圖/shutterstock
可以編寫文本段落或繪製看似像人類創建的圖片之軟體已經在技術行業掀起了淘金熱。
像微軟(MSFT) 和谷歌(GOOG ) 這樣的公司正在努力將高端人工智慧集結到他們的搜索引擎中，因為 OpenAI 和 Stable Diffusion 等價值數十億美元的競爭對手競相領先並向公眾發布他們的軟體。
驅動其中許多應用程序的是一塊價值約 10,000 美元的芯片，它已成為人工智慧行業最關鍵的工具之一：Nvidia A100。
A100 目前已成為人工智慧專業人士的“主力”，Nathan Benaich，一位投資者，他發布了一份涵蓋人工智慧行業的時事通訊和報告，其中包括使用 A100 的超級計算機部分清單。根據 New Street Research 的數據，Nvidia 佔據了可用於機器學習的圖形處理器市場的 95%。
A100 非常適合支持 ChatGPT、Bing AI 或 Stable Diffusion 等工具的機器學習模型。它能夠同時執行許多簡單的計算，這對於訓練和使用神經網路模型很重要。
開發聊天機器人和圖像生成器等軟體的大公司或初創公司需要數百或數千個 Nvidia(NVDA) 芯片，並且需要自行購買，或是從雲提供商處獲取使用權。
需要數百個 GPU 來訓練人工智慧模型，例如大型語言模型。這些芯片需要足夠強大以快速處理數據、識別模式。之後，還需要像 A100 這樣的 GPU 來進行“推理”，或者使用模型生成文本、進行預測或識別照片中的人物。
這意味著 AI 公司需要獲得大量 A100。該領域的一些企業家甚至將他們獲得的 A100 數量視為進步的標誌。
Nvidia 將從 AI 炒作中受益。在周三公佈的第四季財報中，儘管整體銷售額下降了 21%，但投資者在周四將該股推高了約 14%，這主要是因為該公司的 AI 芯片業務——報告為數據中心——增長了 11% ，呈現持續增長態勢。
到 2023 年為止，Nvidia 的股價上漲了 65%，超過了標準普爾 500 指數和其他半導體股票。
Nvidia 首席執行長黃仁勳週三在與分析師的電話會議上不停地談論人工智慧，暗示最近人工智慧的繁榮是公司戰略的核心。
Ampere 是 Nvidia 對 A100的代號。Hopper 是新一代的代號，包括最近開始出貨的 H100。
與其他類型的軟體（如網頁服務）相比，它偶爾會以微秒為單位突發性地使用處理能力，而機器學習任務可能會佔用整個計算機的處理能力。
Stability AI 首席執行長莫斯塔克在推特上表示，以市場價格計算，僅訓練模型就花費了 60 萬美元，並在推特中暗示，與競爭對手相比，這個價格異常便宜。這還不包括“推理”或部署模型的成本。
Nvidia 首席執行官黃仁勳在接受 CNBC 的 Katie Tarasov 採訪時表示，就這些模型所需的計算量而言，該公司的產品實際上並不昂貴。
Nvidia 並不是唯一一家生產用於人工智慧的 GPU 的公司。超微(AMD) 和英特爾(INTC) 有競爭的圖形處理器，以及像谷歌這樣的雲公司和亞馬遜(AMZN) 正在開發和部署專為 AI 工作負載設計的芯片。
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