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英伟达FY2023 Q4业绩电话会分析师问答

天里，围绕我们构建 Hopper 的 AI 基础设施的活动以及使用 Hopper 和 Ampere 推理大型语言模型的推理活动刚刚火爆起来。因此，毫无疑问，无论我们对今年的看法如何，在我们进入这一年之际，由于过去 60、90 天的原因，已经发生了相当大的变化。马修拉姆齐 Jensen，我想问几个关于 DGX Cloud 的问题。我想，我们都在谈论服务的驱动程序以及您将使用不同的超大规模器在这些服务之上托管的计算。但我认为我们一直在观察和想知道您的数据中心业务何时可能会过渡到更多的系统级业务，这意味着将 [音频不清晰] InfiniBand 与您的 Hopper 产品、Grace 产品配对并在系统上销售更多东西等级。我想知道您是否可以退后一步，在接下来的 2 或 3 年内，您认为数据中心部门的业务组合如何从销售卡发展到系统和软件？随着时间的推移，这对该业务的利润率意味着什么？黄仁勋是的，我很欣赏这个问题。首先，如您所知，我们的数据中心业务仅在概念 GPU 的背景下是 GPU 业务，因为我们实际出售给云服务提供商的是一个面板，一个相当大的 8 Hoppers 或 8 Amperes 计算面板与与 NVLink 相连的 NVLink 交换机相连。因此，该板基本上代表 1 个 GPU。它是 8 个芯片连接在一起成为 1 个 GPU，具有非常高速的芯片到芯片互连。因此，如果您愿意的话，我们一直在研究多芯片计算机已有一段时间了。那是 1 个 GPU。所以当我们想到 GPU 时，我们实际上会想到 HGX GPU，也就是 8 个 GPU。我们将继续这样做。云服务提供商真正兴奋的是托管我们的基础设施供 NVIDIA 提供，因为我们有很多直接合作的公司。我们直接与全球 10,000 家 AI 初创公司合作，涉及各个行业的企业。今天所有这些关系都非常希望能够至少部署到云中，或者部署到云和本地，通常是多云。因此，通过让 NVIDIA DGX 和 NVIDIA 的基础设施在他们的云中成为全栈，我们有效地吸引了客户到 CSP。这对他们来说是一个非常非常令人兴奋的模型。他们张开双臂欢迎我们。我们将成为世界云领域最好的 AI 销售人员。对于客户来说，他们现在拥有最先进的即时基础设施。他们有一个团队，从基础架构到加速软件，NVIDIA AI 开放操作系统，一直到 AI 模型都非常出色。在 1 个实体中，他们可以获得整个跨度的专业知识。所以这对客户来说是一个很好的模型。这是 CSP 的一个很好的模型。这对我们来说是一个很好的模型。它让我们真正的奔跑如风。尽管我们将继续并继续推进 DGX AI 超级计算机，但在本地构建 AI 超级计算机确实需要时间。怎么看都难。不管怎么看都需要时间。所以现在我们有能力真正预取其中的很多内容，让客户尽快启动和运行。蒂莫西·阿库里 Jensen，我想问一下这一切对你的 TAM 有什么影响。现在的大部分重点都放在文本上，但显然，有些公司在视频和音乐方面进行了大量培训。他们在那里研究模型。似乎正在训练这些大型模型的人可能在高端的云中至少有 10,000 个 GPU，他们已经签约，可能还有数万个 GPU 用于推断广泛部署的模型。所以看起来增量 TAM 很容易在几十万个 GPU 中，很容易达到数百亿美元。但我有点想知道这对你去年提供的 TAM 数字有何影响。我想你说的是 3000 亿美元的硬件 TAM 和 3000 亿美元的软件 TAM。那么您如何看待新的 TAM 是什么？黄仁勋我认为这些数字仍然是非常好的锚点。不同之处在于，如果你愿意的话，生成人工智能具有令人难以置信的能力和多功能性，以及去年年中和年底发生的所有融合突破，我们可能会早晚到达那个 TAM。毫无疑问，这对计算机行业来说是一个非常重要的时刻。每一个平台的变化，人们开发计算机方式的每一个转折点，都是因为它更容易使用、更容易编程和更容易访问。这发生在 PC 革命中。这发生在互联网革命中。这发生在移动云上。请记住，移动云，由于 iPhone 和 App Store，出现了 500 万个应用程序，并且还在不断增加。没有 500 万个大型机应用程序。没有 500 万个工作站应用程序。没有 500 万个 PC 应用程序。因为开发和部署令人惊叹的应用程序非常容易，一部分是云，一部分是在移动设备上，而且由于应用程序商店的存在，分发也很容易，所以同样的事情现在也发生在人工智能身上。在没有计算的时代，一个计算平台 ChatGPT 在 60、90 天内达到了 1.5 亿人。我的意思是，这是一件非同寻常的事情。人们正在用它来创造各种各样的东西。所以我认为你现在看到的只是涌现的新公司和新应用程序的洪流。毫无疑问，从各个方面来说，这都是一个新的计算时代。所以我认为——我们解释和表达的 TAM，它在今天确实比以前更容易实现。斯泰西·拉斯根澄清一下，你说 H-100 的收入高于 A100。这是一个总体陈述吗？或者是在同一时间点，比如在 2 个季度的出货量之后？然后是我的实际问题。我想问问汽车，特别是梅赛德斯的机会。梅赛德斯今天举办了一场活动，他们正在谈论他们的 MB Drive 的软件收入，到 20 世纪中期可能达到个位数或低 10 亿欧元，到 20 世纪末达到 10 亿欧元。我知道你们应该将软件收入分成 50-50。你们正在考虑的梅赛德斯交易软件收入的数量级是这种数量级吗？在相似的时间范围内？那是我们应该如何建模的吗？科莱特克雷斯首先让我从您提出的关于 H-100 和 A100 的问题开始。我们在第三季度开始首次发货 H-100。这是一个很好的开始。他们中的许多人在很多季度前就开始了这个过程。这是我们在第三季度获得生产水平的时候。因此，第四季度是我们看到 H-100 大幅提升的重要时刻。这意味着我们的 H-100 是我们在第四季度的许多 CSP 的焦点，他们都希望在云实例中启动和运行。因此，我们实际上在第四季度看到的 A100 数量少于我们在 H-100 中看到的数量。我们倾向于继续销售这两种架构，但就在第四季度，这是一个强劲的季度您对梅赛德斯-奔驰的其他问题。我对我们与他们的共同联系和工作感到非常满意。我们一直在非常努力地准备上市。你是对的。他们确实谈到了软件机会。他们分两个阶段讨论了他们的软件机会，关于他们可以用 Drive 做什么以及他们还可以用 Connect 做什么。他们延长了大约 10 年的时间，着眼于他们在我们面前看到的机会。因此，它与我们与长期合作伙伴的想法一致，并随着时间的推移分享收入。黄仁勋 Stacy，如果我可以补充的话，其中一件事是关于梅赛德斯正在做的事情的智慧。这是唯一的大型奢侈品牌，从每一辆——从入门级到最高端的豪华车，每一辆都安装了丰富的传感器，每一辆他们配备了人工智能超级计算机，这样梅赛德斯车队中的每辆未来汽车都将成为一个可以升级和永远更新的安装基础，以供未来的客户使用。如果你能想象一下如果今天在路上的整个梅赛德斯车队都是完全可编程的，你可以 OTA，那将代表数千万辆梅赛德斯，这将代表创收机会。