黄仁勋 · AI 算力与规模化
AI 算法快速变化要求通用可编程架构和跨芯片、网络、库与算法的协同设计，固定矩阵乘加并不足够。
嘉宾观点 · 忠实转述
他把 10 倍到 100 倍性能跃升主要归因于算法和系统重构，而非单靠摩尔定律。
他的未来判断
注意力、MoE、扩散与自回归融合等架构继续变化时，可编程平台更容易吸收新算法。
延伸分析 由 AI 生成
若模型架构保持快速迭代，能够跨硬件、网络和软件共同优化的平台可能优于较窄的固定功能芯片；若工作负载稳定，专用芯片的成本优势可能增强。
相关领域：可编程 GPU、高速互连、AI 编译与内核
后续观察
- 新模型架构迁移速度
- CUDA 新内核上线周期
- 专用加速器利用率
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