谈判行动时，您可以查看Jin Qilin分析师的研究报告。这是授权，专业，及时和包容的，可帮助他利用潜在的主题机会。 资料来源：Mingliang Company，作者：医学博士，原始标题：“ Huang Renxun的最新采访：NVIDIA对OpenAi的投资不是以前的签署大订单的要求”，标题为图像具有：Visual Chine Visual Chine：Visual Chine：Visual Chine 最近，NVDA.US经常投资，首次宣布了其50亿美元在英特尔的投资，随后投资高达1000亿美元的OpenAI。随着OpenAI和Oracle之间的先前合作，市场对股票的价格水平发表了积极的评论。 但是关于市场也有疑问：NVIDIA，OpenAI和Oracle具有“收入周期”，并说“金融数字业务大于实际收入。 9月25日，在最后一个Epododior Podcast BG2中，BG2主持人和Alti的创始人Meter Capital，Brad Gerstner和Altimeter Capital Clark Tang的合作伙伴与Nvidia Huang Renxun的首席执行官进行了对话。 Huang Renxun回应了对话期间当前对市场问题的问题。 Huang Renxun认为，对OpenAI的投资实际上是一个不错的机会，并认为Openai将成为下一个十亿美元的账单。 此外，Huang Renxun还特别解释了为什么ASIC芯片没有完全与NVIDIA GPU竞争。 NVIDIA是一家AI基础设施提供商，其能力来自规模和能源效率因素的好处，不仅在硬件和软件级别上，而且还以连续迭代的速度。 因此，黄·朱兴（Huang Junxun）认为，恩维迪亚（Nvidia）目前的坑是三年前的“广泛”，布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）甚至认为，恩维迪亚（Nvidia）将是第一个达到10亿美元的公司。 “辉煌的公司”（缩短）编辑的访谈的主要文本是他关注： 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：詹森（Jensen），请再次。您的红色眼镜看起来很棒，并且真的适应了您。自从我上次出现在播客中以来已经过去了一年多。目前，其收入的40％以上来自推论，由于推论链，推理即将起飞。 Huang Renxun：大多数人尚未将这一点内化，但实际上这是一场工业革命。 1。投资Openai不是合作的先决条件，而是因为有机会进行投资。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：说真的，从那以后，您和我每天都在检查播客。根据AI时间量表，今年已经过去100年。最近，我再次看到了这个问题，许多意见给我留下了深刻的印象。 最让我印象深刻的是您告诉Slappingr the Table：每个人都觉得我在训练前处于低潮状态。许多人说，预培训已经结束，硬件已经完成。大约一年很大半月。您说推理不仅是100次或一千次。那将是10亿次。这导致我们今天。您刚刚宣布了大规模的合作，我们应该从这里开始。 Huang Renxun：我想说我认为我们现在有三种规模的方法。第一个是先前训练的比例方法。第二个是训练后的规模方法。训练后，他们基本上将使他们练习自己的技能，直到正确完成IA并测试各种方法。为此，您需要推断。因此，现在将培训和推理整合到强化学习中，这非常复杂，这是在训练之后。第三是推理。过去，推理是“运动”，但是我们现在理解的新原因是“首先思考，然后是答案”。首先思考然后回答。您考虑的越多，响应就会越好。在思考过程中，您寻找事实，验证它们，学习事物和属从一开始就开始。而不是生成它，而是继续思考并最终产生答案。然后有三种比例尺方法，而不是一种。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：我去年提到了这些，但是您确定今年“推论会增加数十亿次，这提供了更高水平的智力”？ Huang Renxun：今年我更有信心。原因是要查看当今的智能系统。 AI不是独特的语言模型，而是由同时执行的多种语言模型组成的系统。有些人使用该工具，有些人进行搜索，haveand haveand soe habeand the the the the the the MultoceLAL。看到该视频产生的真是令人难以置信。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：这也导致了本周至关重要的时刻。每个人都在谈论与歌剧《星际之门》的良好合作。它成为最喜欢的合作伙伴，并在公司一段时间内向公司投资1000亿美元。构建10个“ giggs”（gigawatt，gigawatt）。如果NVIDIA使用所有这10英寸骗局证书”，他们可以向他们的收入捐款高达4000亿美元。帮助我们了解这种合作对您意味着什么。为什么这项投资合理？ Huang Renxun：首先回答以下问题，然后回到我的故事。我认为Operai可能会成为下一个十亿美元的超大型公司。 就像目标是Hipperscala一样，Google拥有和企业服务。他们很可能会成为下一个十亿美元的超大型公司。如果是这样，那么在达到该规模之前就可以投资是我们可以想象的最聪明的投资之一。您必须投资自己知道的东西，我们对此领域很熟悉。因此，金钱非常有益。 