这就是 Ola 的愿景。我认为他们正在建造的是什么，这将是非凡的。豪华车的庞大安装基础将继续更新——为了客户的利益，也为了创收利益。马克·利帕西斯我认为对你来说，詹森，似乎每年都会出现新的工作负载，并推动对你的流程或生态系统周期的需求。如果我回想面部识别，然后是推荐引擎、自然语言处理、Omniverse 和现在的生成式 AI 引擎，您能与我们分享您的观点吗？这是我们应该期待的未来吗，比如将您的产品需求推向新水平的全新工作负载？我问的原因是因为我发现你在脚本中的评论很有趣，你提到你对生成人工智能将推动你的产品和服务的需求的看法 - 似乎很多，更好比你过去 90 天的想法还要多。所以 - 就您正在处理的新工作负载或可以推动下一级别需求的新应用程序而言，您是否愿意与我们分享一些您认为可以推动它超越您的需求的东西今天见？黄仁勋首先，我有一些您不知道的新应用程序和我们从未分享过的新工作负载，我想在 GTC 上与您分享。这就是我参加 GTC 的诱因，我认为您会对我们将要讨论的应用程序感到非常惊讶和非常高兴。现在，您不断听到有关新应用程序的消息是有原因的。原因是，第一，NVIDIA 是一个多域加速计算平台。它不像CPU那样完全是通用的，因为CPU是95%，98%是控制函数，只有2%是数学，这使得它完全是灵活的。我们不是那样的。我们是一个加速计算平台，与 CPU 一起工作，可以卸载真正繁重的计算单元，这些单元可能会非常非常瘫痪以卸载它们。但我们是多域的。我们可以做粒子系统。我们可以做流体。我们可以做神经元。我们可以做计算机图形。我们可以做的。我们可以加速各种不同的应用程序，第一。第二，我们的客户群非常庞大。这是唯一的加速计算平台，唯一的平台。从字面上看，这是唯一一个在架构上兼容从 PC 到工作站、游戏玩家到汽车再到本地的所有云的架构。每台计算机在架构上都是兼容的，这意味着开发了一些特别的东西的开发人员会寻找我们的平台，因为他们喜欢它的影响力。他们喜欢普遍的影响力。他们喜欢加速，第一。他们喜欢编程工具的生态系统和它的易用性，以及他们可以接触到很多人来帮助他们这一事实。全世界有数以百万计的 CUDA 专家，软件都加速了，工具都加速了。然后非常重要的是，他们喜欢触及范围。他们喜欢你可以看到的事实——他们在开发软件后可以接触到如此多的用户。这就是我们不断吸引新应用程序的原因。最后，这是非常重要的一点。请记住，CPU 计算进步的速度已经大大放缓。而在我职业生涯的前 30 年里，每 5 年在大约相同的功率下性能提高 10 倍，然后每 5 年提高 10 倍。这种持续前进的速度已经放缓。在这个时代，人们仍然非常非常迫切地想要将他们想要带给世界的应用程序，而随着功率的不断增加，他们负担不起这样做。每个人都需要可持续发展。你不能继续消耗电力。通过加速它，我们可以减少您为任何工作负载使用的电量。因此，所有这些原因确实促使人们使用加速计算，并且我们不断发现新的令人兴奋的应用程序。阿蒂夫·马利克科莱特，我有一个关于数据中心的问题。您在 1 月季度看到了建设计划的一些弱点，但您正在指导 4 月和全年的同比加速。因此，如果您可以为我们加速排名的信心。这是基于你的 H-100 斜坡或生成的 AI 销售，还是新的 AI 服务模型？而且，如果你能谈谈你在企业垂直领域看到的情况。科莱特克雷斯当我们考虑我们的增长时，是的，我们将在第一季度连续增长，并且预计第一季度也将实现同比增长。它可能会在那里加速前进。那么我们认为这是什么驱动因素呢？是的，我们有多个产品周期进入市场。我们现在有 H-100 上市。我们也将继续推出新产品，有时我们的 GPU 计算和我们的网络会为这些产品提供动力。然后我们可能会在今年下半年取得成绩。此外，生成人工智能在我们的客户中引起了一定的兴趣，无论是 CSP，还是企业，其中之一是初创企业。我们预计这将成为我们今年收入增长的一部分。最后，让我们不要忘记，鉴于摩尔定律的终结，专注于 AI，专注于加速持续是错误的。因此，随着经济的改善，这对企业来说可能非常重要，并且云优先的存在可以为企业提供动力，因为他们 [音频不清晰]。我将把它转给 Jensen，看看他是否有任何其他想要添加的内容。黄仁勋不，你做得很好。那很棒。约瑟夫摩尔 Jensen，你谈到在过去十年中你训练这些模型的能力提高了 100 万倍。您能否让我们深入了解未来几年的情况，以及您的一些使用这些大型语言模型的客户所谈论的复杂性在那种时间范围内增加了 100 倍的程度。我知道 Hopper 的变压器性能提高了 6 倍。但是你能做些什么来扩大规模呢？其中有多少只是反映了未来将有更大的硬件支出？黄仁勋首先，我会倒着开始。我相信人工智能基础设施的数量将在全世界增长。原因是人工智能，即智能的生产，将在制造业中进行。曾几何时，人们只生产实物商品。未来，几乎每家公司都会制造软商品。它恰好以智能的形式出现。数据进来了。那个数据中心只做一件事，而且只做一件事。它利用这些数据生成一个新的更新模型。在原材料进来的地方，建筑物或基础设施在其上运转，然后精炼或改进的东西产生了巨大的价值，这就是工厂。所以我希望看到世界各地的 AI 工厂。其中一些将托管在云中。其中一些将在本地进行。会有一些很大，有些会非常大，然后会有一些更小。所以我完全希望这会发生，第一。第二。在接下来的 10 年里，我希望通过新芯片、新互连、新系统、新操作系统、新分布式计算算法和新 AI 算法，并与开发人员合作开发新模型，我相信我们会将人工智能再加速一百万倍。我们有很多方法可以做到这一点。这就是 NVIDIA 不仅仅是一家芯片公司的原因之一，因为我们试图解决的问题太复杂了。你必须考虑整个堆栈，从芯片一直到通过软件通过网络进入数据中心。在一家公司的头脑中，我们可以考虑整个堆栈。由于这个原因，它确实是计算机科学家的一个很好的游乐场，因为我们可以在整个堆栈中进行创新。所以我的期望是，你将在未来十年的下一家公司、人工智能平台上看到人工智能模型的真正巨大突破。但与此同时，由于其令人难以置信的增长和采用，您将随处看到这些 AI 工厂。黄仁勋谢谢。Transformer、大型语言模型和生成式 AI 的突破积累，将 AI 的能力和多功能性提升到了一个显着的水平。一个新的计算平台已经出现。新公司、新应用程序和应对长期挑战的新解决方案正在以惊人的速度诞生。几乎每个行业的企业都在积极应用生成人工智能来重新构想他们的产品和业务。围绕 AI 的活动水平已经很高，现在已经显着加快。这是我们十多年来一直努力的时刻。我们准备好了。我们配备新变压器引擎和 Quantum InfiniBand 结构的 Hopper AI 超级计算机已全面投入生产，CSP 正在竞相开放其 Hopper 云服务。在我们努力满足对 GPU 的强劲需求时，不要错过即将到来的 GTC。关于新芯片、系统和软件、新 CUDA 应用程序和客户、新生态系统合作伙伴以及 NVIDIA AI 和 Omniverse 的更多信息，我们有很多要告诉您的。这将是我们迄今为止最好的 GTC。到时候那里见。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2023-02-23

