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黄仁勋院士回应 OpenAI 阿尔特曼 7 万亿芯片计划:笑了

前脚阿尔特曼刚被曝要筹 7 万亿美元,黄仁划笑与英伟达争雄,勋院重塑全球半导体格局。应O亿芯问米后脚老黄还真回应了:老伙计,尔特夸张了哈。曼万

具体发言嘛,片计还带了点阴阳美学(手动狗头):

(7 万亿美元)显然能买下所有 GPU。黄仁划笑

如果你假设计算机不会变得更快,勋院可能就会得出这样的应O亿芯结论:我们需要 14 颗行星、3 个星系和 4 个太阳来为这一切提供燃料。尔特但计算机架构仍在不断进步。曼万

简而言之,片计黄仁勋认为更高效、黄仁划笑更低成本的勋院芯片会持续出现,而这将使得阿尔特曼的应O亿芯这种“7 万亿美元”大规模投资变得不那么必要。

不过话说回来,老黄倒也没把话说死。他也强调,AI 领域的投资增长不会在短期内停止,还预测:AI 数据中心的规模会在五年内翻番

实际上,打从阿尔特曼的 7 万亿消息曝出,网友们也没少吃瓜。根据 Gartner 预测,2023 年全球半导体行业的总收入是 5330 亿美元,7 万亿美元是这个数字的 14 倍。

网友测算,问米这些资金不仅足以一口气吞并英伟达 + 台积电 + 英特尔 + 三星 + 高通 + 博通 + AMD+ASML 等等等一系列半导体头部公司,剩下的钱再买个 Meta 还都绰绰有余。

那么这一次老黄具体还分享了些什么信息,如果你感兴趣,以下奉上文字记录~

(Kimi 和 ChatGPT 整理,人类编辑协助)

黄仁勋:去年最重要的 AI 事件是 Llama 2

主持人:我想从一个一直存在我脑海中的问题开始,7 万亿美元能买多少 GPU?

黄仁勋:显然,所有的 GPU。

主持人:我很想向 Sam 提问这个问题,这是一个非常大的数字(笑)。谈到雄心,我们并不缺乏雄心壮志,但今天的政府面对人工智能,应该如何规划?您有什么建议?

黄仁勋:首先,这是一个令人惊叹的时代,因为我们正处于一场新的工业革命的开始,过去蒸汽机、电力、PC 和互联网带来了信息革命,现在是人工智能。

前所未有的是,我们正在同时经历两种转变:通用计算的结束和加速计算的开始。

就像以 CPU 计算作为所有工作的基础,在今天已经不再可行。原因是,从我们在 1964 年发明 CPU—— 即 IBM System 360 发布的那一年算起,已经过去了 60 年。我们实际上已经依靠这一波技术浪潮前行了整整 60 年,而现在,我们正处于加速计算的新起点。

如果你想实现可持续的计算、能源高效的计算、高性能计算、成本效益高的计算,就不能再依赖通用计算。你需要专门的特定领域加速,这就是推动加速计算增长的基础。它使得一种新型应用 —— 人工智能成为可能。

问题是,什么是因,什么是果?你知道的,首先是加速计算使得新型应用成为可能。今天有很多应用都在加速。

现在我们正处于这个新时代的开始,接下来会发生什么?

目前,全球数据中心的总价值约为 1 万亿美元。在未来 4-5 年里,这个数字将增长到 2 万亿美元,这些数据中心将成为全球软件运行的源动力。所有这些都将是加速的,这种加速计算架构非常适合下一代软件,即生成性人工智能。这就是目前正在发生的核心变革。

替换通用计算的过程中,要记住架构的性能也在同步提升。所以不能仅仅假设你会购买更多的计算机,还必须假设计算机会变得更快。因此实际需要的计算资源并没有那么多。否则,如果你假设计算机不会变得更快,可能就会得出这样的结论:我们需要 14 颗行星、3 个星系和 4 个太阳来为这一切提供燃料。

在过去 10 年里,我们做出的最大贡献之一,就是将计算和人工智能推进了 100 万倍。所以,无论你认为驱动世界的需求是什么,都必须考虑它将以 100 万倍的速度更快、更高效地发展。

主持人:对于 AI 接管世界的恐惧,我认为我们需要澄清哪些是真实的,哪些是炒作。您认为目前最大的问题是什么?