我们愿意投资，但这不是必需的，这不是以前的合作要求。他们获得了投资机会。那很棒。 在多个项目中与OpenAI合作。首先，微软Azucontinuar我们将促进RE的构建。这种合作的进展很大Ell，将来有几年的建设。其次，我认为为OCI（Oracle Cloud基础架构）构建将有大约5-7 GW的建设。它与OCI，OpenAI和Softbank一起宣布。这些项目是在实施下签署的，工作量非常大。第三个是Coreweave。关于Coreweave的所有内容...我仍在谈论Openai，是的，一切都在歌剧中。 问题是，这个新协会是什么？这是Primera Time Openai建立了自己的AI基础架构。这意味着我们直接与Chip Factory，Software，Systems和AI的OpenAI合作，以帮助我们成为一家完全由自我操纵的超大型公司。这持续很长时间，并补充了现有的结构。 他们经历了两条指数曲线。第一个指数是随着人工智能正在改善并且用例有所改善，成倍增长的客户数量。目前，几乎所有申请都连接到Openai，WhiCH导致使用索引。 第二个指数是计算量的指数增长。每种使用情况的计算机容量都在迅速增加。过去，这是一个单击的推理，但是您必须在回答之前先考虑一下。这两个指数大大增加了对计算的需求。所有这些结构都推进了。对于Soto来说，这种新的合作是所有现有合作的“增加”，以支持这种令人难以置信的指数增长。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：您刚刚提到了一些非常有趣的东西。您认为他们将是一家十亿美元的公司，但这是一项不错的投资。同时，他们正在帮助他们建立自己的数据中心。过去，数据中心到微软分包了，但是现在他们想建立自己的“完整电池工厂”，例如Elon和X，对吗？ 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：考虑巨像的好处。他们建立了一个完整的堆。这是jaes ipers颜色。即使您不能使用C可爱的是，您仍然可以将其出售给其他人。同样，Stargate正在建立很大的能力。这与AWS，GCP（Google Cloud）或Azure非常相似。 Huang Renxun：我认为您可以在使用它时使用它。但是他们想与我们建立直接关系。这意味着工程和直接收购的协作。与Zack和Meta的直接关系。闩锁与Google之间的直接关系，Satya和Azure之间的直接关联。他们足够大，可以认为是时候建立这些直接关系了。我很高兴支持他，萨蒂亚（Microsoft CEO）知道拉里（Google Co -Founder）知道每个人都知道。 2。期望华尔街和恩维迪亚之间的分歧：如何了解AI的需求规模 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：这里有一些神秘感。他提到了3000亿日元的甲骨文和巨像的建设。我知道一些主权国家正在建设（AI基础设施）D Hypercalar也正在建设中。山姆正在以十亿美元的语气谈论一切。 25位华尔街销售分析师的共识可以覆盖这些股票，预计自2027年以来的增长将减少，并从2027年到2030年以8％的年率增长。这些人iSer NVIDIA增长预测是唯一的工作。清楚地... Huang Renxun：我们对此感到非常镇定。看，我们通常可以超出期望。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：我明白。但这仍然是一个有趣的“差异”。我每天在CNBC和彭博社每天听。许多人担心短缺会成为供应过剩的，并且不相信持续增长。他们说，好吧，我们相信他们的2026年目前，但在2027年供应过多，不需要太多。但是，共识的预测samsays认为这并不是真正发生的。我们还做出了自己的预测，并包括所有这些数字。 结果，即使进入“ AI时代”，各方的FS仍然非常不同，Sam Altman，您，Sobal和Satya的观点远非华尔街仍然相信的。您还对此感到镇定吗？ Huang Renxun：我不认为这是一致的。首先，必须为“机会”构建“建筑商”。我们是建筑商。给我们三个思考点。这将有助于他更喜欢Nvidia的未来。 第一点是物理定律级别中最重要的一点。一般计算已经结束，未来属于加速计算和AI的计算。这是第一点。 我们可以考虑到这一点：数十亿个计算机基础架构将在全球更新。因此，必须先完成一般计算机科学的终结。没有人反对这个。摩尔的律法已经死了，人们经常这样说。那么这是什么意思？通用计算成为加速计算。英特尔协作认识到需要将通用计算机科学与加速计算集成创造新的机会。一般计算正在基于AI的加速计算。 第二位，使用AI的主要案例实际上无处不在：搜索引擎，建议等。GPU执行CPU推荐的Hyperscala计算机基础架构。我们已将传统的计算机科学更改为加速计算和AI。我们已经从CPU更改为超大计算，再到加速计算和AI。这是第二点。将传统的高度大规模方法转移到AI是一个数亿美元的市场，仅满足Google，Bontedance和Amazon的目标。 因此，关于为您创造新的机会即使您不说话，AI刚刚将旧练习更改为新的实践。然后我们谈论未来。是的，到目前为止，我只谈论过“正常”。以前的方法不正确。煤油灯将不再使用，而是使用电力。就足够了。 而且更令人难以置信。一个您可以晋升为AI并加速您的计算机科学，将看到什么新应用程序？