英伟达怎么靠生成式AI赚钱的？BetVictor Sports(伟德体育)国际官网

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　　不过起码表示LLM可以辅助芯片设计。英伟达首席科学家Bill Dally在分析师沟通会上说ChipNeMo在内部主要扮演3个角色。其一是让初级水平的芯片设计师，在有问题的时候就直接问ChipNeMo，这样不会浪费那些高级芯片设计的时间;其次是对bug报告做总结，因为硅工们写的bug报告有时又长又复杂，而且经常只有本人能看懂，那么ChipNeMo此时就可以为旁人理解bug报告起到很大的帮助作用;最后，ChipNeMo的确能生成Verilog，不过一般英伟达不会这么去用...

　　不过如果要说NIM的确切构成，实际还是比较复杂的，包括各种预训练模型、及各种跑模型的依赖包，如CUDA, CuDNN, TensorRT-LLM, Triton Inference Server等等……上接AI API。这部分咱就不细说了，有兴趣的去研究下英伟达的博客与文档——不过从这些中间件，其实也能看出，英伟达要为企业解决模型优化之类的问题，而不单是提供和修改模型(当然关键也包括要卖跑在下面的硬件，和NVIDIA AI企业解决方案)。

　　在此期间，黄仁勋反复提到了英伟达作为“AI foundry”的设定，说法上是对于LLM，“并非创造，而是生产(not create it, but manufacture it)”，是为英伟达作为AI foundry的定位。“你去跑这些模型，规模化运行的时候，向我们支付的其实只是AI操作系统的钱。”黄仁勋说，“操作系统也就是NVIDIA AI Enterprise”，“非常划算”…就差没讲“buy more, save more”了…