黄仁勋:非常好的问题。首先,我们必须安全地发展创造性的新技术,这是绝对正确的。无论是飞机、汽车、制造系统、医学,所有这些不同的行业在今天都受到严格监督。这些监管必须扩展、增强,去考虑 AI 将通过产品和服务来到我们身边的情况。

现在,有些利益集团试图吓唬人们,将 AI 神秘化,以阻止其他人对这项技术采取行动。我认为这是一个错误,我们希望普适化 AI 技术。

如果你问我去年最重要的 AI 事件是什么,我认为是 Llama 2,这是一个开源模型。或者 Falcon,另一个优秀的模型。还有 mistral 等等。所有这些技术都建立在透明度、可解释性之上。因为这些开源模型,安全、对齐、护栏、强化学习等诸多不同的创新成为可能。

让大家都加入到 AI 的进步之中可能是最重要的事情,而不是去说服人们 AI 太复杂、太危险、太神秘,世界上只有两三个人能做到,我认为后者是一个巨大的错误。

主持人:您认为下一个 AI 时代还会继续建立在 GPU 之上吗?您认为未来会有什么突破?

黄仁勋:实际上,世界上几乎所有大公司都在做内部开发。谷歌、AWS、微软、Meta 都在制造自己的芯片。

英伟达 GPU 会被关注是因为这是唯一一个对所有人开放的平台。

一个统一的架构涵盖了所有领域。我们的 CUDA 架构能够适应任何新兴的架构模式,无论是 CNN、RNN、LSTM,还是现在的 Transformer。现在,Vision Transformer、Birdseye View Transformers 等各种不同的架构正在被创造出来,所有这些不同的架构都可以在英伟达 GPU 上得到发展。

主持人:AI 的特点是它在很短的时间内经历了很多演变,所以,五年前使用的基础设施与今天使用的基础设施可能非常不同。

但老黄的观点非常重要,即英伟达始终占据一席之地。

主持人: 接下来让我们换个话题,暂时不谈 AI,谈谈教育。站在技术的前沿,人们在教育方面应该关注什么?人们应该学习什么,又应该如何教育自己的孩子?

黄仁勋: 哇,这是个好问题,但我的回答可能听起来(和人们的印象)完全相反。

你可能记得在过去的 10 年、15 年里,几乎每个在正式场合回答这个问题的人都会说,计算机科学、编程是每个人都应该学习的。

但实际上,情况几乎完全相反,因为我们的工作是创造计算技术,使得没有人需要(传统意义上的)“编程”,让世界上的每个人都成为程序员。

这就是人工智能带来的奇迹。这是我们第一次缩小了(编程的)技术鸿沟,让更多的人可以参与人工智能,这就是为什么几乎所有的地方都在谈论人工智能的原因。

因为这是第一次,公司里的每个人都可以成为技术专家,现在正是技术鸿沟已经关闭的绝佳时机。

诸如数字生物学、年轻人教育、制造或农业等领域,需要专门人才来解决的问题,现在人人都能掌握。

因为人们有计算机,可以按照人的指示去做,帮助人类自动化工作、提高生产力和效率,所以我认为这是一个绝佳的时机。当然,人们需要立刻学会使用这样的工具,这是一个紧迫的问题。

同时也要意识到,现在参与 AI 比计算机历史上任何时候都更加容易,社会有责任提升每个人的技能。同时我相信,这个提升的过程将是愉快且令人惊讶的。

主持人: 所以,如果我要选择一个大学专业,你会给我什么建议?

黄仁勋: 我会首先考虑一个问题 —— 理解起来最为复杂的科学,我认为是生物学,特别是和人类相关的生物学。

它不仅涵盖的内容广泛,且十分复杂、理解难度大,关键是会带来巨大的影响。

我们称(生物学)这个领域为生命科学,把其中与医药相关的学科称做药物发现(discovery)。

但在计算机科学等传统行业中,没有人说“汽车发现”、“计算机发现”或“软件发现”,而是称之为工程。

每年,我们的软件、芯片、基础设施都会比前一年变得更好,但在生命科学上的进展却是零星的。

如果给我一次重新选择的机会,我会意识到将生命科学工程化的学科 —— 生命工程即将到来,它将成为一个工程领域,而不仅仅是一个纯粹的科学领域。

所以,我希望现在的年轻人能够喜欢与研究蛋白质、酶和材料一起工作,利用工程技术让它们变得更节能、轻便、耐用,变得更加可持续。

未来,所有这些发明都将成为工程的一部分,而不是科学发现。

One More Thing

就在周一,英伟达市值一度超越了亚马逊,成为美股市值第四高的企业。前三分别是微软、苹果和谷歌母公司 Alphabet。

不过收盘时亚马逊夺回了第四的位置,收盘市值 1.79 万亿美元,英伟达收盘时市值约为 1.78 万亿美元。

2024 开年以来,英伟达凭借全球对芯片的强劲需求,股价节节攀升,增长了近 50%。根据测算,今年以来英伟达市值增长了约 6000 亿美元,超过了 2023 年后七个月的增幅。

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