英伟达GTC是AI的新起点，还是转折点？
英伟达2024 GTC AI大会，将在美国加州圣何塞召开。该公司的机器学习研究员Bojan Tunguz，将它描述为“AI的伍德斯托克”，暗示它将历史性地成为这个时代的集体想象。
的确，GTC大会已经越来越具有观赏性。AI创业者、企业家、科学家，更不用说巨头，已经成为我们这个时代的明星。
北京时间3月19日（周二）4时至6时，英伟达创始人黄仁勋将发表他的主题演讲，分享塑造未来的AI突破。
正在训练下一代大模型的技术合作伙伴们，肯定想听听最新最强大的B100，比他在两年前的GTC大会上发布的H100，究竟能强出多少；微软、Meta与亚马逊等科技巨头的心里，还打着小算盘，对比一下自己研发的AI芯片，能在多大程度上实现替代。扎克伯格曾称，到2024年底，他将拥有大约35万个H100，肯定也想要B100，但最想要的终究还是自己的MTIA，已经找了台积电代工，这个月又飞去韩国拜访了三星。
2024 GTC汇集了当今AI界的名人，包括OpenAI的首席运营官Brad Lightcap，OpenAI竞争对手Mistral AI的首席执行官Arthur Mensch，马斯克的xAI的联合创始人Christian Szegedy等。
最值得关注的则是Transformer八子。他们将于北京时间3月21日（周四）的2时开始，与黄仁勋一起展开一场50分钟的圆桌讨论。自那篇著名开创性论文《Attention is All You Need》发表后至今，所有八位作者，都已经离开了谷歌，他们目前的身份分别是：
行业观察者将会在这场对话中，寻找任何可能的迹象，借此判断通用人工智能的走向：未来的人工智能，是否只有大型语言模型，是否只有Transformer框架？Ashish和Niki此前曾与谷歌的同事离职创立Adept AI，目标是打造通用人工智能（AGI），去年底又离开创办了Essential AI。不知道他们遇到了什么问题？
但投资者在观赏之余，也带着满腹狐疑而来。
市场期待今年的英伟达GTC大会能消除一段时间以来围绕英伟达估值的一些不确定性，也为AI的下一个阶段设定基调。对人工智能的亢奋，不仅将英伟达的股价在近12个月内提升3倍，也推高了那些采购了英伟达GPU的云巨头的股价。但积极向生成式AI转型的Adobe，最近交出了一份糟糕的财报，提醒市场，采购这些算力的应用层公司，目前AI货币化的难度要大于那些做基础设施的。
如果AI应用长期处于大爆炸之后的依然混沌的“原始汤”阶段，而物种大爆发和杀手级应用迟迟不出现的话，推理需求的增长就会低于预期，采购昂贵的GPU的底气就会不足。
木头姐的质疑更具煽动性。她将现在的英伟达比作互联网泡沫崩溃前夕的思科。英伟达被生成式AI历史性地推到这个高位，正如当年的思科，是网络基础设施市场的主导者，在互联网最疯狂的时期被推至顶点。当网络部署高峰过去，竞争者进入，思科股价一路直下，至今没有缓过来。市场担心英伟达也会跌去一半。
英伟达面临需求放缓，也面临市场竞争。根据Omdia的数据，2023 年，英伟达售出了全球数据中心约78%的AI芯片，高于2022年的63%；但H100的供应等待时间，已经从2023年底的11个月，降至现在的4个月。今年，一家名叫Groq的初创芯片及模型企业，宣称其研发的LPU（语言处理单元）是革命性的，推理速度是英伟达GPU的 10倍。
推理效率与总拥有成本越来越受到关注，它关系到商业模式的可持续性，也是各大科技巨头与芯片设计独角兽企业的创新方向。地缘因素还让英伟达在中国和更多相关市场的潜在风险更加难以琢磨，以至于英伟达的财报里，充斥着地缘政治风险的分析与警示。
面对这次GTC，华尔街太想知道，今年一季度还没完，英伟达股价就涨了80%，如此疯狂的增长趋势，是否还可以继续下去。在TikTok 和 Reddit 上，人们开始争论，现在投资是否为时已晚。答案不仅对英伟达，对科技股，而且对整个市场都会产生影响。
在经历过战争和疫情的失落后，一年多前，世界在短短100天内似乎经历了一次大发现，获得了超导、核聚变与ChatGPT。现在，唯一的亮点只剩下AI了。美国科技七巨头、风险投资市场和大国之间争夺的AI，真的如他们所期待的一样正在逼近超级智能吗？或者这仅仅是一种FOMO情绪，身处一场短期高估的科技炒作？
英伟达的场子，已经成为硅谷最重要的“春晚”，其重要性已经超过了苹果、微软、谷歌所有的开发者大会和产品发布活动。
英伟达已经被历史性地推到了今年的地位。自2012年前后，研究者发现GPU更适合AI研究后，英伟达成为了最大的赢家，从学术界到产业界，几乎支撑了整个AI领域的研发。马斯克念念不忘自己还在OpenAI时，黄仁勋亲自送货上门的那一幕。当英伟达最新一次年报公布，所有的财务指标都超预期时，华尔街松了一口气，英伟达拯救了整个世界。
目前为止AI最终的突破性进展，是所谓“苦涩的教训”魔咒的结果，即是通过扩大算力的搜索和学习来实现的，它让扩展定律成为大模型的金科玉律，也成就了所谓“黄氏定律”，英伟达称其在过去的十年里让GPU单芯片性能增长了千倍，超越了摩尔定律。
黄氏定律能持续下去吗？它不仅仅是英伟达把产品迭代的时间从两年缩短到一年，接下来会发布B100， B200，更重要的是AI吹过的牛和那些不断炸裂的Demo， 最终能否落地和兑现，或者还要多久。
本文来自微信公众号：未尽研究 （ID：Weijin_Research），作者：未尽研究
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