那是关于与我们正在谈论的AI相关的事情，机会很大。如何理解？考虑一下。过去，引擎取代了体力劳动。现在，我们有了AI（我称其为AI超级计算机，AI工厂），我们生成代币以改善人类智能。人类智能占全球GDP的55％至65％……甚至考虑500亿美元，这500亿美元的增强。 返回个人级别，雇用薪水为100,000美元的雇员，然后给它10,000美元的AI，如果这一双重或将员工的生产能力增加了两倍，会发生什么？你会这样做吗？我一定会这样做。我目前与公司中的每个人保持一致。是的，所有共同代理，所有软件工程师和所有芯片设计师都已经拥有共同代理，并且IA的覆盖率为100％。 结果，我们制造的芯片会更好，t他的数字将增加，进度的速度将更快。因此，该公司将增长更快，招募更多，它将更有生产力并赢得更多。更大的利润。目前，我们在Global GDP上发表了NVIDIA故事，因此，这500亿个单位的可能性很高，即100亿美元。这100亿个单位必须在机器中执行。 过去，AI和IT之间的区别在于该软件是预先编写的，在CPU中执行，而不是单独执行。将来，AI将生成令牌，这些机器将生成这些令牌和“思考”，以便始终执行该软件。它是过去的同时写的，但现在它是不断写的，我不断地想到它。考虑这样做，您必须使用工厂。这100亿个代币的总利润率为50％，其中50亿厂和AI基础设施。 所以，是的，我们说全球山顶L每年约50亿美元的费用，所以我认为这个数字很有意义。从一般计算机科学到加速计算，这可能是对未来的一般描述。用AI替换所有超及量表。他们利用AI来加强人类的智慧并覆盖全球经济。 克拉克·唐（Clark Tang）：今天，我们估计每年的市场规模约为4000亿美元，因此TAM的目前为4-5倍。 Huang Renxun：这是正确的。昨晚（9月24日，北京时代），埃迪·吴·德·阿里巴巴（Eddie Wu de Alibaba）表示，从现在开始，在1920年代末，它将增加数据中心的功率（消费）十倍。好的？你说它只说四次吗？就是这样。他们希望将电力增加10倍，而我们的收入几乎与电力呈正相关。 （注意：Wu Yongming说，与2022年Genai的第一年相比，到2032年，阿里巴巴云的全球数据中的能源消耗将增加10倍。）他还说代币的一代将每隔几个月加倍。 这是什么意思？瓦特的产量应呈指数提高。这就是为什么Nvidia痴迷于提高其单位能源消耗的性能，而Watt收入本质上是收入的原因。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：有一个假设，即从历史的角度来看，这种未来将具有吸引力。在过去的2000年中，全球GDP并没有增长。然后，工业革命到达，GDP加速了。数字革命和GDP再次加速。我们现在想说的与Scott Besent（现在是美国财政部秘书）相同：他认为，明年全球GDP增长将达到4％。实际上，据说，GDP的全球增长将加速到衡量标准，为世界提供了“数十亿人”为我们工作。与已建立的GDP的工作和资本都在下面，这是... Huang Renxun：它肯定会增长。让我们看看正在发生的事情ai。技术的培训和AI的易用性，包括大型语言模型和AI代理，正在促进新的“代理行业”。毫无疑问。 Operai是历史上增长最快的公司，并且成倍增长。 AI本身是一个快速增长行业。因为AI需要工厂和基础设施。这个行业正在增长，我的行业正在增长，我的行业正在增长，我的行业正在增长，因此下方的行业正在增长。能源正在增长，电力和工厂正在增长。这只是能源行业的重生。核能，燃气轮机...看看我们的生态系统基础设施公司，做得很好，所有人都在增长。 布拉德·格斯特（Brad Gerstne）：这些数字谈论是“供应过多”还是“泡沫”。扎克伯格上周的播客说，短期内可能会有一个“气袋”，而目标可能会花费超过100亿美元。但是他说那不是问题。我对于您的业务未来来说太重要了，您必须承担风险。但是从游戏的角度来看，这有点像“囚犯的困境”。 Huang Renxun：一个快乐的囚犯。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：再次回去。今天，我们估计到2026年，AI的收入将为1000亿美元。除其他工作负载（例如Meta）外，运行推荐引擎和搜索的GPU。首先，计算1000亿。 Huang Renxun：但是Hyperscala行业本身有多大？这个行业的当前基础是什么？ 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：Billones de Dolars。 Huang Renxun：是的。该行业将首先实施AI，但是它不再从头开始，而是必须从这里开始。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：但是怀疑论者会说，到2030年，我们必须从2026年的1000亿增加到至少10亿。您是要谈论50亿个单词。从全球GDP的上升扣除范围内，我们可以看到1000亿到1。在未来五年内将举行数十亿美元？ Huang Renxun：是的，我们说我们真的到了。 Hyperscaler已将CPU移至AI，因此整个收入基础都是由AI驱动的。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：是的。 Huang Renxun：没有AI，就没有Tiktok，对吗？