本报伦敦和旧金山消息，去年，美国芯片制造商英伟达发布了H100，这是他们研发的最强大，也是最昂贵的处理器之一。
每一个H100的售价约为四万美元（61,000澳元）。这一发布似乎时机不佳，正值企业在猛烈通胀背景下削减开支。
随后，在去年11月，OpenAI的ChatGPT诞生了。
英伟达首席执行官黄仁勋说，我们从去年的艰难岁月的转机，似乎就是一夜之间到来。
他表示，OpenAI的这个热门聊天机器人ChatGPT，对整个科技界来说，就是一个“顿悟时刻”，它创造了即时需求。
ChatGPT的突然热度，引发了全球领先科技公司和初创企业之间的竞争，它们争相购买H100芯片，黄仁勋将其描述为“世界上第一款为生成式人工智能（generative AI）设计的计算机芯片”。
H100芯片可以快速生成类似人类文本，图像和内容的人工智能系统。
正确产品在正确时间的价值在上周变得特别明显。
英伟达上周三宣布，截至7月份的三个月销售额将达到110亿美元，大幅超过华尔街此前的预估，增幅超过50%，这是由于大型科技公司数据中心支出的复苏以及对其人工智能芯片的需求所推动。
投资者对这一预测的回应，使英伟达的市值在周四的一天内增加了1,840亿美元，使其成为市值接近1万亿美元的全球最有价值芯片公司。
英伟达是生成式人工智能（generative AI）爆炸性增长中的早期赢家，这项技术将会着重塑产业，带来巨大的生产力提升并取代数百万个工作岗位。
这种技术飞跃将由H100加速实现，它基于一种名为“霍珀”（Hopper）的新英伟达芯片架构，以美国计算机编程先驱格Grace Hopper命名，突然成为硅谷最热门的商品宠儿。
英伟达的老板黄仁勋表示，这一切都发生在我们开始量产H100芯片的时候。。
他补充说，H100芯片量产工作开始于ChatGPT发布的几周前。
黄仁勋对持续增长的信心部分源于与芯片制造商台积电（TSMC）合作，扩大H100的生产规模，以满足微软，亚马逊，谷歌等云服务提供商，Meta等互联网集团以及企业客户爆炸性的需求。
AI云基础设施初创企业CoreWeave的首席战略官兼创始人Brannin McBee表示，H100芯片是地球上最稀缺的工程资源之一。
该公司是今年早些时候最早收到H100芯片的企业之一。
H100芯片现在比毒品更难获得
现在一些客户等待长达六个月，才能获得数千个H100芯片，以用于训练庞大的数据模型。
人工智能初创企业曾表示担心，在需求起飞的那一刻，H100芯片供应将短缺，供不应求。
马斯克也购买了数千个英伟达芯片用于他的新人工智能初创企业X.ai。
他在《华尔街日报》的一个活动上表示，目前图形处理单元芯片（GPU），要比毒品难得多，并开玩笑说，毒品现在在旧金山不算太难获得。
马斯克补充道，现在的计算成本变得天价。
他说，构建生成式人工智能系统的最低门槛，现在应该是2.5亿美元的服务器硬件。
H100芯片特别受到微软和亚马逊等大型科技公司的青睐。
它们正在建设专注于人工智能工作负载的整个数据中心，以及生成式人工智能初创企业，如OpenAI，Anthropic，Stability AI和Inflection AI。
因为它承诺提供更高的性能，可以加速产品推出或随时间减少培训成本。
英伟达的超大芯片“加速器”H100设计用于数据中心，拥有800亿个晶体管，是为最新款iPhone提供动力的处理器的五倍。
虽然它的价格是其前身A100（于2020年发布）的两倍，但早期采用者表示，H100的性能至少提高了三倍。
Stability AI的联合创始人兼首席执行官Emad Mostaque表示，H100解决了（人工智能）模型创建者一直困扰的可扩展性问题。
他说，这一点很重要，因为它可以让我们能够更快地训练更大的模型，这个问题从研究问题转变为工程问题。
虽然H100的推出时机非常理想，但英伟达在人工智能领域的突破几乎可以追溯到近20年前的软件创新，而非硅芯片。
该公司在2006年创建的Cuda软件，使GPU能够用于除图形之外的其他工作负载的加速。
Nvidia 超大规模和高性能计算业务负责人Ian Buck说，然后在大约2012年，人工智能找到了我们。
Ian Buck他肩负着增加H100芯片供应，以满足需求的艰巨任务。
他说，一些大客户正在寻找数万个GPU。
加拿大的研究人员意识到GPU非常适合创建神经网络，这是一种受人脑中神经元相互作用启发的人工智能形式，随后成为人工智能发展的新焦点。
Ian Buck表示，我们花了将近20年的时间才达到今天的地步。
英伟达发现了这个机会，并大胆押注在图形处理器上，并始终超越竞争对手。
英伟达现在拥有比硬件工程师更多的软件工程师，以支持后续几年出现的许多不同类型的人工智能框架，并使其芯片在训练人工智能模型所需的统计计算方面更加高效。
H100芯片是首个针对“transformer”进行优化的架构，这是OpenAI的“生成式预训练transformer”聊天机器人的基础方法。
英伟达与人工智能研究人员的密切合作，使其能够在2017年发现transformer的出现，并相应地开始调整其软件。
Air Street Capital的合伙人Nathan Benaich表示，可以说英伟达在其他人之前看到了未来，转向可编程GPU。
它发现了一个机会，并大胆押注，并始终超越竞争对手。
Nathan Benaich估计英伟达在竞争对手面前领先了两年，但他补充说，无论在硬件还是软件方面，英伟达的地位都远非牢不可破。
Stability AI的Mostaque表示同意。
他说，谷歌、英特尔和其他公司的下一代芯片正在迎头赶上，甚至Cuda作为软件被标准化后也不再是一道壕沟。
对于人工智能行业的一些人来说，华尔街的热情似乎过于乐观。
然而，芯片咨询公司D2D Advisory的创始人Jay Goldberg表示，目前来看，半导体领域的人工智能市场似乎仍将成为英伟达独占的市场。
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