前英特尔首席执行官帕特・盖尔辛格（Pat Gelsinger）近日在英伟达2025年 GPU 技术大会的《Acquired》播客中表示，英伟达的人工智能(AI)图形处理器(GPU)定价策略过高，难以支持大规模的 AI 推理任务。盖尔辛格指出，推理是部署 AI 模型的关键环节，当前行业的发展趋势应该更关注推理，而英伟达的技术在成本效益上难以满足这一需求。
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他提到，英伟达用于 AI 训练的处理器价格高达现实所需的10，000倍之多。虽然盖尔辛格承认早期生成式 AI 的快速发展主要得益于英伟达的图形处理单元（GPU），但他认为，该公司的强项 —— 依托 CUDA 软件平台的技术 —— 在推理成为主流之后可能会面临挑战。他强调，尽管存在缺陷，但他也对英伟达首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)的远见与坚韧表示赞赏，认为黄仁勋在通用图形处理器与 AI 工作负载的早期预测上取得了成功，但这一成就也部分源于良好的时机。他甚至调侃说，“黄仁勋运气不错”。
在盖尔辛格的带领下，英特尔在 AI 硬件领域的竞争中面临压力。该公司推出的 Gaudi 加速器芯片在性能上未能赶上英伟达的 Hopper 和 AMD 的 Instinct 产品。英特尔目前已将 Falcon Shores 人工智能平台搁置，转而专注于下一代项目 “Jaguar Shores”。
盖尔辛格还提到，计算机架构可能会发生变化，量子计算有望在本世纪末实现商业化。然而，他未透露英特尔在这一变革中的具体计划。尽管机器学习基础设施需求激增，英特尔在 AI 收入方面仍远远落后于竞争对手，显现出公司在这一领域的整体困难。
划重点:
💰 英特尔前 CEO 批评英伟达 AI 芯片定价过高，难以支持大规模推理任务。
🔍 盖尔辛格指出，英伟达用于 AI 训练的处理器价格远超实际需求。
🌀 英特尔在 AI 硬件领域竞争力不足，目前正聚焦于新的项目开发。
