承诺被背弃。他还通过成立xAI公司来与OpenAI竞争，并推出了基于AI的产品Grok。马斯克的法律诉讼可能对OpenAI未来的运营和融资带来重要影响，尤其是在全球人工智能领域的竞争态势日益激烈的背景下。编辑观点马斯克此次提出的禁令申请揭示了AI产业快速发展中的一系列复杂法律问题。OpenAI的转型确实引发了外界对于其是否违背初衷的广泛讨论。无论如何，AI行业的竞争将更加激烈，法律对其的监管也可能变得更加严格。最终，这一案件的结果可能会对AI公司的治理结构以及投资者的信任产生深远的影响。名词解释 OpenAI：一家人工智能研究机构，最初设立为非营利性组织，致力于推进人工智能技术的安全发展。禁令：法院对某一行为进行临时或长期的禁止令，通常用于防止无法逆转的损害。反垄断法：旨在防止企业滥用市场力量，维护公平竞争的法律。盈利转型：公司由非营利模式转变为以盈利为目标的商业模式。相关大事件 2024年11月：马斯克向美国加利福尼亚州北区地方法院提交禁令申请，指控OpenAI及其合作伙伴微软进行反竞争行为。 2023年11月：OpenAI的治理结构发生变化，许多原非营利性宗旨的举措遭到批评，最终引发了马斯克及其他董事的法律行动。 2018年：马斯克因对OpenAI发展方向的分歧离开了公司。来源：今日美股网

今日美股网2024-12-02

重磅！特斯拉CEO马斯克申请禁令，阻止OpenAI向盈利性机构转变

储备约110亿美元，是全球资金最充裕的AI公司之一。此外，马斯克的律师还指控微软与OpenAI非法共享专有信息和资源，部分被告如奥特曼涉嫌自利行为。例如，OpenAI选择支付平台Stripe作为其支付处理方，而奥特曼持有Stripe的“重大财务利益”，从中获利数十亿美元。微软与OpenAI合作加深自2019年早期首次支持OpenAI以来，微软已累计向其投资约130亿美元，换取了相当于OpenAI收益49%的权益。微软还允许OpenAI广泛使用其云硬件资源，用于训练、微调和运行ChatGPT等AI模型。霍夫曼在同时担任微软和OpenAI董事会成员期间，以及作为投资公司Greylock合伙人的角色，使其能够获得两家公司交易的独特视角。霍夫曼已于2023年从OpenAI董事会辞职。马斯克的律师还称，坦普尔顿被微软短暂任命为OpenAI的非投票观察员后，可能促成了违反反垄断规则的协议。潜在风险与诉求马斯克的律师警告称，如果不颁布禁令，OpenAI可能因高额开支而“无力支付赔偿”，即使法院最终裁定支持马斯克。据报道，OpenAI每年开支超过50亿美元，且远未实现盈利。此外，法院若否决OpenAI的非盈利性质转变，“几乎不可能”在不导致“投资者大范围损失”的情况下逆转公司的交易。 “没有客观观察者会认为今天的OpenAI与其最初承诺的非盈利机构有任何相似之处，”马斯克的律师写道，“原告恳请法院维持现状，暂停被告愈演愈烈的行为，直至最终裁决。” OpenAI尚未对TechCrunch的置评请求作出回应。此前，OpenAI试图驳回马斯克的诉讼，称其“空洞且毫无根据”。

