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13:56","market":"us","language":"zh","title":"【万字实录】黄仁勋最新演讲：每家公司都将成为AI制造商","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1121226807","media":"APPSO","summary":"在对话开始之前，黄仁勋首先进行了长达一个小时的演讲，向与会者介绍了 AI，以及 AI 将如何深刻地改变人类的生活。黄仁勋强调英伟达的目标不是替代 CPU，而是增强 CPU 的功能，将计算密集型任务交给 GPU。黄仁勋与孙正义共同宣布在日本建设 AI 网格，包含 AI 工厂和 AI 网络，旨在为日本各地提供 AI 服务。日本将成为全球首个实现这一目标的国家，AI 技术将推动日本各行业的变革。不只是在造 GPU，更像是在造时间机器黄仁勋：欢迎来到英伟达 AI 峰会。","content":"<html><head></head><body><p>老黄又来做推销员了。</p><p>上周英伟达市值超越苹果，成为全球第一，与此同时，英伟达创始人黄仁勋也没闲着，开启了全球随心飞，时常在各地露面演讲。</p><p>销售的至高境界，就是不断地推销，推销，与推销。</p><p>今天，黄仁勋也去到了日本，与软银集团 CEO 孙正义进行了一次正式的对话。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/96bb03d2d586e91fba1c0060a41c4a76\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>在对话开始之前，黄仁勋首先进行了长达一个小时的演讲，向与会者介绍了 AI，以及 AI 将如何深刻地改变人类的生活。</p><p>碰到小插曲，老黄也入乡随俗地连道多句「私密马赛」。在与孙正义的交流过程中，黄仁勋还展示了不少「黄氏」幽默。</p><p>例如，看到孙正义，先来一段排比句式的彩虹屁，逗得孙正义开颜大笑；打趣孙正义曾是英伟达最大股东时，也调侃自己错失了收购英伟达的最佳时机。</p><p><strong>太长省流版：</strong></p><p>黄仁勋介绍英伟达是一个模拟技术公司，专注于模拟物理学、虚拟世界和智能，通过模拟帮助预测未来，类似于在构建时间机器。</p><p>黄仁勋强调英伟达的目标不是替代 CPU，而是增强 CPU 的功能，将计算密集型任务交给 GPU。</p><p>传统编程到机器学习的过渡，软件 2.0 不再依赖传统的代码，而是通过神经网络在 GPU 上运行。这种新的编程方式使得计算能力更强大，尤其是在 AI 和深度学习领域。</p><p>随着 AI 系统规模的扩大，推理能力也得到了增强，这意味着 AI 能够进行更多的反思、规划和思考，从而提升其智能和表现。</p><p>英伟达将继续推动计算性能的提升，不仅通过 GPU 的不断发展，还通过协同计算的方式降低成本、减少能耗。</p><p>黄仁勋与孙正义共同宣布在日本建设 AI 网格，包含 AI 工厂和 AI 网络，旨在为日本各地提供 AI 服务。日本将成为全球首个实现这一目标的国家，AI 技术将推动日本各行业的变革。</p><blockquote><p><strong>不只是在造 GPU，更像是在造时间机器</strong></p></blockquote><p><strong>黄仁勋：</strong>欢迎来到英伟达 AI 峰会。</p><p>在英伟达，我们的核心是一家模拟技术公司。</p><p>我们模拟物理学，我们模拟虚拟世界，我们通过模拟来模拟智能。我们帮助你们预测未来。<strong>所以，从很多角度来看，英伟达就像是在构建时间机器。</strong></p><p>今天，我们将分享一些我们的最新突破。</p><p>但最重要的是，这次活动是关于日本生态系统的。这里有这么多合作伙伴， 350 家初创公司，250000 名开发者，数百家公司。</p><p>我们已经与日本有着长期的合作。</p><p>自公司创立初期以来，日本对我们而言一直都非常重要。正是在日本，我们实现了许多「第一次」。</p><p>比如视频游戏领域，Sega 的 Yu Suzuki 是我们第一次合作的游戏开发者，曾帮助我们将 Sega 的出色 3D 游戏移植到英伟达的 GPU 上。</p><p>那是第一次有人使用英伟达的 CUDA 技术来构建超级计算机，东京科技大学的超级计算机就是通过英伟达的 GPU 来推动科学计算的发展。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a6cc9c122d551a55af3537607877827e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"651\"/></p><p>日本在许多领域都是全球的先锋。</p><p>还有，正是日本让我们第一次能够创造出移动处理器，进而催生了我们非常重要的项目之一——任天堂 Switch。如今，很多「第一次」已经成为现实。</p><p>现在，我们站在 AI 革命的起点，迎接一个全新的行业和令人惊叹的技术变革。这个时代令人激动，同时也充满挑战。因此，我们在此与日本生态系统中的优秀企业合作，携手将AI带入日本，共同抓住这一前所未有的机遇。</p><p>今天我们有很多合作伙伴在场，我要特别感谢他们。</p><p>英伟达是加速计算的创始者，加速计算并不会取代 CPU。</p><p><strong>实际上，我们几乎是计算领域中唯一一家不打算替代 CPU，而是想增强 CPU 功能的公司，目的是将那些计算密集型的工作负载卸载到 GPU 上。</strong></p><p>通过这种方式，我们可以充分利用两种处理器的优势：一种擅长顺序处理的 CPU，另一种则擅长并行处理的 GPU。稍后我会详细介绍这一点。</p><p>但这不仅仅是并行计算，而是加速计算，CPU 和 GPU 协同工作。这种计算模式对世界来说是全新的。</p><p>实际上，单纯使用 CPU 的计算模式自 1964 年以来就已存在，也就是在我出生的第二年，至今已有 60 年。</p><p>今天世界上绝大多数的计算任务，都是依赖 CPU 来运行的。</p><p>但现在，计算模型迎来了一个全新的、根本性的变化。然而，为了实现这一点，我们不能仅仅将顺序执行的 CPU 软件直接移植到 GPU 上。</p><p>为了实现并行计算，我们必须开发出一系列全新的算法，正如 OpenGL 使计算机图形能够通过图形处理器进行加速那样，我们也必须为许多不同的应用领域开发出许多特定的库。</p><p>这些库正是我们公司所拥有的 350 多种不同的库，其中一些库在业界非常重要。例如，Kulit 是一个专为计算光刻设计的库，它能大大加速光刻过程。在制作芯片掩模时，通常需要数周的时间，因为涉及许多层的处理。</p><p>通过使用该技术，我们将数周的计算时间缩短为几个小时。</p><p>虽然我们可以加速芯片制造周期，但更为重要的是，这使得光刻算法得以更加复杂和先进，从而推动半导体物理的进步，远远超越 2 纳米、1 纳米甚至更小的技术节点。</p><p>因此，计算光刻将通过 cuLitho、Ku DSS（稀疏求解器）以及 AI 进行加速。我今天将会详细讲解这一令人兴奋的新库，它使得这台计算机能够支持 5G 无线电协议栈的运行。</p><p>基本上，实时运行的无线电系统依托 CUDA 加速器进行量子模拟、量子电路模拟，基因测序中的配对，CVS 用于向量存储，或者是用于 AI 的向量数据库进行索引和查询。</p><p>NumPy 是全球最受欢迎的数值处理库，全球有 500 万名开发者在使用它。仅在上个月，它的下载量就达到了 3000 万次，真是一个惊人的数字。</p><p>现在，它已经完全加速，支持多 GPU、多节点的运算。如果你感兴趣，欢迎查阅相关资料。</p><p>另外，我将向你们介绍一个令人震撼的 CDF 数据框架处理，这是用于结构化数据处理，如 SQL 以及经典的旅行推销员问题等。</p><p>这个问题已经被加速了，速度是以前的几百倍，适用于 AI 物理学。</p><p>我们还创建了一个非常重要的库，用于深度神经网络，处理深度学习体系中的不同层级。</p><p>通过创建 QD（量子点（Quantum Dots）并加速深度学习，我们做了一件非常特别的事，使得深度学习得到了普及。</p><p><strong>在过去的十年里，我们让人工智能和机器学习的规模提高了 100 万倍。</strong></p><p><strong>通过把机器学习的规模提升 100 万倍，我们实现了一个巨大的突破，也正是这个突破，催生了如今的 ChatGPT——人工智能的到来。</strong></p><p>QD 做了一件非常特别的事，它改变了软件开发的方式。这是软件 1.0 之前的情况，程序员编写代码来描述一个算法，这个算法就是软件。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e79a0eb6503a2109aa8d7131351372f0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\"/></p><p>你输入数据，软件就预测输出。人类编写的代码，通常是运行在 CPU 上的。</p><p><strong>软件 1.0 就是编写在 CPU 上运行的代码。现在我们进入了软件2.0时代，因为计算机速度已经非常快，你可以给它提供大量的样本数据，让它自己学习并预测函数。我们称之为软件 2.0。</strong></p><p>所以，不再是传统的编程，而是机器学习；不再是代码运行在 CPU 上，而是神经网络运行在 GPU 上，神经网络就是软件 2.0 的核心。</p><p>这些运行在 GPU 上的神经网络，已经形成了一种全新的操作系统，一种全新的计算机使用方式。它就是现代计算机的操作系统——大型语言模型。</p><p>这种机器学习方法展现了其惊人的可扩展性，你可以用它做各种各样的事情。当然，包括数字化文本、语言、语音、图像、视频等。它是多模态的，你可以教它氨基酸序列，教它理解几乎所有事物，任何包含大量观察数据的内容。</p><p>第一步就是通过研究互联网上的大量文本来理解数据的意义。</p><p>通过这种方法，我们能够理解单词、词汇、语法，甚至通过寻找模式和关系来理解单词的含义。</p><p>如今，我们使用相同的方法，不仅能够理解与不同模态相关的各类数据的意义，例如单词与图像之间的关系，「cat」这个单词和「猫」的图像就被连接了起来，学习多模态后，我们现在甚至能够进行翻译和生成。</p><p>所以，我们能够理解各类数据，也能够生成智能信息，创造各种形式的智能。