AI计算芯片公司Nvidia英伟达的股价上周交易日飙升26%，该公司最新市值接近万亿美元大关。
Nvidia公司上周三发布的最新季度业绩引发了这一股价飙升。该公司表示正在提高芯片产量以满足“激增的需求”。
Nvidia 已经开始主导人工智能 (AI) 系统的芯片市场。
去年 11 月 ChatGPT 推出后，市场对该领域的兴趣达到了疯狂的水平——这给科技行业带来了巨大的震动。
从帮助演讲到计算机编程和烹饪，ChatGPT 已被证明是一种广受欢迎的 AI 应用。
但如果没有强大的计算机硬件，尤其是总部位于加利福尼亚的 Nvidia 的计算机芯片，这一切都不可能实现。
Nvidia 硬件最初以制造处理图形的计算机芯片类型而知名，特别是用于计算机游戏，它是当今大多数 AI 应用程序的基础。
Gartner 的半导体行业分析师 Alan Priestley 表示：“它是领先的技术参与者，能够帮助实现人工智能这种新技术。”
“Nvidia 之于 AI 几乎就像英特尔之于 PC，”TechInsights 分析师 Dan Hutcheson 认为。
ChatGPT 使用 10,000 个 Nvidia 的图形处理单元 (GPUs) 进行训练，这些单元聚集在属于Microsoft微软的超级计算机中。
被广泛使用的 A100 GPU 成本超过 10,000 美元
Nvidia 加速计算总经理兼副总裁伊恩·巴克 (Ian Buck) 表示：“它是众多超级计算机中的一种——有些是公开的，有些不是——使用 Nvidia GPU 构建，用于各种科学和人工智能用例。”
CB Insights最近的一份报告指出，Nvidia 拥有大约 95% 的机器学习 GPU 市场。
它的 AI 芯片也在为数据中心设计的系统中销售，每个芯片的价格约为 10,000 美元（8,000 英镑），但其最新和最强大版本的售价要高得多。
那么 Nvidia 是如何成为 AI 革命的核心参与者的呢？
简而言之，大胆押注自己的技术加上一些好的时机。
现任 Nvidia 首席执行官的黄仁勋早在 1993 年就是其创始人之一。当时，Nvidia 专注于为游戏和其他应用程序制作更好的图形。
1999 年，它开发了 GPU 来增强计算机的图像显示。
GPU 擅长同时处理许多小任务（例如处理屏幕上的数百万像素）——这一过程称为并行处理。
2006 年，斯坦福大学的研究人员发现 GPU 有另一种用途——它们可以加速数学运算，这是常规处理芯片无法做到的。
正是在那一刻，黄仁勋做出了对人工智能发展至关重要的决定。
他投入了 Nvidia 的资源来创建一种工具，使 GPU 可编程，从而为图形以外的用途开放了它们的并行处理能力。
该工具被添加到 Nvida 的计算机芯片中。对于电脑游戏玩家来说，这是一种他们不需要的功能，甚至可能都没有意识到，但对于研究人员来说，这是一种在消费类硬件上进行高性能计算的新方法。
