Nvidia執行長黃仁勳本周稍早在CES 2025演說以及在Techcrunch訪談中指出，該公司AI運算能力的進展速度，已經超越摩爾定律。摩爾定律（Moore's Law）是由英特爾創始人之一的Gordon Moore，在1965年首先提出對晶片製造的預測。該定律後來也經過調整，不過大致是指，積體電路的電晶體元件每18到24個月會成長一倍。隨著電晶體愈來愈小，使得翻倍的難度及成本愈來愈高，摩爾定律已經漸漸不適用，但仍然是資訊產業的重要指標。同樣的，AI在經過近幾年的發展，也被部分人士質疑發展速度減緩。但是黃仁勳駁斥AI進展速度減緩，並說AI運算速度有自己的成長法則，是超摩爾定律（Hyper Moore’s Law）。原因是，由於Nvidia同時自建架構、晶片、函式庫和演算法，就可以超越摩爾定律。他在去年11月就提出了這個說法。黃仁勳說現在AI有3個擴展法則，分別是預訓練（pre-training，以大量資料讓AI模型學習）、後訓練（post-training，微調），及測試時運算（test-time compute，推論期間，讓AI模型在回答前有更多時間思考）。黃仁勳指出，該公司最新AI晶片GB200 NVL72比上一代H100運算速度快30倍。拉長時間來看，該公司AI晶片和10年前相比，更是快了1,000倍，並沒有減緩跡象。一如摩爾定律藉由推升運算速度降低運算成本，黃仁勳相信，AI速度也愈來愈快，因而也能壓低推論成本。OpenAI最新具思考能力的AI模型o3執行每次任務就要近20美元，但ChatGPT Plus訂閱費每月也才收20美元，令執行長Sam Altman哀怨用戶用太兇，害它虧很大。因此，黃仁勳相信，像OpenAI o3的模型推論成本長時間會下降。因為具思考能力的AI模型可創造更好的資料於AI預訓練及後訓練使用，進而加速AI模型運算效能。
