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來源：量子位 前腳阿爾特曼剛被曝要籌 7 萬億美元，與英偉達(dá)爭雄，重塑全球半導(dǎo)體格局。后腳老黃還真回應(yīng)了：老伙計(jì)，夸張了哈。 具體發(fā)言嘛，還帶了點(diǎn)陰陽美學(xué)（手動(dòng)狗頭）： “（7 萬億美元）顯然能買下所有 GPU。 如果你假設(shè)計(jì)算機(jī)不會(huì)變得更快，可能就會(huì)得出這樣的結(jié)論：我們需要 14 顆行星、3 個(gè)星系和 4 個(gè)太陽來為這一切提供燃料。但計(jì)算機(jī)架構(gòu)仍在不斷進(jìn)步�！� 簡而言之，黃仁勛認(rèn)為更高效、更低成本的芯片會(huì)持續(xù)出現(xiàn)，而這將使得阿爾特曼的這種“7 萬億美元”大規(guī)模投資變得不那么必要。 不過話說回來，老黃倒也沒把話說死。他也強(qiáng)調(diào)，AI 領(lǐng)域的投資增長不會(huì)在短期內(nèi)停止，還預(yù)測：AI 數(shù)據(jù)中心的規(guī)模會(huì)在五年內(nèi)翻番。 實(shí)際上，打從阿爾特曼的 7 萬億消息曝出，網(wǎng)友們也沒少吃瓜。根據(jù) Gartner 預(yù)測，2023 年全球半導(dǎo)體行業(yè)的總收入是 5330 億美元，7 萬億美元是這個(gè)數(shù)字的 14 倍。 網(wǎng)友測算，這些資金不僅足以一口氣吞并英偉達(dá) + 臺(tái)積電 + 英特爾 + 三星 + 高通 + 博通 + AMD+ASML 等等等一系列半導(dǎo)體頭部公司，剩下的錢再買個(gè) Meta 還都綽綽有余。 
那么這一次老黃具體還分享了些什么信息，如果你感興趣，以下奉上文字記錄~ （Kimi 和 ChatGPT 整理，人類編輯協(xié)助） 黃仁勛：去年最重要的 AI 事件是 Llama 2 主持人：我想從一個(gè)一直存在我腦海中的問題開始，7 萬億美元能買多少 GPU？ 黃仁勛：顯然，所有的 GPU。 主持人：我很想向 Sam 提問這個(gè)問題，這是一個(gè)非常大的數(shù)字（笑）。談到雄心，我們并不缺乏雄心壯志，但今天的政府面對(duì)人工智能，應(yīng)該如何規(guī)劃？您有什么建議？ 黃仁勛：首先，這是一個(gè)令人驚嘆的時(shí)代，因?yàn)槲覀冋幱谝粓鲂碌墓I(yè)革命的開始，過去蒸汽機(jī)、電力、PC 和互聯(lián)網(wǎng)帶來了信息革命，現(xiàn)在是人工智能。 前所未有的是，我們正在同時(shí)經(jīng)歷兩種轉(zhuǎn)變：通用計(jì)算的結(jié)束和加速計(jì)算的開始。 就像以 CPU 計(jì)算作為所有工作的基礎(chǔ)，在今天已經(jīng)不再可行。原因是，從我們?cè)?1964 年發(fā)明 CPU—— 即 IBM System 360 發(fā)布的那一年算起，已經(jīng)過去了 60 年。我們實(shí)際上已經(jīng)依靠這一波技術(shù)浪潮前行了整整 60 年，而現(xiàn)在，我們正處于加速計(jì)算的新起點(diǎn)。 如果你想實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的計(jì)算、能源高效的計(jì)算、高性能計(jì)算、成本效益高的計(jì)算，就不能再依賴通用計(jì)算。你需要專門的特定領(lǐng)域加速，這就是推動(dòng)加速計(jì)算增長的基礎(chǔ)。它使得一種新型應(yīng)用 —— 人工智能成為可能。 問題是，什么是因，什么是果？你知道的，首先是加速計(jì)算使得新型應(yīng)用成為可能。今天有很多應(yīng)用都在加速。 現(xiàn)在我們正處于這個(gè)新時(shí)代的開始，接下來會(huì)發(fā)生什么？ 目前，全球數(shù)據(jù)中心的總價(jià)值約為 1 萬億美元。在未來 4-5 年里，這個(gè)數(shù)字將增長到 2 萬億美元，這些數(shù)據(jù)中心將成為全球軟件運(yùn)行的源動(dòng)力。所有這些都將是加速的，這種加速計(jì)算架構(gòu)非常適合下一代軟件，即生成性人工智能。