从 AI 基础设施到应用场景哪些 Web3 项目值得关注？

结合区块链能够产生什么样的化学反应？ AI 基础设施 AI基础设施项目的共同特点是对于传统AI的架构（数据、模型和算力）进行分发和售卖。它们一般使用自己的原生代币作为交易媒介。它们往往是在用户和服务提供商之间，处于中介的地位，构建了一个去中心化的交易市场。这些都是介于传统AI需要完成的任务，例如NLP、AI语音、CV领域使用DApp作为中介平台进行交易的项目。本质上是将传统市场使用代币定价与交换的去中心化市场。 Openfabric AI Openfabric 是一个用于构建和连接 AI 应用程序的平台。通过该平台，人工智能创新者、数据提供商、企业和基础设施提供商之间的协作将促进新智能算法和服务的创建和使用。Openfabric 生态系统由 4 个角色组成：算法创建者、数据提供商、基础设施提供商、服务消费者，其中服务消费者需要向其他 3 种服务商付费。算法创建者：利用其专业知识来创建能够解决复杂业务问题的 AI 算法。数据提供商：确保分发大量训练 AI 算法所需的数据。基础设施提供商：运行 AI 平台的所有硬件。服务消费者：需要特定业务产品或服务的最终用户。 Oraichain Oraichain 是一个由 AI 驱动的区块链预言机和生态系统。除了数据预言机，Oraichain 的目标是成为区块链领域中具有完整人工智能生态系统，作为创建智能合约和 Dapps 的基础层。以 AI 为基石，Oraichain 开发了许多重要的创新产品和服务，包括 AI 喂价、完全链上 VRF、Data Hub、具有 100 多个 AI API 的 AI Marketplace、基于 AI 的 NFT 生成和 NFT 版权保护、Royalty Protocol 、人工智能驱动的收益聚合器平台和 Cosmwasm IDE。 Fetch.ai Fetch.ai 是一个基于人工智能和机器学习的区块链平台，支持任何人共享或交易数据。作为一个自治的机器对机器生态系统，任何独立方网络都可以成为 Fetch.ai 的网络代理，将代理之间产生的任何协议记录在 Fetch.ai 区块链上。FET 是 Fetch AI 区块链的原生代币，是支付交易的主要交换媒介。 SingularityNET SingularityNET 是一个去中心化的人工智能平台和市场。开发人员将他们的服务发布到 SingularityNET 网络，供任何接入互联网的用户使用。开发人员可以使用原生 AGIX 代币对其服务收费。服务可以提供跨领域的推理或模型训练，例如图像、视频、语音、文本、时间序列、生物人工智能和网络分析。 SingularityNET 生态系统 SingularityNET 生态系统将为平台提供 AI 服务并创造 AGIX 代币的大规模利用。这些 SingularityNET 衍生产品正在多个战略性选择的垂直市场中开发，包括 DeFi、机器人、生物技术和长寿、游戏和媒体、艺术和娱乐（音乐）以及企业级 AI。 Gensyn Gensyn 协议是一种用于深度学习计算的 Layer1 网络，通过即时奖励将计算时间投入网络并执行 ML （机器学习）任务的供应方参与者。该协议不需要行政监督或执法，而是通过智能合约以编程方式促进任务分配和支付。该网络的根本挑战是验证已完成的 ML 工作。这是处于复杂性理论、博弈论、密码学和优化的交叉问题。Gensyn 生态系统由提交者、解决者、验证者和举报者 4 个角色组成。提交者（Submitters）：提供将要计算的任务并为完成的工作单元付费。解决者（Solvers）：执行模型训练并生成证明以供验证者检查。验证者（Verifiers）：将非确定性训练过程链接到确定性线性计算、复制求解器证明的一部分并将距离与预期阈值进行比较的关键。告密者（Whistleblowers）：检查验证者的工作并提出挑战，希望获得累积奖金。 Gensyn 的愿景是通过分散 ML 计算为 Web3 应用提供重要的基础设施组件，以减少 Dapps 对 Web2 基础设施的依赖。应用场景在此类应用场景中，项目旨在对于近年来区块链发展产生的新兴需求以AI的方式进行处理。这些需求可以是使链游用户跳过繁琐的操作、使开发者快速开发链游、在区块链平台上社交、生成具有自己个性的虚拟人或者检测虚假NFT项目等等。与传统 AI 的平台不同，此类项目具有较强的需求不可替代性，就使其具有较深的护城河，同时，以新兴的需求作为卖点的平台，其发展难点在于获客，如何吸引足够多的客户以证明自己平台的需求是可持续的和客观存在的，成为了这类平台发展中遇到的一大问题。链游方向在加密游戏“P2E”模型的主流金融系统下，用户面临不断变化的游戏玩法以及大量重复性的基础操作，AI 可以为玩家提供稳定的自动化流程和制定胜率更高的游戏策略。rct AI 是一个运用 AI 为游戏行业提供完整的解决方案，其核心技术混沌球（Chaos Box）是⼀个基于深度强化学习的 AI 引擎。rct AI 针对 Axie Infinity 开发了 AI 训练的 DRL（Deep Reinforcement Learning）模型，由于 Axie Infinity 所有卡牌的组合数量大约有 10^23 种，还有游戏中的博弈等特点，rct AI 的模型在大量模拟对战数据中提升了效率和胜率。此外，AI 可以为开发商提供动作原型，Mirror World 是一个基于 Solana 的游戏矩阵虚拟世界，已使用 AI 技术推出了结合 Roguelike 玩法的 Mirrama、基于 PVP 的竞技场游戏 Brawl of Mirrors。此外，Mirror World 还推出了可以在游戏中互操作的 NFT 系列，这些 NFT 的原型使用 AI 动作算法完成。社交方向 PLAI Labs 专注于利用 AI 和 web3 构建下一代社交平台，供用户一起玩耍、交谈、战斗、交易和冒险，该平台于 2023 年 1 月获得 a16z 的 3200 万美元融资。目前，PLAI Labs 向外界展示了 2 个产品： Champions Ascension，这是一款大型多人在线角色扮演游戏 (MMORPG)，玩家可以选择以 NFT 的形式拥有自己的角色，并能够在大型斗兽场竞技场中进行战斗，做任务，在自定义地牢中建造和竞争和交易数字物品。 AI 协议平台，该平台将帮助处理从用户生成的内容 (UGC) 到匹配到 2D 到 3D 资产渲染的所有内容。 