B体育官方英伟达遭遇反垄断调查

　　据知情人士透露，英伟达即将因涉嫌反竞争行为而受到法国反垄断监管机构的指控，这将是第一家针对这家计算机芯片制造商采取行动的执法机构。

　　去年 9 月，法国对显卡行业进行了突击检查，消息人士称，针对 Nvidia 的突击检查就是法国所谓的异议声明或指控书。此次突击检查是对云计算进行更广泛调查的结果。

　　作为全球最大的人工智能和计算机图形芯片制造商，在生成式人工智能应用程序 ChatGPT 发布后，其芯片的需求猛增，引发了大西洋两岸的监管审查。

　　法国监管机构向企业发布了部分反对声明，但并非全部。英伟达拒绝置评。该公司在去年的监管文件中表示，欧盟、中国和法国的监管机构曾要求提供有关其显卡的信息。

　　它对该行业对 Nvidia 的 CUDA 芯片编程软件的依赖表示担忧，该软件是唯一与加速计算必不可少的GPU 100% 兼容的系统。

　　它还提到了对 Nvidia 最近对 CoreWeave 等专注于人工智能的云服务提供商的投资感到不安。

　　如果违反法国反垄断规定，公司将面临高达其全球年营业额 10% 的罚款，不过它们也可以做出让步以避免受到处罚。

　　一位知情人士向路透社透露，美国司法部正牵头调查英伟达，并与联邦贸易委员会分担对大型科技公司的审查。

　　Nvidia 表示，在四年内，公司每投资 1 美元购买 GPU，就可以赚取 5 到 7 美元。Nvidia 超大规模和 HPC 业务副总裁兼总经理 Ian Buck 本月在美国银行证券 2024 年全球技术大会上表示，客户正在投资数十亿美元购买新的 Nvidia 硬件，以跟上更新的 AI 模型，从而提高收入和生产力。

　　“这里的经济效益甚至更好：每花费 1 美元，在同样的时间段内就能产生 7 美元的营业额，并且这个数字还在增长，”Buck说。

　　Nvidia 表示，其今年早些时候发布的 Blackwell GPU 针对推理进行了优化。该 GPU 支持 FP4 和 FP6 数据类型，在运行低强度 AI 工作负载时可提高能效。

　　“对我们来说，做到这一点真的很重要——数据中心不是凭空而来的，它们是大型建设项目。他们需要了解‘布莱克威尔数据中心会是什么样子，它与霍珀数据中心有何不同？’”Buck说。

　　Blackwell 提供了一个转向更密集的计算形式和使用液体冷却等技术的机会，因为空气冷却效率不高。

　　Nvidia 每年都会推出一款新的 GPU，这有助于公司跟上 AI 发展的步伐，进而帮助客户规划产品和 AI 战略。

　　Buck说：“Rubin已经与那些最大的客户交谈了一段时间——他们知道我们的目标和时间表。”

　　AI 的速度和能力与硬件直接相关。在 GPU 上投入的资金越多，公司就能训练出更大的模型，从而带来更多收入。

　　微软和谷歌将自己的未来寄托在人工智能上，并竞相开发更强大的大型语言模型。微软严重依赖新的 GPU 来支撑其 GPT-4 后端，而谷歌则依赖其 TPU 来运行其人工智能基础设施。

　　Nvidia 目前正在生产 Blackwell GPU，样品很快就会发布。但客户可以预料，首批 GPU（将于年底发货）将供不应求。

　　“每一项新技术的转型都会带来……供需方面的挑战。我们在 Hopper 上就经历过这种情况，Blackwell 的产能提升也将面临类似的供需限制……今年年底到明年，”Buck 说道。

　　Buck 表示，GPT-4 模型大约有 1.8 万亿个参数，由于 AI 扩展尚未达到极限，参数数量还将继续增长。

　　“人类大脑的规模为 1000 亿到 150 万亿，具体数量取决于个人，取决于大脑中的神经元和连接。目前，人工智能的规模约为 2 万亿……我们尚未进行推理，”Buck说道。

　　将会有一个包含数万亿个参数的大型模型，在此基础上构建更小、更专业的模型。参数数量对 Nvidia 有利，因为它有助于销售更多 GPU。

　　Buck说：“1.8 万亿参数的 GPT 模型有 16 个不同的神经网络，它们都试图回答各自层的部分问题，然后商讨、会面并决定正确答案是什么。”

　　“这些家伙都可以相互通信，而不会在 IO 上受阻。这种演变在模型架构中不断发生，”Buck 说。

　　Nvidia 首席执行官黄仁勋本月在 HPE 的 Discover 大会上发表了一些激烈的言论，呼吁人们购买更多该公司的硬件和软件。

　　“我们设计了小号、中号、大号和特大号，你可以选择。而且正如你所知，你买得越多，省得越多，”黄在《发现》杂志的舞台上说道。

　　黄仁勋今年早些时候还发表了另一条备受争议的言论，当时他说未来的程序员不需要学习如何编写代码。但在 Nvidia GPU 上加载 AI 模型需要了解命令行和脚本，以创建和运行 AI 环境。

　　当 Buck 试图淡化人们对 CUDA 的担忧时，他必须小心谨慎，他表示“护城河是一个复杂的词”。

　　两位高管都表示，CUDA 是其 GPU 的必备软件——要最大限度地发挥 GPU 的性能，就需要 CUDA。开源软件可以与 Nvidia GPU 配合使用，但无法提供 CUDA 库和运行时的强大功能。

　　向后兼容性和连续性是 Nvidia 的独特优势。对 Nvidia 的 AI 模型和软件的支持可以延续到下一代 GPU。但对于英特尔的 Gaudi 等 ASIC 则不然，它们必须针对每个新模型重新进行调整。