黃仁勳：下一次工業革命將關於生產智能的數字工廠

　　黃仁勳：下一次工業革命將關於生產智能的數字工廠

　　黃仁勳認為，ChatGPT帶來的技術更新之後，接下來超級計算機從研究領域轉向工業應用。

　　“英偉達最近做出的最佳決策是投身雲計算領域，以及與全球CSP公司（使用雲計算技術來提供IT資源的公司）的合作模式。將英偉達AI、英偉達Omniverse、英偉達DGX裝入全球的CSP雲是一個極佳的決定，這使得客戶能夠在任何雲、多雲以及混合雲中獲得強大的計算平台。”3月22日，英偉達CEO黃仁勳在記者會採訪環節對澎湃科技談到。

　　稍早前，黃仁勳在英偉達的春季GTC大會上宣佈了專為ChatGPT設計的推理GPU（圖形處理器），並發佈了一系列重磅產品，全面投身AI新時代。

　　黃仁勳在記者會上透露，在中國市場，將通過中國雲提供商，如阿里巴巴、騰訊、百度等企業提供落地的能力，“我們有特別定製的Ampere和Hopper芯片”。中國可用的Ampere和Hopper芯片指的是A800和H800。

　　“我認為對於正在構建大型語言模型，正在跳入生成式人工智能革命的年輕創業公司來說，他們可以期待阿里巴巴、騰訊和百度在英偉達的人工智能方面擁有出色的雲計算能力。”黃仁勳表示，未來的每一個應用程序都將與生成式AI相連。目前生成式模型領域的最大市場機遇已經出現了。

　　在與媒體的交流中，黃仁勳高頻提到ChatGPT，談到英偉達的謀生之道，回應“如果摩爾定律結束了，接下來會發生什麼”等問題。

　　“下一次工業革命將關於生產智能的數字工廠”

　　“眾所周知，ChatGPT是人類曆史上最成功、增長速度最快的應用。為什麼？因為它太容易使用了。如果你想讓它做什麼，只需要告訴它。如果它不明白，它會問你問題，以便你更清楚地理解。ChatGPT是人機交互和編程的一場革命。任何人都能使用它。”黃仁勳對澎湃科技說。

　　黃仁勳將ChatGPT認知為迄今為止彌合社會分歧、技術分歧的最好機會，“這是計算機曆史上最強大的一次民主化。”

　　對於ChatGPT背後的開發團隊OpenAI，黃仁勳也不吝讚賞，“向OpenAI交付世界上第一台DGX（AI超級計算機），是因為我對這個團隊非常有信心。這是一支非凡的隊伍，有伊利亞（OpenAI首席科學家），有格雷格（OpenAI總裁），有山姆（OpenAI首席執行官），這是一支世界級的球隊。”當然，黃仁勳也不忘提及Google母公司Alphabet旗下的人工智能研究機構DeepMind，“這兩個團隊都是世界上最好的團隊。”

　　那麼，在這次的技術更新之後，接下來呢？

　　黃仁勳認為，第一件將發生的事是，這些超級計算機從研究領域轉向工業應用。DGX在過去六至八年的重心都在研究上，雖然有幾個應用領域，如自動駕駛、機器人等，但都非常狹隘地集中於計算機視覺。然而現在，這些超級計算機將會進入每一個行業，“我之前提到的一個非常重要的概念是，AI已經學會了許多領域的語言，如法律語言、農業語言、天文語言等等。所有這些不同的語言可能都是某個行業特有的，所以DGX將從一個研究計算機變成一個AI工廠。”

　　黃仁勳認為，上一次工業革命關於機械，下一次工業革命，將關於生產智能的數字工廠，“它將是我們所知道的最有價值的產品”。

　　其次，“未來的每一個應用程序都將與生成式AI相連。微軟已經宣佈整個Office套件都與之連接，Google文檔也將與生成式AI連接，Adobe也公佈他們將與生成式AI連接。當發生連接並且一些信息、知識或內容被生成時，GPU將需要進行推理，這就是為什麼目前生成式模型領域的最大市場機遇已經出現了。”

　　對於未來的市場潛力，黃仁勳認為軟件銷售、軟件服務和人工智能服務會是比硬件更大的市場。他估計，全球硬件銷售機會總額大約是10億美元。然而，人工智能服務是關於自動化、加速、增加價值，為大型行業的專業人員提供動力，增強價值數萬億美元的製造業的機器人能力，並通過成為全球藥物研究人員的合作科學家、合作實驗室夥伴，來加速藥物的發現，這要以數千億美元、數萬億美元衡量。

