Дженсен Хуанг заяви, че Nvidia е изпреварила закона на Мур

Главният изпълнителен директор на Nvidia Дженсън Хуанг заяви, че производителността на AI чиповете на неговата компания се увеличава по-бързо от историческите темпове, определени от Закона на Мур - принципът, който определяше развитието на компютрите в продължение на десетилетия.

Главният изпълнителен директор на Nvidia Дженсен Хуанг добави, че производителността на чиповете на Nvidia се е увеличила 1000 пъти през последните 10 години, което не съответства на закона на Мур. И този напредък няма да се забави в близкото бъдеще, като чиповете на компанията ще осигурят по-нататъшно намаляване на разходите и ще ускорят развитието на изкуствения интелект (AI), заяви Хуанг пред изданието TechCrunch, след като изнесе реч по време на голямото изложение CES 2025.

Законът на Мур, формулиран през 1965 г. от съоснователя на Intel Гордън Мур, гласи, че броят на транзисторите в един чип се удвоява на всеки две години, което води до удвояване производителността на чиповете. В същото време разходите за изчисления намаляват. В продължение на десетилетия това правило определяше развитието на компютърните технологии. През изминалите няколко години обаче законът на Мур започна да се забавя. Но Дженсен Хуанг категорично не е съгласен с това, както неведнъж е заявявал и преди. През ноември Хуанг заяви, че светът на изкуствения интелект е на прага на един нов „хиперзакон на Мур“.

Този път основателят на Nvidia отбеляза, че AI чиповете на Nvidia се развиват изпреварващо и новият суперчип за центровете за данни е 30 пъти по-бърз от предишното поколение чипове при изпълнението на задачи, свързани с AI.

„Нашите системи напредват много по-бързо от закона на Мур“, каза Хуанг пред TechCrunch в интервю в началото на тази седмица.

Изявлението на Хуанг идва в момент, когато индустрията е изправена пред проблеми, свързани със забавянето на напредъка в областта на изкуствения интелект. Но Nvidia, която остава ключов играч на пазара, който доставя чипове на водещите лаборатории за изкуствен интелект като Google, OpenAI и Anthropic, твърди, че може да напредва по-бързо от Закона на Мур, защото иновациите се извършват на всички нива - от архитектурата на чиповете до софтуерните алгоритми.

„Можем едновременно да създаваме архитектура, чип, система, библиотеки и алгоритми“, отбелязва Хуанг. - Ако направите това, можете да се развивате по-бързо от закона на Мур, защото можете да въвеждате иновации в целия стек."

Шефът на Nvidia демонстрира на CES суперчип за центрове за данни, който е в основата на системата GB200 NVL72 и който според него е 30-40 пъти по-бърз в работата с изчисления с изкуствен интелект в сравнение с предишния флагмански чип H100. Според Хуанг това значително увеличение на производителността ще намали разходите за използване на AI модели, които изискват повече изчислителна мощност, като например модела o3 на OpenAI. Подчертава се също така, че в дългосрочен план скъпите модели с възможности за разсъждения биха могли да се използват за създаване на по-качствени данни за по-късните обучения на AI агентите, което ще доведе до по-ниски разходи.

Хуанг отхвърля идеята, че напредъкът на ИИ се забавя, и твърди, че напредъкът в хардуера може да окаже пряко влияние върху бъдещото развитие на възможностите на ИИ. „Законът на Мур беше така важен в историята на изчислителната техника, защото намали цената на изчислителната техника“, каза още Хуанг пред TechCrunch.