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　自AI大爆炸以来，该行业已取得了迅速发展并引发了后来的计算浪潮，包括云服务、企业AI、边缘AI和自主机器　黄仁勋表示，　下一个机会就藏在AI工厂、云AI和边缘AI之中　 　 眼下，AI正以#的速度向各行各业渗透，各个IT巨头正在奋力突破AI加速渗透的#后瓶颈，大模型的　


军备竞赛　是这场突围的信号之一　咨询公司IDC认为，人工智能的落地已经发展到一定阶段，向前一步的瓶颈在于某一厂商往往不具备足够的可用于模型训练的数据资源，且缺乏充足的算力，很难将偏通用的AI模型落地到企业场景中　 　 模型算法、数据、算力是推动人工智能发展的三大要素，其中算力被视为人工智能走向规模化应用的　

发动机　关于这个　发动机　有多重要，AI又有多能　吃　算力，AI大模型训练对算力消耗是一个参照：阿里用了480块GPU来训练其千亿参数模型，英伟达用3072块GPU训练万亿参数模型，谷歌则用2046块TPU训练16万亿参数的模型　所以加快提升　


发动机　的能力，进一步降低算力成本，成为推动人工智能更快规模化落地的关键　 　 应对人工智能发展所需要的　指数级算力　增长，要想成为下一轮　AI工厂　竞争的头牌，英伟达必须将GPU的算力再次推向#　 　 Hopper带来GPU代际飞跃