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來(lái)源：量子位 前腳阿爾特曼剛被曝要籌 7 萬(wàn)億美元，與英偉達爭雄，重塑全球半導體格局。后腳老黃還真回應了：老伙計，夸張了哈。 具體發(fā)言嘛，還帶了點(diǎn)陰陽(yáng)美學(xué)（手動(dòng)狗頭）： “（7 萬(wàn)億美元）顯然能買(mǎi)下所有 GPU。 如果你假設計算機不會(huì )變得更快，可能就會(huì )得出這樣的結論：我們需要 14 顆行星、3 個(gè)星系和 4 個(gè)太陽(yáng)來(lái)為這一切提供燃料。但計算機架構仍在不斷進(jìn)步�！� 簡(jiǎn)而言之，黃仁勛認為更高效、更低成本的芯片會(huì )持續出現，而這將使得阿爾特曼的這種“7 萬(wàn)億美元”大規模投資變得不那么必要。 不過(guò)話(huà)說(shuō)回來(lái)，老黃倒也沒(méi)把話(huà)說(shuō)死。他也強調，AI 領(lǐng)域的投資增長(cháng)不會(huì )在短期內停止，還預測：AI 數據中心的規模會(huì )在五年內翻番。 實(shí)際上，打從阿爾特曼的 7 萬(wàn)億消息曝出，網(wǎng)友們也沒(méi)少吃瓜。根據 Gartner 預測，2023 年全球半導體行業(yè)的總收入是 5330 億美元，7 萬(wàn)億美元是這個(gè)數字的 14 倍。 網(wǎng)友測算，這些資金不僅足以一口氣吞并英偉達 + 臺積電 + 英特爾 + 三星 + 高通 + 博通 + AMD+ASML 等等等一系列半導體頭部公司，剩下的錢(qián)再買(mǎi)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(lèi)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(wèn)題開(kāi)始，7 萬(wàn)億美元能買(mǎi)多少 GPU？ 黃仁勛：顯然，所有的 GPU。 主持人：我很想向 Sam 提問(wèn)這個(gè)問(wèn)題，這是一個(gè)非常大的數字（笑）。談到雄心，我們并不缺乏雄心壯志，但今天的政府面對人工智能，應該如何規劃？您有什么建議？ 黃仁勛：首先，這是一個(gè)令人驚嘆的時(shí)代，因為我們正處于一場(chǎng)新的工業(yè)革命的開(kāi)始，過(guò)去蒸汽機、電力、PC 和互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)了信息革命，現在是人工智能。 前所未有的是，我們正在同時(shí)經(jīng)歷兩種轉變：通用計算的結束和加速計算的開(kāi)始。 就像以 CPU 計算作為所有工作的基礎，在今天已經(jīng)不再可行。原因是，從我們在 1964 年發(fā)明 CPU—— 即 IBM System 360 發(fā)布的那一年算起，已經(jīng)過(guò)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，而現在，我們正處于加速計算的新起點(diǎn)。 如果你想實(shí)現可持續的計算、能源高效的計算、高性能計算、成本效益高的計算，就不能再依賴(lài)通用計算。你需要專(zhuān)門(mén)的特定領(lǐng)域加速，這就是推動(dòng)加速計算增長(cháng)的基礎。它使得一種新型應用 —— 人工智能成為可能。 問(wèn)題是，什么是因，什么是果？你知道的，首先是加速計算使得新型應用成為可能。今天有很多應用都在加速。 現在我們正處于這個(gè)新時(shí)代的開(kāi)始，接下來(lái)會(huì )發(fā)生什么？ 目前，全球數據中心的總價(jià)值約為 1 萬(wàn)億美元。在未來(lái) 4-5 年里，這個(gè)數字將增長(cháng)到 2 萬(wàn)億美元，這些數據中心將成為全球軟件運行的源動(dòng)力。所有這些都將是加速的，這種加速計算架構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。 替換通用計算的過(guò)程中，要記住架構的性能也在同步提升。所以不能僅僅假設你會(huì )購買(mǎi)更多的計算機，還必須假設計算機會(huì )變得更快。因此實(shí)際需要的計算資源并沒(méi)有那么多。否則，如果你假設計算機不會(huì )變得更快，可能就會(huì )得出這樣的結論：我們需要 14 顆行星、3 個(gè)星系和 4 個(gè)太陽(yáng)來(lái)為這一切提供燃料。 在過(guò)去 10 年里，我們做出的最大貢獻之一，就是將計算和人工智能推進(jìn)了 100 萬(wàn)倍。所以，無(wú)論你認為驅動(dòng)世界的需求是什么，都必須考慮它將以 100 萬(wàn)倍的速度更快、更高效地發(fā)展。 主持人：對于 AI 接管世界的恐懼，我認為我們需要澄清哪些是真實(shí)的，哪些是炒作。您認為目前最大的問(wèn)題是什么？ 黃仁勛：非常好的問(wèn)題。首先，我們必須安全地發(fā)展創(chuàng )造性的新技術(shù)，這是絕對正確的。無(wú)論是飛機、汽車(chē)、制造系統、醫學(xué)，所有這些不同的行業(yè)在今天都受到嚴格監督。這些監管必須擴展、增強，去考慮 AI 將通過(guò)產(chǎn)品和服務(wù)來(lái)到我們身邊的情況。 現在，有些利益集團試圖嚇唬人們，將 AI 神秘化，以阻止其他人對這項技術(shù)采取行動(dòng)。我認為這是一個(gè)錯誤，我們希望普適化 AI 技術(shù)。 如果你問(wèn)我去年最重要的 AI 事件是什么，我認為是 Llama 2，這是一個(gè)開(kāi)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。