這就是目前正在發(fā)生的核心變革。 替換通用計(jì)算的過程中，要記住架構(gòu)的性能也在同步提升。所以不能僅僅假設(shè)你會(huì)購買更多的計(jì)算機(jī)，還必須假設(shè)計(jì)算機(jī)會(huì)變得更快。因此實(shí)際需要的計(jì)算資源并沒有那么多。否則，如果你假設(shè)計(jì)算機(jī)不會(huì)變得更快，可能就會(huì)得出這樣的結(jié)論：我們需要 14 顆行星、3 個(gè)星系和 4 個(gè)太陽來為這一切提供燃料。 在過去 10 年里，我們做出的最大貢獻(xiàn)之一，就是將計(jì)算和人工智能推進(jìn)了 100 萬倍。所以，無論你認(rèn)為驅(qū)動(dòng)世界的需求是什么，都必須考慮它將以 100 萬倍的速度更快、更高效地發(fā)展。 主持人：對(duì)于 AI 接管世界的恐懼，我認(rèn)為我們需要澄清哪些是真實(shí)的，哪些是炒作。您認(rèn)為目前最大的問題是什么？ 黃仁勛：非常好的問題。首先，我們必須安全地發(fā)展創(chuàng)造性的新技術(shù)，這是絕對(duì)正確的。無論是飛機(jī)、汽車、制造系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)，所有這些不同的行業(yè)在今天都受到嚴(yán)格監(jiān)督。這些監(jiān)管必須擴(kuò)展、增強(qiáng)，去考慮 AI 將通過產(chǎn)品和服務(wù)來到我們身邊的情況。 現(xiàn)在，有些利益集團(tuán)試圖嚇唬人們，將 AI 神秘化，以阻止其他人對(duì)這項(xiàng)技術(shù)采取行動(dòng)。我認(rèn)為這是一個(gè)錯(cuò)誤，我們希望普適化 AI 技術(shù)。 如果你問我去年最重要的 AI 事件是什么，我認(rèn)為是 Llama 2，這是一個(gè)開源模型�；蛘� Falcon，另一個(gè)優(yōu)秀的模型。還有 mistral 等等。所有這些技術(shù)都建立在透明度、可解釋性之上。因?yàn)檫@些開源模型，安全、對(duì)齊、護(hù)欄、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等諸多不同的創(chuàng)新成為可能。 讓大家都加入到 AI 的進(jìn)步之中可能是最重要的事情，而不是去說服人們 AI 太復(fù)雜、太危險(xiǎn)、太神秘，世界上只有兩三個(gè)人能做到，我認(rèn)為后者是一個(gè)巨大的錯(cuò)誤。 主持人：您認(rèn)為下一個(gè) AI 時(shí)代還會(huì)繼續(xù)建立在 GPU 之上嗎？您認(rèn)為未來會(huì)有什么突破？ 黃仁勛：實(shí)際上，世界上幾乎所有大公司都在做內(nèi)部開發(fā)。谷歌、AWS、微軟、Meta 都在制造自己的芯片。 英偉達(dá) GPU 會(huì)被關(guān)注是因?yàn)檫@是唯一一個(gè)對(duì)所有人開放的平臺(tái)。 一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)涵蓋了所有領(lǐng)域。我們的 CUDA 架構(gòu)能夠適應(yīng)任何新興的架構(gòu)模式，無論是 CNN、RNN、LSTM，還是現(xiàn)在的 Transformer�，F(xiàn)在，Vision Transformer、Birdseye View Transformers 等各種不同的架構(gòu)正在被創(chuàng)造出來，所有這些不同的架構(gòu)都可以在英偉達(dá) GPU 上得到發(fā)展。 黃仁勛院士回應(yīng) OpenAI 阿爾特曼 7 萬億芯片計(jì)劃：笑了 主持人：AI 的特點(diǎn)是它在很短的時(shí)間內(nèi)經(jīng)歷了很多演變，所以，五年前使用的基礎(chǔ)設(shè)施與今天使用的基礎(chǔ)設(shè)施可能非常不同。 但老黃的觀點(diǎn)非常重要，即英偉達(dá)始終占據(jù)一席之地。 主持人: 接下來讓我們換個(gè)話題，暫時(shí)不談 AI，談?wù)劷逃Ｕ驹诩夹g(shù)的前沿，人們?cè)诮逃矫鎽?yīng)該關(guān)注什么？