黃院士回應(yīng)奧特曼7萬億芯片計劃：笑了

前腳奧特曼剛被曝要籌7萬億美元，與英偉達爭雄，重塑全球半導(dǎo)體格局。

后腳老黃還真回應(yīng)了：老伙計，夸張了哈。

具體發(fā)言嘛，還帶了點陰陽美學(xué)（手動狗頭）：

（7萬億美元）顯然能買下所有GPU。

如果你假設(shè)計算機不會變得更快，可能就會得出這樣的結(jié)論：我們需要14顆行星、3個星系和4個太陽來為這一切提供燃料。但計算機架構(gòu)仍在不斷進步。

簡而言之，黃仁勛認為更高效、更低成本的芯片會持續(xù)出現(xiàn)，而這將使得奧特曼的這種“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。他也強調(diào)，AI領(lǐng)域的投資增長不會在短期內(nèi)停止，還預(yù)測：AI數(shù)據(jù)中心的規(guī)模會在五年內(nèi)翻番。

實際上，打從奧特曼的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+臺積電+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）

主持人：我想從一個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提問這個問題，這是一個非常大的數(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，這是一個令人驚嘆的時代，因為我們正處于一場新的工業(yè)革命的開始，過去蒸汽機、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，我們正在同時經(jīng)歷兩種轉(zhuǎn)變：通用計算的結(jié)束和加速計算的開始。

就像以CPU計算作為所有工作的基礎(chǔ)，在今天已經(jīng)不再可行。原因是，從我們在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，我們正處于加速計算的新起點。

如果你想實現(xiàn)可持續(xù)的計算、能源高效的計算、高性能計算、成本效益高的計算，就不能再依賴通用計算。你需要專門的特定領(lǐng)域加速，這就是推動加速計算增長的基礎(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)在我們正處于這個新時代的開始，接下來會發(fā)生什么？

目前，全球數(shù)據(jù)中心的總價值約為1萬億美元。在未來4-5年里，這個數(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行的源動力。所有這些都將是加速的，這種加速計算架構(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)你會購買更多的計算機，還必須假設(shè)計算機會變得更快。因此實際需要的計算資源并沒有那么多。否則，如果你假設(shè)計算機不會變得更快，可能就會得出這樣的結(jié)論：我們需要14顆行星、3個星系和4個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之一，就是將計算和人工智能推進了100萬倍。所以，無論你認為驅(qū)動世界的需求是什么，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：對于AI接管世界的恐懼，我認為我們需要澄清哪些是真實的，哪些是炒作。您認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)，這是絕對正確的。無論是飛機、汽車、制造系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)，所有這些不同的行業(yè)在今天都受到嚴格監(jiān)督。這些監(jiān)管必須擴展、增強，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。我認為這是一個錯誤，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，我認為是Llama 2，這是一個開源模型?；蛘?/span>Falcon，另一個優(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。因為這些開源模型，安全、對齊、護欄、強化學(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、太神秘，世界上只有兩三個人能做到，我認為后者是一個巨大的錯誤。

主持人：您認為下一個AI時代還會繼續(xù)建立在GPU之上嗎？您認為未來會有什么突破？

黃仁勛：實際上，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GPU會被關(guān)注是因為這是唯一一個對所有人開放的平臺。

一個統(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GPU上得到發(fā)展。

主持人：AI的特點是它在很短的時間內(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。

但老黃的觀點非常重要，即英偉達始終占據(jù)一席之地。

主持人: 接下來讓我們換個話題，暫時不談AI，談?wù)劷逃?。站在技術(shù)的前沿，人們在教育方面應(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，幾乎每個在正式場合回答這個問題的人都會說，計算機科學(xué)、編程是每個人都應(yīng)該學(xué)習(xí)的。

但實際上，情況幾乎完全相反，因為我們的工作是創(chuàng)造計算技術(shù)，使得沒有人需要（傳統(tǒng)意義上的）“編程”，讓世界上的每個人都成為程序員。

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?/p>

因為這是第一次，公司里的每個人都可以成為技術(shù)專家，現(xiàn)在正是技術(shù)鴻溝已經(jīng)關(guān)閉的絕佳時機。

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。

因為人們有計算機，可以按照人的指示去做，幫助人類自動化工作、提高生產(chǎn)力和效率，所以我認為這是一個絕佳的時機。當(dāng)然，人們需要立刻學(xué)會使用這樣的工具，這是一個緊迫的問題。

同時也要意識到，現(xiàn)在參與AI比計算機歷史上任何時候都更加容易，社會有責(zé)任提升每個人的技能。同時我相信，這個提升的過程將是愉快且令人驚訝的。

主持人: 所以，如果我要選擇一個大學(xué)專業(yè)，你會給我什么建議？

黃仁勛: 我會首先考慮一個問題——理解起來最為復(fù)雜的科學(xué)，我認為是生物學(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)鍵是會帶來巨大的影響。

我們稱（生物學(xué)）這個領(lǐng)域為生命科學(xué)，把其中與醫(yī)藥相關(guān)的學(xué)科稱做藥物發(fā)現(xiàn)（discovery）。

但在計算機科學(xué)等傳統(tǒng)行業(yè)中，沒有人說“汽車發(fā)現(xiàn)”、“計算機發(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)施都會比前一年變得更好，但在生命科學(xué)上的進展卻是零星的。

如果給我一次重新選擇的機會，我會意識到將生命科學(xué)工程化的學(xué)科——生命工程即將到來，它將成為一個工程領(lǐng)域，而不僅僅是一個純粹的科學(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)。

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、蘋果和谷歌母公司Alphabet。

不過收盤時亞馬遜奪回了第四的位置，收盤市值1.79萬億美元，英偉達收盤時市值約為1.78萬億美元。

2024開年以來，英偉達憑借全球?qū)π酒膹妱判枨?，股價節(jié)節(jié)攀升，增長了近50%。根據(jù)測算，今年以來英偉達市值增長了約6000億美元，超過了2023年后七個月的增幅。