英伟达CEO黄仁勋：新一代数据中心GPU全面投产，将向中国市场提供替代版本

记者/彭新

“这是英伟最近几年GTC最忙的一天，我们发布了很多东西。达C代数”美国时间9月20日晚，黄仁在英伟达GTC大会结束之后，勋新心英伟达CEO黄仁勋穿着标志性的据中皮衣坐在电脑前，向界面新闻等亚太地区媒体说道。全面

近期，投产提供替代以GPU（图形处理器）跻身美国市值最高半导体公司的中国英伟达频频成为市场焦点，一度春风得意，市场但随着半导体市场进入下行周期，版本英伟达也迎来需求减低、英伟地缘政治争端等“逆风”，达C代数市值大幅回调。黄仁对此，勋新心该公司仍保持既定产品发布节奏，据中推出了多款重要的软、硬件新品。

面对全球通胀，英伟达此次发布的一系列芯片以高端产品为主，包括Ada Lovelace架构RTX 40系列游戏GPU、自动驾驶芯片“雷神”（Thor）等，并宣布高性能数据中心GPU H100全面投产。省钱和性能提升，是黄仁勋口中英伟达新品的两大特性，并用“爆表”（the delivered values of us off the charts）来形容交付的产品价值。

但对消费者而言，新一代高端游戏显卡明显比过往版本更贵。其中RTX 4090定价比2020年发售的上一代3090显卡高7%，4080定价更比2020年发售的上一代3080显卡高29%。RTX 40系列的Ada Lovelace主要接替2020年5月问世的Ampere架构，而基于Ampere架构的RTX 30系列游戏显卡是在2020年9月上市。

黄仁勋称，半导体的成本比过去高很多，人们必须意识到，摩尔定律（集成电路上可容纳的元器件数目将每隔18-24个月增加一倍，性能也将提升一倍的半导体行业规律）已经结束，技术进步推动芯片成本越来越低的想法不再理所当然，这也是英伟达通过诸如光线追踪、张量计算核心（tensor core）等技术克服通胀的价值所在。“新产品能够提供比上一代高出许多倍的性能，这在过去是不可能的。”他说道。

“全栈”是黄仁勋在接受采访时多次提及的技术名词，他强调英伟达不仅是一家芯片公司，还提供开发工具包、算法等必要的软件，帮助开发者更快开发AI、科学计算、游戏应用，降低开发难度。他以游戏为例，即使电脑的CPU性能成为瓶颈，GPU仍能让游戏画面表现翻倍。

值得注意的是，此次发布的RTX 40系列GPU切换了芯片代工方，采用台积电专为GPU优化的4纳米制程工艺，而上一代RTX 30系列由三星生产。

当有韩国记者问及英伟达与三星的关系，黄仁勋称，双方涉及供应链与代工两部分，一方面英伟达是目前高带宽内存（HBM）的全球最大客户，三星电子提供HBM给英伟达；而在代工方面，三星旗下晶圆代工厂继续向英伟达生产GPU、机器人处理器等芯片。

黄仁勋坦言，外界需要认识到，供应链是一个非常复杂的事情，像手机、计算机、汽车等都已经是全球分工，“最先进的有机衬底（organic substrates）来自日本、组装在中国、晶圆制造在中国台湾、软件在美国，从头到尾来看，全世界已经高度整合。”他认为现在考虑安全风险是一个好事情，但观察供应链并非是从单一部件出发，而是需要整体视角。

此次英伟达高性能数据GPU H100也全面投产，只是尚未正式出货就被美国政府列入出口管制范围，无法向中国客户供货。该禁令源于8月美国政府推出的一项针对中国和俄罗斯的出口政策，涉及英伟达在售的Ampere架构A100和本次的Hopper架构H100两款芯片。

对此，黄仁勋回应称，目前市场使用的绝大多数产品不受影响，至于特殊应用的产品则需要通过申请出口认证。英伟达会向中国客户提供基于Hopper架构，且不在美国政府限制范围内的替代版本，足够满足中国市场绝大多数需求。而对受限产品有明确需求的客户，英伟达将尝试为其申请许可。

他强调，英伟达多款产品都足以满足大部分用户需求，A100也只是英伟达基于Ampere架构的五款产品中的一款，用户也可以通过其他选项进行替代。“我们将会有大量的产品，这些产品在架构上是兼容的，完全不需要许可。”

除了宣布RTX40系列GPU和H100全面投产，英伟达公布的Thor车用超级芯片也颇受市场关注。英伟达称，该芯片可提供每秒2000万亿次浮点运算性能，预计将于2024年量产，并应用于2025年的车型上。英伟达目前被应用于量产汽车的Orin产品，可提供每秒254万亿次浮点运算性能。而其去年发布了预计2024年量产、可提供每秒1000万亿次浮点运算性能的Atlan，如今已被Thor取代。

对于近期半导体领域火热的RISC-V架构，黄仁勋称，英伟达是全球最早把RISC-V架构用在产品上的公司之一，只是目前RISC-V与有完整生态链的x86、Arm架构相比，部分第三方软件还没准备好。黄仁勋认为RISC-V比较适合用在定制化产品上，长期来讲仍需要建立软件生态链，“RISC-V能不能构建类似Arm或x86类似的生态？当然可以，但这可能要花费十年甚至二十年时间。”

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