在稍早公布截至10月底的2025財年第三季財報,NVIDIA表示上一季內營收達350.82億美元,相比去年同期增加94%,淨利則達193.09億美元,成長幅度達109%,同時也說明包含微軟、甲骨文、OpenAI在內客戶都已經開始取得以「Blackwell」顯示架構打造的加速晶片,目前約有1萬3000組樣品對外提供測試,並且已經全面進入量產階段。
而NVIDIA財務長Colette Kress更說明「Blackwell」供貨量將在2025年增加,預計帶動數十億美元營收。同時,先前已經開始供貨的H200加速晶片目前也開始增加出貨量,但預期接下來會有更多對於「Blackwell」的市場需求。
不過,在目前人工智慧模型訓練方式開始改變,同時科技公司也嘗試以不同方式改進人工智慧運作效率,例如OpenAI在今年9月提出的自然語言模型「o1」便是在基礎模型訓練情況下,持續與人互動學習結果進行成長,與NVIDIA先前提倡藉由GPU加速縮短大量資料預先訓練所需時間,藉此推動人工智慧運算成長的方式有些不同。
甚至也有部分科技業者開始構思以不同方式建構人工智慧模型,甚至傾向以既有人工智慧模型為基礎,透過微調方式打磨運算反應更快、答案更準確的小型人工智慧模型,藉此減少大幅仰賴GPU加速訓練的情況。
對此,NVIDIA執行長黃仁勳則表示樂見市場有這樣的發展,意味人工智慧產業發展開始有了新的發展動力,同時也代表接下來將加速晶片用於人工智慧推論的比重將會增加,而非侷限在基礎模型訓練。
但黃仁勳認為預先訓練對於人工智慧發展依然重要,目前也仍有不少開發者持續加強模型預先訓練方式,藉此擴展人工智慧模型對應功能。黃仁勳表示,在此經驗法則情況下,顯示基礎模型建置依然重要,同時模型規模也持續擴展。
對於NVIDIA而言,目前利用GPU進行運算加速依然是發展重點,同時也認為市場對於GPU的需求依然很高,不僅是前期模型訓練加速,包含後續的模型推論運作也會需要使用GPU進行加速。
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以下內文出自: https://tw.news.yahoo.com/blackwell-accelerates-chips-into-mass-production-nvidia-explains-that-chan
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