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輝達執行長黃仁勳。（法新社）
高佳菁／核稿編輯
〔財經頻道／綜合報導〕AI指標股輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳接受外媒專訪時指出，輝達的AI晶片性能升級的的速度，快於摩爾定律設定的歷史速度。
黃仁勳週二（7日）上午在拉斯維加斯消費性電子展（CES）發表完演說後，接受外媒《TechCrunch》採訪時表示，輝達系統的進步速度比摩爾定律要快得多。摩爾定律在過去幾十年來，一直推動運算進步。
摩爾定律由英特爾（Intel）共同創辦人摩爾（Gordon Moore）於1965年提出，他在當時預測，積體電路上可容納的電晶體數量，每隔2年會增加1倍，進而使晶片的性能翻倍。這項預測基本上已實現，並在幾十年內，實現了能力的快速進步和成本的直線下降。
近年來，摩爾定律已經放緩，黃仁勳則稱，輝達的AI晶片正在加速發展。輝達表示，公司最新的資料中心超級晶片在運行AI推論工作負載的速度比上1代快30倍以上。
黃仁勳指出，輝達可以同時建立架構、晶片、系統和演算法，如果這麼做，那將可以比摩爾定律更前進的速度更快，因為可以在整個堆疊上進行創新。這也不是黃仁勳首次暗示輝達正在超越摩爾定律，在11月的播客（podcast）節目中，黃仁勳表示，AI世界正在朝「超級摩爾定律」邁進。
黃仁勳做出這項大膽聲明之際，許多人都在質疑AI的進步是否已經停滯。黃仁勳拒絕認同AI進步正在放緩的觀點，相反，黃仁勳稱現在有3種活躍的AI縮放法則，包括訓練前，AI模型從大量資料中學習模式的初始訓練階段；訓練後，使用真人回饋意見等方法微調AI模型的答案；測試時運算，發生在推論階段，並為AI模型在每個問題後提供更多時間「思考」。
黃仁勳表示，摩爾定律在歷史上非常重要，因為他降低了運算成本，同樣的事情也會出現在提升性能的推論中，因此，推論成本只會減少。
輝達的H100是尋求訓練AI模型科技公司的首選晶片，但現在企業更加關注推論，有些人也開始質疑輝達昂貴的晶片是否將保持領先地位。在週一（6日）發表演說時，黃仁勳在台上舉起輝達最新的資料中心晶片GB200 NVL72，這款晶片比暢銷的H100快30到40倍。
黃仁勳表示，性能大幅提升代表像OpenAI o3這樣在推論階段使用大量運算的AI模型，將隨著時間變得更加便宜。黃仁勳指出，自己專注於創造更高性能的晶片，從長遠來看，這將創造更低的價格。
去年，確實看到AI模型的價格暴跌，部份原因正是輝達等硬體公司在運算方面取得了突破，黃仁勳預估，AI推論模型將持續這種趨勢。更廣泛來說，黃仁勳認為，輝達現在的AI晶片比10年前製造的晶片要好1000倍，這筆摩爾定律的標準要快得多，黃仁勳也補充，自己認為沒有跡象表明這一趨勢很快將停止。
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