</p><p>如果你看看现在创造的所有令人惊叹的初创公司和应用，你会发现它们都属于这张幻灯片中的两种组合之一：</p><p>从文本到文本（比如摘要、问答、文本生成、讲故事），或从文本到其他形式（如视频到文本用于字幕，图像到文本用于图像识别，文本到图像用于图像生成，如 Midjourney，文本到视频用于视频创作，如 Runway ML）。</p><p>所有这些不同的组合都是突破性的。你甚至可以做到蛋白质到文本，解释蛋白质的功能；文本到化学物质，描述某种可能成为有效药物的化学特性；甚至可以将视频和文本结合，来实现机器表演、机器人技术。</p><p><strong>每一种组合都代表了一个新的行业、新的公司、新的应用场景，掀起了令人震撼的「寒武纪大爆炸」，产生了大量新应用。</strong></p><p><strong>我们现在才刚刚开始，机器学习的一个特点是，脑容量越大，能够教给它的数据越多，它变得也就越聪明。</strong></p><p>我们称之为 Scaling Laws。现在有很多证据表明，随着模型的规模扩大，训练数据的增多，智能的效果、质量和表现都会得到提升。</p><p>每年，整个行业都在将模型的规模扩大约两倍，同时需要相应增加两倍的数据量。</p><p>因此，我们需要四倍的计算资源，推动人工智能迈向下一个层次所需的计算资源是巨大的。在 Scaling Laws 中，预训练是其中一部分，后训练也是一部分。</p><p>后训练通过强化学习、人类反馈、强化学习、AI 反馈等多种方式进行。现在，后训练阶段有很多方法可以使用合成数据生成。因此，训练、预训练和后训练正在经历显著的扩展，我们仍在看到非常好的成果。</p><p>当 Strawberry 或 Open AI 的 o1 发布时，它向世界展示了一种全新的推理方式。</p><p><strong>推理是与 AI 互动的过程，就像你与 ChatGPT 交流一样，但 ChatGPT 是一次性的。你向它提问，要求它做某事，无论你提出什么问题，或给出什么提示，通过一次交互，它就会给你答案。</strong></p><p><strong>然而，我们知道，思考往往不止是一瞬间的，思考需要我们进行多次尝试，最终从中选择最合适的答案。</strong></p><p><strong>就像我们在思考时，可能会反思答案，然后再给出答案，这就是反思；或者是我们将一个问题分解成一步一步的思考链。</strong></p><p>我们已经发明了许多技术，使得推理在我们投入更多计算资源时，能够不断提升。</p><p><strong>现在我们有了第二个 Scaling Laws——推理 Scaling Laws，不仅仅是生成下一个单词，更是思考、反思和规划。</strong></p><p>这两种同步扩展将要求我们在每次交付新一代和新架构时，都以极快的速度推动计算性能。我们每次交付时都会在 X 倍提升性能的同时，也减少相同倍数的功耗和成本。</p><p>提高性能等同于降低成本，提高性能也等同于减少能耗。</p><p>因此，随着世界越来越多地接受和应用人工智能，推动人工智能技术的发展，扩展其应用范围，是我们的使命。</p><p>我们的责任就是持续不断地推动性能提升，并尽可能地加快这一过程，同时扩大人工智能的应用领域，提升其效果，降低成本，并减少功耗。这也正是我们转向一年一个周期的原因。</p><p>然而，人工智能并不是单纯的芯片问题。这个 AI 系统庞大无比。这就是 Blackwell 系统。</p><p>Blackwell 不仅仅是一个 GPU的名字，它也是整个系统的名字，而这个 GPU 本身也非常出色，必须要提到这一点。抱歉，向在场的各位外宾解释一下。</p><p>所以，今天我们展示的是 Blackwell。</p><p>每个 Blackwell 芯片都是世界上最大的芯片，拥有 1040 亿个晶体管，由 TSMC 在其最先进的 4 纳米制程上制造。</p><p>这两个 Blackwell 芯片通过 10TB 每秒的低能耗连接互联。位于芯片的接缝处——那条线——数千个互联节点，传输速度达到 10TB 每秒。</p><p>这些芯片通过来自 SK hynix 和 Micron 的八个 HBM 3e 内存模块连接，内存的总带宽为每秒 8TB。</p><p>这两个 GPU 通过 NVLink 与 CPU 连接，每个 GPU 的连接带宽为每秒 1.8TB。</p><p>这是非常多的每秒千兆字节。之所以如此，是因为这个系统不仅可以单独运行。即便是世界上最先进的计算机，也无法单独完成人工智能任务。</p><p>有时它必须与成千上万台像这样的计算机协同工作，这些计算节点共同工作就像一个巨大的计算机，而有时它们需要独立工作，以响应不同的客户或查询。</p><p>因此，它们有时会单独运行，有时则作为一个整体工作，从而让 GPU 能够作为一个整体进行工作。我们当然有通过网络将这个 GPU 与成千上万的其他 GPU 连接，但我们仍然需要 NVLink。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/27956730c3a585917df099736878f08e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>这种 NVLink可以让我们将一个机架中的几个 GPU ISS 连接起来，就像我身后的这个机架一样，机架通过 NVLink 连接，带宽为每秒 1.8 TB，比全球最高带宽的网络快 35 倍，这让我们可以将所有这些 GPU ISS 连接到一起。</p><p>这个机架中有九个 NVLink 交换机，每个机架有 72 台计算机，它们通过网络连接。</p><p>NVLink 是通过 50 英镑的铜线直接驱动的，借助这个出色的 Cdes，我们称之为 NVLink。它们连接到计算机，就像这样连接到 NVLink。这个交换机将所有这些计算机连接成一个整体。</p><p>所以最终，72 台计算机连接在一起，形成一个超级 GPU，一个巨大的 GPU。从软件角度来看，它就是一颗巨型芯片。这些机架，这个机架的成本为 3000 英镑。</p><p>3000 英镑，120 千瓦功率。这相当于很多很多台 Nintendo Switch 的功率。它不便携，但它极其强大。这就是 Blackwall 系统。</p><p>我们设计它可以配置成一个超级节点，或者构建成一个庞大的数据中心，里面有成千上万台，理想情况下有数十万台。这些机器通过交换机连接，其中一些交换机是能够无缝集成到你现有的以太网环境中，我们可以使用这些系统来构建 AI 超级计算机。</p><p>我们可以将它们集成到企业数据中心、超大规模数据中心，或为边缘计算配置。Blackwell 系统不仅强大无比，而且具有极强的适应性，可以轻松融入全球各地计算基础设施的每一个角落。</p><p>因此，这就是 Blackwell，这就是计算机，但最重要的是，没有在其上运行的所有软件，这台计算机根本无法发挥作用。</p><p>当你看到这些计算机配有液体冷却系统和复杂的电线时，你会感到震撼。如何才能编程控制如此强大的计算机呢？</p><p>这正是英伟达软件堆栈的意义所在。我们的所有努力，包括在 CUDA、Megatron 核心等方面的工作。</p><p>我们多年开发的所有软件，像 TensorRT、Triton，所有这些软件的集成，使得全球任何地方的人都能够部署 AI 超级计算机。</p><p>然后，AI 软件层进一步简化了AI构建过程。</p><p>那么，AI 到底是什么呢？我们从许多不同的角度讨论 AI，但我认为有两种类型的 AI 会变得特别流行。</p><p>另外，两个思维模型对我来说也非常有帮助。</p><p><strong>第一个 AI 基本上是数字 AI 工作者。这些AI工作者具备理解、规划和执行的能力。</strong></p><p>有时，数字 AI 工作者被要求执行市场营销活动、客户支持、制定供应链计划、优化芯片设计、协助编程，甚至可以在药物发现行业中担任研究助理或实验室助理。</p><p>或许，这些 Agent 人可以作为 CEO 的私人导师，也可以成为我们员工的辅导员。这些 AI，这些数字 AI 工作者，我们称之为 AI Agent 人，实际上它们就像是数字化员工。</p><p>就像数字员工一样，你必须对它们进行培训。你需要通过创建数据来迎接它们加入公司，教它们关于公司的知识。</p><p>根据你希望它们承担的具体职能，你会为它们提供相应的技能培训，培训完成后，还需要评估它们，确保它们学到了应学的内容。</p><p>你还需要设立保护机制，确保它们只完成指定的任务，而不是不该做的事情。</p><p>当然，你还需要运营这些 AI Agent，部署它们，向它们提供来自 Blackwell 的能量和 AI token，它们将与其他 Agent 进行互动，协同工作，解决问题。</p><p>你将看到各种不同的 Agent。为了让生态系统更容易为企业构建 AI Agent，我们开发了几种工具。</p><p>英伟达并不从事服务业务，也不创造或交付最终产品，也不提供完整的解决方案。我们所做的是提供技术支持，帮助生态系统创建、交付并不断改进 AI。</p><p>我们的 AI Agent 生命周期平台叫做 Nemo。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/05ee2814034d6802ce133b8948e7efa7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>Nemo 提供了我之前提到的每个阶段所需的库，从数据整理到训练、微调、合成数据生成、评估再到保护措施。所有这些库都已集成到全球各地的工作流和框架中。</p><p>我们与 AI 初创公司以及像埃森哲（Accenture）和德勤（Deloitte）这样的服务提供商合作，推动这项技术走向全球的大型企业。</p><p>我们还与像 ServiceNow 这样的 ISV 合作，帮助他们创建使用 ServiceNow 的 AI Agent。</p><p>今天，你可以通过许可 ServiceNow 平台来使用它，并且你的员工与 ServiceNow 平台互动获取帮助。</p><p>未来，ServiceNow 还将提供大量 AI Agent，基本上就是你可以租用的数字员工，帮助你解决问题。</p><p>我们正与全球的 SAP、Snowflake 等公司合作，目的是共同构建能够帮助提升企业生产力的 AI Agent。</p><p><strong>现在，这些 Agent 能够理解、推理、规划并采取行动，而这些 Agent 实际上是一个由多个 AI 模型组成的系统，并非单一模型。</strong></p><p>Nemo 帮助我们构建这些 Agent。</p><p>同时，我们还创建了预训练的 AI 模型，并将它们打包成所谓的 Nim（Nemo 推理），这是一种微服务。</p><p>所以这些 Nim 就像微服务一样，它们基本上是打包的 AI。过去，软件是以盒装形式包装的，配有光盘，而今天的 AI 则以微服务的形式打包，软件本身是智能的。</p><p>你可以与这些软件进行对话，因为它能够理解你说的内容。而且，你还可以将这些软件与其他软件连接起来。