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GPU?人工智能?硬件/软件?…… 如今,这家万亿市值的芯片龙头似乎很难用一个或几个词来概括了。不过英伟达的护城河却多年没变,主要有三个。其中两个是大家都熟悉的:GPU芯片硬件、CUDA编程软件。硬件负责堆算力,软件负责构建生态。这一软一硬,让英伟达在人工智能的大潮中一直「独孤求败」,当然也让这家公司的股价市值在各家芯片公司中一直「独孤求败」。 不过, 英伟达还有一个或许并不为人所知的隐形护城河:网络 。 1 需求:既要又要 事情的起源,还是由于人工智能和大模型的爆发。大模型之所以「大」,说的就是模型的参数量大、用于训练的数据多、训练系统的规模大。它也成了一个算力吞金兽,训练一个大模型消耗的成本都是天文数字量级。 前不久斯坦福大学的李飞飞教授团队发布年度报告,数据显示GPT-4的训练成本超过
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