赚疯了的英伟达，接下来关注的是什么

市值暴涨239.2%！说英伟达是2023年过得最爽的AI企业也毫不为过吧……

ChatGPT的横空出世点燃了全球人工智能领域的热情，无论是国内还是国外，创业创新的热潮如洪水一般涌入各个赛道。人工智能赋能千行百业也真正有了具象化的载体。在人工智能领域，蓬勃的市场引发的必然是算力市场的紧张，根据Market.us数据，全球算力市场在2024年的估值可能达到484亿美元，在预测期内的复合年增长率为6.8%。预计到2032年估值将达到813亿美元。

图源：英伟达

英伟达的GPU架构在深度学习和数据处理方面表现出色，这也让他们在提供高性能计算和算力解决方案方面处于非常有利位置。基于在在图形处理器（GPU）和人工智能领域的技术领先。在英伟达2023年财报中，截至9月数据中心的收入为150亿美元，到了2023年底，其收入同比增长了279%。近日，在斯坦福商学院SIEPR经济峰会上，英伟达CEO黄仁勋参加了两场访谈对话，其中讲了对于AI以及英伟达的发展，包括企业目标、未来方向等。

胃口不是一般的大，英伟达要把市场放大百万倍？

黄仁勋解决问题的方法引人深思，他自己总喜欢置身事外来看公司的现在，通过最终的结果来反推实现的方法。他表示：英伟达已有31年的历史，但这仅仅是一个开端。回顾过去，我坚信英伟达将被铭记为一家改变世界的企业，不是因为我们不断地口头宣扬改变世界的理念，而是因为我们坚持着做一件极具挑战性的事情，这件事是我们擅长、热爱且长期坚持的事业。

在谈及算力时他表示，在未来的10年里，英伟达将会把深度学习的计算能力再提高100万倍。基于当前技术发展趋势和公司资源的充足性。英伟达一直以来都是深度学习和人工智能领域的领先者，英伟达的技术创新和研发实力赋予了企业实现这一目标的可能性。

据了解，NVIDIA一直在推广混合精度方法的使用，这种方法将不同的数字格式结合在计算工作量中。这种方法可以利用各种精度水平的优势，显著加速深度神经网络训练。在2023年年底发布的AI芯片H200也将与今年二季度上市，H200的性能将在H100的基础上调高60%-90%。并且两款GPU相互兼容，对于企业来说将更容易实现算力升级。

黄仁勋还表示，他认为通用计算并不适用于每一个工作领域。所以更多企业期待通过加速计算的方式，解决通用计算不适合解决的问题。

图源：英伟达

通过大幅的提高计算能力将使得英伟达的边际成本降低到无限接近与零，NVIDIA的加速计算、超级计算等，在短短的十年间英伟达已经将深度学习的计算成本降低了100万倍。随着计算成本的降低，更多的企业和组织将能够负担得起使用这些技术，从而加速其在各个行业的应用和推广。这将带来更多的创新和解决方案，从智能交通到医疗保健再到农业，各个领域都将受益。不过，大模型之家认为，百万倍的算力短时间内可能会超出许多行业和应用领域的实际需求，导致资源的浪费和投资的低效使用，同时也可能引发一系列技术、资源和管理上的挑战。因此，在推动算力增长的同时，需要谨慎评估市场的实际需求，并采取相应的措施来确保资源的有效利用和可持续发展。

作为全球AI算力提供商的掌舵人，100万倍的算力增长，既表达出了人工智能发展对于算力需求快速提升的乐观预期；也能在其中嗅出几分想要渲染AI算力大战即将打响的信号，这背后英伟达又无疑是最大的得利益者。GPU的性能提高带来的算力提升毫无疑问是降低边际成本的关键因素，但在人工智能领域，财力、算力、电力都是决定企业长足发展的关键因素。对于任何企业来说控制边际成本，以最少的资源进行生产，都将带来边际收益的提升。

高赞液冷技术，黄仁勋有他的担心？

当地时间3月11日，有国外媒体报道，ChatGPT为了满足用户需求，每日消耗电力量可能超过50万千瓦时。以美国商业用电价格计算，每度电约为0.147美元，相当于约1.06元人民币。据此估算，ChatGPT每日的电费开销约为53万元，年度电费开销可能高达2亿元。

黄仁勋在谈到新趋势的展望时着重强调液冷技术的关键性。液冷技术具有潜力解决高性能计算设备面临的散热难题。随着人工智能应用和算法的日益复杂，计算需求也不断增长，导致处理器等硬件在工作过程中产生大量热量。传统的散热解决方案可能无法有效应对这种情况，而液冷技术能够更有效地将热量从硬件中转移出去，保持设备在良好的工作温度下运行，从而提高了性能和稳定性。

图源：英伟达

基于此，NVIDIA为其GPU引入了液冷技术，以提高数据中心的能效和性能。这项技术与NVIDIA A100 PCIe GPU一起首次亮相，是NVIDIA致力于可持续、高性能计算的一部分。这种液冷GPU的功耗比风冷GPU低30%，这大大提高了能效。此外，液冷卡占用的空间更小，可以实现更紧凑、更密集的服务器配置。

NVIDIA A100 PCIeA风冷水冷对比    图源：英伟达

同时，液冷技术还可以为人工智能领域带来更高的能效比。随着能源成本的上升和环境可持续性的重视，节能成为了一个重要的议题。通过采用液冷技术，可以降低计算设备的能耗，提高能源利用率，从而降低能源开支并减少对环境的影响，符合可持续发展的要求。

图源：浪潮信息

不单单是英伟达，国内的企业也关注到了液冷技术的重要性，根据《电信运营商液冷技术白皮书》预计，2025年液冷有望占据50%以上市场规模。早在2022年浪潮信息便将“All in液冷”纳入公司发展战略，全面布局液冷技术。通过实现通用服务器、高密度服务器、整机柜服务器、AI服务器四大系列全线产品都支持冷板式液冷。

根据IDC的数据，2023年，浪潮信息的液冷服务器市场占比中国第一。浪潮信息天池液冷产业基地已经实现了液冷产品的标准化、品质化、系列化生产，年产能超10万台。

写在最后

除了技术的期待，在未来的理解上，黄仁勋考虑到了更多。

他说：一个国家必须控制自己的数字智能，必须致力于控制你的主权AI。对于我们来说，首先，我们必须理解这些政策，我们必须保持敏捷，以便我们能够遵守这些政策。

这样的话无异于直抒了对于国际市场的保守态度。这也提醒着我国企业必须加大对人工智能技术的投入和研发。随着人工智能的不断发展，拥有自主知识产权的关键技术将决定国家在人工智能领域的竞争力。大模型之家认为，数字基础设施是指支撑数字经济和信息化发展的基础设施，包括网络、数据中心、云计算等。

在当前数字化时代，数字基础设施已经成为国家经济发展的重要支撑，对于提升经济效率、推动产业升级、促进创新发展具有至关重要的作用。同时也需要在技术发展和需求预测上做出一定程度的超前规划和投资。以帮助我国更好地抓住数字经济发展的机遇，避免技术滞后和资源浪费，加速数字化转型的步伐。

最后，加强各地区之间的资源整合和协同发展，形成一个统一的、高效的算力资源体系也有助于提升国家在人工智能、大数据等领域的算力水平，推动数字经济和信息化的全面发展。