</p><p>你可以把这个 AI 与其他 AI 连接在一起，组合成一个 AI Agent，这就是第一点。让我举一个例子，说明这些 AI Agent 的应用。</p><p>AI 正在改变各行各业，利用复杂的推理和迭代规划解决跨学科的复杂问题。</p><p>AI Agent 能够加速市场营销活动上线，提供即时洞察；帮助优化供应链，节省数亿成本；还可以通过帮助分析师快速识别漏洞，将软件安全处理流程从几天缩短到几秒。</p><p>AI 之所以如此强大，是因为它能将数据转化为知识，再将知识转化为行动。</p><p>举个例子，这个数字 Agent 能够通过从一系列信息密集的研究论文中提取洞察来教育个人，这些研究论文是通过英伟达 AI 蓝图构建的。</p><p>英伟达 AI 蓝图是一种参考工作流程，包含英伟达加速库、SDK 以及 Nim 微服务，帮助用户快速构建和部署 AI 应用程序。</p><p>多模态 PDF 数据提取蓝图帮助构建数据摄取管道，而数字人类蓝图则提供了流畅的类人互动。</p><p>AI Agent 系统包括三个部分：Nemo、Nims 和 Blueprints（蓝图）。</p><p>这些资源都可以公开获取，你可以根据需要使用并构建属于自己的 AI Agent 团队。没有哪个 Agent 能够完成某个人的 100% 工作，没有任何 Agent 能做到这一点。</p><p>然而，所有 Agent 将能够完成你工作中的 50%，这就是巨大的成就。</p><p>与其认为 AI 会替代一部分员工的工作，不如看作 AI 为所有员工完成了其中的 50%。这种思维方式下，你会发现 AI 将帮助提升公司整体的生产力，进而提升你的个人生产力。</p><p><strong>人们经常问我，AI 会不会取代我的工作？</strong></p><p><strong>我总是回答，AI 本身不会取代你的工作，只有当别人使用 AI 时，才会取代你的工作。所以，确保尽早开始使用 AI。</strong></p><p><strong>第一个应用是数字 AI Agent。</strong></p><p><strong>第二个应用是物理 AI，基本技术是一样的，这些技术现在已经体现在机械系统中。机器人技术毫无疑问将成为全球最重要的行业之一。</strong></p><p>直到现在，机器人技术还受到很多限制。而这个限制的原因非常明确。事实上，在日本，全球 50% 的制造机器人都是在这里生产的。</p><p>川崎、Fanuc、安川、三菱是全球机器人技术的四大领先企业，生产了全球一半以上的机器人。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3b5855c5754148aa5ccb0756bad52250\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>尽管机器人在提高制造业生产力方面发挥了重要作用，但机器人产业在很长一段时间内增长缓慢。其原因在于机器人技术过于局限，缺乏灵活性，无法适应不同的场景、条件和工作需求。</p><p>我们需要一种更加灵活的 AI，能够自我适应并进行自主学习。</p><p>你会注意到，直到现在我们描述的技术——Agent 型 AI——无论是谁，都应该能够与这些 Agent 进行互动，并得到回应。</p><p>当然，有时这些回应可能不如我们自己产生的回应，但事实上，许多情况下它们的回应甚至比我们更好。</p><p>因此，我们可以将这种通用 AI 技术应用到具身 AI 或物理 AI 领域，也就是我们通常所说的机器人技术。</p><p><strong>为了实现机器人技术，我们需要构建三台计算机。</strong></p><p><strong>第一台计算机用于训练 AI，就像我们之前提到的所有示例一样。</strong></p><p><strong>第二台计算机用于模拟 AI，你需要为 AI 提供一个练习环境，让它能够学习和从合成数据中汲取知识。我们称之为 Omniverse。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e1e029de0c08b10da5ce92992d5f72a4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>Omniverse 是我们为物理 AI 和机器人技术创建的虚拟世界数字双胞胎物理 AI 库。在训练、验证和评估之后，你可以将经过训练的模型移植到物理机器人中。</p><p>在这一过程中，我们有专为机器人设计的处理器，名为 Jetson Thor。</p><p>Thor 是一个为类人机器人设计的机器人处理器。这一过程将不断循环。就像 Nemo AI Agent 生命周期平台一样，Omniverse 平台也可以帮助你创建 AI。</p><p><strong>最终，你所期望的 AI，将会看到一个世界，它能识别视频、周围的环境以及你的需求，并生成相应的动作。</strong></p><p>就像我们可以处理文本并生成视频一样，我们也可以处理文本并生成药物化学成分。我们可以处理文本并生成肢体动作。</p><p>这个概念与生成式 AI 非常相似，这也是我们认为现在我们已经具备了必要的技术基础——从 Omniverse 到我们构建的所有计算机系统，<strong>再到最新的生成式 AI 技术——时机已经成熟，人工智能和机器人技术的结合已经成为现实。</strong></p><p>那么，为什么类人机器人这么难做呢？显然，作为人类我们自身就非常复杂，为类人机器人开发软件更是异常困难。</p><p>然而，回报是巨大的。</p><p><strong>现在，世界上只有两种类型的计算机可以轻松部署到全球各地。第一种是类似汽车的机器人系统，这主要是因为我们已经为汽车打造了适应的世界。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/54b1bb7d44b13df9970737fe2648cffb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>第二种是类人机器人。这两种机器人系统可以在全球任何地方部署，因为我们已经为我们自己创造了这个世界。虽然这两种技术都异常复杂，但时机已经成熟，其影响力也将是巨大的。</p><p>就在上周的机器人学习大会上，我们宣布了一个非常重要的新框架，叫做 Isaac Lab。</p><p>Isaac Lab 是一个强化学习虚拟仿真系统，能够教会类人机器人如何成为类人机器人。我们在此基础上开发了多个工作流程。</p><p>第一个工作流程叫做 Groot Mimic。Groot Mimic 是一个框架，允许通过人类示范教导机器人如何完成任务。</p><p>通过使用领域随机化技术，我们可以生成大量类似示范的其他实例，帮助机器人学会如何概括。如果没有这个过程，它只能完成非常特定的任务。通过 Mimic，我们能够让机器人学习到更为广泛的技能。</p><p>第二个流程是 Groot Gen Groen。</p><p>利用生成式 AI 技术，在 Omniverse 平台上，我们可以创造出大量随机化领域的环境实例，并设计出希望机器人执行的各种动作。</p><p>所以我们正在开发一系列测试、评估系统和评估场景，让机器人可以进行尝试并自我提升，学习如何成为更优秀的机器人。</p><p>第三项是群体控制。群体控制是一个模型蒸馏框架，允许我们将所有学到的任务和技能浓缩为一个统一的模型，使机器人能够执行运动学技能。</p><p>我刚才讲到的这一点，还有一个更重要的：<strong>机器人不仅会变得自主，未来的工厂也将实现机器人化。这些工厂将是机器人驱动的，负责协调机器人，构建机械系统，这些系统本身也是机器人。</strong></p><p>真是一个不可思议的时代。</p><p>所以我们有两种机器人系统。</p><p><strong>一种是数字化的，我们称之为 AI Agent。你可以在办公室中使用这些 Agent，与员工合作，第二种是物理 AI 系统，即机器人技术。这些物理 AI 系统将成为公司构建的产品。</strong></p><p>因此，公司将使用 AI 来提升员工的生产力，而我们将利用 AI 来驱动和增强我们销售的产品。</p><p><strong>未来的汽车公司将有两座工厂：一座生产汽车，另一座生产车载 AI。这就是机器人革命的开始。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/821385e9356c37c0aae919ff02afe01e\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/><span>图片</span></p><p>全球范围内都在进行大量的活动，我无法想象哪个国家比日本更适合引领机器人 AI 革命。</p><p>原因很简单，正如你们所知道的，你们喜爱机器人，且创造了世界上最优秀的机器人。这些机器人陪伴了我们成长，成了我们一生钟爱的存在。</p><p>其实我还有很多最喜欢的机器人没展示出来，比如魔神 Z、钢弹等，实在是太多了，但我可别忘了提到那个失控的机器人，抱歉。</p><p>所以，我希望日本能够借助最新的人工智能突破，将其与你们在机电一体化领域的顶尖专业知识相结合。</p><p>世界上没有哪个国家在机电一体化方面比日本更具优势。抓住这个非凡的机会，对你们来说至关重要。希望我们能够共同努力，推动这一梦想的实现。</p><p>英伟达 AI 在日本取得了巨大的成功，我们有很多合作伙伴。我们有一些合作伙伴正在构建大型语言模型，如东京科技研究院、乐天等。</p><p>AI 在许多不同的领域都有广泛应用，尤其是在药物发现行业，AI 的应用方式非常多样。</p><p>因此，我对这里的进展感到非常兴奋，我们希望能够加速发展，抓住AI革命的机会。</p><p>这个行业正在发生变革。</p><p><strong>正如我之前所说，计算机行业已经从基于 CPU 的编码时代，转变为如今基于 GPU 运行的机器学习时代，人工智能行业正从一个单纯的软件制造行业，变成一个专注于制造人工智能的行业。</strong></p><p>人工智能是在工厂中生产的，这些工厂全天候 24 小时运作。当你购买软件并将其安装到计算机时，软件的制造和分发已经完成。</p><p>然而，智能是永远不完结的，你不断与所有 AI 系统互动，无论是 AI Agent 还是 AI 机器人，智能以 token 为表现形式，而 token 是智能的单位，它是一个数字。</p><p>这些数字被以不同的方式组织在一起，从而形成了智能——例如，语言中的智能、方向盘中的智能、自驾车中的智能、控制人形机器人的马达中的智能、药物发现中的智能等等。</p><p>所有这些 token 都在这些工厂中生产。这些基础设施和工厂之前从未存在过，它们代表了全新的产业，这也是我们为何看到全球范围内首次出现如此多的技术进展。</p><p><strong>我们正在迎来一个新行业——一个全新工厂的诞生，我们称之为人工智能制造。