黃仁勳：新一代AI讓算力需求暴增

黃仁勳盛讚DeepSeek是出色的創新，併爲世界一流的推理模型開源。圖／美聯社

2019～2030年全球算力規模

今年1月下旬DeepSeek橫空出世導致輝達（Nvidia）股價跳水，外傳DeepSeek的R1模型在訓練時所需的晶片更少，但輝達執行長黃仁勳26日接受CNBC專訪時強調，新一代AI所需要的運算能力較舊模型高出100倍。

談及DeepSeek是否需要更少的算力，黃仁勳以人類就學的過程解釋AI模型的運作與開發的階段。首先，AI像高中生學習大量的基礎數學、語言，與其他科目一樣，對人類知識進行基本理解，完成「預訓練（pre-training）」階段，爲後續發展奠定基礎。

在「後訓練（post-training）」階段，AI透過三種強化學習方式進步：從人類獲得回饋（RLHF），進行大量練習（RLAIF），以及接受考驗測試（RLVR）。他說，「現在基本上是AI教導AI如何變得更好，目前在這後訓練過程中正在進行大量創新。」

黃仁勳引用的推理模型包括DeepSeek的R1、OpenAI的GPT-4和xAI的Grok 3等。他指出，新型AI須思考「如何最好地回答」問題，透過逐步拆解，甚至可能進行反思、提出數種版本，並挑出最好的答案提供給使用者，因此「過程中所需的算力，比ChatGPT首次發佈時要多出100倍。」

黃仁勳表示，「突然之間，在這些強化學習、合成數據生成與推理等相關想法的全部結合下，導致算力需求竄升。」他認爲，DeepSeek將需要更多晶片的推理模型推向普及化，「DeepSeek太棒了，因爲它將世界一流的推理模型開源。」

黃仁勳也在法說會上稱讚R1是一項「出色的創新」，並強調這些推理模型的出現對輝達來說都是好消息，因爲意味着算力需求增加。輝達股價在今年1月27日重挫17％，寫下2020年以來最大跌幅，至今仍未完全反彈。

部分人士認爲，DeepSeek的問世可以突破美國對中國的晶片出口管制策略，黃仁勳認爲開發人員可能會透過軟體尋找繞過出口管制的方法。他說：「最終，軟體會找到解決方法。」他表示，輝達在美國銷售的GB200，其AI生成的速度較銷往中國的閹割版快上60倍。