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【TechWhale導航】AI下一個難關：物理層

當人工智能（AI）能為企業達到天馬行空的目標，大型語言模型（LLMs）更為地球數十億人每天解決無數難題同時，2024 年或之後這項科技，再向前進的最大難關是甚麼？這無關演算法、編程工作以至數據中心框架的問題，而是回歸兩項最「物理層」的基本步：半導體與電源限制。

踏入龍年最後一週，晶片生產商 NVIDIA 繼續在美股市場勢如破竹。截至上一個交易日（美國時間 2 月 7 日），該公司股價暫時企穩於 700 美元水平，市值達到 1.7 萬億美元，為目前美國市值第 6 大企業，與前方位列 5 位的亞馬遜（Amazon.com）只有不足 400 億的差距。

於 2023 年半導體廠商排名中，英特爾（Intel）終於如願重奪冠軍寶座，與三星（Samsung）位置互換。不過前者年度獲勝的原因，並非本身業務迅速增長，而是衰退比對方慢。

Nvidia H100 GPU 晶片除了成為中美之間政治角力的話題外，其驚人的耗電量相信也會在 2024 年成為熱話，在估算上更有機會「吃掉」香港一整年的住宅用電量。

專攻家族史新聞的自媒體專頁《晉聊些五四三》早前發表調查報導，指出 NVIDIA 創辦人黃仁勳的家族史顯赫，世系圖內不乏企業的最高負責人，當中最耀眼的為「表外甥女」，也就是目前 AMD 主席兼行政總裁蘇姿丰（Lisa Su）。

產業最大贏家除了 OpenAI 之外，一直專注 AI 相關運算晶片研發的 NVIDIA 亦屬現在與未來的得益者，該公司股價已較今年初反彈近 90%。