黃仁勳設想AI將遵循「超摩爾定律」，並引發AI革命

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科技產業資訊室 - 茋郁發表於 2024年11月11日

圖、黃仁勳設想AI將遵循「超摩爾定律」，並引發AI革命

摩爾定律長期以來一直是運算領域的指導概念，指的就是在裝置上的電晶體數量大約每兩年就會增加一倍，從而提高晶片性能。如今黃仁勳提出，AI運算效能可能會遵循比摩爾定律更陡峭的曲線，以每一年翻兩倍甚至三倍的速度前進。

對產業界來說，這個願景代表著革命性的改變。作為AI和GPU技術的全球領導者，輝達(Nvidia)非常適合從這種爆炸性發展中獲利。隨著對先進AI功能的需求激增，輝偉堅定地處於運算領域下一次發展的先鋒地位，因為AI硬體和軟體的未來提供了前所未有的商業機會。

與受硬體進步約束的摩爾定律不同，AI這種超加速的步伐是由軟體、網路、演算法和數據中心基礎設施的整體改進所推動。這些綜合增強功能是解鎖更大規模AI解決方案和降低運算成本的關鍵。

這個概念至關重要，因為黃仁勳提出了指數成長模型，比歷史半導體軌跡更快。如今隨著川普當選下一任美國總統，其將解放政府對AI的管制，這給「超摩爾定律」有很大的發揮空間，當然也給輝偉的AI技術帶來電腦歷史上無與倫比的速度發展速度，進而讓美國成為AI領域獨樹一幟的國家。

對於輝達來說，原本兩年節奏轉變成一年就形成一個產品週期的改變，強調了輝達想要主導AI開發下一階段的願望。這種快速轉變代表了一種經過深思熟慮的嘗試，旨在保持領先於競爭對手並滿足對先進AI功能不斷成長的需求。更快的周期，將使輝達能夠定期提供高效能的下一代產品，從而在快速發展的產業中產生優勢。

輝達構思的這種加速，是利用了整個AI堆疊的全面進步（包含：網路、軟體、演算法和硬體整合），而不單單依賴硬體而已。透過改進每一個元素，輝達正在創建完美協作的系統，從而提高整體性能，遠遠超出晶片創新所能達到的水準。

換個角度來說，AI運算能力和效率的提高可以大幅削減成本，為醫療保健、銀行和物流等轉型產業提供採用機會，從而吸引輝達尋求AI驅動擴張的長期投資。

總之，隨著晶片製造商接近原子水平，半導體材料的物理限制帶來了挑戰，並使進一步縮小尺寸變得愈來愈困難。此外，特別是隨著AI處理需求的成長，大型GPU叢集的巨大能耗和巨大的冷卻需求會帶來永續性問題並提高營運成本。因此，輝達想為AI晶片的成長，帶來成長動力的理論，也給企業帶來追求AI運算極佳的動力啊！(916字；圖1）

參考資料：
Can Nvidia's 'Hyper Moore's Law' Spark An AI Revolution? Forbes. 2024/11/07.
The Rise of "Hyper Moore's Law" in AI. Substack. 2024/11/10.

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