PLAI Labs 计划在今年上线 V2 白皮书，包括核心经济循环的细节（利用 NFT 和区块链提升体验）、UGC 工具包（包括 AI）计划... NFT 方向 Aletha AI 提出了 iNFT 的概念，iNFT 是一种结合人工智能和区块链的技术。融入AI之后，NFT 具有了交互性、生成性、可扩展性和独特的各种个性特征。简单来说，NFT如果是一个数字人作品，融入AI后，成为了iNFT，具有了和用户聊天能力的NFT作品。2021 年 6 月 10 日，世界上第一个 iNFT 爱丽丝在苏富比拍卖行以 478，800 美元的价格拍卖。 Altered State Machine (ASM) 是一个结合 NFT、人工智能和机器学习的创新项目，为 AI 驱动的 NFT 提供训练动力，其愿景是成为使用 NFT 技术的 AI 的所有权和货币化协议。在 ASM 生态系统中，基于 AI 的 Avatar 称为 Agent，由大脑和化身两部分组成。该项目还发行了 ASTO 代币为 ASM 生态系统提供动力。 Optic 正在建立一个人工智能的 NFT 验证协议，专注于 NFT 欺诈分析和社区内的 NFT 价值发现，旨在帮助整个 NFT 市场实现更高的真实性和透明度。Optic 智能引擎通过学习真实 NFT 系列，再检索市场上的 NFT 集合。之后 Optic 会返回一个匹配分数，表明被检查的 NFT 与真实 NFT 的匹配程度。 Optic 于 2022 年 7 月完成由 Pantera Capital、 Kleiner Perkins 领投的 1100 万美元融资， Circle Ventures 、 Polygon Ventures 等参投。目前 OpenSea 已采用 Optic 的 Copymint 检测服务。趋势分析从当下的区块链 AI 项目发展途径来看，AI 的基础架构是由数据、算法和算力三部分组成。一个正常 AI 项目想要实现人工智能的生成或者分析的能力，需要有模型和数据集和调用模型的软件本体及其GUI。那么这个领域的模型和数据集的分发，模型的训练（算力租赁），软件前端的开发上有中介的形成，而这会催生出旨在高效满足客户需求的区块链 AI 项目。例如上文中，Fetch.ai 作为中介，可以允许客户使用其原生代币交易数据集。SingularityNET 允许客户从开发者之处购买算力训练服务，Openfabric AI 的客户需要从提供商那里获得模型（算法）、数据集、基础设施（软件）等服务，Humans.ai 本质上是以NFT封装了数据集训练好的AI模型，用户使用原生代币购买， Gensyn 实质上是去中心化算力租赁平台。这些都是介于传统AI需要完成的任务，例如自然语言处理、AI语音、图像生成领域使用 DApp 作为中介平台进行交易的项目。那么区块链中的去中心化应用产生了新的需求，那么基于链游方向，社交方向和 NFT 方向的 AI 项目旨在解决区块链中的用户痛点，例如 rct.ai 解决了链游用户手动重复操作的问题，Mirror World解决了链游开发，其他的项目则是针对区块链社交和 NFT 进行研发。目前在Web3社交的初级阶段，引入AI更多地是为了一种叙事手段。在未来，AI项目研发一些可能的方向：加强数据隐私：Web3 可以通过使用 zk 技术，使数据隐私得到最大程度的保护，而 AI 可以在不损害隐私的情况下分析数据。智能合约：Web3 技术可以通过智能合约的方式，将 AI 应用融入 Web3 应用中，从而实现对 AI 模型的可控性。这类应用可以用于模型和数据集的交易之中，实现自动化交易流程.并且使用ZK技术保护用户的数据.然而，这一类型的项目，面临开源数据集和开源模型的冲击问题，试想:如果用户能在Hugging face上面获得开源的数据和模型并且使用auto train训练，为什么会在区块链平台上交易?面临Web2公司的冲击，Web3 AI模型和数据集交易并无足够的护城河。更加高效的机器学习：Web3 技术可以通过去中心化的方式提高机器学习的效率，从而让 AI 应用更加快速和可靠。这在传统的AI训练之中已经有所应用，例如 AlphaGo 的改进版KataGo使用了分布式训练技术，使得全球希望此AI更新的人自愿提供算力训练.在区块链中的应用则可以类似于Gitcoin，捐赠算力可以获得POAP，或者类似于AMM提供了对于流动性的激励，成为有偿地出租算力的平台，但是由于币价的高度波动性，这类应用比起传统的GPU算力租赁，并不占据优势.除非平台本身从事金融业务，足够从协议捕获的价值中补贴用户，比如Numerai，使用AI技术从股市中盈利，这才使足够多的用户愿意提供AI的三要素进入平台。总结目前来看，无论是区块链原生的 AI 基础设施，还是借助 AI 引擎实现应用场景的加密项目都处于萌芽时期，主要目标在于打造一个适用的底层基础设施，磨合代币经济学与硬件提供商、数据提供商、AI 算法等人工智能解决方案的融合度。不过，两者的融合也面临诸多挑战。首先，区块链趋向 Rollup、ZK等复杂化技术会给 AI 获取数据带来挑战。其次，没有进行足够的持续实验数据来支持 AI 在区块链生态中的适用性，以及 AI 引擎在应对突发事件的调整能力。最后，加密领域频繁出现蹭 AI 概念的虚假项目，让人们容易丧失对该领域探索的信心。所有的解决传统AI问题的区块链AI项目都需要回答一个疑问：为什么这个平台需要在区块链上引入代币？这就使得交易标的为Web2市场中已有的标的，比如模型、数据和算力的平台有着onboarding 的劣势。代币经济学如飞轮，可以改变一个项目的兴衰周期。在当下，如果希望正向飞轮，则需要考虑到平台实际用户，即获客问题.需求的不可替代性就是一个项目的护城河，缺乏护城河的项目可以获得短线的成功，但是不会有足够多的用户和茁壮的开发者生态.当需求是伪命题时，经济激励是不可持续的，项目的生命周期也会变短。我们期待，有更多的基于真实用户和不可替代的需求的AI+Web3项目的出现。它们旨在完成web2之中没有或者完成不佳的需求，从而原生地需要引入Web3。无论如何，AI 融入 Web3 是一种未来的技术趋势，现阶段已经出现一些结合人工智能的 Web3 应用实例。随着时间的推移，更多相关的 Web3基础设施、新模式将会相继出现。在加密行业你想抓住下一波牛市机会你得有一个优质圈子，大家就能抱团取暖，保持洞察力想抱团取暖，或者有疑惑的，欢迎加入我们——公众号：狗哥他来了感谢阅读，喜欢的朋友可以点个赞关注哦，我们下期再见！来源：金色财经

