发布时间:2026-03-17 阅读量:1361 来源: 发布人: bebop
我爱方案网3月17日消息,英伟达表示,到 2027 年,其人工智能芯片的收入机会可能至少达到 1 万亿美元。该公司还制定了一项战略,以在快速增长的实时运行人工智能系统市场中展开更积极的竞争。
CEO 黄仁勋在加州圣何塞举行的年度 GTC 开发者大会上发布了一款新的中央处理器和一个基于 Groq(一家芯片初创公司)技术的 AI 系统。去年 12 月,英伟达以 170 亿美元的价格从 Groq 获得了技术授权。
这些举措是黄仁勋巩固公司在所谓推理计算领域地位的计划的一部分。推理计算是指回答查询的过程,在这一领域,英伟达的图形处理器面临着来自中央处理器和谷歌等公司定制处理器的日益激烈的竞争。近年来,英伟达芯片一直主导着人工智能模型训练领域,而人工智能模型训练一直是研究的重点。
黄仁勋说:“推断拐点已经到来,AI需求还在持续增长。”
黄表示,推理(即人工智能系统回答问题或执行任务)将分为两个步骤。
英伟达 Vera Rubin 芯片将处理称为“预填充”的第一步,即将用户的请求从人类语言转换为人工智能计算机使用的“标记”语言。
Groq 的新芯片将处理第二个“解码”阶段,人工智能计算机将在此阶段提供用户正在寻找的答案。
近年来,OpenAI、Anthropic 和 Meta 等公司已在用于训练其人工智能模型的芯片上花费了数千亿美元。打开新标签页正在转向服务数亿使用这些人工智能系统的用户。
这也推动了对 CPU 的需求——CPU 由英特尔主导,并且越来越被视为部署 AI 模型时英伟达图形处理器的可行替代方案。
黄仁勋在发布新款Vera CPU时表示:“我们独立销售的CPU销量非常可观。这肯定会成为我们一项价值数十亿美元的业务。”
黄仁勋还展示了公司的费曼架构路线图,但除了列出英伟达计划在该平台中包含的各种芯片(包括人工智能处理器和多款网络芯片)之外,并未透露更多细节。费曼架构预计将于2028年推出,届时将继Rubin Ultra芯片之后发布。
该公司还瞄准了自主人工智能代理市场,推出了 NemoClaw,它与爆红的 OpenClaw 平台集成,为该工具添加了隐私和安全控制功能,使其能够在极少的人工指导下自主执行各种任务,并在全球范围内引起了轰动。
在英伟达GPU与CUDA生态长期主导AI训练与科学仿真的背景下,国产LineShine(灵晟)纯CPU超算以2.198 EFlops持续双精度性能登顶TOP500,印证了“矩阵增强型CPU”正在重构HPC底层硬件标准。 近日,Jack Dongarra、Satoshi Matsuoka、Torsten Hoefler三位HPC权威联合发表《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》,系统拆解了无GPU同构超算的四层技术体系:处理器指令集硬件加速、统一HBM高带宽内存架构、全精度混合运算单元、原生高速互联网络。
回顾AI今年的发展轨迹,我们能察觉到一种质的变化:AI不再只是被展示、被调用的“展品”,而是拥有了更明确的“行动感”。从代码编写到机器人奔跑,从算力基建到未来接口,行业正集体从“回答问题”走向“完成任务”。 我们试图透过五个数字,捕捉这一轮产业变革中的关键切片。
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