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Nvidia 最近公布了第四季度的收益，综合考虑，它们并没有那么糟糕。尽管销售额下降，但他们的表现超出了预期。电话会议上没有恐慌，没有裁员。
但在所有关于 2023 年收益和预测的讨论中，首席执行官黄仁勋在收益电话会议上宣布了 DGX Cloud 的消息，令人惊讶。通过多个云提供商提供其 DGX 系统是一笔交易，而不是在本地安装必要的硬件。
Nvidia 销售基于 GPU 的计算系统，称为DGX Pods。相同的处理器、网络和来自 Pods 的 Nvidia 全面的 AI Enterprise 软件堆栈将通过您的浏览器提供，而不是将六到七位数的数据投入到数据中心的硬件中。
“人工智能超级计算机的构建既困难又耗时，”黄在与华尔街分析师的电话会议上说。“今天我们宣布推出 Nvidia DGX Cloud，这是拥有自己的 DGX AI 超级计算机的最快、最简单的方式。只需打开您的浏览器。”
他说，Nvidia DGX Cloud 将通过 Oracle 云基础设施、微软 Azure、谷歌云平台以及其他正在开发的平台提供。值得注意的是 AWS 缺席。
通过这些参与的 CSP，客户可以访问 Nvidia AI Enterprise 以训练和部署大型语言模型或其他 AI 工作负载。在预训练的生成人工智能模型层，该公司将为想要构建专有模型和服务的企业提供可定制的人工智能模型。
如果您不熟悉“生成式人工智能”一词，它只是指能够生成原创内容的人工智能，最著名的例子是在 DGX 硬件上运行的 ChatGPT。
“我们将使这种基础设施的访问民主化，并通过加速训练能力真正使这种技术和这种能力变得非常容易获得，”黄说。“我们的目标是将 DGX 基础设施放在云端，这样我们就可以为世界上每一个想要创建专有数据的企业、每家公司提供这种能力。”
他就是这么说的。Nvidia 代表拒绝进一步置评，但表示将在 Nvidia 即将于 3 月举行的 GTC 会议上公布详细信息。
Moor Insights & Strategy 的首席分析师 Anshel Sag 怀疑 DGX 技术是否真的会为大众设计，但他确实认为它会兑现 Jensen 的承诺，即比过去更民主地使用 AI 技术.
“我认为这可能更像是一种软件解决方案，利用公司在硬件方面已有的东西，让任何已经习惯使用云计算 AI 工作负载的人都可以更容易地使用它，”他告诉我。
英伟达在研究什么？
Nvidia 的收益总体上是积极的，尽管消费者销售额大幅下降。数据中心业务继续在公司表现良好，为 2023 年第一季度提供了良好的指引。
值得注意的是，其研发费用在过去一年中呈爆炸式增长。2021 年第四季度，研发费用约为 15 亿美元。上一季度，它略低于 20 亿美元。回顾历史收益报告，这种增长水平是没有先例的。
Nvidia 的研发多年来稳步上升，但速度要慢得多。我们说的是一年内增长 33%。即使有了 Grace CPU，不可避免的 Hopper 继任者及其网络工作，研发的显着增加也引出了一个问题，他们在做什么？
