一家公司繼續(xù)在幾個關鍵領域保持統(tǒng)治地位。在詹森黃（Jensen Huang）的領導下，恩維迪亞（Nvidia）已成為科技行業(yè)的主要新力量，最近成為美國股票市場市值的最大公司，超過了蘋果和微軟。

是什么導致了這一發(fā)展？

NVIDIA在塑造硬件趨勢方面已經(jīng)變得非常熟練。它的GPU存在于最大的數(shù)據(jù)中心中，包括XAI的巨像和其他大規(guī)模運營，尤其是當Musk不可預測地將GPU數(shù)量增加100,000個單位時，尤其是同一項目。

此外，NVIDIA還獲得了TSMC鑄造廠的很大一部分，臺灣芯片制造商為許多頂級客戶提供了生產能力。

大膽的新體系結構

除了其制造專業(yè)知識和市場業(yè)務外，NVIDIA還在推出一系列新的處理器模型。

不久前，我們正在討論以David Blackwell命名的Nvidia Blackwell建筑，Grace Blackwell Superchip帶來了突破性的表演并吸引了全球客戶群。

但是，在2024年的一項技術活動中，黃透露了該公司的計劃，該公司計劃引入一個新的微觀結構，稱為“魯賓”，以紀念物理學家維拉·魯賓（Vera Rubin）的名字命名。這將包括一個名為Rubin的GPU和一個名為Vera的CPU，提供了令人印象深刻的速度和效率組合。

隨后，將引入一個名為Rubin Ultra的增強版本，以及一個名為Feynman（以理查德·費曼（Richard Feynman））的未來硬件平臺預期，預計將于2028年進行。

關于記憶帶寬，魯賓預計將達到每秒900 GB，而Rubin Ultra可以達到約1200 GB的每秒1200 GB。預計Feynman架構將每秒運行約1000 GB，針對特定的計算任務和精度數(shù)學進行了優(yōu)化。

此外，還將有一個Rubin AI平臺，是公司圍繞魯賓籌碼建造的更廣泛生態(tài)系統(tǒng)的一部分。它將利用超快速的HBM4內存和NV鏈接6開關，可在帶寬中每秒3600 GB。

所有這些都是針對數(shù)據(jù)中心量身定制的，專門為AI應用程序設計。

將LLMS放在設備上

現(xiàn)在，讓我們探討Nvidia的魯賓將如何影響市場。

分析師指出，這可能并不意味著要脫機運行完整的AI模型，但是這些體系結構將有助于加速邊緣計算策略，從而導致更強大的本地系統(tǒng)。結果，個人設備上已經(jīng)存在的AI功能將變得更聰明，更有能力，并且能夠處理復雜的推理。

我們可以期望很快見證這些硬件創(chuàng)新對消費技術的影響，尤其是在可穿戴設備和移動設備中。

從健康和教育到零售，醫(yī)療保健和法律服務，整個行業(yè)都通過便攜式，高性能的LLM重新構想，不再僅依靠集中數(shù)據(jù)中心。

“這些設備從高容量的邊緣服務器到低源物聯(lián)網(wǎng)傳感器，并包括日常示例，例如智能手機，智能家居小工具，自動駕駛汽車和工業(yè)機器人，” Datacamp的Bhavishya Pandit解釋說，強調了通過Edge Computing帶來的好處和潛在的轉換。

當然，在這些大規(guī)模數(shù)據(jù)中心中將繼續(xù)進行關鍵工作，但越來越多地將其轉向研究和利基市場的功能。同時，我們將直接在最終用戶設備上展開部署。

這種趨勢還將更直接地影響普通用戶，無論是通過更多地采用AI驅動的應用程序，還是對AI可以做的事情（可能兩者兼而有之）的欣賞。

當每個人都在口袋里攜帶先進的人工智能工具時，您如何設想AI的未來？

讓我們在2025年的其余時間內監(jiān)視開發(fā)項目，并在魯賓（Rubin）開始在硬件空間中推出時。

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