这些工厂将由各家公司建设，每家公司都将成为 AI 制造商。</strong></p><p>显然，任何公司都无法承受不生产人工智能的后果。任何公司又怎么能承受没有智能的未来？任何国家又如何能够承受没有智能的未来？</p><p>你不必生产芯片，也不必生产软件，但你必须生产智能。智能至关重要，它是你的身份的核心，也是我们的身份的核心。</p><p><strong>所以我们有了新的行业——AI 工厂。这就是我所说的新工业革命。</strong></p><p>上一次这种变革发生是在 300 年前，当时电力被发现并开始普及，电力的生产和分配，以及新型工厂的诞生。</p><p>那个新工厂不是发电厂，而是能源行业的一部分，发生在工业革命的背景下。而现在，我们迎来了一个全新的行业，这是前所未有的。</p><p>人工智能不仅是计算机行业的产物，它还被各行各业应用和创造。</p><p>你们必须创造自己的 AI。制药行业要创造自己的 AI，汽车行业要创造自己的 AI，机器人行业也要创造自己的 AI。每个行业、每个公司、每个国家都必须拥有属于自己的 AI，这就是一场新的工业革命。</p><p><strong>我今天有一个重要的宣布：我们将与软银合作，在日本建设 AI 基础设施。我们将共同建设日本最大的 AI 工厂——英伟达 AI 工厂。</strong></p><p>这个工厂将基于英伟达 DGX 平台，计划在明年年初建成。</p><p>当工厂完成时，它将拥有 25 个 Exaflops 的计算能力。请记住，最近世界上最大的超级计算机才刚刚达到 1 Exaflop，而这个工厂将有 25 Exaflops的能力，专门为生产 AI 而设。</p><p>但为了分发 AI，软银将集成英伟达 ISS Aerial，这是我之前提到的 5G 无线电引擎，它基于 CUDA 架构。通过这种方式，我们可以统一整合无线电、计算机、基带和来自 5G 网络的 AI 计算能力。</p><p>现在我们可以发展并重新构建电信网络，将其转变为 AI RAN（无线接入网络）。它不仅能传输语音、数据、视频，还能传输 AI——一种全新的信息智能。</p><p>这个网络将通过软银的 20 万个站点，服务于 5500 万用户。AI 工厂将制造 AI，AI 分发网络将分发 AI。</p><p>我们还将基于这一基础设施建立一个新的商店——AI 商店，软银和第三方创建的 AI 产品将通过这个平台提供给 5500 万用户。我们将在英伟达 AI 企业平台的基础上构建这些应用程序，并推出一个新的商店，让所有人都能享用 AI。</p><p>这将是一次巨大的发展，最终将形成一个遍布日本的 AI 网络。这个 AI 网络将成为基础设施的一部分。</p><p>而且，最重要的基础设施之一，你需要工厂和道路作为基础设施的一部分，才能制造和分发商品。你还需要能源和通讯，作为基础设施的一部分。</p><p>每当你为基础设施做出根本性创新时，就会诞生新的产业、新公司、新经济机会和新的繁荣。如果没有道路和工厂，我们如何能够经历工业革命？没有能源和通讯，我们如何能迎来信息技术革命？</p><p>每一项新的基础设施都为我们带来了新的机会。所以，对于我来说，与软银合作，在日本实现这一目标，真的非常令人兴奋。这是一次彻底的革命。这是第一次把电信网络转变为人工智能网络。</p><p>好了，让我给你展示你能做到的事情。比如这个例子。</p><p>我现在站在一个基站下方，站在一个无线电塔旁，车上有视频，而这些视频正通过基站进行流媒体传输。这个基站装有 AI。这个无线电塔配备了视频智能，它能看到汽车所看到的一切，并理解汽车所看到的内容。</p><p>这个 AI 模型可能太大，不能安装在汽车上，但它绝对可以放在基站里。通过基站接收的视频，它能理解汽车和周围环境发生的任何事情。</p><p>好的，这只是一个使用边缘 AI 保证安全的例子。或者说，它基本上是自驾车的空中交通管制，应用范围是无限的。我们还可以用这种基本思路，将整个工厂转变为 AI。</p><p>看，这是一家工厂。现在，我究竟在哪里？好的，我迷路了，这里有许多摄像头，视频被流传到基站。令人惊讶的是，凭借这些摄像头和AI模型，这家工厂现在已变成了一个 AI。</p><p>你可以与工厂对话，询问工厂发生了什么。</p><p>问工厂：今天是否发生了任何事故？有没有异常情况？今天是否有人受伤？所有这些信息会以日报的形式提供给你，你只需要询问工厂，因为现在工厂已经变成了 AI。</p><p>这个 AI 模型不必在工厂内部运行，它也可以在软银的无线电系统中运行。好吧，这是另一个例子。实际上，你可以将几乎所有的物理对象转变为 AI——体育场、道路、工厂、仓库、办公室、大楼。</p><p>它们都可以成为 AI。你只需要像和 ChatGPT 对话一样与它们沟通。那么，仓库过道的情况如何？是否有任何障碍物或溢出物？你只是与工厂对话。</p><p>工厂已经观察并理解了所有情况，它可以进行推理并规划行动，或者只是和你对话。它可能会回答：「不，仓库过道没有障碍物、溢出物或危险。视频中的过道状况看起来井然有序、清洁且没有任何障碍或危险。」。</p><p><strong>好的，现在你们是在与工厂对话，这太不可思议了。你们是在与仓库对话，你们是在与汽车对话，因为这些现在都已经变得智能了。</strong></p><p><strong>懊悔错失英伟达，黄仁勋与孙正义相同的痛</strong></p><p><strong>黄仁勋：</strong>今天还有一位非常特别的嘉宾，也谈谈如何将人工智能带到日本。这个朋友，你们可能认识他。伟大的 Masa（孙正义，Son Masayoshi），来告诉大家一些事儿。</p><p>我不知道你们是否知道这件事，我在科技行业已经很多年了。计算机行业从 PC 到互联网，再到云计算，接着是移动互联网，云计算最后到人工智能。</p><p>Masa是唯一一个在每一代都能够选对赢家并与之合作的企业家，唯一的创新者。</p><p>记住，正是 Masa 把 Bill Gates 带到了日本，是 Masa 把 Jerry Yang 带到了日本，正是 Masa 让中国的云计算产业得以诞生，是 Masa 帮助阿里巴巴起飞，还是 Masa 把 Steve Jobs 和 iPhone 带到了日本。</p><p><strong>你们中很多人可能不知道，Masa 曾经是英伟达的最大股东。哦，没关系。你是怎么做到的？你是如何挑选出计算机历史上每一项技术革命的创新者？</strong></p><p><strong>孙正义：</strong>嗯，我觉得我只是运气好。我生在了对的时代，遇到了像你这样的伟大企业家。</p><p>这是一种激情，一种梦想，也是一种本能，你能嗅到谁是真正的开拓者，谁是真正的创新者。我真的觉得我很幸运。但这也是一样的愿景，我们能嗅到彼此，对吧？</p><p><strong>就像狼嗅到彼此的气味。我觉得我们像狼一样能闻到彼此。</strong></p><p><strong>黄仁勋：</strong>哈哈哈，我有两只小狗。我现在不喜欢这个比喻。回顾历史，正如你所说，这次的过渡、平台的变革和革命，和以前的革命有什么不同？你觉得有什么区别吗？</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d902e2bbbd98b09f7aac9fe7dac70d32\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/><span>图片</span></p><p><strong>孙正义：</strong>嗯，我认为这是最令人兴奋、最具活力的未来前沿。这比之前的一切要大 100 倍、千倍。这是最大的浪潮，我告诉你。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，我认为从数学上或从产业角度来看，必须认识到，虽然 AI 是软件，但它是一种非常不同类型的软件。你和我共同创造的那个软件产业，是工具产业，是为人类使用的工具。</p><p>而这种新的软件类型，神经网络、大型语言模型、智能 Agent 和机器人，它们不是工具，它们是技能，它们是任务。它们能做事，能执行工作，而「工作产业」的市场，不是 1 万亿美元，而是 100 万亿美元。</p><p>这就是我们意识到，这个行业实际上不仅仅是 IT 行业的转型，它是每个行业的转型，这也是为什么它如此重要。</p><p><strong>孙正义：</strong>是的，人类是唯一拥有超级大脑的动物，相比其他物种。正是因为大脑的强大，人类才如此强大。</p><p><strong>如果仅仅从肌肉来看，像狮子和大象，它们的肌肉更强壮，但人类拥有最聪明的大脑。今天全球 GDP 的所有活动都基于人类的大脑活动。我认为每个行业都会被这场革命所影响。</strong></p><p><strong>黄仁勋：</strong>你说得对，当然其中一件令人惊讶的事是，受原子支配的行业，它的规模是有限的。因为原子数量有限，你能移动的原子也有限，而且它们很重。</p><p>但人工智能行业是由电子构成的，没错，它受量子力学的支配，规模是无限的。</p><p><strong>孙正义：</strong>对，智能的价值远远高于单纯的物质运动。想一想那种思维的链条、推理过程，真是不可思议，太神奇了。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，今天我们宣布的其中一项重要内容就是一起建设日本的 AI 网格。</p><p>这个 AI 网格将包括 AI 工厂，用于开发 AI 模型，还会有 AI 网络，能够将这些 AI 模型分发到日本各地。我们共同设计的 AI 工厂架构和 AI 网络是革命性的，世界上没有类似的模式。</p><p>日本将成为全球第一个实现这一目标的国家。</p><p><strong>孙正义：</strong>其他的电信公司必须跟随这股新潮流。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>接下来我有几个问题想问你。首先，软银如何将这个系统应用于自己和你的子公司？你如何看待这个AI网络会如何彻底改变日本的AI产业？</p><p><strong>孙正义：</strong>正如你刚刚提到的，我们的基站过去只是用于承载电信和互联网等数据传输。然而，现在，通过这个智能网络的支持，我们将彼此紧密连接，成为日本智能基础设施的一部分。这将是非常惊人的。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>当然，你也可以将它应用于你的子公司，像我提到的雅虎日本和 PayPay，没错。所以，你可以创建 AI 系统，使你们所有的服务变得更加有趣和实用，提升消费者体验。</p><p>但我最兴奋的一点是，能将这个资源开放，供研究人员、学生和初创公司使用，让他们在日本得到成长。</p><p><strong>孙正义：</strong>确实如此，得益于你们的支持，我们正在创建日本最大的 AI 数据中心，我和宫川正在商讨，我们应该将这个平台开放给许多研究人员、学生和初创公司，以鼓励他们发展。