Nvidia GTC 外卖：AI 将跟踪数据

快速阅读: 《硅角度》消息，英伟达CEO黄仁勋在GTC主题演讲中强调AI的三个应用维度：云计算、本地数据中心和机器人边缘计算，指出数据本地化是关键。他认为当前是计算新时代的开端，数据中心支出显著增长，AI工作负载激增。未来将深入分析云、本地部署及机器人领域的AI机会。

在本周的GTC主题演讲中，英伟达公司首席执行官黄仁勋广泛谈及了人工智能在三个维度上的应用：云计算中的AI；数据中心（本地）中的AI；用于机器人（边缘计算）中的AI。这三个支柱的共同点是数据存在于每个领域。数据有“引力”，迁移成本高昂。光速特性表明，处理信息最高效的方式是让计算靠近数据。简而言之，黄仁勋描述的三大机会都与数据的本地化有关。换句话说，数据在哪里，AI就会去哪里。

黄仁勋称去年的GTC为“人工智能的伍德斯托克”，今年称之为“人工智能的超级碗”，这与约翰·弗瑞尔今年早些时候对GTC的称呼一致。为什么这很重要？因为伍德斯托克是一次文化大爆炸，正如我去年在GTC 2024之后所说，我认为这是此类活动中最重要的计算会议。就像超级碗一样，它是一个每年都会发生的大型活动，但在经历新冠疫情的中断后，2024年重新启动了这一切。

迈向新的计算时代

在最近的一篇《Breaking Analysis》文章中，大卫·弗洛耶和我写到以下内容：

在那篇文章中我们分享了年度数据中心支出，一直停留在2000亿美元左右，低个位数增长，突然从2023年的2200亿美元猛增到2024年的3500亿美元，增长了63%，而前一年的增长仅为5%。更令人震惊的是，传统的由x86架构支持的工作负载在2024年有所下降。但AI工作负载从430亿美元增长到1800亿美元，增长率达到惊人的319%。

弗洛耶和我都正在旅行，我们讨论了如何最好地分析GTC 2025的重要性。像约翰·弗瑞尔在GTC之后发布的帖子这样的文章提供了主题演讲的全面概述，我们认为重要的是在此基础上进行扩展，而不是重复这些分析。因此，我们找到了一种新的方法来分析黄仁勋的主题演讲。

在市场转型时期，比如我们现在所处的时期，预测下一步的最佳行动可能会让人困惑。每天观察股市只会让情况更加混乱，就像我们今年年初对DeepSeek廉价AI模型的反应一样。此外，在这种转型期间，人们会急于用不完美的数据进行创新。项目的失败率不可避免地会更高。随着对失败的容忍度降低，高管们变得急躁，资本在：1）维持业务（RTB），2）扩展业务（GTB）和3）转型业务（TTB）方面的分配变得更加棘手。

当这种情况发生时，我们会看到波动性、市场混乱、恐慌和机会。当市场转型时，例如从传统工作负载转向AI工作负载，整个技术栈都会随之转型。那些架构、产品组合和上市策略与新条件相符的公司，或者能够快速调整方向的公司，必然会蓬勃发展。但新的市场虽然增长迅速，通常还不足以抵消旧市场的衰退，这造成了更多的混乱，“创新者的两难”随之出现。此外，在这种转型期间，人们会急于用不完美的数据进行创新。项目的失败率不可避免地会更高。随着对失败的容忍度降低，高管们变得急躁，资本在：1）维持业务（RTB），2）扩展业务（GTB）和3）转型业务（TTB）方面的分配变得更加棘手。

预测技术采用的新方法

弗洛耶一直在研究一种新的方法来预测市场转型和技术采用。该方法围绕三个V来评估新技术：1）技术能带来的基础价值；2）技术的规模或范围；3）技术的采用速度或增长率。

预测技术采用的新方法通过观察过往市场，假设技术转型的发生方式，并用S型曲线分析不同情景，我们认为可以得出更准确的长期机会分析。我们决定跳过本周的《Breaking Analysis》，利用这段时间将黄仁勋的三个增长向量应用于机会框架。

下周，我们将拆解整体数据中心预测，分别探讨云和本地部署的机会。我们将开始探讨第三个向量，我们将其广泛视为网络边缘的AI推理。具体而言，我们将尝试量化机器人领域的机遇，这项工作将在未来完成。我们认为量化一个我们都认为巨大的市场将使我们更好地预测向加速工作负载的过渡，并期待您的反馈。

照片来源：罗伯特·霍夫/硅立方

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来自SiliconANGLE联合创始人约翰·弗瑞尔的一条消息：

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