人工智能行业最具影响力的技术大会之一英伟达GTC 2022召开，“教主”黄仁勋发布新的GPU架构，推出4nm芯片，并为多个行业发布加速计算平台，为AI行业的发展注入一针强心剂。
2022年英伟达GTC于3月21日正式开幕，与以往类似，发布了GPU芯片、一体机、加速计算平台等众多硬件产品，并升级面向汽车、金融、医疗、制造等众多行业的软件加速栈。大会八大重点发布如下。
宣布推出采用NVIDIA Hopper架构的新一代加速计算平台，取代2年前推出的安培架构，并发布首款基于Hopper架构的GPU-NVIDIA H100。与上一代产品相比，该平台计算性能实现了数量级的性能飞跃。简单来讲，新架构更能适应今天人工智能领域对大模型的需求，可推动今天AI大模型、复杂数字孪生的发展。
推出DGX H100系统—全球首个基于H100 GPU的AI平台。每个 DGX H100 系统配备八块 NVIDIA H100 GPU，并由 NVIDIA NVLink® 连接。该产品是基于Hopper新架构的一体机，在内部的存储、网络连接方面做了优化，尤其适用于大模型、科研领域大规模计算需求。
推出首款数据中心专属CPU—NVIDIA Grace CPU，由2个超级CPU组成，通过NVLink-C2C互联在一起，其可提供的最高性能是当今领先服务器芯片内存带宽和能效的2倍，专为 AI、HPC、云计算和超大规模应用而设计。
面向定制芯片开放NVLink--超快速的芯片到芯片、裸片到裸片的互连技术，将支持定制裸片与 NVIDIA GPU、CPU、DPU、NIC 和 SOC 之间实现一致的互连，助力数据中心打造新一代的系统级集成。这意味着CPU、DPU厂商都可以基于这一协议提升异构芯片之间的一致性连接。
宣布Omniverse生态已获得10倍扩展。Omniverse可简单的理解为英伟达的元宇宙、仿真设计加速平台。此次发布了平台和应用的主要版本，提供全包式Omniverse Enterprise试用版，与机器人、工业自动化、3D设计和渲染建立连接。英伟达称已有超过15万人下载Omniverse，平台生态系统扩充了10倍。
NVIDIA AI加速更多应用。提供主流AI应用开发所需的SDK和工具，其中包含NVIDIA Merlin 1.0-加速端到端推荐AI框架，可构建大规模高性能推荐系统；NVIDIA Maxine—音视频等。相对芯片厂商来讲，英伟达的AI软件栈生态已经是遥遥领先者。
英伟达宣布开始量产NVIDIA DRIVE Orin—自动驾驶汽车计算平台。会上宣布，NVIDIA DRIVE Orin将利用Omniverse平台和DRIVE Map，为自动驾驶汽车平台的开发提供基于AI的新工具。这些工具使开发者能够快速、更容易地重建场景和运行变体，加速培训、测试和验证。这些工具结合使用两种方法，即虚拟重建和神经网络重建，来开发模拟环境。英伟达称到2024年，将建成一个覆盖北美、西欧和亚洲的数字双胞胎，横跨50多万公里的道路。
英伟达还为医疗设备行业推出了Clara Holoscan MGX，以开发和部署专门用于满足监管标准的实时AI应用。它专注于实现对高通量数据流的处理，以获得实时洞察力。该参考设计的重点是使医疗设备制造商能够直接嵌入Clara Holoscan MGX或连接到现有医疗设备的安装设施。
英伟达在AI芯片市场自本次人工智能浪潮开始，其产品、市场与战略始终领先一步。每年的GTC都会为人工智能行业以及芯片领域带来诸多震撼发布。其多年来不断上涨的股价也成为众多芯片创企发展过程中的标杆。然而，英伟达的软硬件产品布局以及强大的生态，正在将挑战者远远甩在身后。
2017-2019年，英伟达在人工智能市场以GPU芯片支持图像视频类AI的应用开发，其加速能力达到数十倍数百倍以上，而遥遥领先于市场。
2019-2021年，AI芯片创企异军突起，然而初进入者的精力只能专注在芯片的设计以及实验室的性能数据上，连按计划及时量产都做不到，更无暇顾及软件生态。而英伟达不但拥有成熟的产线，在软件生态领域也构建了难以逾越的壁垒。
展望2022年及之后，元宇宙、数字人的时代到来，市场对于图形图像类芯片的需求仍将是AI芯片需求的主力。英伟达抓住这一市场，不断的对产品进行更新换代，每一次更新，都与后来者拉开更大的距离。
如今看来，在AI芯片领域，微创新已经很难撼动英伟达的地位。致力于AI加速计算的创企，应该寻求细分场景下的突破，制定完全差异化的路线（而不是简单的比拼性能），才有可能实现弯道超车。