</p><p>我们也在努力补贴，帮助他们更好地访问这些计算资源。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>建设基础设施需要大量资本投入。是的，你正在对日本进行一次重大的投资。你知道，我们以前讨论过很多次，在很多方面，日本曾在机电一体化时代引领了技术革新，那时候机械技术和电子技术开始结合。</p><p>事实上，即便是在那个时代，日本在消费电子领域也确实引领了全球。然而，当IT行业和软件开始崛起时，我认为过去三十年，西方和中国的软件行业蓬勃发展，而日本本可以更加积极一些。</p><p><strong>孙正义：</strong>那时候，甚至直到今天，很多大企业和媒体都认为自己是「成年人」，他们曾说过「做物理产品」，意思是做实体的东西才有真正的价值和意义，而软件只是虚拟的，难以信任的东西。</p><p>这样对软件价值的看法在日本已经存在了很多年，这也导致年轻创业者特别是经历了互联网泡沫破裂后，感到沮丧与压抑，批评的声音让年轻人受到了很大的打击。</p><p>我认为，我们必须通过机器人技术来重新燃起这份激情，正如你所说的，将人工智能融入机器人技术。</p><p>日本有「铁臂阿童木」这样的卡通形象，而我最喜欢的就是特斯拉的机器人。你不能只有肌肉，机器人必须拥有智能，才能说话、拥有情感，成为朋友。</p><p>我认为，这种前沿技术的推动，以及我们的挑战，现在在日本非常需要。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/34d68a9dc526eb4f00686aa36914f1aa\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，我认为软件时代现在已经到来。好消息是，这标志着新时代的开始。</p><p><strong>孙正义：</strong>是的，重置一次，再次重置，按下重置按钮。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>没错，行业正在重置。你可以看到，整个技术栈正在被重构，因为上一代的公司在这个新时代里并不顺利。没错，所以涌现了一个全新的技术栈，带来了前所未有的机会。</p><p>日本必须把握这个机会，利用这段时间。而人工智能与软件完全不同。人工智能要求你拥有数据和领域专长。是的，如果你是艺术家，你就拥有领域专长。如果你开发视频游戏，你也具备领域专长。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>如果你从事药物研究，发明新药，你也拥有领域专长。如果你拥有领域专长，你可以用数据来描述这些专长，这些数据可以用来训练AI模型，而这个AI模型就变成了你的人工智能。</p><p><strong>孙正义：</strong>完全正确。所以，这是一个全新的机会。幸运的是，日本至少没有压制这场<strong> </strong>AI<strong> </strong>革命。其他一些国家试图过度保护他们的技术，因此他们的监管体系变得有些混乱。</p><p>而在日本，至少我们很幸运，政府似乎并没有对这场革命设障碍。虽然如此，我认为政府应该更加鼓励AI发展，鼓励更多的创新。正如你所说，这就是行业重置的时刻，这是迎接新革命的最佳时机。</p><p>我们绝对不能错过这个时刻，不能错过这个机会。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>当然，要成为人工智能革命的一部分，你需要基础设施和这种类型的软件，因为它是机器学习。你将需要大量的资源。</p><p>而且你需要基础设施。</p><p>没有基础设施，就不可能完全实现人工智能。这就是为什么软银正在日本建设AI网络的原因。你将催化、激活并加速这里已经存在的所有活动。</p><p>今天我们在日本已经与 350 家初创企业合作。是的，350 家初创企业，而全球有 22000 家。是的，这个比例并不合理。所以我们必须鼓励年轻企业家和创新者大胆尝试，投入到 AI 领域。基础设施已经到位。</p><p><strong>孙正义：</strong>我们将创建日本最大的 AI 数据中心。所以我们将提供很多鼓励性项目，补贴计算能力，让他们几乎可以免费使用，几乎免费去尝试新的模型，测试他们的应用程序。</p><p><strong>AI 的应用也应该得到一些捐赠的支持，对吧？</strong></p><p><strong>黄仁勋：</strong>好吧，最后，这是我最后一次邀请 Masa，每次见到 Masa，我就得花钱。</p><p><strong>孙正义：</strong>这对大家都有好处。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c6ff2bb76c1418f78aecb420c61293d0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，非常高兴听到这些。Masa，你最期待日本未来 AI 的哪些方面？你有什么期望？你的梦想是什么？</p><p><strong>孙正义：</strong>嗯，正如你说的，我对 AI 和机器人技术非常热衷。</p><p>我认为，AI 医疗解决方案，尤其是医疗 AGI，肯定会到来。我也看到现在有很多新的 AI Agent 出现，比如我们有LINE，有 Yahoo，还有其他服务，PayPal 也可以为帮助日本的生活方式定制许多专门的 AI Agent。</p><p>这些完全可以由我们提供。你知道的，我们了解日本的文化、行为、当地的智能和 API，日本的许多网站都在使用这些技术。所以我认为，企业 AI Agent，我非常支持你提到的这个方向，对此我感到非常兴奋。</p><p><strong>但我也认为，个人 AI Agent 会真正出现在每个人的生活中。比尔·盖茨曾经说过，「每个桌面上都有一台 PC」，史蒂夫·乔布斯说过，「每个人的手上都有一部智能手机」。</strong></p><p><strong>我觉得现在我们应该说，「每个人都应该有自己的AI Agent」。所以，未来每个人都会拥有自己的个人 AI 助手。没错，它将帮助我们规划旅行、假期，甚至是教育。</strong></p><p><strong>黄仁勋：</strong>它将伴随你一生。是的，你能想象有一个AI Agent了解你的一生吗？</p><p><strong>孙正义：</strong>完全对，我们的孙子、孙女们从一岁开始就会和 iPhone 一起成长。每当他们看到一张照片时，他们都会用手指去触摸，哪怕是静态图片也一样。因为他们从小就学会了用两根手指。</p><p>将来他们会想，或许每张图片都可以被放大？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>他们看到图片后，会和它说话，对吧？他们戳一戳，希望它能回应。</p><p><strong>孙正义：</strong>你可以想象，他们从一岁起就有了自己的个人 AI 助手，像第二个朋友一样，陪伴他们一起成长，了解一切。当他们生病时，AI 助手知道，家里有什么，或者它是他们的私人导师。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，从小就开始，完全没错。它记得你读过的一切，记得它教给你的一切，完全像你的个人亚里士多德。</p><p><strong>孙正义：</strong>完全是，完全是数字孪生。我觉得它真的是要来了，结合日本本土的知识、文化等等，再加上本土化的 Agent 商业化，我们的未来将是巨大的、惊人的。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，你知道，大多数国家现在都意识到，国家的公民数据其实承载了这个国家的知识、文化和智慧，而这些数据应该属于国家，就像国家的安全一样。</p><p>所以每个国家都应该处理自己的数据，转化为为本国人民服务的人工智能，完全没有理由将这些外包给别人。</p><p><strong>孙正义：</strong>这是非常非常重要的。每个主权国家、每个政府都必须把国家安全数据迁移到自己的数据中心AI数据中心，这将成为每个国家必须具备的东西。每个国家都必须确保自己的数据安全。</p><p>我认为，未来每个国家都会形成相关的法律法规，确保每个国家都能生成属于自己的智慧。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>当然，每个公司也将创造属于自己的智慧、属于自己的人工智能。是的，怎么可能有公司不创建自己的人工智能呢？</p><p><strong>孙正义：</strong>是的，公司把自己的「大脑」交给别人。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>没错，没错。所以我认为世界已经开始觉醒了。而最重要的第一步，就是必须要有一个国家级的AI网络。没有基础设施，你怎么可能有汽车工业呢？</p><p><strong>孙正义：</strong>的确，你知道的。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>所以，你已经为日本建设了AI的「道路」，在这些道路上，各种新的服务和新公司将蓬勃发展。我真的非常非常激动。你能想象如果今天你是（英伟达）最大的股东吗？</p><p><strong>孙正义：哈哈，没错。我们曾经有过三次成为英伟达最大股东的机会。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cd3cb5a131bdb3143a35d2bcb21303c5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>黄仁勋：我记得是两次。</p><p><strong>孙正义：</strong>不，不，不，第一次我们通过市场购买成为股东，我们讨论过的，嗯，甚至谈到了我们不愿提的事情。别说了。十年前，如果我知道现在会后悔，我一定会……</p><p><strong>黄仁勋：</strong>没事。让我告诉你们 Masa 说了什么。Masa 说，Jensen，市场不理解英伟达的价值。你的未来是不可思议的，但市场无法理解它。你的痛苦之路还将继续，因为你在创造未来。所以让我给你钱去买英伟达。<strong><br/></strong></p><p><strong>他曾想借钱给我去买英伟达。现在我后悔没接受那个提议。真是个好主意。好吧，最棒的主意</strong>。</p><p>对的，这个就是我们刚才说过的那个主意。接着我们讨论了合并这两家公司。是的，另一个秘密的梦想。</p><p><strong>孙正义：</strong>那个是我们最初的想法。第一次我们讨论的是私有化，然后第二次我只是通过市场购买，第三次就是……哦，好吧，三次尝试。