没有AI，就没有YouTube短裤。目标使用个性化和个性化的内容，但没有IA就无法做到。过去，我们提前创建了它，我们提供了一些选项，并且在推荐的引擎中选择了它。这是AI生成的无限数量的选项。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：这些变化发生了。我向GPU wascpu，主要是由于这些推荐的引擎。 Huang Renxun：是的。 Zack会告诉您Siggraph的时候，他说他们实际上有点晚了。 Meta仅使用GPU一年半。搜索GPU是新的，并且已经开始。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：然后，到2030年，观点是，几乎可以从AI中获得10亿美元的收入。 接下来，我只会谈论“增加”。无论是从自下而上还是从上到下，我都只是根据全球GDP的百分比，听到了您从上到下的分析。那么，您认为未来3 - 5年中“多余的报价（戈卢特）”的可能性是什么？ Huang Renxun：我认为在转换所有常见的计算和加速计算之前，多余的可能性非常低。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：要多大年龄？ Huang Renxun：直到所有推荐的发动机都基于AI，直到所有内容生成IN都基于AI为止。所有这些都会改变了AI的产生，因为以消费者为导向的内容的产生在很大程度上克服了推荐的系统。从购买到电子商务，一切都已经转移，直到传统的Hyperscala转移到IA。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：索洛伊（Soloy）我们一直在提前投资，因为我们谈论的是所有这些新项目的“ trill级别”。因此，如果您看到减速或盈余，您仍然需要投资您的钱吗？或者，如果您看到减速的迹象，您总是会收缩吗？ Huang Renxun：在FA中CT，情况恰恰相反，因为它们处于供应链的尽头并响应秩序。现在，我们可以看到所有风险投资都是“计算”而不是GPU的短缺，而是“计算机科学”的全球短缺。订购时，我会做。在过去的两年中，我们已经开设了整个供应链，从新的晶圆公司到容器和HBM内存。是的，需要加倍，它将加倍，供应链已经准备就绪。目前等待您的是需求信号。当云服务提供商，高分标和客户制定年度预测计划时，响应并基于这些预测。 问题是，每当他们给我们一个预测时，他们都会错。一切都很低。因此，我们处于“公认的紧急”模式，该模式已经进行了几年，并且与上一年相比，每一轮预测都有显着改善。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：但这还不够。例如，去年，萨蒂亚（Satya）似乎有些限制，有些人们说，这似乎是房间里的“最稳定的成年人”，并保持较低的期望。但是几周前，他说他今年再次举办了两场“音乐会”。与核心编织，Elon或Stargate相比，传统的高温（X）慢慢慢下来，并将他加倍。 Huang Renxun：因为第二个索引在这里。我们已经成倍增长，AI和渗透的应用呈指数增长。第二个索引是“推论和思想”。这是我们一年前讨论的事情。我说，如果它从“独特的动作，内存，概括”到“推理，搜索，使用工具”，则IA正在思考和使用更多的计算机功能。 克拉克·唐（Clark Tang）：就目前而言，Hyperscalelo评论客户必须将其内部工作装饰负荷移动到加速计算机科学，并在整个周期中继续构建。某些超刻级有不同的负载结构，我认为他们不知道消化的速度。现在每个人都认为他们是认真的打趣。 Huang Renxun：我最喜欢的应用程序之一是传统的数据处理，即非结构化数据处理。我们将很快宣布我们的主要计划“加速数据处理”。 数据处理是当今世界CPU的很大一部分，但在CPU中仍然完全执行。当您进入数据映时，其中大多数是CPU。当您进入雪流时，大多数是CPU。当您转到Oracle SQL处理时，大多数是CPU。 所有人都使用CPU创建SQL/结构化数据。将来，所有这些都将转移到IA数据。这是一个非常大的市场，我们过去一直在前进。但是，NVIDIA的完整功能：需要加速层和域的特定“配方”。您必须为数据处理层构建一个“食谱”，这就是即将到来的。 3.有关“当前收入”的问题：投资机会不加入条件 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：我还有另一个问题。昨天我打开了CNBC并在谈论“多余的气泡”。对于彭博社，它是“循环贸易和流通”。对于在家中观察的公众来说，这意味着公司正在一见钟情建立交易，但没有任何真正的经济实体，人为地增加了收入。 换句话说，增长来自财务数据，而不是来自客户的真正需求。然后，当微软或亚马逊投资于也是他们出色客户的公司时，他将在Openai上进行投资，Openai将购买数万美元的筹码。 请提及，醒来并记住所有人：当彭博社这样的媒体分析师关心“分销收入”等媒体分析师时，什么不理解？ Huang Renxun：10GW量表（数据中心）约为4000亿美元。这4000亿座主要是由提升（随后的消费能力/需求）提供的，并成倍增加。 （探索）这是由三个工具支持的：单一资本，加利福尼亚州融资和债务AV可调节。可以增加行动和债务的数量取决于他们的未来收入。聪明的投资者和债权人将全面权衡这些因素。