金色财经2023-02-07

浪潮信息欧洲CEO Jay Zhang谈德国算力：数字经济现状与创新

也表示，缺乏数据处理和分析是组织投资 AI 基础设施的一大障碍。” 计算能力如何推动创新算力的社会价值日益凸显。计算能力可以促进疫苗和药物开发，显著提高药物发现，降低平均研发成本，降低临床失败的风险，人工智能辅助药物发现近年来已成为全球市场的焦点。绿色算力能保障社会可持续发展，在应对气候变化净零排放需求的驱动下，算力绿色化、集中化转型持续加速。计算能力还可以帮助企业应对减排压力，并在数字化转型中取得商业先机。协作是关键数字经济开放合作是各国融入全球的重要组成部分。国际政治风险正在影响算力产业链上各国的协同合作。各国家应不约而同地寻求与其他国家在数字经济方面的合作，特别是在促进国际合作和计算能力的共同发展方面。国际合作在跨境信息共享、计算能力基础设施本地化、互联网国际监管和治理等方面面临诸多现实挑战。因此，领先国家必须承担起构建数字经济全球化新机制的责任。尽管疫情显著推动了德国公司的数字化，但仍有挑战需要克服。缺乏可靠的宽带基础设施、缺乏 IT 专家，技术工人以及有限的财力和时间资源是阻碍公司更快实施数字化项目的主要因素。此外，公司认识到成功的数字化转型需要数字化思维，让员工适应数字化未来是一项关键任务。政策制定者面临着创建监管框架以促进创新技术和新商业模式的挑战。