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>但现在我们将共同创造不可思议的价值。是的，英伟达和软银将会合作。市场太不可思议了。</p><p><strong>孙正义：</strong>哈哈哈哈哈哈，很不错。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>所以我非常高兴，我们正在做一件如此有意义的事情。是的，我对日本的未来充满希望。</p><p><strong>孙正义：</strong>嗯，这只是个开始，我们将一起做很多事情。谢谢你，行业非常庞大，有大量的移动、物联网和汽车领域，而你们有出色的数据中心、游戏以及其他领域，我们可以有很多合作机会。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1f1d96ce37871ae788c4c9460097665a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p><strong>黄仁勋：</strong>我很期待这一切。是的，女士们，先生们，阳光明媚。孙正义，嗯，我毫无疑问地认为他是世界上最伟大的企业家之一。</p><p>感谢 Masa 先生。你们可以看到他对人工智能的热情，我们正在开展的合作伙伴关系将为日本带来 AI 网络，从工厂到分布式 AI 网络。</p><p>在我离开之前，我想欢迎大家参加 AI 峰会。这里有很多精彩的会议，也有很多合作伙伴。</p><p>我们的目标，我们的使命是与大家合作，将 AI 带到日本，在这里激活 AI，并利用这次技术重置的机会，推动企业转型，打造下一个伟大的公司。</p><p>日本对我来说一直特别亲近。大多数人可能不知道，如果没有日本，我非常严肃地说，如果没有日本，英伟达今天可能不会在这里。而且有原因的。</p><p>如果没有日本，我们也看不到第一台 AI 超级计算机的诞生。所以，日本对我来说一直非常重要。我非常感激我们的合作伙伴关系，也非常感激你们的友谊。</p></body></html>","source":"lsy1592546798672","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>【万字实录】黄仁勋最新演讲：每家公司都将成为AI制造商 </title>\n<style 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能够进行更多的反思、规划和思考，从而提升其智能和表现。英伟达将继续推动计算性能的提升，不仅通过 GPU 的不断发展，还通过协同计算的方式降低成本、减少能耗。黄仁勋与孙正义共同宣布在日本建设 AI 网格，包含 AI 工厂和 AI 网络，旨在为日本各地提供 AI 服务。日本将成为全球首个实现这一目标的国家，AI 技术将推动日本各行业的变革。不只是在造 GPU，更像是在造时间机器黄仁勋：欢迎来到英伟达 AI 峰会。在英伟达，我们的核心是一家模拟技术公司。我们模拟物理学，我们模拟虚拟世界，我们通过模拟来模拟智能。我们帮助你们预测未来。所以，从很多角度来看，英伟达就像是在构建时间机器。今天，我们将分享一些我们的最新突破。但最重要的是，这次活动是关于日本生态系统的。这里有这么多合作伙伴， 350 家初创公司，250000 名开发者，数百家公司。我们已经与日本有着长期的合作。自公司创立初期以来，日本对我们而言一直都非常重要。正是在日本，我们实现了许多「第一次」。比如视频游戏领域，Sega 的 Yu Suzuki 是我们第一次合作的游戏开发者，曾帮助我们将 Sega 的出色 3D 游戏移植到英伟达的 GPU 上。那是第一次有人使用英伟达的 CUDA 技术来构建超级计算机，东京科技大学的超级计算机就是通过英伟达的 GPU 来推动科学计算的发展。日本在许多领域都是全球的先锋。还有，正是日本让我们第一次能够创造出移动处理器，进而催生了我们非常重要的项目之一——任天堂 Switch。如今，很多「第一次」已经成为现实。现在，我们站在 AI 革命的起点，迎接一个全新的行业和令人惊叹的技术变革。这个时代令人激动，同时也充满挑战。因此，我们在此与日本生态系统中的优秀企业合作，携手将AI带入日本，共同抓住这一前所未有的机遇。今天我们有很多合作伙伴在场，我要特别感谢他们。英伟达是加速计算的创始者，加速计算并不会取代 CPU。实际上，我们几乎是计算领域中唯一一家不打算替代 CPU，而是想增强 CPU 功能的公司，目的是将那些计算密集型的工作负载卸载到 GPU 上。通过这种方式，我们可以充分利用两种处理器的优势：一种擅长顺序处理的 CPU，另一种则擅长并行处理的 GPU。稍后我会详细介绍这一点。但这不仅仅是并行计算，而是加速计算，CPU 和 GPU 协同工作。这种计算模式对世界来说是全新的。实际上，单纯使用 CPU 的计算模式自 1964 年以来就已存在，也就是在我出生的第二年，至今已有 60 年。今天世界上绝大多数的计算任务，都是依赖 CPU 来运行的。但现在，计算模型迎来了一个全新的、根本性的变化。然而，为了实现这一点，我们不能仅仅将顺序执行的 CPU 软件直接移植到 GPU 上。为了实现并行计算，我们必须开发出一系列全新的算法，正如 OpenGL 使计算机图形能够通过图形处理器进行加速那样，我们也必须为许多不同的应用领域开发出许多特定的库。这些库正是我们公司所拥有的 350 多种不同的库，其中一些库在业界非常重要。例如，Kulit 是一个专为计算光刻设计的库，它能大大加速光刻过程。在制作芯片掩模时，通常需要数周的时间，因为涉及许多层的处理。通过使用该技术，我们将数周的计算时间缩短为几个小时。虽然我们可以加速芯片制造周期，但更为重要的是，这使得光刻算法得以更加复杂和先进，从而推动半导体物理的进步，远远超越 2 纳米、1 纳米甚至更小的技术节点。因此，计算光刻将通过 cuLitho、Ku DSS（稀疏求解器）以及 AI 进行加速。我今天将会详细讲解这一令人兴奋的新库，它使得这台计算机能够支持 5G 无线电协议栈的运行。基本上，实时运行的无线电系统依托 CUDA 加速器进行量子模拟、量子电路模拟，基因测序中的配对，CVS 用于向量存储，或者是用于 AI 的向量数据库进行索引和查询。NumPy 是全球最受欢迎的数值处理库，全球有 500 万名开发者在使用它。仅在上个月，它的下载量就达到了 3000 万次，真是一个惊人的数字。现在，它已经完全加速，支持多 GPU、多节点的运算。如果你感兴趣，欢迎查阅相关资料。另外，我将向你们介绍一个令人震撼的 CDF 数据框架处理，这是用于结构化数据处理，如 SQL 以及经典的旅行推销员问题等。这个问题已经被加速了，速度是以前的几百倍，适用于 AI 物理学。我们还创建了一个非常重要的库，用于深度神经网络，处理深度学习体系中的不同层级。通过创建 QD（量子点（Quantum Dots）并加速深度学习，我们做了一件非常特别的事，使得深度学习得到了普及。在过去的十年里，我们让人工智能和机器学习的规模提高了 100 万倍。通过把机器学习的规模提升 100 万倍，我们实现了一个巨大的突破，也正是这个突破，催生了如今的 ChatGPT——人工智能的到来。QD 做了一件非常特别的事，它改变了软件开发的方式。这是软件 1.0 之前的情况，程序员编写代码来描述一个算法，这个算法就是软件。你输入数据，软件就预测输出。人类编写的代码，通常是运行在 CPU 上的。软件 1.0 就是编写在 CPU 上运行的代码。现在我们进入了软件2.0时代，因为计算机速度已经非常快，你可以给它提供大量的样本数据，让它自己学习并预测函数。我们称之为软件 2.0。所以，不再是传统的编程，而是机器学习；不再是代码运行在 CPU 上，而是神经网络运行在 GPU 上，神经网络就是软件 2.0 的核心。这些运行在 GPU 上的神经网络，已经形成了一种全新的操作系统，一种全新的计算机使用方式。它就是现代计算机的操作系统——大型语言模型。这种机器学习方法展现了其惊人的可扩展性，你可以用它做各种各样的事情。当然，包括数字化文本、语言、语音、图像、视频等。它是多模态的，你可以教它氨基酸序列，教它理解几乎所有事物，任何包含大量观察数据的内容。第一步就是通过研究互联网上的大量文本来理解数据的意义。通过这种方法，我们能够理解单词、词汇、语法，甚至通过寻找模式和关系来理解单词的含义。如今，我们使用相同的方法，不仅能够理解与不同模态相关的各类数据的意义，例如单词与图像之间的关系，「cat」这个单词和「猫」的图像就被连接了起来，学习多模态后，我们现在甚至能够进行翻译和生成。所以，我们能够理解各类数据，也能够生成智能信息，创造各种形式的智能。如果你看看现在创造的所有令人惊叹的初创公司和应用，你会发现它们都属于这张幻灯片中的两种组合之一：从文本到文本（比如摘要、问答、文本生成、讲故事），或从文本到其他形式（如视频到文本用于字幕，图像到文本用于图像识别，文本到图像用于图像生成，如 Midjourney，文本到视频用于视频创作，如 Runway ML）。所有这些不同的组合都是突破性的。你甚至可以做到蛋白质到文本，解释蛋白质的功能；文本到化学物质，描述某种可能成为有效药物的化学特性；甚至可以将视频和文本结合，来实现机器表演、机器人技术。每一种组合都代表了一个新的行业、新的公司、新的应用场景，掀起了令人震撼的「寒武纪大爆炸」，产生了大量新应用。我们现在才刚刚开始，机器学习的一个特点是，脑容量越大，能够教给它的数据越多，它变得也就越聪明。我们称之为 Scaling Laws。现在有很多证据表明，随着模型的规模扩大，训练数据的增多，智能的效果、质量和表现都会得到提升。每年，整个行业都在将模型的规模扩大约两倍，同时需要相应增加两倍的数据量。因此，我们需要四倍的计算资源，推动人工智能迈向下一个层次所需的计算资源是巨大的。在 Scaling Laws 中，预训练是其中一部分，后训练也是一部分。后训练通过强化学习、人类反馈、强化学习、AI 反馈等多种方式进行。现在，后训练阶段有很多方法可以使用合成数据生成。因此，训练、预训练和后训练正在经历显著的扩展，我们仍在看到非常好的成果。当 Strawberry 或 Open AI 的 o1 发布时，它向世界展示了一种全新的推理方式。推理是与 AI 互动的过程，就像你与 ChatGPT 交流一样，但 ChatGPT 是一次性的。你向它提问，要求它做某事，无论你提出什么问题，或给出什么提示，通过一次交互，它就会给你答案。然而，我们知道，思考往往不止是一瞬间的，思考需要我们进行多次尝试，最终从中选择最合适的答案。就像我们在思考时，可能会反思答案，然后再给出答案，这就是反思；或者是我们将一个问题分解成一步一步的思考链。我们已经发明了许多技术，使得推理在我们投入更多计算资源时，能够不断提升。现在我们有了第二个 Scaling Laws——推理 Scaling Laws，不仅仅是生成下一个单词，更是思考、反思和规划。这两种同步扩展将要求我们在每次交付新一代和新架构时，都以极快的速度推动计算性能。