黃仁勳手撕"AI泡沫"論!他的顯卡賣到全斷貨
再往上才是AgentAI：OpenAI、Anthropic、Gemini等agent只是建立在底層算力革命上的“第三層紅利”。
因此不是泡沫：底層是整個計算范式的大遷移——這是實實在在的、長期的技術結構變化。
摩爾定律失效：CPU提供的算力增長，已經無法支持現代社會計算的需求。
加速計算崛起：全球超級計算機從6年前90%用CPU，到如今90%用GPU，出現歷史性算力拐點。
數據處理本身就巨貴：全球幾千億美元的雲計算成本花在傳統數據處理上，而這些任務也正從CPU遷移到GPU。
推薦系統（Recsys）升級為生成式AI：互聯網核心業務（廣告、內容推薦等）從CPU遷移到GPU，是AI熱潮背後的真正需求引擎。
再往上才是AgentAI：OpenAI、Anthropic、Gemini等agent只是建立在底層算力革命上的“第三層紅利”。
因此不是泡沫：底層是整個計算范式的大遷移——這是實實在在的、長期的技術結構變化。
AI泡沫？No，是算力革命新時代
黃仁勳表示，英偉達在AI發展的每一個階段都處於領先地位。
而世界正站在一個歷史性的轉折點，而英偉達恰好處於“主導位置”。
“有人說現在是AI泡沫，”黃仁勳回應道，“但從我們的視角來看，情況完全不是那樣。”
在被問到“我們是否正處在AI泡沫之中”時，英偉達CEO黃仁勳給出了自己的判斷。
他沒有直接回答“是”或“不是”，而是回到第一性原理，從計算發展的底層邏輯出發，給出了更大的圖景。
黃仁勳表示：“你必須回到計算機科學和計算本身的第一性原理，去看清當下到底發生了什麼。”
他指出，當前世界正在經歷三大計算平台的轉型：
第一，是摩爾定律的終結。
傳統通用算力增長已遭遇瓶頸，但計算需求卻在爆炸式增長，尤其是雲端數據處理。這促使全球逐步轉向“加速計算”。
而英偉達已經在推動這件事超過20年了。
黃仁勳引用一組數據：六年前，在全球超算TOP500榜單中，90%的系統使用的是CPU；而到了今年，只有不到15%使用CPU，GPU加速計算的占比已經從10%飆升到90%。
不錯的新聞，我要點贊
好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
因此不是泡沫：底層是整個計算范式的大遷移——這是實實在在的、長期的技術結構變化。
摩爾定律失效：CPU提供的算力增長，已經無法支持現代社會計算的需求。
加速計算崛起：全球超級計算機從6年前90%用CPU，到如今90%用GPU，出現歷史性算力拐點。
數據處理本身就巨貴：全球幾千億美元的雲計算成本花在傳統數據處理上，而這些任務也正從CPU遷移到GPU。
推薦系統（Recsys）升級為生成式AI：互聯網核心業務（廣告、內容推薦等）從CPU遷移到GPU，是AI熱潮背後的真正需求引擎。
再往上才是AgentAI：OpenAI、Anthropic、Gemini等agent只是建立在底層算力革命上的“第三層紅利”。
因此不是泡沫：底層是整個計算范式的大遷移——這是實實在在的、長期的技術結構變化。
AI泡沫？No，是算力革命新時代
黃仁勳表示，英偉達在AI發展的每一個階段都處於領先地位。
而世界正站在一個歷史性的轉折點，而英偉達恰好處於“主導位置”。
“有人說現在是AI泡沫，”黃仁勳回應道，“但從我們的視角來看，情況完全不是那樣。”
在被問到“我們是否正處在AI泡沫之中”時，英偉達CEO黃仁勳給出了自己的判斷。
他沒有直接回答“是”或“不是”，而是回到第一性原理，從計算發展的底層邏輯出發，給出了更大的圖景。
黃仁勳表示：“你必須回到計算機科學和計算本身的第一性原理，去看清當下到底發生了什麼。”
他指出，當前世界正在經歷三大計算平台的轉型：
第一，是摩爾定律的終結。
傳統通用算力增長已遭遇瓶頸，但計算需求卻在爆炸式增長，尤其是雲端數據處理。這促使全球逐步轉向“加速計算”。
而英偉達已經在推動這件事超過20年了。
黃仁勳引用一組數據：六年前，在全球超算TOP500榜單中，90%的系統使用的是CPU；而到了今年，只有不到15%使用CPU，GPU加速計算的占比已經從10%飆升到90%。
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