英伟达为什么能在AI领域取得如此的垄断地位？【差评君】

- 英伟达在AI领域取得垄断地位，市场占有率超过80%。

- 高性能GPU数量是衡量公司能力的指标之一。

- GPU在深度学习领域的优越性得到认可。

- 英伟达在1996年发布了初代GPU GeForce 256，从此开始关注GPU在其他领域的意义。

- 英伟达资助了斯坦福大学的一个研究项目，研究用GPU编程。

- 英伟达发布了用GPU进行计算的并行计算平台和编程模型。

- 英伟达将扩大开放给大众使用。

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- 英伟达在GPU和AI领域的垄断地位是通过持续的投入和开发来实现的。

- 英伟达在深度学习领域的地位是通过CUDA和各种AI框架的深度绑定来实现的。

- 其他公司想要挑战英伟达的地位，需要有革命性的技术突破。

- 在进行神经网络训练时，裁剪掉不重要的参数可以极大地提升训练的效率。

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- 英伟达通过针对稀疏矩阵的优化和减脂算法，去除无效参数和降低存储精度来提高神经网络训练速度和效率

- 英伟达的芯片制造水平和产品不断进化，推出了基于安培架构的a100芯片和h100 GPU，以及与云服务商合作的DGX Cloud，帮助企业更轻松地部署自己的AI模型

- 英伟达的产品已经形成了一种壁垒，连全球第二大GPU厂商AMD都没有办法击穿，但是英伟达的产品仍然非常适合进行图像运算，而谷歌的TPU则是一个专门针对AI训练设计的芯片，且专门针对谷歌自己的生态做了优化

- 如果想要加入AI领域的竞争，要么财大气粗有自己的生态可以完全为自己的生态打造专属芯片，要么就只能从英伟达那里买大量的高端显卡

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- 我们需要抓紧突破的绝对不只是与人工智能大模型相关的研究，更为重要的依旧是整个计算芯片的设计制造，以及ai生态的建设。

- 计算芯片的设计制造和AI生态的建设是突破的关键

- 英伟达从游戏产业公司转型为AI基建公司，是一个美国芯片产业一贯以来的缩影。靠民用需求反哺核心技术发展，需求是技术之母，市场是技术之父

- 国产显卡企业有机会在高端AI加速卡市场崛起

- 新的工业革命已经到来，强者愈强，弱者无用

- 如果不奋力追上，可能真的已经不需要弱者了