美通社2022-12-21

坚持AI向实：旷视AIoT战略稳步前进助力实体产业数智化革命

而进也谈到了旷视新推出的实现算法量产的AI基础设施——算法生产平台AIS（AI Service）。通过算法生产平台AIS，旷视不断在更广泛的业务场景的算法开发提供便利，在央视节目中，有一个案例让人印象深刻，基于算法生产平台AIS，旷视推出了业内首个基于盏纹识别的建盏AI溯源系统，利用建盏“每盏皆唯一”的特点，实现了一盏一图、一盏一码、图码结合，有效打击仿造伪造等行为，这种非常垂直到行业端的AI落地案例如今也是越来越多。　　除建盏溯源外，旷视通过算法量产已经帮助能源、教育、零售、运动健身等行业的多个客户在日常生产与经营中运用AI技术，实现降本增效。旷视通过算法量产研发的明厨亮灶算法，已帮助多家合作伙伴在10余座城市的学校落地，守护学生用餐安全。　　据悉，算法生产平台AIS主要基于旷视Brain++体系来构造，周而进以“厨房”来比喻Brain++体系：“如果把算法比喻作炒菜，那Brain++体系就是一个厨房。一般炒菜都会需要买菜——洗菜——切菜——炒菜——摆盘几个环节。算法的生成也是类似的步骤，‘买菜’就是收集数据，‘洗菜’、‘切菜’就是对数据进行标注，‘炒菜’就是用我们设置好的各种系统把算法生产出来，‘摆盘’就是将特定的算法与整个系统组装在一起。” 　　图源：央视节目截图　　周而进表示：“旷视在过去10年里服务了非常多的项目，这些项目积累下了丰富的算法。通过Brain++体系，我们把过去10年积累的研发经验、方法集合起来，最终这个平台能够降低大家做算法生产的门槛，让更多的人可以生产算法，创造新的东西。” 　　行业“竞速战”开启万亿市场空间待挖掘　　自2016年人工智能被写入“十三五规划”中以来，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用，打造国际领先的技术体系已成为国家级战略。2021年，“十四五规划（2021-2025）”提出“新一代人工智能”发展规划，为人工智能提出新要求、新愿景，再次从国家顶层政策层面助推人工智能领域的发展。　　在国家战略鼓励以及企业数字化转型的需求推动下，中国AI需求快速释放。IDC预测，到2024年，人工智能将融入到企业业务的各个部分，将有25％的人工智能解决方案的支出是直接为规模创新和卓越的商业价值的结果而服务的。　　AI向实而生是大势所趋，而就行业未来的发展空间及前景而言，人工智能技术未来的市场空间广阔。以智慧城市领域为例，华安证券研报显示，预计到2022年智慧城市市场规模将达到25万亿元。作为实体经济的最大载体，城市治理领域也为AIoT技术大放异彩提供了广阔的舞台，市场增量空间巨大。　　在智慧物流方面，据中国物流与采购联合会数据，2016-2019年，我国智慧物流市场规模增速均保持在两位数以上，2019年市场规模已经达到5000亿元，同比增长23.1％，预计到到2025年市场规模将超过万亿元；中国智能制造产业规模也快速扩大，年产值由2014年的8100亿元上升至2018年的16821亿元，预计2023年我国智能制造产业规模可达到30025亿元。图源：央视节目截图　　国内的人工智能行业发展十余年来，造福社会的宏伟愿景与现实落地难的巨大差距，让无数人对人工智能企业提出质疑。“泡沫论”甚嚣尘上，但身处其中的从业者们并未忘记其使命与信仰所在。旷视科技联合创始人、CEO印奇在与央视的访谈中也表示：“展望未来3-5年的目标，我们特别希望能让大家相信和理解，中国的AI公司是可以实现从原生技术到产品化再到商业化的闭环的，这将具备非常非常大的价值，我们特别希望旷视能是实现这个目标的先行者和践行者。” 图源：央视节目截图　　展望未来十年，发展数字经济已成为各行各业的共识，面对未来广阔的业务增长空间，AI企业们正加速在赋能实体经济发展，行业“竞速战”已开启，谁能把握未来3-5年的窗口期，实现商业价值与技术价值的双突破，让我们拭目以待。

金融界2022-12-13

光大证券：维持商汤-W(00020.HK)“增持”评级 AIDC业务开启商业化

转型与信创产业发展红利。通过自研完备的AI基础设施能力，有效降低生产要素成本，实现AI商业落地跑通，同时积极向人工智能即服务模式转型，有望实现高质量、更稳定营收增长。截至2022年12月8日收盘，商汤-W(00020.HK)报收于2.37元，上涨7.73%，换手率1.43%，成交量4.81亿股，成交额11.06亿元。投行对该股的评级以增持为主，近90天内共有1家投行给出增持评级，近90天的目标均价为2.1。光大证券最新一份研报给予商汤-W增持评级。机构评级详情见下表：商汤-W港股市值793.97亿港元，在计算机应用行业中排名第2。主要指标见下表：以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2022-12-09

