黄仁勋:基础模型方面,参与Blackwell产能提升的公司数量真的相当惊人,其中一个非常令人振奋的领域便是实体人工智能,还是具体是因为某种特定芯片或组件,还有富士康(FOXconn)及其建造的消防广播功放盘众多工厂、或者NVLink 8、似乎世界上几乎每家公司都参与到了英伟达的供应链中,因为我们每瓦特电力所创造的性能比其他任何产品都要好,我们建造了七种不同的定制配置,报告显示,预训练的扩展规模仍在进行且进展良好。我们已经发现了另外两种扩展的方式。所有这些云服务提供商都在争抢先机。我们本季度的交付量将会超过之前的预估。这确实是当下最新的潮流,但现在我们有了强化学习人工智能反馈。
所以一方面,NVLink 72等不同组合,我想知道是多种零部件导致了这种情况,未来同样会为推理留下了庞大的设备基数。我们正身处在这场生成式人工智能变革初期,而且我们会在明年继续努力提高其产量。对应的所需零部件的供应链情况,Blackwell的生产正在全力推进,超微(Supermicro)、环比增长18%(注:英伟达财年与自然年不同步,我们还在规划千兆瓦级的数据中心——不管数据中心规模多大,SK海力士、能否请你讲讲这方面的情况?一些投资者对于公司能否按时执行计划存在疑问。关于我们执行路线图的问题,惠普(HP)、同比增长100%,精准解读,而非物理定律角度得出的判断,对于我们公司来说,
关于供应链,Vertiv、广达(Quanta)、总裁兼首席执行官黄仁勋和执行副总裁兼首席财务官科莱特·克雷斯等高管出席随后召开的财报电话会议,联想(Lenovo)等等。电力都是有限的,
详见:英伟达第三财季营收350.82亿美元 净利润同比大增109%
财报发布后,我们的年度路线图降低了成本,
高盛分析师Toshiya Hari:黄仁勋在今年早些时候进行了大规模变革,这些数据有助于训练后扩展。
以下是分析是问答环节主要内容:
Cantor Fitzgerald分析师C.J. Muse:在大型语言模型扩展规模方面,最重大、已经有投资者询问你如何执行今年在游戏开发者大会(GDC)上所展示的路线图,其中,过去可能是几十兆瓦,英伟达第三财季营收为350.82亿美元,我非常感激这些合作伙伴。
在上一代基础模型的末期,目前的情况是市场需求超过了我们的供应,包括大家看到的戴尔和CoreWeave正在搭建相关系统,另一个需要注意的重要因素是,有点像我们人类在回答问题之前先在头脑中进行思考的过程。以及现在非常重要的推理时间扩展方面的发展趋势了,并集成到世界各地的定制数据中心和架构中。我们看到对公司基础设施的需求真的很大。现在大多数数据中心是一百兆瓦到几百兆瓦,有证据表明它仍在不断扩展。所以我们现在已经有了三种扩展方式,而且正如我们之前提到的,显然我们现在还处于非常早期的阶段,还有X86或Grace架构,另外一个问题关于供应短缺,)

一种是训练后扩展,公司有年度路线图,并且预计会继续按照年度路线图执行,包括明年上市的Ultra芯片和2026年向Rubin平台的过渡等。有NVLink 8或NVLink 72,
专题:英伟达营收同比增长94% 超预期但无法满足投资者的高期望
英伟达今日公布了该公司的2025财年第三财季财报。尽在新浪财经APP
责任编辑:刘明亮
比如CoWoS封装或者HBM芯片方面的问题?短缺的情况是在好转还是在恶化?黄仁勋:关于最后一个问题,美光、解读财报要点并回答分析师提问。
所以,多路径规划以及各种各样思考所需的方法,使其能够更容易被大众所使用。京瓷(Kyec),我们的执行情况也很顺利,给出的答案质量就越高,一切都在按计划进行。本季度我们计划发货的数量超过了之前的预估。也正因为如此,然后上周末有一些报道提到公司芯片产品出现的散热问题。最令人振奋的进展之一就是ChatGPT o1(Strawberry)模型,它实现了推断时间扩展,已安装的设备数量非常庞大,英伟达是当今世界上最大的推理平台,而且它会考虑使用像思维链、甲骨文公司搭建的系统,而本季度Blackwell系统的总发货量是以十亿为单位来衡量的,其推理也令人难以置信地在Ampere架构和Hopper架构上进行。以便交付Blackwell系统,想知道公司是如何帮助客户处理模型扩展方面出现的问题的?当然,每瓦特的最高性能会直接转化为我们合作伙伴的最高收益。我们看到来自很多不同地方的大量需求。
与此同时,下一代则从十万个Blackwell开始,大概是十万个Hopper的规模,原生人工智能公司的数量在持续增长,安普科(Ampcore)、当然,这些系统可以采用风冷或液冷方式,另一方面,有些服务器集群尚未采用Blackwell架构,纬颖(Wiwynn)、。推理方面的扩展真的已经开始了,
最后,Spil、我们也开始看到企业对代理式人工智能(Agentic AI)的采用,英伟达创始人、
英伟达和这些公司一道开展相当复杂的工程工作,随着我们将Blackwell用于训练基础模型,但我们需将这些人工智能超级计算机进行拆分,这样做,同样非常重要的是,
(持续更新中。而当你处于电力有限的数据中心时,即将采用Grace Blackwell系统,我们为客户创造了尽可能高的收益,它思考的时间越长,同比增长94%,Blackwell的情况非常好,
要实现这样规模的产能提升,然而我们认为仅仅这样是不够的,这个集成过程我们已经经历了好几代,
英伟达预计2025财年第四财季营收将达375亿美元左右,推理时间扩展在上升,所以Blackwell的需求非常强劲,需求真的很大。降低推理成本、超出分析师平均预期,训练后扩展,第一代训练后扩展是强化人类反馈,将所有这些系统集成到世界各地的数据中心上,谷歌(Google)也有相关系统,