　　如果摩爾定律結束了，會發生什麼？

　　在過去的40年里，世界上絕大多數的計算基本上都是由“摩爾定律”的強大力量驅動。每隔兩年左右，計算機的速度提高一倍，但價格和功率是一樣的。每隔五年，在相同價格和相同功率下，計算機的速度將提高10倍。它持續了大約30年。在過去大約五年時間里，這個速度開始急劇放緩，因為其已經到了物理學的極限。晶體管可以縮小，但原子不能縮小。

　　如果摩爾定律結束了，世界會發生什麼？

　　“像過去一樣，我們現在需要更多的計算。”黃仁勳說，“所以我們要做的第一件事就是，加速每一個可能的工作負載（workload）。這是一個全棧問題，需要改變應用程序、發明新軟件算法、發明新芯片、發明新系統。這就是英偉達的謀生之道。”

　　第二，通過加速工作負載來重新獲得能源。黃仁勳說，“如果我們可以通過加速工作負載重新獲得10倍的能源，想像一下這將會擁有多大的增長機遇。對於實現可持續性，我們沒有其他好的答案了。”

　　另一方面，人工智能將節省能源。“今天用於模擬的方法，是基於‘第一原理’（運用我們所理解的物理學規律）。”黃仁勳說，AI有能力將計算量大概降低十萬或一百萬倍，原因就在於教會機器學習物理學規律，學會之後機器可以利用知識來預測物理學，而非計算物理學。“我們已經在熱動力學、流體動力學、量子化學中證明了這一點，可以將計算量減少1000、10000、100000倍。這樣可以節省電力。”

　　在採訪中，黃仁勳將AI的發展總結為三個階段，並談到每一個階段英偉達都是如何應對的。

　　第一階段是建設AI基礎設施。10-12年前，當時英偉達意識到深度學習將改變計算的方式，深度學習和機器學習將徹底改變軟件的開發和部署方式。英偉達重新發明了現代電腦，其與上一代計算機完全不同的地方在於——計算機程序員與這台計算機一起，編寫以前不可能寫出來的軟件。

　　第二階段是人工智能學習感知。在做出預測或做一些有用的事情之前，AI必須瞭解環境。過去十年，“我們在開發計算機的同時，也在發明感知，比如計算機視覺。”黃仁勳說。

　　第三階段，即是現在的生成式人工智能時代，AI成為人類的共同創造者。“世界各地的軟件工程師已經在使用Copilot來幫助編寫軟件，就在過去的六個月裡，我們已經體驗到Copilot將我們的生產力提高了近兩倍。請記住，軟件工程師是世界上最昂貴的工程師之一，如果我們能把他們的生產力提高兩倍，這會創造出難以置信的價值。”黃仁勳說。

　　據黃仁勳透露，英偉達正在以幾種不同的方式為第三階段做準備。第一是建造計算機並開發算法和軟件。第二是把所有東西都放到雲端，要麼是其合作夥伴的雲，如阿里巴巴、騰訊和百度，要麼是Azure（微軟雲）、GCP（Google雲）、亞馬遜雲和OCI（甲骨文雲）等等。

　　“我們有許多不同的方法，使英偉達的人工智能基礎設施儘可能快地易於訪問。”黃仁勳說，“至於何時將採用AGI（通用人工智能），任何人都很難準確預測。然而，很明顯，在非常狹窄的領域內，它可能是藥物發現，也可能是為老年人提供醫療保健。在所有這些不同的領域中，我們很可能已經展現了非常好的能力。因此，在非常狹窄的領域，我們將會發現生成式人工智能會有非常好的結果。”

　　至於何時將採用AGI，任何人都很難準確預測。然而，很明顯，在非常狹窄的領域內，它可能是藥物發現的領域，也可能是為老年人提供醫療保健的領域，為老年人提供建議的領域，在所有這些不同的領域中，我們很可能已經實現了非常好的能力。因此，在非常狹窄的領域，我認為我們將會發現我們已經實現的生成式人工智能將會有非常好的結果。

　　本文來源：澎湃新聞，原文標題：《連線|黃仁勳：ChatGPT是計算機曆史上最強大的一次民主化》