英伟达2023Q3业绩电话会分析师问答

crosoft 正在构建世界上最大的 AI 基础设施之一。它完全由 NVIDIA 的 InfiniBand 每秒 400 GB的网络提供支持。这样做的原因是因为该网络会立即收回成本。你要投入基础设施的投资是如此巨大，如果你被慢速网络拖累，显然，整体基础设施的效率不会那么高。因此，在我们关注的地方，网络真的非常重要。这可以追溯到我们首次宣布收购 Mellanox 时。我想当时，他们每个季度大约做几亿美元，大约一个季度 4 亿美元。而现在，我们正在做他们过去在一年内所做的事情，实际上是在一个季度内完成。因此，这可以告诉您高性能网络的发展。它与企业和数据中心的总体支出挂钩，但与人工智能的采用高度挂钩。亚伦雷克斯我想进一步扩展网络问题。当我们今天看到微软的公告时，我们会想到 Meta 在他们正在部署的 AI 足迹上做了什么。Jensen，你能帮助我们了解你的 InfiniBand 网络相对于传统数据中心交换的位置吗？也许在此基础上，你如何在市场上定位频谱，这是否会与以太网世界中更广泛的 AI 结构网络机会竞争？ Jensen Huang 是的。谢谢，亚伦。数学是这样的。如果您打算在基础设施上花费 200 亿美元，并且整个数据中心的效率提高 10%，那么这个数字是巨大的。当我们做这些大型语言模型和推荐系统时，处理是在整个数据中心完成的。因此，我们将工作负载分布在多个 GPU、多个节点上，并且它会运行很长时间。因此，可以过分强调网络的重要性。因此，整体效率提高 10% 的差异，这很容易实现，NVIDIA InfiniBand 的差异，整个软件堆栈与我们所说的 Magnum IO，它允许我们在网络本身中进行计算，a许多软件在网络本身中运行，而不仅仅是移动数据。网络本身的边缘。我们在整体效率上取得了显着差异。因此，如果您在基础设施上花费数十亿美元，甚至数亿美元，那么差异确实非常大。安布里什·斯里瓦斯塔瓦在数据中心方面，是否可以公平地假设计算在报告的季度中下降 Q-over-Q，因为前一个季度，Mellanox 或网络业务在被调用时上升。再一次，你说它环比增长。那么，这是一个公平的假设吗？然后我对 USG 频段进行了澄清。最初，它应该是 4 亿美元，真正用于政府试图阻止的部分。是 A800——我只是想确保我理解它。这不是违背了政府正在尝试做的事情的精神，即防火墙、高性能计算，还是 A800 将面向不同的客户群？谢谢你。科莱特克雷斯看看我们本季度的计算结果是持平的。是的，我们也看到了增长，网络方面的增长，但你应该看看我们的第三季度，计算与上一季度持平。 Jensen Huang Ambrish，A800，硬件，A800的硬件确保它始终满足美国政府对出口管制的明确测试。并且不能通过客户重新编程或应用程序重新编程来超过它。它受硬件限制。硬件决定了 A800 的功能。因此，它在文字和精神上都经受了明确的考验。我们对 4 亿美元的 A100 提出了担忧，因为我们不确定我们是否能够及时执行、将 A800 介绍给我们的客户并通过我们的供应链。公司做了出色的反馈来应对这种情况，确保我们的业务不受影响，我们的客户不受影响。但A800的硬件肯定能确保它始终满足美国政府对出口管制的明确测试。. 威廉斯坦我希望您能在我们明年取得进展时讨论 H100 的增长速度。我们收到了很多关于该产品的增长是否应该看起来像一种传统产品周期的问题，在这种周期中，对这种性能显着提高的产品有相当多的被压抑的需求，而且也有供应。那么，从这个角度来看，这种推出是否看起来相对典型，或者我们是否应该期望增长轨迹的开始可能更晚，我们可能会看到 23 年下半年的增长可能会大幅增加？ Jensen Huang H100 斜坡在几个方面不同于 A100 斜坡。首先是 TCO、成本收益、运营成本收益，因为每个数据中心现在都受到功率限制，因此节省了能源，而且因为这个令人难以置信的变压器引擎专为最新的 AI 模型设计。与 Ampere 相比的性能是如此重要，以至于我——并且由于这些新模型对 Hopper 的需求被压抑——我谈到了早期的深度推荐系统和大型语言模型以及生成 AI 模型。客户要求尽快推出 Hopper，我们也在努力做到这一点。我们全力以赴帮助云服务提供商建立超级计算机。请记住，NVIDIA 是世界上唯一一家大批量生产和运输半定制超级计算机的公司。每三年出货一台超级计算机是一个奇迹。在一个季度内向每个云服务提供商运送超级计算机的情况闻所未闻。因此，我们正在与他们中的每一个人密切合作，他们中的每一个人都在竞相站起来 Hoppers。我们预计他们将在第一季度推出 Hopper 云服务。因此，我们预计会出货一些——我们预计在第四季度出货，然后我们预计在第一季度出货量很大。这比安培更快。所以，这是因为我描述的动态。马特拉姆齐我在你的脚本中听说你曾谈到过可能是一种新的方式来评论或报告你的数据中心业务中的超大规模收入。我想知道您是否可以向我们提供更多详细信息，说明您在那里的想法以及是什么推动了这个决定？我猜 Jensen 的衍生结果如何 - 决定以不同的方式与超大规模讨论数据中心业务。我的意思是，这对业务意味着什么，它只是反映了需求在哪里，你将以不同的方式解决问题，或者我猜，超大规模客户内部属性与垂直行业需求的组合发生了一些变化根据。谢谢你。科莱特克雷斯让我澄清一下就我们认为在我们继续讨论我们的数据中心业务时应该关注的内容而言。我们的数据中心业务越来越大，我们的客户也越来越复杂。当我们谈论超大规模时，我们倾向于谈论 7、8 家不同的公司。但现实是，有很多非常大的公司，我们可以根据他们购买的产品加入讨论。