人們應(yīng)該學(xué)習(xí)什么，又應(yīng)該如何教育自己的孩子？ 黃仁勛: 哇，這是個(gè)好問題，但我的回答可能聽起來（和人們的印象）完全相反。 你可能記得在過去的 10 年、15 年里，幾乎每個(gè)在正式場合回答這個(gè)問題的人都會(huì)說，計(jì)算機(jī)科學(xué)、編程是每個(gè)人都應(yīng)該學(xué)習(xí)的。 但實(shí)際上，情況幾乎完全相反，因?yàn)槲覀兊墓ぷ魇莿?chuàng)造計(jì)算技術(shù)，使得沒有人需要（傳統(tǒng)意義上的）“編程”，讓世界上的每個(gè)人都成為程序員。 這就是人工智能帶來的奇跡。這是我們第一次縮小了（編程的）技術(shù)鴻溝，讓更多的人可以參與人工智能，這就是為什么幾乎所有的地方都在談?wù)撊斯ぶ悄艿脑颉?br /> 因?yàn)檫@是第一次，公司里的每個(gè)人都可以成為技術(shù)專家，現(xiàn)在正是技術(shù)鴻溝已經(jīng)關(guān)閉的絕佳時(shí)機(jī)。 諸如數(shù)字生物學(xué)、年輕人教育、制造或農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域，需要專門人才來解決的問題，現(xiàn)在人人都能掌握。 因?yàn)槿藗冇杏?jì)算機(jī)，可以按照人的指示去做，幫助人類自動(dòng)化工作、提高生產(chǎn)力和效率，所以我認(rèn)為這是一個(gè)絕佳的時(shí)機(jī)。當(dāng)然，人們需要立刻學(xué)會(huì)使用這樣的工具，這是一個(gè)緊迫的問題。 同時(shí)也要意識(shí)到，現(xiàn)在參與 AI 比計(jì)算機(jī)歷史上任何時(shí)候都更加容易，社會(huì)有責(zé)任提升每個(gè)人的技能。同時(shí)我相信，這個(gè)提升的過程將是愉快且令人驚訝的。 主持人: 所以，如果我要選擇一個(gè)大學(xué)專業(yè)，你會(huì)給我什么建議？ 黃仁勛: 我會(huì)首先考慮一個(gè)問題 —— 理解起來最為復(fù)雜的科學(xué)，我認(rèn)為是生物學(xué)，特別是和人類相關(guān)的生物學(xué)。 它不僅涵蓋的內(nèi)容廣泛，且十分復(fù)雜、理解難度大，關(guān)鍵是會(huì)帶來巨大的影響。 我們稱（生物學(xué)）這個(gè)領(lǐng)域?yàn)樯茖W(xué)，把其中與醫(yī)藥相關(guān)的學(xué)科稱做藥物發(fā)現(xiàn)（discovery）。 但在計(jì)算機(jī)科學(xué)等傳統(tǒng)行業(yè)中，沒有人說“汽車發(fā)現(xiàn)”、“計(jì)算機(jī)發(fā)現(xiàn)”或“軟件發(fā)現(xiàn)”，而是稱之為工程。 每年，我們的軟件、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施都會(huì)比前一年變得更好，但在生命科學(xué)上的進(jìn)展卻是零星的。 如果給我一次重新選擇的機(jī)會(huì)，我會(huì)意識(shí)到將生命科學(xué)工程化的學(xué)科 —— 生命工程即將到來，它將成為一個(gè)工程領(lǐng)域，而不僅僅是一個(gè)純粹的科學(xué)領(lǐng)域。 所以，我希望現(xiàn)在的年輕人能夠喜歡與研究蛋白質(zhì)、酶和材料一起工作，利用工程技術(shù)讓它們變得更節(jié)能、輕便、耐用，變得更加可持續(xù)。 未來，所有這些發(fā)明都將成為工程的一部分，而不是科學(xué)發(fā)現(xiàn)。 One More Thing 就在周一，英偉達(dá)市值一度超越了亞馬遜，成為美股市值第四高的企業(yè)。前三分別是微軟、蘋果和谷歌母公司 Alphabet。 不過收盤時(shí)亞馬遜奪回了第四的位置，收盤市值 1.79 萬億美元，英偉達(dá)收盤時(shí)市值約為 1.78 萬億美元。 2024 開年以來，英偉達(dá)憑借全球?qū)π酒膹?qiáng)勁需求，股價(jià)節(jié)節(jié)攀升，增長了近 50%。根據(jù)測算，今年以來英偉達(dá)市值增長了約 6000 億美元，超過了 2023 年后七個(gè)月的增幅。 |
