摘要：在人工智能（AI）领域蓬勃发展的当下，英伟达（NVIDIA）无疑是其中的焦点。NVIDIA CEO黄仁勋透露，旗下包括H100、H200在内的所有产品已全部售罄。这一消息引发广泛关注，背后缘由值得深入剖析，它不仅关乎英伟达自身的发展，更反映出AI产业与芯片技术

在人工智能（AI）领域蓬勃发展的当下，英伟达（NVIDIA）无疑是其中的焦点。NVIDIA CEO黄仁勋透露，旗下包括H100、H200在内的所有产品已全部售罄。这一消息引发广泛关注，背后缘由值得深入剖析，它不仅关乎英伟达自身的发展，更反映出AI产业与芯片技术的深层联系。

据BI报道，黄仁勋指出AI原生创业者的营收预计明年将飙升至2000亿美元，是今年的10倍之多。大量新的AI创业者不断涌现，他们对GPU的需求呈现出爆发式增长。这些创业者为了训练模型，纷纷抢购英伟达芯片，众多企业为了获取足够的芯片资源不惜展开激烈竞争，直接导致芯片供不应求。

而从产能角度来看，英伟达芯片主要依赖台积电代工。随着芯片制程工艺不断提升，生产难度也在加大，台积电的产能已逐渐难以满足英伟达日益增长的订单需求。例如，为满足英伟达H200等产品的生产，台积电的4纳米产能已接近满载状态。并且三星代工的效果未能达到英伟达预期，无法有效分担产能压力。在这种情况下，面对海量订单，英伟达难以全部满足，从而加剧了芯片售罄的局面。

大模型训练涉及海量数据处理和复杂矩阵运算，对计算能力要求极高。英伟达的GPU芯片，如Tesla系列，拥有成千上万个较小且更专用的核心，具备出色的并行处理能力。以Tesla A100为例，其拥有6912个CUDA核心，多达648个第三代Tensor核心赋予它高达312TFLOPS的张量浮点性能，能高效同时处理多个任务，执行深度学习算法中的大量矩阵和向量运算，这是传统CPU远远无法比拟的，成为大模型训练加速运算的关键。

大模型训练通常要处理巨大数据集，高吞吐量极为重要。英伟达芯片在这方面表现出色，能在短时间内处理更多数据，且内存带宽优势明显。比如，Tesla A100采用第三代高带宽HBM2e内存，提供高达2TB/s的内存带宽，是同期GeForce RTX 3090的2倍之多，有效解决了数据传输瓶颈问题，确保在大规模模型训练时，存储器和GPU之间的数据传输顺畅，为训练超大规模的巨型模型提供有力保障。

英伟达还为其芯片构建了完整且优化的软硬件生态系统。在软件方面，CUDA - X AI工具链等专业级工具，以及主流深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等都针对英伟达GPU做了深度优化和加速，大大提升了AI开发效率。同时，英伟达还提供诸如nvidia - docker等容器化部署解决方案以及GPU虚拟化等企业级功能支持。在硬件层面，芯片采用先进制程工艺，进行功耗优化，并融入ECC内存校正等可靠性设计，确保系统运行稳定。这种全方位的软硬件支持，让英伟达芯片成为大模型训练的首选。

英伟达的芯片技术为AI发展提供了强大的算力基础。从早期助力AI在图形处理、游戏等领域的应用，到如今支撑大模型训练、物理AI等前沿领域，其GPU和平台已成为AI变革的核心力量。在物理AI方面，NVIDIA研究中心推动了神经图形学、合成数据生成、基于物理的仿真、强化学习以及AI推理等多种技术的融合发展，发布多款用于物理AI的全新软件库，助力构建高保真、符合物理规律的3D环境，为机器人、自动驾驶汽车等领域的AI应用提供支撑。

AI产业的蓬勃发展，也使得市场对算力的需求呈指数级增长。英伟达凭借在芯片领域的技术优势，精准抓住这一机遇，成为AI算力市场的主导者。随着AI应用场景不断拓展，从智能语音助手到图像识别、医疗影像分析等，对英伟达芯片的需求持续攀升，推动英伟达业绩不断增长，促使其进一步加大研发投入，推出更先进的芯片产品，形成良性循环，巩固了其在AI芯片领域的领先地位。

英伟达芯片售罄是AI需求爆发与自身产能瓶颈共同作用的结果。其芯片凭借卓越性能和优化生态，成为大模型训练不可或缺的关键要素。AI与英伟达相互促进、共同发展，在未来，二者也必将继续深度影响AI领域的发展走向。

来源：小杨说科技