Nvidia ກໍາລັງຈະກາຍເປັນບໍລິສັດທີ່ມີມູນຄ່າຫຼາຍຕື້ໂດລາຍ້ອນຊິບ AI

AI "ອາການໄຂ້" ໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ຫຸ້ນຂອງ Nvidia ເພີ່ມຂຶ້ນ 25% ໃນການຊື້ຂາຍໃນວັນທີ 25 ພຶດສະພາ, ເຮັດໃຫ້ມູນຄ່າຕະຫຼາດຂອງບໍລິສັດປະມານ 950 ຕື້ໂດລາ. ກ່ອນຫນ້ານີ້, ມູນຄ່າຕະຫຼາດຂອງ Nvidia ໃນວັນທີ 24 ພຶດສະພາມີພຽງແຕ່ 755 ຕື້ໂດລາ. ອີງຕາມ CNBC, ຖ້າຫາກວ່າມັນຕອບສະຫນອງຄວາມຄາດຫວັງ, chip giant ຈະກາຍເປັນບໍລິສັດທີ 5 ຂອງສະຫະລັດທີ່ມີມູນຄ່າ 1,000 ຕື້ໂດລາ.

Nvidia ກໍາລັງປ່ຽນວິທີການສ້າງຄອມພິວເຕີເພື່ອເພີ່ມກໍາໄລ. ທ່ານ Huang Jensen ກ່າວວ່າ ບັນດາອົງປະກອບທີ່ໃຊ້ໃນການກໍ່ສ້າງສູນຂໍ້ມູນສາມາດມີມູນຄ່າ 1,000 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດ.

ສ່ວນທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງຄອມພິວເຕີແລະເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍແມ່ນຫນ່ວຍປະມວນຜົນກາງ (CPU). ຕະຫຼາດນັ້ນຖືກຄອບງຳໂດຍຄູ່ແຂ່ງຂອງ Nvidia Intel ແລະ AMD. ແຕ່ດ້ວຍການເພີ່ມຂື້ນຂອງແອັບພລິເຄຊັນ AI ທີ່ຕ້ອງການພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບ, Nvidia ປະຈຸບັນໄດ້ຄອບຄອງຕະຫຼາດ GPU.

ທ່ານ Huang ກ່າວວ່າ, ສູນຂໍ້ມູນໃນອະດີດສ່ວນຫຼາຍແມ່ນໃຊ້ CPU ເພື່ອເຂົ້າເຖິງໄຟລ໌, ແຕ່ໃນອະນາຄົດຈະເປັນຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ. ແທນທີ່ຈະເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ, ທ່ານຈະເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນບາງຢ່າງ, ແຕ່ທ່ານຈະສ້າງຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ໂດຍໃຊ້ AI. ດັ່ງນັ້ນ, ແທນທີ່ຈະໃຊ້ CPU ຫຼາຍລ້ານ, ທ່ານຈະຕ້ອງການ CPU ຫຼາຍຫນ້ອຍ, ແຕ່ພວກມັນຈະເຊື່ອມຕໍ່ກັບ GPU ຫຼາຍລ້ານ, CEO Nvidia ກ່າວ.

ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນຫນຶ່ງທີ່ທຸລະກິດສູນຂໍ້ມູນຂອງ Nvidia ເຕີບໂຕ 14% ໃນ Q1 2023. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ສູນຂໍ້ມູນແລະ AI ຂອງ Intel ຫຼຸດລົງ 39% ເປັນ 3.7 ຕື້ໂດລາ, ໃນຂະນະທີ່ການເຕີບໂຕຂອງ AMD ແມ່ນຮາບພຽງ.

ນອກຈາກນັ້ນ, Nvidia GPUs ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະມີລາຄາແພງກວ່າໂປເຊດເຊີສູນກາງ. CPU Xeon ລຸ້ນລ້າສຸດຂອງ Intel ສາມາດມີລາຄາສູງເຖິງ 17,000 ໂດລາໃນລາຄາລາຍການ, ໃນຂະນະທີ່ຊິບ Nvidia H100 ສາມາດຂາຍຄືນໄດ້ຫຼາຍເຖິງ 40,000 ໂດລາໃນເວທີອື່ນໆເຊັ່ນ eBay.

ການແຂ່ງຂັນຂອງ Nvidia ພຽງແຕ່ຈະເພີ່ມຂຶ້ນຍ້ອນວ່າຕະຫຼາດ AI ຮ້ອນຂຶ້ນ. ຄູ່ແຂ່ງໃຫຍ່ AMD ແລະ Intel ທັງສອງມີ GPU ຂອງຕົນເອງ, ແລະຍັກໃຫຍ່ເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ Google ແລະ Amazon ກໍ່ກໍາລັງອອກແບບຊິບ AI. ແຕ່ GPUs ລະດັບສູງຂອງ Nvidia ຍັງຄົງເປັນຊິບທາງເລືອກສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ AI. ນັກວິເຄາະກ່າວວ່າ Nvidia ສືບຕໍ່ເດີນຫນ້າໃນຊິບ AI ຍ້ອນຊອບແວທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງຂອງມັນທີ່ເຮັດໃຫ້ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ງ່າຍຂຶ້ນ.

ທ່ານ Huang ແບ່ງປັນວ່າຊອບແວຂອງບໍລິສັດຈະບໍ່ງ່າຍທີ່ຈະຄັດລອກເພາະວ່າທ່ານຕ້ອງອອກແບບຊອບແວທັງຫມົດ, ຫ້ອງສະຫມຸດທັງຫມົດ, algorithms ທັງຫມົດ, ປະສົມປະສານເຂົ້າໃນແລະ optimize ກອບແລະ optimize ມັນສໍາລັບສະຖາປັດຕະ, ບໍ່ພຽງແຕ່ chip ແຕ່ສະຖາປັດຕະຂອງສູນຂໍ້ມູນທັງຫມົດ.

ແຫຼ່ງທີ່ມາ

: ສູນຂໍ້ມູນ GPU Nvidia

(0)

No data