英偉達啟動10年算力躍升競賽，微美全息（WIMI.US）踏上升維征程引領AI算力革新風潮

　　随着生成式AI的變革，對于基礎硬件設計、軟件生态開發都提出了新的、更高的要求，尤其是底層硬件和算力必須跟上新的形勢，并面向未來發展做好準備。

　　3 月 11 日消息，英偉達(NVDA .US)CEO 黃仁勳聲稱英偉達的 GPU“非常好，即使競争對手的芯片是免費的，但它也不夠便宜”。黃仁勳進一步解釋說，就 AI 數據中心的總擁有成本而言，英偉達 GPU 的定價并不重要。

　　英偉達未來10年算力再提高100萬倍

　　黃仁勳詳細談到英偉達的市場價值定位、AGI(通用人工智能)發展、AI算力的增長，以及如何通過人類反饋将AI 根植于人類價值觀話題，而且黃仁勳透露，液冷技術将成為AI算力的下一個趨勢性領域。

　　作為生成式AI時代的最強賣鏟人，如今英偉達市值已突破2萬億美元。對于AI走勢，黃仁勳表示，AI 将是這個時代的“界定技術”，未來 AI 将成為一個“主權”，必須緻力于控制主權AI。

　　談及AI算力，黃仁勳特别強調，在未來的10年裡，英偉達将會把深度學習的計算能力再提高100萬倍，從而讓AI計算機不斷訓練、推理、學習、應用，并持續改進，未來不斷将超級AI轉變為現實。

　　AI浪潮下的産業機遇

　　對人工智能的關注，人們總是在探讨算力需求的極限，因為這代表着英偉達市值的成長空間。而事實上，人工智能(AI)一直以來是個備受關注的熱議話題。從Sora到 Claude 3，從單模态到多模态，從AIGC到通用智能，人工智能大模型技術正在引領新一輪全球人工智能創新熱潮。

　　更直觀的是，AI浪潮還帶來了智能算力需求激增，掀起了智算中心建設熱潮。Meta(META.US)今年初宣布計劃壕擲90億美元購買35萬個H100 GPU芯片，用于加速人工智能算力研發。OpenAI的創始人Sam Altman将在全球融資7萬億美元用于投入AI芯片領域。

　　在AI算力需求的驅動下，上中下遊AI算力向芯片需求也有所回暖，尤其5G和人工智能的基礎設施，這是生産力需求得以滿足産業得以發展的革命性技術基礎。而從中長期來看，市場對高速率AI算力需求的大趨勢是明确的。随着AI芯片算力能力的提升，算力中心内部的通信需求也會大幅提升，對于算力算法的速率也有了更高的要求。

　　微美全息争奪AI算力巨大發展空間

　　科技巨頭們重金投入AI，市場已經為算力買單，随着争奪 AI 軍備競賽日趨白熱化，公開資料顯示，AI芯片廠商微美全息(WIMI.US)，通過人工智能賦能，不斷完善人工智能頂層設計，合理規劃産業發展布局，大力促進AI算力産業發展。

　　人工智能的發展，讓AI對算力的依賴程度非常高，AI技術的核心是機器學習和深度學習，這些算法需要大量的計算能力和數據處理能力來訓練模型和進行推理。對此，微美全息強化人工智能核心技術自主創新，深入挖掘AI芯片的算力潛力，推進人工智能賦能産業創新，加強數據和算力要素整合，以滿足日益增長的人工智能技術算力需求。

　　下一步，微美全息将持續推進 AI 技術和算法算力領域的創新，除了在關鍵核心技術的突破之外，将與各AI龍頭企業深度合作，彙聚産業鍊上下遊人才、技術等資源，鼓勵行業開放更多人工智能應用場景，不斷改進、共同研發能夠兼容各類AI智算集群算力，完成各種訓練和推理任務，未來有望解決更多模型訓練算力供應不足等問題。

　　結尾

　　如今，AI 大模型引發算力需求增長，同時也帶來更大的競争，面對 AI 加速計算的巨大需求，AI巨頭們正悄然展開着一場争奪大戰。據統計，預計到2027年，基于 AI 需求帶動，全球數據中心加速芯片算力市場規模将達到2.8萬億元。而AI 對算力的具體需求将集中在搜索、辦公、計算機和遊戲等核心場景中，或許可以期待下新的算力巨頭實現對傳統 AI 巨頭的彎道超車。