Dan19772024-12-01

DePIN颠覆谷歌、亚马逊和英伟达：CoNET引领去中心化网络革命解决AI淘金热痛点！

传统云服务商如AWS供不应求，许多小型AI公司和研究人员面临资源获取困难。DePIN的出现正好填补了这一空白，提供了一种通过区块链和Web2基础设施集成的安全平台，帮助AI开发者以更低成本租用矿工闲置的GPU算力，从而提升矿工的收益，并为AI领域提供所需的计算资源。去中心化存储与网络节点：降低成本，提升隐私安全 DePIN通过去中心化存储和网络节点，不仅减少了成本，还提高了隐私保护。数据不再依赖单一的数据中心，避免了集中式系统的单点故障和安全风险。CoNET通过将钱包地址转化为IP地址，进一步增强了用户的隐私保护，提供了无痕上网的Silent Pass体验。通过Layer Minus协议，CoNET构建的DCPN网络将传统的中心化服务器转化为去中心化的网络系统，用户数据在传输过程中不会被记录、泄露或遭受黑客攻击。全球用户可以分布式地参与CoNET的网络建设，并通过提供带宽、计算资源等方式获得CoNET加密奖励，推动去中心化互联网的发展。 CoNET通过FX168 APP提供双币挖矿入口 CoNET项目通过FX168 APP为用户提供便捷的双币挖矿入口。用户可以参与CoNET的双币挖矿机制，获得ETH和CONET两种代币的奖励。双币挖矿不仅能带来带宽和计算资源的收益，还为用户提供了多样化的加密货币奖励。如何通过FX168 APP参与CoNET挖矿？下载FX168 APP 在苹果或安卓应用商店搜索并安装FX168 APP。进入CoNET挖矿入口打开APP后，点击个人>其他功能>CoNET，找到挖矿入口。注册钱包并启动挖矿按提示注册钱包地址，点击“一键挖矿”，即可开始轻松赚取收益。总结 CoNET通过其创新的DCPN网络，不仅为用户提供去中心化的网络服务，还通过双币挖矿机制创造更多盈利机会。通过FX168 APP，用户可以轻松进入Web3世界，享受去中心化带来的安全和隐私保护，体验技术革新的魅力。随着DePIN技术的不断发展，CoNET将继续引领区块链生态建设，为全球用户提供高效、低成本和安全的去中心化网络服务，推动全球互联网生态朝更加民主和公平的方向发展。现在下载FX168 APP，参与CoNET挖矿，与全球用户共同构建去中心化未来！加密货币市场正在掀起前所未有的投资热潮，面对这一波澜壮阔的财富浪潮，如何精准把握趋势、抢占先机？FX168财经隆重推出《Web3财富领航通行证》计划，让您不仅能够掌握市场动态，还能直接参与到最具潜力的投资项目中！

CoNET2024-11-29

英伟达不惧回调

扩展可能已经达到了其实用极限，英伟达对AI公司克服这些挑战的能力的信念和决心是显著的。黄仁勋强调“预训练扩展是完整的，并且它还在继续。”此外，黄仁勋暗示“这是一个经验法则，而不是基本的物理法则，但证据表明它还在继续扩展。”结合其他技术，包括后训练扩展和推理时间扩展，英伟达相信媒体最近观察到的怀疑可能被夸大了。如果我们考虑英伟达对其AI芯片需求动态的评论，市场乐观是有道理的。与这些报道的扩展挑战形成鲜明对比，英伟达CFO科莱特·克雷斯强调“Blackwell的需求是惊人的。”因此，世界上最有价值的公司（按市值计算）正在迅速扩大规模，以满足客户“疯狂”的需求。预计超大规模计算公司将继续积极投资，因为他们寻求实现并维持与同行的AI竞争优势。此外，随着领先的企业SaaS公司寻求实现更强大的AI货币化，AI代理价值主张预计将获得更多关注。因此，英伟达以数据中心部门为驱动的AI增长拐点似乎不太可能面临重大的消化问题。大数定律可能影响超预期和提升前景来源：TIKR 随着分析师重新评估公司在Blackwell的机会，华尔街对英伟达的估计已经上调。管理层保证Blackwell的生产增长正在按计划进行，预计发货将持续到2025年。虽然短期内的供应限制和初始毛利率稀释可能会影响其盈利能力指标，但预计不会是结构性的。尽管如此，即使是看涨的华尔街分析师也不相信这位AI领导者能够克服“大数定律”，因为英伟达进入其AI增长前景的第二阶段（企业AI，主权AI）。除非管理层能提供更大幅度的超预期和提升，英伟达的投资者应该预计短期内会有波动，因为市场正在评估其向Blackwell的关键架构转型。英伟达前景如何？英伟达的价格走势仍然是看涨的。其看涨的上升趋势也得到了2024年4月和8月低点的强劲买盘支撑。虽然最近的价格走势表明上周有利润回吐，因为英伟达从高点回落，但没有发现决定性的看跌反转。市场可能需要一些时间来重新评估英伟达的生产增长情况，因为它寻求克服短期内的供应限制。因此，我们可能会面临短暂的回调，因为确定了可能更高的执行风险，而英伟达正在进行其关键的产品转型。尽管如此，鉴于公司对下一财季的自信展望，Hopper的需求并不被评估为面临重大下行风险。然而，英伟达过去显著的超预期和提升的幅度可能已经过去了，降低了市场对其增长论点的乐观情绪。尽管如此，英伟达的前瞻性调整PEG比率为1.28，比其科技行业中位数低30%以上，表明市场没有对其看涨论点产生恐慌性购买。虽然短期内波动可能会持续，但相信这可能代表了一个坚实的买入机会，对于那些等待回调后再增加头寸的投资者来说。 $英伟达(NVDA)$