我们每次交付时都会在 X 倍提升性能的同时，也减少相同倍数的功耗和成本。提高性能等同于降低成本，提高性能也等同于减少能耗。因此，随着世界越来越多地接受和应用人工智能，推动人工智能技术的发展，扩展其应用范围，是我们的使命。我们的责任就是持续不断地推动性能提升，并尽可能地加快这一过程，同时扩大人工智能的应用领域，提升其效果，降低成本，并减少功耗。这也正是我们转向一年一个周期的原因。然而，人工智能并不是单纯的芯片问题。这个 AI 系统庞大无比。这就是 Blackwell 系统。Blackwell 不仅仅是一个 GPU的名字，它也是整个系统的名字，而这个 GPU 本身也非常出色，必须要提到这一点。抱歉，向在场的各位外宾解释一下。所以，今天我们展示的是 Blackwell。每个 Blackwell 芯片都是世界上最大的芯片，拥有 1040 亿个晶体管，由 TSMC 在其最先进的 4 纳米制程上制造。这两个 Blackwell 芯片通过 10TB 每秒的低能耗连接互联。位于芯片的接缝处——那条线——数千个互联节点，传输速度达到 10TB 每秒。这些芯片通过来自 SK hynix 和 Micron 的八个 HBM 3e 内存模块连接，内存的总带宽为每秒 8TB。这两个 GPU 通过 NVLink 与 CPU 连接，每个 GPU 的连接带宽为每秒 1.8TB。这是非常多的每秒千兆字节。之所以如此，是因为这个系统不仅可以单独运行。即便是世界上最先进的计算机，也无法单独完成人工智能任务。有时它必须与成千上万台像这样的计算机协同工作，这些计算节点共同工作就像一个巨大的计算机，而有时它们需要独立工作，以响应不同的客户或查询。因此，它们有时会单独运行，有时则作为一个整体工作，从而让 GPU 能够作为一个整体进行工作。我们当然有通过网络将这个 GPU 与成千上万的其他 GPU 连接，但我们仍然需要 NVLink。这种 NVLink可以让我们将一个机架中的几个 GPU ISS 连接起来，就像我身后的这个机架一样，机架通过 NVLink 连接，带宽为每秒 1.8 TB，比全球最高带宽的网络快 35 倍，这让我们可以将所有这些 GPU ISS 连接到一起。这个机架中有九个 NVLink 交换机，每个机架有 72 台计算机，它们通过网络连接。NVLink 是通过 50 英镑的铜线直接驱动的，借助这个出色的 Cdes，我们称之为 NVLink。它们连接到计算机，就像这样连接到 NVLink。这个交换机将所有这些计算机连接成一个整体。所以最终，72 台计算机连接在一起，形成一个超级 GPU，一个巨大的 GPU。从软件角度来看，它就是一颗巨型芯片。这些机架，这个机架的成本为 3000 英镑。3000 英镑，120 千瓦功率。这相当于很多很多台 Nintendo Switch 的功率。它不便携，但它极其强大。这就是 Blackwall 系统。我们设计它可以配置成一个超级节点，或者构建成一个庞大的数据中心，里面有成千上万台，理想情况下有数十万台。这些机器通过交换机连接，其中一些交换机是能够无缝集成到你现有的以太网环境中，我们可以使用这些系统来构建 AI 超级计算机。我们可以将它们集成到企业数据中心、超大规模数据中心，或为边缘计算配置。Blackwell 系统不仅强大无比，而且具有极强的适应性，可以轻松融入全球各地计算基础设施的每一个角落。因此，这就是 Blackwell，这就是计算机，但最重要的是，没有在其上运行的所有软件，这台计算机根本无法发挥作用。当你看到这些计算机配有液体冷却系统和复杂的电线时，你会感到震撼。如何才能编程控制如此强大的计算机呢？这正是英伟达软件堆栈的意义所在。我们的所有努力，包括在 CUDA、Megatron 核心等方面的工作。我们多年开发的所有软件，像 TensorRT、Triton，所有这些软件的集成，使得全球任何地方的人都能够部署 AI 超级计算机。然后，AI 软件层进一步简化了AI构建过程。那么，AI 到底是什么呢？我们从许多不同的角度讨论 AI，但我认为有两种类型的 AI 会变得特别流行。另外，两个思维模型对我来说也非常有帮助。第一个 AI 基本上是数字 AI 工作者。这些AI工作者具备理解、规划和执行的能力。有时，数字 AI 工作者被要求执行市场营销活动、客户支持、制定供应链计划、优化芯片设计、协助编程，甚至可以在药物发现行业中担任研究助理或实验室助理。或许，这些 Agent 人可以作为 CEO 的私人导师，也可以成为我们员工的辅导员。这些 AI，这些数字 AI 工作者，我们称之为 AI Agent 人，实际上它们就像是数字化员工。就像数字员工一样，你必须对它们进行培训。你需要通过创建数据来迎接它们加入公司，教它们关于公司的知识。根据你希望它们承担的具体职能，你会为它们提供相应的技能培训，培训完成后，还需要评估它们，确保它们学到了应学的内容。你还需要设立保护机制，确保它们只完成指定的任务，而不是不该做的事情。当然，你还需要运营这些 AI Agent，部署它们，向它们提供来自 Blackwell 的能量和 AI token，它们将与其他 Agent 进行互动，协同工作，解决问题。你将看到各种不同的 Agent。为了让生态系统更容易为企业构建 AI Agent，我们开发了几种工具。英伟达并不从事服务业务，也不创造或交付最终产品，也不提供完整的解决方案。我们所做的是提供技术支持，帮助生态系统创建、交付并不断改进 AI。我们的 AI Agent 生命周期平台叫做 Nemo。Nemo 提供了我之前提到的每个阶段所需的库，从数据整理到训练、微调、合成数据生成、评估再到保护措施。所有这些库都已集成到全球各地的工作流和框架中。我们与 AI 初创公司以及像埃森哲（Accenture）和德勤（Deloitte）这样的服务提供商合作，推动这项技术走向全球的大型企业。我们还与像 ServiceNow 这样的 ISV 合作，帮助他们创建使用 ServiceNow 的 AI Agent。今天，你可以通过许可 ServiceNow 平台来使用它，并且你的员工与 ServiceNow 平台互动获取帮助。未来，ServiceNow 还将提供大量 AI Agent，基本上就是你可以租用的数字员工，帮助你解决问题。我们正与全球的 SAP、Snowflake 等公司合作，目的是共同构建能够帮助提升企业生产力的 AI Agent。现在，这些 Agent 能够理解、推理、规划并采取行动，而这些 Agent 实际上是一个由多个 AI 模型组成的系统，并非单一模型。Nemo 帮助我们构建这些 Agent。同时，我们还创建了预训练的 AI 模型，并将它们打包成所谓的 Nim（Nemo 推理），这是一种微服务。所以这些 Nim 就像微服务一样，它们基本上是打包的 AI。过去，软件是以盒装形式包装的，配有光盘，而今天的 AI 则以微服务的形式打包，软件本身是智能的。你可以与这些软件进行对话，因为它能够理解你说的内容。而且，你还可以将这些软件与其他软件连接起来。你可以把这个 AI 与其他 AI 连接在一起，组合成一个 AI Agent，这就是第一点。让我举一个例子，说明这些 AI Agent 的应用。AI 正在改变各行各业，利用复杂的推理和迭代规划解决跨学科的复杂问题。AI Agent 能够加速市场营销活动上线，提供即时洞察；帮助优化供应链，节省数亿成本；还可以通过帮助分析师快速识别漏洞，将软件安全处理流程从几天缩短到几秒。AI 之所以如此强大，是因为它能将数据转化为知识，再将知识转化为行动。举个例子，这个数字 Agent 能够通过从一系列信息密集的研究论文中提取洞察来教育个人，这些研究论文是通过英伟达 AI 蓝图构建的。英伟达 AI 蓝图是一种参考工作流程，包含英伟达加速库、SDK 以及 Nim 微服务，帮助用户快速构建和部署 AI 应用程序。多模态 PDF 数据提取蓝图帮助构建数据摄取管道，而数字人类蓝图则提供了流畅的类人互动。AI Agent 系统包括三个部分：Nemo、Nims 和 Blueprints（蓝图）。这些资源都可以公开获取，你可以根据需要使用并构建属于自己的 AI Agent 团队。没有哪个 Agent 能够完成某个人的 100% 工作，没有任何 Agent 能做到这一点。然而，所有 Agent 将能够完成你工作中的 50%，这就是巨大的成就。与其认为 AI 会替代一部分员工的工作，不如看作 AI 为所有员工完成了其中的 50%。这种思维方式下，你会发现 AI 将帮助提升公司整体的生产力，进而提升你的个人生产力。人们经常问我，AI 会不会取代我的工作？我总是回答，AI 本身不会取代你的工作，只有当别人使用 AI 时，才会取代你的工作。所以，确保尽早开始使用 AI。第一个应用是数字 AI Agent。第二个应用是物理 AI，基本技术是一样的，这些技术现在已经体现在机械系统中。机器人技术毫无疑问将成为全球最重要的行业之一。直到现在，机器人技术还受到很多限制。而这个限制的原因非常明确。事实上，在日本，全球 50% 的制造机器人都是在这里生产的。川崎、Fanuc、安川、三菱是全球机器人技术的四大领先企业，生产了全球一半以上的机器人。尽管机器人在提高制造业生产力方面发挥了重要作用，但机器人产业在很长一段时间内增长缓慢。其原因在于机器人技术过于局限，缺乏灵活性，无法适应不同的场景、条件和工作需求。我们需要一种更加灵活的 AI，能够自我适应并进行自主学习。你会注意到，直到现在我们描述的技术——Agent 型 AI——无论是谁，都应该能够与这些 Agent 进行互动，并得到回应。当然，有时这些回应可能不如我们自己产生的回应，但事实上，许多情况下它们的回应甚至比我们更好。因此，我们可以将这种通用 AI 技术应用到具身 AI 或物理 AI 领域，也就是我们通常所说的机器人技术。为了实现机器人技术，我们需要构建三台计算机。第一台计算机用于训练 AI，就像我们之前提到的所有示例一样。第二台计算机用于模拟 AI，你需要为 AI 提供一个练习环境，让它能够学习和从合成数据中汲取知识。我们称之为 Omniverse。Omniverse 是我们为物理 AI 和机器人技术创建的虚拟世界数字双胞胎物理 AI 库。在训练、验证和评估之后，你可以将经过训练的模型移植到物理机器人中。在这一过程中，我们有专为机器人设计的处理器，名为 Jetson Thor。Thor 是一个为类人机器人设计的机器人处理器。这一过程将不断循环。就像 Nemo AI Agent 生命周期平台一样，Omniverse 平台也可以帮助你创建 AI。最终，你所期望的 AI，将会看到一个世界，它能识别视频、周围的环境以及你的需求，并生成相应的动作。就像我们可以处理文本并生成视频一样，我们也可以处理文本并生成药物化学成分。我们可以处理文本并生成肢体动作。这个概念与生成式 AI 非常相似，这也是我们认为现在我们已经具备了必要的技术基础——从 Omniverse 到我们构建的所有计算机系统，再到最新的生成式 AI 技术——时机已经成熟，人工智能和机器人技术的结合已经成为现实。那么，为什么类人机器人这么难做呢？显然，作为人类我们自身就非常复杂，为类人机器人开发软件更是异常困难。