在近期于拉斯維加斯盛大召開的國際消費電子展（CES）上，英偉達的首席執行官黃仁勛在面向上萬名觀眾的激情演講后，接受了TechCrunch的獨家專訪。他自豪地宣布，英偉達在AI芯片領域所取得的進步，已經遠遠超越了被譽為“科技界金科玉律”的摩爾定律。

摩爾定律，這一由英特爾的聯合創始人戈登·摩爾于1965年提出的理論，曾預測計算機芯片上的晶體管數量將大約每年翻一番，進而使芯片性能得到顯著提升。這一預測在過去的幾十年里得到了驚人的驗證，極大地推動了計算機性能的飛躍和成本的急劇下降。

然而，在摩爾定律逐漸放緩的今天，黃仁勛卻信心滿滿地表示，英偉達的AI芯片正以驚人的速度超越這一傳統規律。他透露，英偉達最新的數據中心超級芯片在運行AI推理工作負載方面的速度，比上一代產品快了30多倍。這一數據不僅令人震撼，更展示了英偉達在AI領域的強大實力。

黃仁勛指出，英偉達之所以能夠實現如此驚人的進步，得益于公司在整個技術棧中的全面創新。他解釋說：“我們可以同時構建架構、芯片、系統、庫和算法，這種全方位的創新模式使我們能夠以比摩爾定律更快的速度發展。”

在AI領域備受關注的當下，黃仁勛的這一大膽言論無疑為行業注入了新的活力。谷歌、OpenAI和Anthropic等領先的AI實驗室都在使用英偉達的AI芯片來訓練和運行他們的AI模型，這些芯片的進步將直接轉化為AI模型能力的進一步提升。

黃仁勛并非首次提出英偉達正在超越摩爾定律的觀點。早在去年的一次播客節目中，他就曾預言AI世界將以“超摩爾定律”的速度發展。如今，他的這一預言正在逐漸變為現實。

面對外界關于AI進展放緩的質疑，黃仁勛也給出了自己的見解。他認為，當前AI領域存在三大擴展定律：預訓練、后訓練和推理時計算。隨著計算能力的提升，AI推理成本將逐步降低，這一趨勢與摩爾定律推動計算成本下降的歷史進程不謀而合。

在CES的主題演講中，黃仁勛展示了英偉達最新的數據中心超級芯片GB200 NVL72。這款芯片在運行AI推理工作負載方面的速度比英偉達之前最暢銷的芯片H100快了30到40倍。他表示，這種性能的飛躍將使得像OpenAI的o3這樣在推理階段使用大量計算的AI推理模型的成本，隨著時間的推移而逐漸降低。

黃仁勛強調，他始終專注于創造性能更強的芯片，因為從長遠來看，這將帶來更低的價格。他相信，提高計算能力將是解決測試時計算成本高昂問題的直接方案。同時，AI推理模型還可以用于為AI模型的預訓練和后訓練創建更好的數據，從而推動整個AI領域的進一步發展。

過去一年里，AI模型的價格確實大幅下降，這在一定程度上得益于英偉達等硬件公司在計算技術上的突破。黃仁勛預計，這一趨勢將隨著AI推理模型的發展而持續下去。他自豪地表示，今天的AI芯片比10年前的產品好了1000倍，這一速度遠遠超過了摩爾定律設定的標準，而且看起來并沒有停止的跡象。