某种角度来看，今天NV的强势归因其实是过去数年华尔街集体对大模型的不重视导致。其次便是至今仍然很多人没认识到GENAI是未来的通用技术，或者说意识到不错但低估了其带来的时代浪潮，那么很好，这就是当下我们投资GENAI最大的利好所在。
在今天当NV，AI硬件的存在已经得到部分重视后。云的重视站在当前这个时点来说其实仍然是被低估的。我自己的感觉是云的增速在未来是必然会大幅提高的。理由很简单，云智天然就是一体的，未来当GENAI成为通用技术的时候，云的需求必然是会快速放出。这点就连NV自己都没有否定甚至是亲自下场。正如业绩会时老黄说的：NVIDIA在软件方面的成功源自其对加速计算必要的全栈计算平台。随着生成性AI使企业和软件公司采纳加速计算，NVIDIA AI Enterprise充当人工智能操作系统，每GPU每年4500美元。随着广泛行业采用AI技术，这一产品可能会变得重要。目前10亿美元(1 billion dollars)运营规模只是这一增长轨迹的开始。
再补充点GTC大会的观感，就NV来说硬件其实是一骑绝尘般的存在。只是当下的老黄已经不满足硬件的地位，而更想在软件方面来证明自己，所以不论是近期业绩会，还是GTC大会上一再强调工厂的原因所在（此次GTC大会更是推出NVIDIA NIM微服务来提高企业AI模型部署效率网页链接），而从动作来看，确实也是老黄现在心思最多的方面，这块一旦攻城拔寨就不是cude那么简单了，估值就再无下去可能。只是这块业务面临着微软，亚麻，谷歌。。。。。们的竞争，但其实这块的蛋糕会空前巨大，时间是站在这些同台竞争者们一边的，毕竟这个世界已经是得GPU者得天下了。
困了，写的比较杂，先到这吧。
$微软(MSFT)$ $亚马逊(AMZN)$ $甲骨文(ORCL)$
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2019年，微软和 OpenAI 开始合作伙伴关系，并在今年再次延续合作关系。双方共同研发新的 Azure 人工智能超级计算技术，加速人工智能的突破，实现大语言模型的承诺，并助力确保人工智能的益处得到广泛共享。
自那时开始，两家公司便开始了密切合作，在 Azure 中构建超级计算资源，专门用于 OpenAI 训练日益强大的人工智能模型。这种基础设施包括成千上万个 NVIDIA 针对人工智能进行优化的 GPU，通过基于 NVIDIA Quantum InfiniBand 通信的高吞吐量、低延迟网络连接在一起，以进行高性能计算。
微软负责战略合作的高级主管 Phil Waymouth，曾协助与 OpenAI 达成协议。他指出，OpenAI 训练模型所需的云计算基础设施规模是前所未有的——比该行业任何人尝试构建的 GPU 网络集群都要大得多
纳德拉对话挪威财富基金 CEO，谈 AI 范式转变对经济影响与科技支出
你认为我们是不是过于狭隘地看待科技了？科技真的可以成为下一阶段经济增长的驱动力吗？
这是个很好的问题。我很多时候都在思考这个问题，某种程度上，如果你从 GDP 水平来看，狭义定义的科技支出可能只占 4～5%。那么问题是其他 95% 发生了什么？我一直在思考任何新技术范式或平台转变的前景时的方式。
以 AI 为例，如果 AI 将成为下一个重要的通用技术，对我来说，真正的机会在于，假设科技支出在未来五年或十年内从 5% 增加到 10%，或者类似的情况。然后其他 90% 又会发生什么变化呢？会变得更大吗？我们是否会因为 AI 在医疗保健领域取得突破而取得突破？我们是否会因为 AI 推动的材料科学和能源转型而取得突破？等等。
ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 发布全新开放获取 LLM，助力开发者运用生成式 AI 构建企业应用
StarCoder2 的联合开发者 BigCode 社区是由 ServiceNow 和 Hugging Face 共同管理。前者是一家领先的数字工作流公司，致力于为每个人创造更好的工作环境；后者则是最常用的开源平台，机器学习社区在该平台上就模型、数据集和应用程序开展合作。
在 619 种编程语言上训练而成的 StarCoder2，可接受进一步的训练并嵌入到企业应用中，以执行应用源代码生成、工作流生成、文本摘要等特定任务。开发者可以使用它的代码补全、高级代码摘要、代码片段检索等功能，加快创新速度及提高工作效率。