因為這些開(kāi)源模型，安全、對齊、護欄、強化學(xué)習等諸多不同的創(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(shuō)服人們 AI 太復雜、太危險、太神秘，世界上只有兩三個(gè)人能做到，我認為后者是一個(gè)巨大的錯誤。 主持人：您認為下一個(gè) AI 時(shí)代還會(huì )繼續建立在 GPU 之上嗎？您認為未來(lái)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部開(kāi)發(fā)。谷歌、AWS、微軟、Meta 都在制造自己的芯片。 英偉達 GPU 會(huì )被關(guān)注是因為這是唯一一個(gè)對所有人開(kāi)放的平臺。 一個(gè)統一的架構涵蓋了所有領(lǐng)域。我們的 CUDA 架構能夠適應任何新興的架構模式，無(wú)論是 CNN、RNN、LSTM，還是現在的 Transformer�，F在，Vision Transformer、Birdseye View Transformers 等各種不同的架構正在被創(chuàng )造出來(lái)，所有這些不同的架構都可以在英偉達 GPU 上得到發(fā)展。 黃仁勛院士回應 OpenAI 阿爾特曼 7 萬(wàn)億芯片計劃：笑了 主持人：AI 的特點(diǎn)是它在很短的時(shí)間內經(jīng)歷了很多演變，所以，五年前使用的基礎設施與今天使用的基礎設施可能非常不同。 但老黃的觀(guān)點(diǎn)非常重要，即英偉達始終占據一席之地。 主持人: 接下來(lái)讓我們換個(gè)話(huà)題，暫時(shí)不談 AI，談?wù)劷逃�。站在技術(shù)的前沿，人們在教育方面應該關(guān)注什么？人們應該學(xué)習什么，又應該如何教育自己的孩子？ 黃仁勛: 哇，這是個(gè)好問(wèn)題，但我的回答可能聽(tīng)起來(lái)（和人們的印象）完全相反。 你可能記得在過(guò)去的 10 年、15 年里，幾乎每個(gè)在正式場(chǎng)合回答這個(gè)問(wèn)題的人都會(huì )說(shuō)，計算機科學(xué)、編程是每個(gè)人都應該學(xué)習的。 但實(shí)際上，情況幾乎完全相反，因為我們的工作是創(chuàng )造計算技術(shù)，使得沒(méi)有人需要（傳統意義上的）“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(lái)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 /> 因為這是第一次，公司里的每個(gè)人都可以成為技術(shù)專(zhuān)家，現在正是技術(shù)鴻溝已經(jīng)關(guān)閉的絕佳時(shí)機。 諸如數字生物學(xué)、年輕人教育、制造或農業(yè)等領(lǐng)域，需要專(zhuān)門(mén)人才來(lái)解決的問(wèn)題，現在人人都能掌握。 因為人們有計算機，可以按照人的指示去做，幫助人類(lèi)自動(dòng)化工作、提高生產(chǎn)力和效率，所以我認為這是一個(gè)絕佳的時(shí)機。當然，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(wèn)題。 同時(shí)也要意識到，現在參與 AI 比計算機歷史上任何時(shí)候都更加容易，社會(huì )有責任提升每個(gè)人的技能。同時(shí)我相信，這個(gè)提升的過(guò)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(zhuān)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(wèn)題 —— 理解起來(lái)最為復雜的科學(xué)，我認為是生物學(xué)，特別是和人類(lèi)相關(guān)的生物學(xué)。 它不僅涵蓋的內容廣泛，且十分復雜、理解難度大，關(guān)鍵是會(huì )帶來(lái)巨大的影響。 我們稱(chēng)（生物學(xué)）這個(gè)領(lǐng)域為生命科學(xué)，把其中與醫藥相關(guān)的學(xué)科稱(chēng)做藥物發(fā)現（discovery）。 但在計算機科學(xué)等傳統行業(yè)中，沒(méi)有人說(shuō)“汽車(chē)發(fā)現”、“計算機發(fā)現”或“軟件發(fā)現”，而是稱(chēng)之為工程。 每年，我們的軟件、芯片、基礎設施都會(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會(huì )，我會(huì )意識到將生命科學(xué)工程化的學(xué)科 —— 生命工程即將到來(lái)，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)讓它們變得更節能、輕便、耐用，變得更加可持續。 未來(lái)，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。 One More Thing 就在周一，英偉達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(píng)果和谷歌母公司 Alphabet。 不過(guò)收盤(pán)時(shí)亞馬遜奪回了第四的位置，收盤(pán)市值 1.79 萬(wàn)億美元，英偉達收盤(pán)時(shí)市值約為 1.78 萬(wàn)億美元。 2024 開(kāi)年以來(lái)，英偉達憑借全球對芯片的強勁需求，股價(jià)節節攀升，增長(cháng)了近 50%。根據測算，今年以來(lái)英偉達市值增長(cháng)了約 6000 億美元，超過(guò)了 2023 年后七個(gè)月的增幅。 |
