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Der frühere CEO von Intel hat ein hohes Lob für Nvidia Monate nach dem Rücktritt

In diesem Beitrag:

  • Der frühere Intel -CEO Pat Gelsinger lobte die Ausführung von Nvidia und den strategischen Wassergräben als wichtige Treiber seiner KI -Dominanz.
  • Die CUDA- und NVLINK -Technologien von NVIDIA haben die Entwickler bei der Einhaltung des KI -Chipmarktes dazu beigetragen, einen Wettbewerbsvorteil beizubehalten.
  • Intel bleibt weiterhin hinter Konkurrenten wie Nvidia und AMD zurück. Ihr neuer CEO verspricht, das Vermögen des traditionellen Kraftwerks zu verändern.

Der ehemalige Intel -CEO Pat Gelsinger hat Nvidia und seinen CEO Jensen Huang für das, was er zwei „kritische“ strategische Entscheidungen nennt, gelobt, die das Unternehmen an die Spitze der KI -Revolution gebracht haben.

In einer kürzlich durchgeführten Folge von Yahoo Finance's Eröffnungsangebot erkannte Gelsinger die Position von Nvidia als aktueller Marktführer auf dem KI -Chip -Markt. Die Kommentare des ehemaligen CEO können für einige ein Schock sein, da Gelsinger im Dezember 2024 seine Position bei einem konkurrierenden Chipmacher, Intel, verlassen hat.

Die beiden Gewinnstrategien von Nvidia

Laut Gelsinger ist eines der Dinge, die Nvidia von der Konkurrenz abheben, wie es ausgeführt wird. Er sagte, die Firma habe unter der Führung von Jensen Huang gut ausgeführt und sagte: "Am Ende des Tages ist Jensen dabei - seine Teams fahren, um am vorderen Ende zu bleiben."

Laut Gelsingers zweiter Gewinnstrategie baut Nvidia bedeutungsvolle Wassergräben auf. Er sagte, der Chipmaker habe durch zwei Hauptprodukte, CUDA (Computer Unified Device Architecture) und NVLink, einen nachhaltigen Vorteil gegenüber dem Wettbewerb, einer Hochgeschwindigkeits-Verbindungsverbindung für GPU- und CPU-Prozessoren in beschleunigten Systemen erhalten. CUDA ermöglicht es Entwicklern, den GPUs von Nvidia vollständig zu nutzen und sie effektiv in das Nvidia -Ökosystem einzusperren

Die Kommentare von Gelsinger spiegeln einen wachsenden Konsens der Branche wider: NVIDIA , der einst hauptsächlich für Gaming -Grafikkarten bekannt ist, ist heute das führende Unternehmen, das die KI und die Technologie des Rechenzentrums betreibt. Unter Huangs Führung ist das Unternehmen ein Billionen-Dollar-Geschäft geworden, wobei seine Aktien im vergangenen Jahr dank des KI-Booms aufsteigt.

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Intel spielt weiterhin Aufholjagd

Einige mögen Gelsingers Kommentare sehen, als Gelsinger im Handtuch im KI -Chipmaking -Rennen in das Handtuch wirft, da er von 2021 bis 2024 als Intel -CEO diente. Als CEO von Intel wurde Gelsinger beauftragt, das Unternehmen wiederherzustellen, um das Unternehmen in der Hip -Making -Industrie zu überlegen, indem er sich in der Fertigstellung auflöste, als er einige Grundstücke verlor, als er auf die Fersion ging.

Intel fiel jedoch weiterhin hinter Konkurrenten wie AMD und Nvidia zurück, wobei der Aktienkurs im Jahr 2024 um fast 50% gesunken war, auf die Gelsinger mit Massenentscheidungen reagierte und andere drastische Maßnahmen einsetzte. Er trat zurück und wurde von Lip-Bu Tan, einem renommierten Halbleiter-Veteranen und ehemaligen CEO von Cadence Design Systems, abgelöst.

Tan hat sich inzwischen verpflichtet, Intel als tron Ger Future in Richtung zu bewegen und die Kunden darüber zu informieren, dass sich Intel verbessern und gleichzeitig ihr ehrliches Feedback nutzt.

Die jüngsten Kommentare von Gelsinger unterstreichen jedoch die Skala der Herausforderung und die Bar Nvidia hat auch eine Tonverschiebung darstellt, da Legacy-Spieler die Bedeutung neuer Paradigmen in der Hardware-Software-Integration für KI anerkennen.

Ironischerweise hat Gelsinger in der Vergangenheit den Erfolg von Nvidia auf Glück und zur richtigen Zeit am richtigen Ort zugeschrieben, und es ist bekannt, dass Huang in der Vergangenheit einige Grabungen geworfen hat.

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Dank seiner frühen Investitionen in Beschleuniger, bei denen es sich um spezialisierte Chips handelt, die künstliche Intelligenz Workloads betreiben, dominiert Nvidia den Markt für Hardware -Infrastrukturen für generative KI -Tools und große Sprachmodelle wie Chatgpt, wobei Geschwindigkeit und Leistung kritisch sind, und die Anforderungen an die Minute, die jede Minute zu den Starts, die sie täglich auf den Laufzeiten haben, weiterhin auf dem Laufenden auf dem Laufenden sind.

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