此外，查看云、查看我们的云采购以及我们的客户正在为云构建什么是一个需要关注的重要领域，因为这确实是我们的企业所在、我们的研究所在、我们的高等教育也在采购的所在。 Jensen Huang 让我双击科莱特刚才说的话，这是绝对正确的。有两种主要的动态正在发生。首先，NVIDIA AI 在全球互联网服务公司中的采用，他们这样做的数量和规模已经增长了很多，互联网服务公司。这些是提供服务的互联网服务公司，但他们不是公共云计算公司。第二个因素与云计算有关。我们现在正处于云计算的转折点。世界上几乎每个企业都有云优先和多云战略。这正是我们今年发布的所有公告的原因——这个季度，自 GTC 以来的最后一个季度，关于现在在云中可用的所有新平台、CSP、超大规模服务器——都是两件事因此，对我们来说，超大规模可以卖给客户；他们也是与合作伙伴一起出售。在他们业务的公共云方面，由于 NVIDIA 生态系统的丰富性，因为我们有如此多的互联网服务客户和企业客户使用 NVIDIA 的完整堆栈，他们业务的公共云方面真正享受并重视与我们的合作伙伴关系和销售他们与我们的关系。现在很明显，对于所有超大规模企业来说，他们业务的公共云方面很可能——很可能是他们整体消费的绝大部分。因此，因为世界上的 CSP，世界上的公有云只是处于他们企业的早期阶段——将企业提升到云世界，很明显，公有云方面的业务将非常庞大.因此，我们与 CSP 的关系越来越多，约瑟夫摩尔想知道您是否可以回顾一下加密货币的影响。显然，这已经从你的数字中消失了，但你是否看到挖矿网络中 GPU 的清算潜力，对未来的影响？您是否预见到区块链会在未来的某个时候成为您业务的重要组成部分？ Jensen Huang 我们不希望看到区块链成为我们未来业务的重要组成部分。转售市场总是存在的。如果您查看任何主要的转售网站，例如 eBay，就会一直有二手显卡出售。其原因是因为某人今天购买的 3090 升级为 4090，或者他们几年前购买的 3090 今天升级为 4090。如果以合适的价格出售，那 3090 可以卖给某人并享受。因此，二手和用过的显卡的数量一直存在。而且库存永远不会为零。当库存比平时多时，就像所有的供应需求一样，它可能会降低价格并影响我们市场的低端。但我的感觉是，我们现在与 Ada 一起去的地方非常明确地瞄准了我们市场的上半部分。早期的迹象是，我相信你也看到了 Ada 的发布是一个本垒打。那个 4090——我们运送了大量的 4090，因为如你所知，我们已经做好了准备。然而几分钟之内，它们就在世界各地销售一空。因此，今天 4090 和 4080 的接收量已经超出了图表。这说明了游戏市场的实力、健康和活力。所以，我们对 Ada 的发布非常热情。我们将推出更多 Ada 产品。张敏也非常感谢你把我挤进去。我有两个给科莱特的。关于供应，我认为您的言论中有一些混合信息。我想你曾经说过供应是一个逆风。然后当你在与网络业务交谈时，我想你谈到了供应放松。所以，如果你此时赶上需求，我希望你能谈谈供应。其次，我意识到，仅关于基于股票的薪酬，这是一个非常平凡的话题，但它是——我认为在本季度，它大约是 7 亿美元。它在您的运营支出中所占的比重越来越大。所以，很好奇我们应该如何对未来进行建模。谢谢你。科莱特克雷斯当我们审视过去每个季度的供应限制时，情况正在好转。网络可能是一年前我们的问题之一，它可能把我们带到了本季度和下个季度，真正看到我们的供应得到改善，以便我们可以支持我们为那里的客户提供的管道。现在这是我们的供应。我们还就我们的客户、供应限制问题进行了讨论。在建立数据中心时，即使获得数据中心容量也非常困难。因此，这对他们的采购决策提出了挑战，因为他们仍在寻找供应链的某些部分。因此，这有望澄清我们所谈论的关于两个供应领域的内容。在我们的基于股票的薪酬中，我们将看到，很难预测我们的基于股票的薪酬在到达时会是多少。我们已经向我们的新员工提供了服务，但也每年向我们的员工提供一次服务，而且就定价时间而言，这是一个单一的日期。所以，很难确定。但基于股票的薪酬是我们员工薪酬的重要组成部分，并将继续如此。所以，我们从整体薪酬的角度来看。因此，到目前为止，当我们进行焦点时，我们将看到与现在相同的规模，并增加了一些以减少我们现在的员工招聘水平。 Jensen Huang 我们正在迅速适应宏观环境，调整库存水平，为中国的数据中心客户提供替代产品，并在未来几个季度保持运营支出持平。我们的新平台开局良好，为我们恢复增长奠定了基础。NVIDIA RTX 正在通过光线追踪和 AI 重塑 3D 图形。Ada Lovelace 的推出是非凡的。全球玩家大排长龙，4290股迅速售罄。Hopper 凭借其革命性的 Transformer 引擎及时满足了对推荐系统、大型语言模型和生成 AI 不断增长的需求。NVIDIA 网络是最高数据中心吞吐量和创纪录成果的代名词。Orin 是世界上第一个专为 AI 驱动的自动驾驶汽车和机器人技术设计的计算平台，并使汽车成为我们下一个价值数十亿美元的平台。这些计算平台运行 NVIDIA AI 和 NVIDIA Omniverse，这些软件库和引擎可帮助公司构建 AI 并将其部署到产品和服务中。NVIDIA 在加速计算方面的开创性工作比以往任何时候都更加重要。受商业限制，通用通勤已经放缓，就像人工智能需要更多计算一样。从成本或功率的角度来看，仅通过一般购买计算来扩展不再可行。加速计算是前进的道路。我们期待在下个季度向您通报我们的进展情况。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2022-11-17

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