老虎证券2024-11-27

黄仁勋谈AI现状：仍需数年才能达到“高度可信”

I，而后者未对此作出回应。此外，一些AI公司正面临如何在有限数据资源下推进大语言模型（LLM）发展的困境。黄仁勋表示，仅依靠预训练，即在大规模、多样化的数据集上对模型进行训练，并不足以开发出功能强大的AI。 “预训练——自动从世界上的所有数据中发现知识——是不够的……就像大学毕业是一个重要的里程碑，但它并不是终点。” 过去几年，科技公司如OpenAI、Meta和谷歌专注于收集海量数据，假设更多的训练数据会造就更智能、更强大的模型。然而，这种传统方法如今正受到质疑。转变思路：超越“盲目扩展” 研究表明，基于Transformer的神经网络（LLM的核心技术）在数据量和计算能力增加时性能呈线性增长。然而，业界领导者开始担忧这一策略的局限性，并尝试探索替代方法。 Scale AI首席执行官Alexandr Wang表示，AI投资主要基于这种“扩展定律”的假设，但现在它已成为“整个行业的最大问题”。 Cohere公司首席执行官Aidan Gomez认为，虽然增加计算能力和模型规模确实能提升性能，但这种方法有些“机械化”。“这种方法虽可靠，却显得有些愚蠢，”他在播客中说道。Gomez提倡开发更小、更高效的模型，这种方法因其成本效益受到支持。其他人则担心，这种方法可能无法实现“通用人工智能”（AGI，即匹配或超越人类智能的理论AI形态）。前Salesforce高管、AI搜索引擎You.com首席执行官Richard Socher表示，大语言模型的训练方式过于简单化，仅仅是“基于已知的token预测下一个token”。他认为，更有效的训练方式是强迫模型将问题转化为计算机代码，并基于代码的输出生成答案。这种方法能减少在定量问题上的幻觉，并增强AI能力。行业观点分化：规模扩展是否见顶？然而，并非所有行业领导者都认为人工智能已经遇到了规模扩张的障碍。微软首席技术官Kevin Scott持不同观点。他在7月的采访中表示：“与其他人的看法不同，我们尚未达到扩展规模的边际收益递减阶段。” OpenAI也在努力改进现有的大语言模型。例如，9月发布的o1模型仍基于Socher提到的token预测机制，但其在处理定量问题（如编程和数学）方面更加出色，与更通用的ChatGPT有所不同。前Uber工程师Waleed Kadous将两者进行了类比：“如果将GPT-4拟人化，它更像是一个知道一切的朋友，在回答问题时会滔滔不绝，让你从中筛选有价值的信息。而o1更像是那个仔细倾听后沉思片刻，再给出一两句切中要害答案的朋友。” 然而，o1模型需要更多计算资源，导致运行速度更慢、成本更高。

金融界2024-11-25

Snowflake通过新产品的强劲销售预期和战略收购，成功提振股价并改善投资者信心

合作此外，Snowflake还宣布与AI公司Anthropic合作，将其大语言模型引入Snowflake平台。这些先进的AI模型将有助于开发更强大的AI代理产品，为客户提供更强大的分析能力。财报亮点根据TodayUSstock.com报道，Snowflake第三财季的产品收入同比增长29%，达到了9.003亿美元，超过了市场预期的8.566亿美元。调整后的每股盈利为0.20美元，超过了分析师预期的0.15美元。公司表示，通过优化成本结构，努力提升其利润率。总结与名词解释 Snowflake在最新的财报中展示了强劲的增长和前景，超出了市场预期。新产品的推出以及收购Datavolo公司等战略举措可能为公司未来的增长提供进一步动力。尽管面临来自竞争对手的压力，但Snowflake凭借其易用性和产品整合优势，继续吸引新客户并扩大市场份额。 Snowflake：一家专注于云数据存储与分析的公司，提供基于云的数据平台，帮助企业从多种来源整合和分析数据。产品收入：指公司从销售产品中获得的收入，通常占公司收入的大部分。 Datavolo：一家公司，致力于简化非结构化数据的处理，帮助企业更好地使用生成性AI。大语言模型：一种AI模型，能够处理和生成自然语言，常用于开发智能助手和AI代理产品。生成性AI：指利用AI技术生成内容、数据或分析结果，广泛应用于创作、数据处理和业务自动化等领域。今年相关大事件 2024年11月：Snowflake发布超预期销售前景，股价大幅上涨。 2024年9月：Snowflake宣布收购Datavolo，以加强其在非结构化数据处理领域的能力。 2024年5月：Snowflake与Anthropic合作，将其大语言模型引入平台。 2023年12月：Snowflake发布新的AI和数据分析功能，进一步扩展其市场份额。来源：今日美股网