这是您公司的业务，而不是我的业务。 当然，我们需要与他们密切合作，以确保建筑支持持续增长，但是收入方面与投资者的一方无关。投资机会是不受任何条件约束的纯投资机会。如上所述，该公司可能会成为下一个十亿美元的超大型公司。谁不想保持正义？唯一遗憾的是他们邀请我们在第一年进行投资。当时，我们是“贫穷”，而且“贫穷”，我们投资不足，因此我们不得不投资所有的钱。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：现实情况是，如果您不像Vera Rubin这样的工作，您可以购买其他公司。好的？他们没有义务使用小费。正如您所说，您看到了对机会行动进行投资。 Huang Renxun：我们投资于XAI和Coreweave。所有这些都是一项巨大的投资。 布拉德·格斯特（Brad Gerstne）：回到“分销收入”讨论时，还有另一个基本要点，您将所有内容都放在桌子上，并告诉所有人您在做什么。这背后的经济本质是什么？并不是双方都拒绝赚钱。一些用户每月支付Chatgpt的费用，我们看到每月有15亿人使用该产品。您只是说世界上的每个业务都接受所有这些或被排除在外。所有主权国家都将其视为其国防与经济安全之间的“生与死”，例如核能。 Huang Renxun：哪些人，公司和国家会告诉我“聪明”是我们的一种选择？不，这是基地。 “智能自动化”中的关键istra。 4。摩尔定律已经死了，现在我们需要硬件和软件的最佳代码。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：我要求提供足够的要求s。让我们谈谈系统设计。然后，将主题传递给克拉克。在2024年，他更改为年度发行的节奏，对吗？ 霍珀之后，格蕾丝·布莱克威尔（Grace Blackwell）在2025年是一个重要的更新，需要在数据中心进行重要的转换。在2026年下半年将有生物拉鲁宾，鲁宾在2027年下半年，而在2028年下半年将有Feynman。为什么将其更改为年度发布？ NVIDIA的内部AI是否可以在新年推出中实施它？ Huang Renxun：是的，答案是肯定的。没有这些，速度，节奏和NVIDIA量表将受到限制。目前，没有IA，就不可能构建当前产品。你为什么这样做？我记得埃迪（Woo Yongming）在一份精美的报道或会议上说的是，萨蒂亚说，山姆说……代币的生成率呈指数增长，用户的使用呈指数增长。您记得Openai说我们在那里每周大约有8亿活跃用户，对吗？自Chatgpt推出以来，已经两年了。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：这些用户中的每一个都使用“推理中的推理”，因此会生成更多的令牌。 Huang Renxun：这是正确的。然后，第一个点是：有两个堆叠的指数，除非您以令人难以置信的速度提高性能，否则产生令牌的成本会继续增加。 摩尔的定律已经死亡，因此晶体管的单位成本每年都有很小的变化，而且电源几乎没有改变。根据这两个“法律”限制，即使以百分比的百分比给其他方折扣也不会弥补两种指数增长的压力，除非新技术重新渗透性成本。因此，我们每年都以保持该指数的速度行动。有必要改进。 例如，从开普勒（注：2012年4月发布）到霍珀（注：2022年3月发布），我们实现了约100,000个。那是乞讨前往NVIDIA的旅程，十年零100,000倍。对于NVLink和其他人来说，Blackwell在一年内在30倍系统水平上取得了进步。下一个鲁宾有其他“ X”波（几次），Feynman还有另一个“ X”波... 这样做的原因是因为晶体管本身不是很有用。摩尔定律本质上是唯一提高密度和性能的唯一因素并未得到相应的改善。因此，您必须在系统级别上完全拆卸问题，同时更新所有芯片，并同时更新软件堆栈和系统。这是最后一个“共同签名”。 没有人能达到这一水平。 CPU还会更改CPU和CPU重新构造到GPU，网络芯片，NVLINK垂直尺度和Spectral-X水平尺度。当然，您必须在多个AI工厂之间构建更大的系统并跨域互连。我们将以年度的速度前进。因此，我们也形成了T他“指数堆栈索引”技术。这使客户能够不断降低代币的成本，同时培训前后，通过“思考”更聪明。随着人工智能变得更聪明，使用更多，并且更多地呈指数增长。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：最终协作设计是什么？ Huang Renxun：极端协作设计意味着应同时优化模型，算法，系统和芯片。 如果仍然可以推动摩尔的法律，那么只要CPU更快，一切就会更快。是的，创新的“盒子内”，只有芯片更快的haga。但是，如果芯片不快，您该怎么办？退出原始框架，打开一个新的框架。 NVIDIA发明了CUDA，发明了GPU并实施了大型Codiseño的概念，改变了行业。 然后我们涵盖了许多行业。我们设计了带有众多库的Codesñado。首先，完整堆栈中的最新堆栈是优化的，而不是O适用于软件和GPU，以及数据中心和网络的更改以及您内部的所有软件（开关，网络接口，垂直扩展，水平扩展）。结果，布莱克韦尔现在的30倍改进是可能的。摩尔的法律根本无法做到这一点。这是最终共同设计的结果。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：所有这些都来自极端的共同基因。 