AI指标股英伟达CEO黄仁勋接受外媒专访时指出，英伟达的AI芯片性能升级的的速度，快于摩尔定律设定的历史速度。
黄仁勋周二上午在拉斯维加斯消费性电子展发表完演说后，接受外媒《TechCrunch》采访时表示，英伟达系统的进步速度比摩尔定律要快得多。 摩尔定律在过去几十年来，一直推动运算进步。
摩尔定律由英特尔共同创办人摩尔于1965年提出，他在当时预测，集成电路上可容纳的晶体管数量，每隔2年会增加1倍，进而使芯片的性能翻倍。 这项预测基本上已实现，并在几十年内，实现了能力的快速进步和成本的直线下降。
近年来，摩尔定律已经放缓，黄仁勋则称，英伟达的AI芯片正在加速发展。 英伟达表示，公司最新的数据中心超级芯片在运行AI推论工作负载的速度比上1代快30倍以上。
黄仁勋指出，英伟达可以同时建立架构、芯片、系统和算法，如果这么做，那将可以比摩尔定律更前进的速度更快，因为可以在整个堆栈上进行创新。 这也不是黄仁勋首次暗示英伟达正在超越摩尔定律，在11月的播客节目中，黄仁勋表示，AI世界正在朝「超级摩尔定律」迈进。
黄仁勋做出这项大胆声明之际，许多人都在质疑AI的进步是否已经停滞。 黄仁勋拒绝认同AI进步正在放缓的观点，相反，黄仁勋称现在有3种活跃的AI缩放法则，包括训练前，AI模型从大量数据中学习模式的初始训练阶段; 训练后，使用真人反馈意见等方法微调AI模型的答案; 测试时运算，发生在推论阶段，并为AI模型在每个问题后提供更多时间思考。
黄仁勋表示，摩尔定律在历史上非常重要，因为他降低了运算成本，同样的事情也会出现在提升性能的推论中，因此，推论成本只会减少。
英伟达的H100是寻求训练AI模型科技公司的首选芯片，但现在企业更加关注推论，有些人也开始质疑英伟达昂贵的芯片是否将保持领先地位。 在周一(6日)发表演说时，黄仁勋在台上举起辉达最新的数据中心芯片GB200 NVL72.这款芯片比畅销的H100快30到40倍。
黄仁勋表示，性能大幅提升代表像OpenAI o3这样在推论阶段使用大量运算的AI模型，将随着时间变得更加便宜。 黄仁勋指出，自己专注于创造更高性能的芯片，从长远来看，这将创造更低的价格。
去年，确实看到AI模型的价格暴跌，部份原因正是英伟达等硬件公司在运算方面取得了突破，黄仁勋预估，AI推论模型将持续这种趋势。 更广泛来说，黄仁勋认为，英伟达现在的AI芯片比10年前制造的芯片要好1000倍，这笔摩尔定律的标准要快得多，黄仁勋也补充，自己认为没有迹象表明这一趋势很快将停止。
