作者信息
【原文作者】 信息平权
【作者简介】 理性 客观 朴素
【微 信 号】 xinxipingquan202309
文章摘要
【关 键 词】 人工智能、英伟达、技术迭代、AI行业、商业应用
这篇文章主要讨论了人工智能领域的一些关键问题和趋势，特别是围绕英伟达（NVIDIA）的技术迭代及其对整个AI行业的影响。以下是文章的详细摘要：
文章首先指出，尽管当前AI的实际需求相对较小，但英伟达的技术进步已经推动了全球股市的增长。作者提出了一个问题：目前大型模型在实际应用中的实质性应用有哪些？虽然可以列举出一些例子，如ChatGPT、Office软件、AIGC等，但作者认为目前确实没有太多实质性的应用。然而，作者强调，目前正处于投资阶段，人类正在投入巨额资本进行AI技术的发展。
接着，作者提出，英伟达的技术迭代速度在很大程度上决定了整个大型语言模型（LLM）AI浪潮的速度以及应用的爆发速度。作者以Sora算力为例，指出我们应该思考的是，如果算力成本大幅降低，Sora将会如何进化，从而催生出何种商业形态。此外，作者还提出了一个假设：如果外星人给OpenAI带来了大量高性能的加速卡，OpenAI将会创造出什么？
文章引用了台积电在ISSCC上的演讲图，展示了芯片间互联速度的提升。作者认为，这表明英伟达并非所谓的“AI泡沫”的结果，而是推动AI浪潮发展的原因。
文章进一步分析了英伟达产品的快速迭代和性能提升，指出这可能不适合用传统的产业链供需关系来衡量。作者强调了英伟达在新一代产品B100上的供需紧张情况，以及未来产品X100可能带来的影响。
关于财报，作者解读了黄仁勋所说的“引爆点”，认为这指的是推理需求的爆发和Frontier模型（即GPT-5）的发布。此外，作者还讨论了英伟达进军ASIC市场的新闻，以及其在推理市场的潜在增长。
文章还提到了微软发布的新模型，以及电话会议上推理关键词被提及的次数。作者强调了推理需求在当前收入中的占比，以及其对2025年增长确定性的影响。
文章还探讨了大型语言模型（LLM）对全球商业化价值最大的软件——推荐系统的价值。作者引用了一篇旧文，指出LLM在推荐过程中能够更全面地考虑因素，从而提供更准确的推荐。
最后，文章总结了财报中其他值得关注的信息，如网络业务的增长潜力、产业转型的开端、主权AI的发展等。作者还讨论了英伟达在产业链中的地位，以及其对CSP的影响。
原文信息
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【原文字数】 2479
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