今日美股网2024-11-22

英伟达FY2025Q3业绩电话会议分析师问答

多 AI 原生公司、机器人公司和物理 AI 公司的发展，你们可能听说过。这也是我们创建 Omniverse 的原因。Omniverse 是为了让我们能够创建这些 AI，并在 Omniverse 中学习，从合成数据生成和强化学习物理反馈中学习，而不是人类反馈，现在是物理反馈。为了拥有这些能力，Omniverse 被创建出来，以便我们能够启用物理 AI。目标是生成 token。目标是进行推理，我们开始看到这种增长正在发生。所以我对此非常兴奋。现在让我再说一件事。推理非常难。推理之所以非常难，是因为一方面你需要高准确度。你需要高吞吐量，以便尽可能降低成本，但你也需要低延迟。高吞吐量和低延迟的计算机极难构建。这些应用程序具有较长的上下文长度，因为它们想要理解，它们希望能够在理解被要求做什么的上下文的情况下进行推理。因此，上下文长度越来越长。另一方面，模型越来越大，它们都是多模态的。推理创新的维度数量令人难以置信。这种创新速度正是 NVIDIA 架构如此出色的原因，因为我们的生态系统非常棒。每个人都知道，如果他们在 NVIDIA 架构之上的 CUDA 上进行创新，他们可以更快地创新，并且他们知道一切都应该正常进行。如果发生什么事情，很可能是他们的代码，而不是我们的代码。因此，这种同时在各个方向上进行创新的能力，拥有庞大的安装基础，因此您创建的任何东西都可以登陆 NVIDIA 计算机，并广泛部署在世界各地的每个数据中心，一直到机器人系统的边缘，这种能力确实非常惊人。亚伦·雷克斯我想问您一下，因为我们关注的是 Blackwell 周期，并考虑数据中心业务。当我查看上个季度的结果时，Colette，您提到，网络业务显然比上一季度下降了约 15%，但您当时的评论是，您看到了非常强劲的需求。您还提到，您已赢得多个大型集群的云 CSP 设计。所以，我很好奇，您是否可以解释一下网络业务的情况，您可能在哪里看到了一些限制，您对 Spectrum-X 进展到您之前谈到的数十亿美元的速度的信心。科莱特·克雷斯我们先从网络开始。同比增长非常惊人，自收购 Mellanox 以来，我们的重点一直是将我们在数据中心所做的工作整合在一起。网络是其中非常关键的一部分。我们销售网络的能力与我们在数据中心使用的许多系统的能力不断增长，而且表现相当不错。所以本季度只是略有下降，我们的增长将很快恢复。他们正在为 Blackwell 和越来越多的系统做准备，这些系统不仅将使用我们现有的网络，还将使用我们将为其提供的许多大型系统中将要采用的网络。阿蒂夫·马利克我有两个简短的问题要问科莱特。科莱特，在上次财报电话会议上，您提到主权需求达到数十亿美元。您能提供最新信息吗？然后您能解释一下游戏行业供应受限的情况吗？这是因为您将供应转向数据中心吗？科莱特·克雷斯首先从自主 AI 开始，这是增长中非常重要的一部分，随着生成 AI 的出现和世界各国模型的建立，这一部分才真正浮出水面。我们看到了很多这样的公司，我们在今天的电话会议上也谈到了很多，以及他们正在做的工作。因此，我们的自主 AI 和我们未来的管道仍然绝对完整，因为他们正在努力用自己的语言、自己的文化构建这些基础模型，并在这些国家的企业中开展工作。我认为，您将继续看到这种增长机会，您可能会看到我们正在存储的区域云和/或专注于 AI 工厂的云，这些工厂为许多主权 AI 部分提供服务。这些领域不仅在欧洲增长，而且在亚太地区也看到了这种增长。让我回答您关于游戏的第二个问题。因此，从供应方面来看，我们目前正忙于确保能够提高所有不同产品的产量。在这种情况下，我们的游戏供应，考虑到我们看到的销售情况，正在迅速增长。现在我们面临的挑战是我们能以多快的速度将这些供应准备好在本季度进入市场。不用担心，我认为在新的一年里，我们会与更多供应商重回正轨。只是本季度的供应会比较紧张。本·赖茨我想问一下 Colette 和 Jensen 关于连续增长的问题。本季度连续增长非常强劲，您预计增长约为 7%。您对 Blackwell 的评论是否意味着随着您获得更多供应，我们会从那里重新加速？