深度好文｜英伟达股票暴涨，谷歌微软脸书纷纷下注！
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美国芯片巨头英伟达今年可是大出风头！早在今年2月22日，美国芯片巨头英伟达的股价就飙升，市值接近2万亿美元，仅次于微软和苹果。
英伟达股价大涨16.4%，市值单日飙升2770亿美元——相当于可口可乐公司的市值，达到1.96万亿美元，创下美国公司市值单日最大涨幅纪录，也是该公司自1999年上市以来的最高水平。鉴于去年英伟达股价飙升约230%，高盛分析师更是将英伟达捧为“地球上最重要的股票”。
随着英伟达领涨，其他芯片股和科技大公司的股价也同步走高。半导体公司AMD上涨11%，脸书母公司Meta和亚马逊分别上涨约3.9%和3.5%，微软上涨2%。
全球股市跳涨的直接原因，是英伟达21日发布的强劲财报。财报显示，英伟达2024财年营收约为609亿美元，同比增长126%；净利润为297.6亿美元，同比增长581%。截至2024年1月28日的第四季度，公司营收为221亿美元，同比增长265%；净利润近123亿美元，同比增长769%。
4月26日的美股盘中，美国芯片制造商英伟达股价继续走强，一天的时间内涨近5.5%报每股872美元，日内最高达到883美元。
这支“华尔街明星股”在一周内已累涨近15%，有望创下去年5月以来的最佳单周表现，收复了4月中旬大部分跌幅。总市值增加了2600亿美元，重新回到了2万亿关口上方。
英伟达之所以取得惊人业绩，源于大型科技公司向人工智能（AI）领域疯狂砸钱，助力英伟达销售增长。
英伟达是AI芯片领军企业，其芯片是训练AI的重要工具，目前支撑着最先进的AI系统。据投资信托公司Synovus Trust Company副总裁丹·摩根预计，英伟达约占全球人工智能半导体销售额的70%。
亚马逊、微软、谷歌、思科等公司与英伟达就生产定制芯片展开合作。脸书母公司Meta首席执行官扎克伯格今年1月宣布，计划今年从英伟达购买价值上百亿美元的AI芯片。微软也购买了数万枚英伟达最先进的芯片。
英伟达最新推出的AI芯片Blackwell B200
AI的井喷式发展也让越来越多的企业加入了AI的行列，这些企业对AI人才的需求也越来越大。根据麦肯锡公司此前发布的报告，到2030年，全球人工智能人才缺口将达到400万。这一数字包括软件工程师、数据科学家、机器学习专家等各个领域的人才。
人工智能已经成为炙手可热的热门专业，那么与人工智能相关的职业岗位有哪些呢？对于普通人来说，想要入行人工智能又有哪些机会呢？
首先，我们从就业岗位来看，人工智能相关就业岗位大致有：
◾算法工程师：进行人工智能相关前沿“算法”的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用，属于人工智能的“头脑”岗位。
◾AI工程师：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。
◾机器学习工程师：负责开发、实现和维护机器学习算法和模型。
◾自然语言处理工程师：负责开发、实现和维护自然语言处理技术，例如语音识别、语义分析等。
◾深度学习工程师：具备深度学习算法的实际应用和开发能力，可以处理复杂的数据，如图像、声音和文本等，解决模式识别和决策问题。
◾人工智能产品经理：负责开发、推广和营销人工智能产品和服务，需要具备对技术和市场的深入理解。
◾人工智能运维工程师：负责维护和管理部署在生产环境中的人工智能系统，保障系统的稳定运行。
这些是比较常见的AI相关岗位，而随着AI深入各行各业，使得AI有了进一步的发展，一些新型的工作岗位也随着AI的发展而被创造出来。如：数据风险和控制、AI内容作者等。
这些工作岗位需要人们掌握精通AI的技能，以及能够与机器和数据打交道的能力。具体分为以下几个方面：
数学基础
在人工智能的研究和应用过程中，需要用到大量的数学知识，如数理统计、概率论、线性代数等。这些数学知识对于理解和应用人工智能算法和模型来说是非常重要的。
基础计算机知识
包括操作系统，linux，网络，编译原理，数据结构，数据库等，这些都是必须要掌握的。
编程与算法
编程语言是人工智能中使用最广泛的工具之一，毕竟算法的实现还是要编程的，因此至少要掌握一门编程语言，如：C/C++、Python、SQL，这三种编程语言是比较容易学习，且使用最多的。
此外，能够理解和实现各种算法模型是至关重要的。良好的数据结构和算法基础有助于优化模型的性能并解决实际问题。
数据处理与预处理
人工智能的训练离不开大量的数据。因此，掌握数据处理和预处理技术是必须的。这包括数据清洗、特征提取、数据转换等操作，以及对数据进行可视化和分析的能力。
机器学习与深度学习
机器学习和深度学习是人工智能中最核心的技术领域。了解不同类型的机器学习算法（如监督学习、无监督学习、强化学习等）以及它们的应用场景是必要的。此外，熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），能够构建和训练神经网络，并了解常见的深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）也是非常重要的。
当掌握了基础知识，学习了人工智能的核心内容，接下来就是大量的项目实践。我们可以在项目实训的过程中，不断将理论知识融会贯通，加深对算法的理解和应用，而且可以积累项目经验，为以后找工作做准备，有了相关领域的项目经验，可以更好地提高简历的含金量，增强面试的通过率。
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