Huang Renxun：是的，这就是为什么您需要建立网络，切换，垂直/水平扩展/跨域，CPU，GPU和NIC的原因。这就是为什么Nvidia拥有丰富的软件财富。世界上很少有公司可以将其与开源软件进行比较。这只是AI的一个领域。不要忘记，我们进行计算机图形，数字生物学，自动驾驶等。我们生成的软件非常大，可以进行深入，最终的协作设计。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：我从我们的一位竞争对手那里听说，可以降低代币产生的成本。但是与此同时，其年度发布率几乎使其竞争对手很难跟上。为了赋予供应链三年的可见度，供应链被更深的阻塞并相信什么大小。 Huang Renxun：您也可以考虑一下。如果您想每年建造数亿美元的AI基础设施，请考虑一年前必须提前准备的生产能力。我们谈论的是数亿美元的新公司晶圆和电池购物。很少有公司可以承担这种规模。 5。为什么Nvidia的坑在所有坑中？可以吗？如何看到ASIC的竞争力 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：您的坑比今天大于三年前吗？ Huang Renxun：是的。 首先，竞争对手比以前更多，但比以前更加困难。这是因为晶圆的成本正在增加。如果没有极大的规模消除，我们将无法实现“多重折叠”的增长。这是第一点。所以，除非您每年同一时间相信6-8芯片，否则它将行不通。关键不是要构建ASIC，而是要构建AI工厂系统。该系统有许多筹码，全部设计用于音乐会。我们一起提供的“ 10倍”可以以几乎固定的速度获得。 因此，首先，Codiseño必须是最新的。其次，比例必须是最后一个。当客户实施1 GW或400,000 GPU时，有500,000 GPU一起工作是一个奇迹。 因此，客户正在冒着购买它们的巨大风险。您应该认为，哪些客户将在建筑中输入500亿美元的采购订单？新的且未经过测试的建筑？ 无论您多么兴奋，每个人都会支持您。当您仅显示第一个硅晶圆时，谁会向您提出500亿美元的要求？您为什么敢于开始用新鲜穿孔的筹码开始500亿美元的晶圆？但是对于Nvidia来说，我们的架构非常成熟且积累，因此我们敢于这样做。其次，我们客户的大小非常奇怪。此外，供应链的大小也令人惊讶。除非您确定NVIDIA将被交付到最后，否则谁会提前为公司建造很多东西？好的？他们认为，我们可以将全球所有客户倍增，我们愿意一次推出数亿美元的供应。 这是一个“规模”故事。 克拉克坦（Clarktan）：此后，世界上最伟大的辩论之一是“ GPU与ASIC”，包括Google的TPU和亚马逊培训。我的意思是说，穆里亚（Rumorea）是对自己开发的阴茎和人类的武器……去年，我们说我们正在建立一个“系统”，而不是“芯片”，从而有助于各种电池的性能提高。他们还说，其中许多项目可能无法达到生产量表，但实际上……大多数项目无法达到生产量表。假设TPU似乎成功了，您今天如何看待这个进化王国？ Huang Renxun：Google的优势是他的“预报。” 不要忘记，您在一切开始之前就进行了TPU V1。这与企业家精神没有什么不同。与其在返回之前等待Meradop，不如在长大之前开始业务。每个VC都会理解错误。市场非常大，可以成为一家只有几个百分点的大公司。这是错误的。您必须在一个很小的领域中获得“几乎所有动作”。这就是Nvidia当时所做的，当时TPU做了什么。 因此，对于那些今天做出的ASIC的人来说，挑战是：市场看起来非常“胖”，但不要忘记，我所描述的“ AI工厂”中的一个名为GPU的芯片已经发展起来。 您看到我宣布CPX（注意：NVIDIA设计的芯片鲁宾CPX GPU，用于长篇小说推断），用于“上下文处理和生成广泛的视频”的芯片是一个非常特殊但重要的数据中心负载。他还暗示可能有一个“ AI数据处理器”。这是Becau需要SE“长期内存”和“短期内存”。 KVCache经常处理，AI内存是一个大问题。您希望您有美好的回忆。在整个系统中管理KVCache非常复杂。您还需要一个专用的处理器。 我们看到，今天的NVIDIA观点正在研究整个AI基础架构。这些令人难以置信的公司如何使工作量多样化，并将不断变化的工作负载流向系统，您想让我加入吗？看看跨性别，这种体系结构正在迅速发展。如果CUDA如此易于使用和迭代，那么您会做什么大规模实验，并确定哪些跨性别算法以及哪些警告算法使用？如何“解耦/重构化”？ CUDA是“非常可编程的”，因此我可以做所有这一切。 因此，在观察我们的业务时，我们必须在3 - 5年前启动的ASIC项目启动时返回。该行业“漂亮又简单”，只有GPU。在一两年之内，它变得巨大而复杂。 MU会在ANO中成长和伟大这两年。因此，作为隐藏的，很难奋斗进入大型市场。 克拉克·唐（Clark Tang）：即使这些客户在ASIC方面取得了成功，他们的计算机机队也应该有“优化的关系”，对吗？我认为投资者更喜欢黑白，但实际上，即使ASIC成功，也需要平衡。 NVIDIA加速的计算机生态系统将添加许多不同的芯片或组件，以适应新的负载。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：换句话说，谷歌也是他的出色客户。 Huang Renxun：Google是GPU的出色客户。 Google很特别，必须受到尊重。 tpuiteó到V7，对吗？这对他们来说也是一个巨大的挑战。对他们来说非常困难。 因此，首先，我想拉直芯片分类。