我们需要更节能的芯片

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在 Nvidia 发布第一季度财报后，该公司首席执行官黄仁勋强调，该公司面临的是压倒性的需求，而不是低迷。这是因为该公司正在从 Hopper AI 平台过渡到更先进的 Blackwell 系统。黄仁勋驳斥了人们对需求可能放缓的担忧，他表示，

“人们希望立即部署这些数据中心。他们希望立即使用我们的 并开始赚钱并开始省钱。因此这种需求非常强烈。”

第一季度，Nvidia公布了出色的业绩。调整后每股收益达到 6.12 美元，营收为 260 亿美元，同比增长 461% 和 262%。本季度非 GAAP 营业收入为 181 亿美元。

Nvidia 预计本季度营收约为 280 亿美元，上下浮动 2%，超过分析师预期的 266 亿美元。

Nvidia 的数据中心部门对 AI 至关重要，并且依赖于高性能服务器群，在 2024 年 2 月至 4 月期间创造了 226 亿美元的收入，占其总收入的 87%。其他部门也实现了增长，与 2024 财年第一季度相比，游戏和可视化解决方案分别增长了 18% 和 45%。然而，数据中心部门的增长速度惊人，同比增长 427%，如下所示。

此外，Nvidia 宣布对 6 月 7 日生效的股东进行 10:1 的股票拆分，该拆分将于 6 月 10 日生效，并将季度股息从每股0.04 美元提高至每股 0.10 美元。财报发布后，Nvidia 股价在盘后交易中上涨了 6%。

此外，黄仁勋还强调，Nvidia 芯片的客户群正在不断增长，除了主要的云服务提供商之外，还包括 Meta、特斯拉和多家制药公司。他特别指出，汽车行业是 Nvidia 数据中心芯片的重要用户。

全球近 75% 的碳排放来自能源生产和消费，主要是燃烧化石燃料发电。数据中心目前每年消耗 460 太瓦时的电力，约占全球碳排放总量的 2%。然而，随着数据中心的不断扩张，预计到 2030 年，这一比例将增长近三倍达到 6%。

提高数据中心的能源效率对于减少碳足迹和减轻对环境的影响至关重要。通过采用更高效的技术和做法，数据中心可以在降低总体碳排放方面发挥重要作用。

Nvidia 旨在通过强调 Blackwell 的能源效率来解决人们对 AI 的货币成本和碳足迹日益增长的担忧。

微软的一位专家表示，目前部署的 Nvidia H100 到今年年底的耗电量将相当于整个凤凰城的耗电量。新款Blackwell GPU最引人注目的是其节能效果，Nvidia 目前正将其作为主要卖点。

传统上，更强大的芯片也需要更多的能量，而 Nvidia 主要关注的是原始性能而不是能源效率。然而，在发布 Blackwell 时，首席执行官黄仁勋强调了其卓越的处理速度，与 H100 和早期的 A100 芯片相比，这大大降低了训练期间的功耗。

黄仁勋指出，使用 2,000 块 Blackwell GPU 训练超大型 AI 模型将在 90 天内消耗 4 兆瓦的电力，而使用 8,000 块旧 GPU 执行相同任务将消耗 15 兆瓦的电力。这一减少相当于 8,000 户家庭的用电量与 30,000 户家庭的用电量相当。

不可否认的是，在特斯拉、Meta、微软和 Alphabet等主要科技巨头的推动下，Nvidia 站在了 AI 应用需求激增的前沿。这些公司最近的管理层评论凸显了 Nvidia 在 AI 领域业务扩展的巨大潜力。

特斯拉雄心勃勃的计划是将其 Nvidia 芯片使用量增加 140%，这凸显了 Nvidia 的 GPU 在训练 AI 模型以实现完全自动驾驶功能和即将推出的自动驾驶出租车方面发挥的关键作用。这笔巨额投资代表了特斯拉首席执行官埃隆·马斯克对 Nvidia 技术的大力认可。

同样，Meta 积极投入资金来加强其 AI 基础设施，这与首席执行官马克·扎克伯格 将 Meta 打造为全球领先的 AI 公司的愿景相一致。随着Meta继续开发其大型语言模型 (LLaMA) 和 Meta AI 聊天机器人，Nvidia 的芯片仍然是其 AI 培训工作不可或缺的一部分。

微软也正在经历对人工智能的激增需求，超出了其可用容量。这家科技巨头正在利用 OpenAI 的 GPT 模型投资自己的人工智能开发。然而，它计划增加支出以满足不断增长的需求，而 Nvidia 的芯片在其云服务产品中发挥着至关重要的作用。

最后，Alphabet在第一季度的大量资本支出主要针对 Google Cloud 和高级 AI 模型，进一步证明了 Nvidia 技术在推动 AI 驱动计划方面的重要性。虽然 Alphabet 使用其芯片设计来完成某些 AI 任务，但它仍然依赖 Nvidia 芯片来满足其云客户的需求。

虽然大多数人工智能都使用可再生能源，但人们仍然担心数据中心冷却的水消耗。随着人工智能的普及，可再生能源需求可能会超过供应，这促使人们开始考虑加快核电站的审批，尤其是微软。

总体而言，对 AI 计算的巨大需求为 Nvidia 带来了重大机遇，这体现在其强劲的财务业绩和飙升的毛利率上。该公司对 Blackwell GPU 的能源效率的讨论表明，该公司开始考虑 AI 的可持续性。

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