Huang Renxun's latest interview: Blackwell chip priced at $30,000-40,000, artificial intelligence climbing just beginning, unprecedented progress will be seen in the next 10 years
英偉達硬件運行的 AI 對人類影響，就像電力發明之於人類。雖然市場份額已經 85%，但英偉達對 AI 的貢獻仍然被低估了。
作者：硬 AI
作者：趙穎
被視為 “AI 風向標” 的英偉達 GTC 大會昨日拉開帷幕，黃仁勳重磅發佈最新新一代 AI 芯片架構 Blackwell，隨後黃仁勳接受媒體提問，並在部分媒體專訪中回答 Blackwell 芯片以及 AI 發展的相關問題。
以下是採訪的主要觀點：
1、Blackwell 芯片定價約為 3 萬至 4 萬美元，但英偉達並不會出售單個 GPU，更傾向於出售配套的網絡設備、軟件服務。
2、AI 發展剛剛開始，未來將顛覆千行百業。
3、英偉達創造了一種全新的計算方式，其技術集成到了所有計算機制造商產品中，將全世界都連接在一起，這就是為什麼英偉達在全球無處不在。
4、英偉達硬件上 AI 正在改變日常生活，就像電力的發明一樣，甚至與以此類比還低估了英偉達的重要性。
5、本質上沒有所謂的非連續性，多個行業底層邏輯相通。
6、未來十年，我們將看到前所未有的計算技術進步，英偉達正在研究傳統超級計算機和量子計算機的結合體。
Blackwell 芯片定價：3 萬至 4 萬美元 配套服務出售
黃仁勳在接受 CNBC 採訪時表示：
Blackwell GPU 的價格計劃為 30000—40000 美元，不過這只是一個大概的價格，根據每一個客户的需求，不同系統的價格差異是很大的，英偉達並不銷售芯片，而是數據中心。
全球數據中心市場規模去年就達到 2500 億美元左右，並以 20% 至 25% 的速度增長，而這正是英偉達的市場機會所在。
從成本來看，Raymond James 一位分析師認為，製造一台 B200 GPU 加速器的成本約為 6000 美元。
Blackwell 每款 GPU 實際上由兩顆 Compute Die 集成，通過 10TB/秒的 NVLink-HBI（高帶寬接口）技術連接，此外兩顆計算芯片周圍配備了 8 個 8 層堆疊 HBM3e 內存，總容量可達 192GB，帶寬高達 8TB/秒。
分析指出，配備 192GB HBM3E 的雙芯片組 GB200 成本將大大高於配備 80GB 內存的單芯片組 GH100 處理器。每個 H100 的成本約為 3100 美元，而每個 B200 的成本應在 6000 美元左右。
當然，這不包括英偉達在研發和設計方面支出，黃仁勳表示：
GB200 的開發是一項艱鉅的任務，英偉達在新一代 GPU 架構和設計方面的支出高達 100 億美元。
關於 B200 還有一點值得，英偉達更傾向於出售配套的網絡設備、軟件服務，而不僅僅是加速器本身。例如，價格每台數百萬美元的有 8 個 Blackwell GPU 的 DGX B200 服務器，甚至是裝有 576 個 B200 GPU 的 DGX B200 SuperPOD。
有分析指出，“GPU 卡本身毛利率下來是更健康的狀態 ，量可以超預期，把 GPU 的 base 做大，然後通過配套的網絡設備、軟件服務賺回來。”
AI 發展剛剛開始 未來將顛覆千行百業
黃仁勳在接受 CNBC 時指出：
人工智能爬坡才剛剛開始並將持續數年，人工智能領域的投資仍處於早期階段。
同時，黃仁勳預測，隨着 AI 技術影響包括醫療保健在內的一系列行業，未來幾年還會有增長。
黃仁勳強調了人工智能在科學和醫療保健等多個領域實現創新的方式，他表示：
人工智能可以幫助 “理解蛋白質的意義、生命的意義”，從而加快新療法的研發。
我們可以利用計算機模擬生命，這樣就不必在實驗室中進行大量篩選工作。
因此，無論我們最終決定將什麼藥物用於試驗，實際通過試驗的可能性都會高得多。
黃仁勳還表示，為了將其極其芯片應用於現實世界的任務，英偉達需要深入瞭解許多學科領域。
沒有專門合成蛋白質的芯片，你必須去理解蛋白質、生物學，你必須理解科學家想要做什麼，以及我們如何能更好地自動化他們的工作，所有這些不同的算法都需要相當多的研究。
黃仁勳表示：
未來十年，我們將看到前所未有的計算技術進步，例如氣候技術、數字生物學、通用機器人......
儘管英偉達最近取得的許多成就都是 5 到 15 年投資的結果，但它們都仍在進行中。在某些時候，量子計算機的性能可能會超過傳統超級計算機，比如基於英偉達 GPU 的超級計算機。但黃仁勳預計這還需要一二十年的時間，他也堅信，世界上最強大的計算機將是傳統與量子的混合體，這也是該公司正在進行的研究領域。
英偉達將無處不在？
黃仁勳還談到了英偉達公司的一系列客户，稱該公司的技術已經成功地大大加快了數據處理速度並降低了成本。
我們創造了一種全新的計算方式，我們的技術集成到了所有計算機制造商的產品中，將全世界都連接在一起，這就是英偉達無處不在的原因。我們出現在每一個雲端，每一個數據中心。
這是一個生動的比喻，運行在英偉達硬件上 AI 正在改變日常生活，就像電力的發明一樣，甚至與以此類比還低估了英偉達的重要性。
根據 Raymond James Financial 的説法，即使英偉達在 AI 芯片市場上佔率壓倒性的主導低位，市場份額約為 85％，這也沒有傳達出英偉達對 AI 的貢獻。
本質上沒有所謂的非連續性 多個行業底層邏輯相通
當英偉達加速發展時，AI 不僅在其未來遙不可及，整個科技行業都對該技術的潛力持懷疑態度，導致了被稱為 AI 冬天的失望和投資減少。
但黃仁勳強調，公司當前的成功很大程度上源於它在歷史早期所做的選擇，那時它還沒有完全掌握它們將會帶領公司走向何方。他充滿哲學意味地説：
像往常一樣，未來以連續的方式展開，本質上沒有真正的非連續性。
例如，即使當 GPU 僅僅關於圖形時，英偉達拿它們用來編程，所以它們可以做的不僅僅是將預定義的像素投射到顯示器上。
這使它們成為了平台本身，而不僅僅是計算機 CPU 的輔助。
英偉達沿途習得的技能為其迎接新挑戰做好了準備，黃仁勳解釋説，説明了一個行業的學習如何應用於另一個行業。
視頻遊戲中的粒子物理學與分子模擬中的流體動力學相似，我們用於計算機圖形學場景照明的圖像處理與醫療器械的圖像處理沒什麼不同。
在很多方面，這些邏輯都是非常相似的，因此我們能緩慢而系統地擴大我們的視野。