仅在上半年，似乎会有一些追赶。所以我想知道您在这方面能给出多大指导性的建议。然后，詹森，总的来说，随着美国政府的更迭和中国局势的转变，您是否了解或讨论过关税问题，或者任何与中国业务有关的事情？您是否了解可能发生或可能不会发生的事情？现在可能还为时过早，但我想知道您是否对此有什么想法。黄仁勋我们每次指导一个季度。科莱特·克雷斯我们目前正在为本季度做准备，并生产 Blackwell 需要的货物。我们与全球所有供应商密切合作，共同完成这项工作。一旦进入下个季度，我们将帮助您了解我们将在下个季度及之后看到的产量增长情况。黄仁勋无论新政府做出什么决定，我们当然都会支持。这是我们的最高使命。然后，我们会尽最大努力。就像我们一直做的那样。因此，我们必须同时完全遵守任何法规，并尽最大努力支持我们的客户，参与市场竞争。我们将同时做这三件事。皮埃尔·费拉古你有预训练，实际的语言模型，还有强化学习，它们在训练和推理中变得越来越重要。然后还有推理本身。我想知道，你是否对整个人工智能生态系统有一个高层次的典型认识，比如你的一个客户或现有的一个大型模型。今天，每个存储桶中有多少计算量？有多少用于预训练，有多少用于强化，有多少用于推理？你是否知道它是如何划分的，哪里的增长是最重要的？黄仁勋它主要在基础模型的预训练中进行，因为正如你所知，在后训练中，新技术才刚刚出现，无论你在预训练和后训练中能做什么，你都会尽量让每个人的推理成本尽可能低。然而，你能优先做的事情是有限的。所以你总是需要进行现场思考和情境思考和反思。所以我认为，基于我们的现状，这三者都在扩展，这实际上是非常明智的。在基础模型领域，现在我们拥有多模态基础模型，而这些基础模型将要训练的视频数量达到惊人的 PB 级。因此，我的预期是，在可预见的未来，我们将扩展预训练、后训练以及推理时间扩展，这就是为什么我认为我们将需要越来越多的计算，我们将不得不尽最大努力不断提高性能，每次提高 X 倍，这样我们才能继续降低成本，继续增加收入，推动 AI 革命。黄仁勋我们业务的巨大增长是由两大基本趋势推动的，这两大趋势推动了 NVIDIA 计算在全球范围内的普及。首先，计算堆栈正在经历一次重塑，即从编码到机器学习的平台转变。从在 CPU 上执行代码到在 GPU 上处理神经网络。价值数万亿美元的传统数据中心基础设施安装基数正在为软件 2.0 进行重建，该软件 2.0 应用机器学习来生产 AI。其次，人工智能时代已经全面到来。生成式人工智能不仅仅是一种新的软件功能，而是一个拥有制造数字智能的人工智能工厂的新行业，这是一场可以创造数万亿美元人工智能产业的新工业革命。人们对 Hopper 的需求和对现已全面投产的 Blackwell 的期待令人难以置信，原因有几个。现在的基础模型制造商比一年前更多。预训练和后训练的计算规模继续呈指数级增长。 AI 原生初创企业的数量比以往任何时候都多，成功的推理服务数量也在不断增加。随着 ChatGPT o1、OpenAI o1 的推出，一种名为测试时间缩放的新缩放定律应运而生。所有这些都消耗了大量的计算。AI 正在改变每个行业、公司和国家。企业正在采用代理 AI 来彻底改变工作流程。随着时间的推移，AI 同事将协助员工更快更好地完成工作。由于物理 AI 的突破，对工业机器人的投资正在激增。随着研究人员利用 PB 级视频和 Omniverse 合成数据训练世界基础模型，新的训练基础设施需求也随之增加。机器人时代即将到来。世界各国都认识到了我们看到的人工智能基本趋势，并意识到了发展国家人工智能基础设施的重要性。人工智能时代已经到来，它规模庞大，内容丰富多样。NVIDIA 的专业知识、规模和提供全栈和全基础设施的能力使我们能够为未来数万亿美元的人工智能和机器人机会提供服务。从每个超大规模云、企业私有云到主权区域人工智能云、从本地到工业边缘和机器人。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-11-21

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