类别是“建筑”芯片，CPU X86，ARMCPU和NVIDIA GPU。它们处于建筑层面，它们具有丰富的IP和生态系统，该技术非常复杂，并且由架构的所有者。 另一个是ASIC，我在LSI Logic工作，这是发明ASIC概念的公司。我也知道LSI不再在这里。原因是，如果市场不太大，ASIC就很棒。查找OEM/设计公司包装，集成等等。如果生产支持，将收取50-60分的总收益。 但是，随着ASIC市场的增长，出现了新方法，称为COT（客户拥有的工具）。谁会这样做？例如，Apple手机芯片太大，因此创建ASIC并掌握工具本身的总增益的50％至60％。 因此，当TPU成为大公司时，它们也去了摇篮，毫无疑问。也就是说，ASIC有其位置。视频转码器市场永远不会太大。 Smart网卡（智能NIC）的市场并不大。 当我看到一家拥有大约10或15个ASIC项目的ASIC公司时，这并不感到惊讶。都是AI芯片吗？当然不是。当然是很好，如果有人想为特定的推荐系统自定义并成为ASIC。但是使用ASIC，它会成为“基本计算引擎”吗？您应该知道，AI的工作量很快变化。在延迟，缓慢的负载，高性能负载。聊天的基因生成，“思想”负载和IA视频的负载，现在您正在谈论... Clarktan：计算机能量机组的“主脊柱”。 Huang Renxun：这是Nvidia的定位。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：要说没有周围的环境，就像“国际象棋与检查器”。如今，那些制作ASIC的人本质上是在建造“较大机器的一部分”，无论是培训还是其他加速器。 他建造的是“系统，平台，工厂，非常复杂的工厂”，现在开始创建一定程度的“开放”。最好提及CPX GPU，并在某种程度上将其工作量“分配”到硬件切片中。 Huang Renxun：这是正确的。我们推出了一个叫做“发电机”的东西”：我们开放了消除分离后解散并分离未来AI工厂的编排的来源。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：NVLink Fusion也推出了。这也向包括他投资的英特尔在内的竞争对手开放。但是，如果您有足够的产品，它很有吸引力，其最终客户希望更换GPU臂，或推理加速器等可以连接它们。 Huang Renxun：我很高兴将它们联系起来。 NV Fusion是一个好主意，我也很乐意与英特尔合作，而英特尔生态系统则位于其位置，全世界的大多数商业费用仍在执行和英特尔。将英特尔生态系统与NVIDIA AI生态系统相结合，以加速计算机科学。它也将与手臂相同。以后我会和更多的人一起做。这为双方打开了机会，对双方都是一个有利且非常有益的情况。我正在成为它的伟大客户，也使我们获得了更大的市场机会。 胸罩D Gerstner：令人震惊的点的提议与此密切相关。无论竞争对手ASIC芯片今天更便宜还是将价格降低到零，您仍然会购买NVIDIA系统。随着电力，数据中心，土地等系统的总运营成本。选择它，即使从其他部位获得免费芯片，选择它也更有利于利润。 Huang Renxun：因为地球，电力，工厂和其他设施仅损失150亿美元。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：我们试图在此背后解决数学问题。对于Muchras未知的人来说，这听起来不合逻辑。竞争对手的芯片为零。考虑到他们的芯片并不便宜，您如何才能使它们更加有利可图？ Huang Renxun：有两种观点。首先，从收入的角度来看。所有这些都受到“电力”限制的约束。 “假设您获得了新的2GW功率。我们希望您可以将2GW转换为收入。如果“ token by watt”是另一个，我们有一个详尽而定义的Itive Coimedado设计以及该设备的能耗非常出色，因此我们可以促进客户使用。 -65％：这个差距永远无法弥补布莱克韦尔和霍珀之间的30倍差距。 即使您将霍珀（Hopper）和他人的ASIC视为一个级别，布莱克韦尔（Blackwell）的空间也增加了30倍。因此，在同一个黄金周中，您必须放弃30倍的收入。这太贵了。即使其他公司提供免费的提示，也只有2GW的电力可用，而且机会成本也非常高。始终选择具有“更强单位能量”消耗的系统。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：在CFO Hyper Climar中，必须更新到一个新的周期，尤其是考虑到由于单一能源消耗严格限制（代币/Gigawatts）和“能源供应”而导致芯片造成的性能提高。我期待鲁宾，鲁宾Ultra和Feynman，但是这条曲线会继续吗？ Huang Renxun：我目前相信每年六个或七个芯片，每个芯片都是系统的一部分。这系统软件无处不在。为了达到30倍Blackwell，必须调整和优化这六个或七个技巧。想象一下，我每年都这样做，Van，Van，Van。这是一个非常困难的问题，当时使用此Hodge Podge芯片锅创建ASIC并在整个锅中的任何地方都优化。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：这首先引起了我的toghost问题。我们已经投资了很长时间，在整个生态系统中进行了投资，我们还投资了Google和Broadcom等竞争对手。 