「Blackwell」加速晶片進入量產 NVIDIA說明AI模型訓練方式改變不影響市場的GPU需求量

在稍早公布截至10月底的2025财年第三季财报，NVIDIA表示上一季内营收达350.82亿美元，相比去年同期增加94%，净利则达193.09亿美元，成长幅度达109%，同时也说明包含微软、甲骨文、OpenAI在内客户都已经开始取得以「Blackwell」显示架构打造的加速晶片，目前约有1万3000组样品对外提供测试，并且已经全面进入量产阶段。

而NVIDIA财务长Colette Kress更说明「Blackwell」供货量将在2025年增加，预计带动数十亿美元营收。同时，先前已经开始供货的H200加速晶片目前也开始增加出货量，但预期接下来会有更多对于「Blackwell」的市场需求。

不过，在目前人工智慧模型训练方式开始改变，同时科技公司也尝试以不同方式改进人工智慧运作效率，例如OpenAI在今年9月提出的自然语言模型「o1」便是在基础模型训练情况下，持续与人互动学习结果进行成长，与NVIDIA先前提倡借由GPU加速缩短大量资料预先训练所需时间，借此推动人工智慧运算成长的方式有些不同。

甚至也有部分科技业者开始构思以不同方式建构人工智慧模型，甚至倾向以既有人工智慧模型为基础，透过微调方式打磨运算反应更快、答案更准确的小型人工智慧模型，借此减少大幅仰赖GPU加速训练的情况。

对此，NVIDIA执行长黄仁勋则表示乐见市场有这样的发展，意味人工智慧产业发展开始有了新的发展动力，同时也代表接下来将加速晶片用于人工智慧推论的比重将会增加，而非局限在基础模型训练。

但黄仁勋认为预先训练对于人工智慧发展依然重要，目前也仍有不少开发者持续加强模型预先训练方式，借此扩展人工智慧模型对应功能。黄仁勋表示，在此经验法则情况下，显示基础模型建置依然重要，同时模型规模也持续扩展。

对于NVIDIA而言，目前利用GPU进行运算加速依然是发展重点，同时也认为市场对于GPU的需求依然很高，不仅是前期模型训练加速，包含后续的模型推论运作也会需要使用GPU进行加速。

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