但是，当我从第一个原则开始时，在一年中，它会根据对供应链的调查而成为释放的节奏，并且规模超出了每个人的期望。通过收购和自我开发，促进了NVFusion，CPX等，这对Balance和R＆D D有双重规模的要求。因此，至少在“因素施工或施工系统”的问题上，其坑正在扩大。 但是，奇怪的是，他们的资格低于那些人。部分是“伟大的Qua来自“ 4.5万亿美元的公司”定律的NTities无法改变。但是一年半以前，当市场将AI的负担增加10或5倍时，他还知道Capex的趋势。您认为，根据现在提到的收益，您认为收入的可能性不高于“不高”吗？ Huang Renxun：有了这个答案，我们的机会比市场共识要大得多。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：我认为这是Nvidia，这可能是第一家100亿美元的公司。我已经在这个行业里足够了。十年前，人们还说，世界上没有数十亿美元的陪伴。现在我们有10个。今天的世界很大，对吗？ Huang Renxun：世界正在增长。人们不明白我们在做什么。每个人都回想起我们是“芯片公司”，是的，我们制作炸薯条并制造世界上最令人难以置信的薯条。但是，NVIDIA实际上是一家AI基础设施公司。 我们是他的“ AI基础设施合作伙伴”。我们与OpenAI的联系是最好的证据。我们是它的AI基础设施合作伙伴。我们以多种方式与客户合作。我们不要求任何人购买我们拥有的一切。我们不要求您购买整个橱柜。您只能购买芯片，组件，网络或CPU。有些人只购买配备了其他CPU或网络的GPU。我们基本上按照您的意愿出售。我唯一的要求是购买我们的一些。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：您说您不仅说了一个更好的模型，而且说一个“世界一流的建筑商”。您说，也许该国最强大的建筑商是埃隆·马斯克（Elon Musk）。我们谈论了巨像。在那里，大型“相关”组形成了超过200,000 H100/H200。他目前正在创作巨像二。这是一个500,000 GPU的“等效”相干组，相当于数百万的H100。 Huang Renxun：如果我比任何人都取得1GW的成绩，我不会感到惊讶。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：“建筑商”知道如何创建软件和模型和建造这些组的优点是什么？Huang Renxun：这些IA超级计算机非常复杂。该技术很复杂，养育是复杂的（金融），土地，电力，工厂建筑物复杂，建筑很复杂，照明很复杂。这也许是人类历史上最复杂，最系统的项目之一。埃隆（Elon）的优势在于，在他看来，这些系统是整合的，所有相互依存关系都在他自己的脑海中找到，包括筹款活动。是的，... 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：他本人是一个“伟大的GPT”和“伟大的超级计算机”。 Huang Renxun：是的，最好的“ GPU”。他有强烈的紧迫感，真的很想这样做。当“它将”并且“能力”将达到时，会发生一些令人难以置信的事情。 6. Savereign AI：AI正在成为所有国家的基础设施 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：您深入参与的另一部分是君主……回顾30年前，可能很难想象您此时经常进入白宫。主题Ident说，您和Nvidia对美国的国家安全非常重要。面对这些，让我首先说出背景：如果该国没有将其视为“生死和死亡”，那么您将不会出现在这些地方，至少与1940年代所见的“核”一样多。如果没有政府资助的“曼哈顿项目”，它也将由NVIDIA和OP，ENAI，META和Google创建。 Huang Renxun：您不需要原子弹，但每个人都需要。这是一个很大的区别。 AI是最后一个软件。这就是我从一开始就说的。从一般计算机科学到加速计算，从人类写作代码到IA写作代码，此基础从未被遗忘，我们已经重建了计算机科学。它需要流行。这就是为什么我们认识到每个国家都必须进入AI世界的原因。没有人要说：你知道，我昨天使用了compeutadora，但我会相信一个木制的STICK明天照亮它。因此，每个人都必须仅仅因为计算现代化而继续前进。 其次，要参加AI，您必须在AI中写历史，文化和价值观。随着他变得更聪明，Core AI很快就会学习它们，而不必从头开始。因此，我认为每个国家都需要一些主权能力。所有人都建议使用Operai，Gemini，Grok，Anthrope ...各种开放式型号。但是，他们还必须投资资源来学习“建立” AI，不仅用于语言模型，还针对工业，制造和国家安全模型。他们需要开发一组完整的“独特智能”。因此，每个国家都需要主权权力。 布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）：这是您在世界各地听到和看到的东西吗？ Huang Renxun：是的。每个人都将成为来自Openai，人类，Grok和Gemini的客户，但也需要建立自己的基础设施。这是Nvidia正在做的一个好主意：我们正在建立“基础设施”。就像al一样l国家需要互联网能源基础设施，通信和基础设施，所有国家都需要AI基础设施。 官方NINA Finance帐户 24-最新信息和财务视频的流离失所，以及扫描QR码以关注更多粉丝（Sinafinance）