然而，回报是巨大的。现在，世界上只有两种类型的计算机可以轻松部署到全球各地。第一种是类似汽车的机器人系统，这主要是因为我们已经为汽车打造了适应的世界。第二种是类人机器人。这两种机器人系统可以在全球任何地方部署，因为我们已经为我们自己创造了这个世界。虽然这两种技术都异常复杂，但时机已经成熟，其影响力也将是巨大的。就在上周的机器人学习大会上，我们宣布了一个非常重要的新框架，叫做 Isaac Lab。Isaac Lab 是一个强化学习虚拟仿真系统，能够教会类人机器人如何成为类人机器人。我们在此基础上开发了多个工作流程。第一个工作流程叫做 Groot Mimic。Groot Mimic 是一个框架，允许通过人类示范教导机器人如何完成任务。通过使用领域随机化技术，我们可以生成大量类似示范的其他实例，帮助机器人学会如何概括。如果没有这个过程，它只能完成非常特定的任务。通过 Mimic，我们能够让机器人学习到更为广泛的技能。第二个流程是 Groot Gen Groen。利用生成式 AI 技术，在 Omniverse 平台上，我们可以创造出大量随机化领域的环境实例，并设计出希望机器人执行的各种动作。所以我们正在开发一系列测试、评估系统和评估场景，让机器人可以进行尝试并自我提升，学习如何成为更优秀的机器人。第三项是群体控制。群体控制是一个模型蒸馏框架，允许我们将所有学到的任务和技能浓缩为一个统一的模型，使机器人能够执行运动学技能。我刚才讲到的这一点，还有一个更重要的：机器人不仅会变得自主，未来的工厂也将实现机器人化。这些工厂将是机器人驱动的，负责协调机器人，构建机械系统，这些系统本身也是机器人。真是一个不可思议的时代。所以我们有两种机器人系统。一种是数字化的，我们称之为 AI Agent。你可以在办公室中使用这些 Agent，与员工合作，第二种是物理 AI 系统，即机器人技术。这些物理 AI 系统将成为公司构建的产品。因此，公司将使用 AI 来提升员工的生产力，而我们将利用 AI 来驱动和增强我们销售的产品。未来的汽车公司将有两座工厂：一座生产汽车，另一座生产车载 AI。这就是机器人革命的开始。图片全球范围内都在进行大量的活动，我无法想象哪个国家比日本更适合引领机器人 AI 革命。原因很简单，正如你们所知道的，你们喜爱机器人，且创造了世界上最优秀的机器人。这些机器人陪伴了我们成长，成了我们一生钟爱的存在。其实我还有很多最喜欢的机器人没展示出来，比如魔神 Z、钢弹等，实在是太多了，但我可别忘了提到那个失控的机器人，抱歉。所以，我希望日本能够借助最新的人工智能突破，将其与你们在机电一体化领域的顶尖专业知识相结合。世界上没有哪个国家在机电一体化方面比日本更具优势。抓住这个非凡的机会，对你们来说至关重要。希望我们能够共同努力，推动这一梦想的实现。英伟达 AI 在日本取得了巨大的成功，我们有很多合作伙伴。我们有一些合作伙伴正在构建大型语言模型，如东京科技研究院、乐天等。AI 在许多不同的领域都有广泛应用，尤其是在药物发现行业，AI 的应用方式非常多样。因此，我对这里的进展感到非常兴奋，我们希望能够加速发展，抓住AI革命的机会。这个行业正在发生变革。正如我之前所说，计算机行业已经从基于 CPU 的编码时代，转变为如今基于 GPU 运行的机器学习时代，人工智能行业正从一个单纯的软件制造行业，变成一个专注于制造人工智能的行业。人工智能是在工厂中生产的，这些工厂全天候 24 小时运作。当你购买软件并将其安装到计算机时，软件的制造和分发已经完成。然而，智能是永远不完结的，你不断与所有 AI 系统互动，无论是 AI Agent 还是 AI 机器人，智能以 token 为表现形式，而 token 是智能的单位，它是一个数字。这些数字被以不同的方式组织在一起，从而形成了智能——例如，语言中的智能、方向盘中的智能、自驾车中的智能、控制人形机器人的马达中的智能、药物发现中的智能等等。所有这些 token 都在这些工厂中生产。这些基础设施和工厂之前从未存在过，它们代表了全新的产业，这也是我们为何看到全球范围内首次出现如此多的技术进展。我们正在迎来一个新行业——一个全新工厂的诞生，我们称之为人工智能制造。这些工厂将由各家公司建设，每家公司都将成为 AI 制造商。显然，任何公司都无法承受不生产人工智能的后果。任何公司又怎么能承受没有智能的未来？任何国家又如何能够承受没有智能的未来？你不必生产芯片，也不必生产软件，但你必须生产智能。智能至关重要，它是你的身份的核心，也是我们的身份的核心。所以我们有了新的行业——AI 工厂。这就是我所说的新工业革命。上一次这种变革发生是在 300 年前，当时电力被发现并开始普及，电力的生产和分配，以及新型工厂的诞生。那个新工厂不是发电厂，而是能源行业的一部分，发生在工业革命的背景下。而现在，我们迎来了一个全新的行业，这是前所未有的。人工智能不仅是计算机行业的产物，它还被各行各业应用和创造。你们必须创造自己的 AI。制药行业要创造自己的 AI，汽车行业要创造自己的 AI，机器人行业也要创造自己的 AI。每个行业、每个公司、每个国家都必须拥有属于自己的 AI，这就是一场新的工业革命。我今天有一个重要的宣布：我们将与软银合作，在日本建设 AI 基础设施。我们将共同建设日本最大的 AI 工厂——英伟达 AI 工厂。这个工厂将基于英伟达 DGX 平台，计划在明年年初建成。当工厂完成时，它将拥有 25 个 Exaflops 的计算能力。请记住，最近世界上最大的超级计算机才刚刚达到 1 Exaflop，而这个工厂将有 25 Exaflops的能力，专门为生产 AI 而设。但为了分发 AI，软银将集成英伟达 ISS Aerial，这是我之前提到的 5G 无线电引擎，它基于 CUDA 架构。通过这种方式，我们可以统一整合无线电、计算机、基带和来自 5G 网络的 AI 计算能力。现在我们可以发展并重新构建电信网络，将其转变为 AI RAN（无线接入网络）。它不仅能传输语音、数据、视频，还能传输 AI——一种全新的信息智能。这个网络将通过软银的 20 万个站点，服务于 5500 万用户。AI 工厂将制造 AI，AI 分发网络将分发 AI。我们还将基于这一基础设施建立一个新的商店——AI 商店，软银和第三方创建的 AI 产品将通过这个平台提供给 5500 万用户。我们将在英伟达 AI 企业平台的基础上构建这些应用程序，并推出一个新的商店，让所有人都能享用 AI。这将是一次巨大的发展，最终将形成一个遍布日本的 AI 网络。这个 AI 网络将成为基础设施的一部分。而且，最重要的基础设施之一，你需要工厂和道路作为基础设施的一部分，才能制造和分发商品。你还需要能源和通讯，作为基础设施的一部分。每当你为基础设施做出根本性创新时，就会诞生新的产业、新公司、新经济机会和新的繁荣。如果没有道路和工厂，我们如何能够经历工业革命？没有能源和通讯，我们如何能迎来信息技术革命？每一项新的基础设施都为我们带来了新的机会。所以，对于我来说，与软银合作，在日本实现这一目标，真的非常令人兴奋。这是一次彻底的革命。这是第一次把电信网络转变为人工智能网络。好了，让我给你展示你能做到的事情。比如这个例子。我现在站在一个基站下方，站在一个无线电塔旁，车上有视频，而这些视频正通过基站进行流媒体传输。这个基站装有 AI。这个无线电塔配备了视频智能，它能看到汽车所看到的一切，并理解汽车所看到的内容。这个 AI 模型可能太大，不能安装在汽车上，但它绝对可以放在基站里。通过基站接收的视频，它能理解汽车和周围环境发生的任何事情。好的，这只是一个使用边缘 AI 保证安全的例子。或者说，它基本上是自驾车的空中交通管制，应用范围是无限的。我们还可以用这种基本思路，将整个工厂转变为 AI。看，这是一家工厂。现在，我究竟在哪里？好的，我迷路了，这里有许多摄像头，视频被流传到基站。令人惊讶的是，凭借这些摄像头和AI模型，这家工厂现在已变成了一个 AI。你可以与工厂对话，询问工厂发生了什么。问工厂：今天是否发生了任何事故？有没有异常情况？今天是否有人受伤？所有这些信息会以日报的形式提供给你，你只需要询问工厂，因为现在工厂已经变成了 AI。这个 AI 模型不必在工厂内部运行，它也可以在软银的无线电系统中运行。好吧，这是另一个例子。实际上，你可以将几乎所有的物理对象转变为 AI——体育场、道路、工厂、仓库、办公室、大楼。它们都可以成为 AI。你只需要像和 ChatGPT 对话一样与它们沟通。那么，仓库过道的情况如何？是否有任何障碍物或溢出物？你只是与工厂对话。工厂已经观察并理解了所有情况，它可以进行推理并规划行动，或者只是和你对话。它可能会回答：「不，仓库过道没有障碍物、溢出物或危险。视频中的过道状况看起来井然有序、清洁且没有任何障碍或危险。」。好的，现在你们是在与工厂对话，这太不可思议了。你们是在与仓库对话，你们是在与汽车对话，因为这些现在都已经变得智能了。懊悔错失英伟达，黄仁勋与孙正义相同的痛黄仁勋：今天还有一位非常特别的嘉宾，也谈谈如何将人工智能带到日本。这个朋友，你们可能认识他。伟大的 Masa（孙正义，Son Masayoshi），来告诉大家一些事儿。我不知道你们是否知道这件事，我在科技行业已经很多年了。计算机行业从 PC 到互联网，再到云计算，接着是移动互联网，云计算最后到人工智能。Masa是唯一一个在每一代都能够选对赢家并与之合作的企业家，唯一的创新者。记住，正是 Masa 把 Bill Gates 带到了日本，是 Masa 把 Jerry Yang 带到了日本，正是 Masa 让中国的云计算产业得以诞生，是 Masa 帮助阿里巴巴起飞，还是 Masa 把 Steve Jobs 和 iPhone 带到了日本。你们中很多人可能不知道，Masa 曾经是英伟达的最大股东。哦，没关系。你是怎么做到的？你是如何挑选出计算机历史上每一项技术革命的创新者？孙正义：嗯，我觉得我只是运气好。我生在了对的时代，遇到了像你这样的伟大企业家。这是一种激情，一种梦想，也是一种本能，你能嗅到谁是真正的开拓者，谁是真正的创新者。我真的觉得我很幸运。但这也是一样的愿景，我们能嗅到彼此，对吧？就像狼嗅到彼此的气味。我觉得我们像狼一样能闻到彼此。黄仁勋：哈哈哈，我有两只小狗。我现在不喜欢这个比喻。回顾历史，正如你所说，这次的过渡、平台的变革和革命，和以前的革命有什么不同？你觉得有什么区别吗？图片孙正义：嗯，我认为这是最令人兴奋、最具活力的未来前沿。这比之前的一切要大 100 倍、千倍。这是最大的浪潮，我告诉你。黄仁勋：是的，我认为从数学上或从产业角度来看，必须认识到，虽然 AI 是软件，但它是一种非常不同类型的软件。你和我共同创造的那个软件产业，是工具产业，是为人类使用的工具。而这种新的软件类型，神经网络、大型语言模型、智能 Agent 和机器人，它们不是工具，它们是技能，它们是任务。它们能做事，能执行工作，而「工作产业」的市场，不是 1 万亿美元，而是 100 万亿美元。这就是我们意识到，这个行业实际上不仅仅是 IT 行业的转型，它是每个行业的转型，这也是为什么它如此重要。孙正义：是的，人类是唯一拥有超级大脑的动物，相比其他物种。正是因为大脑的强大，人类才如此强大。如果仅仅从肌肉来看，像狮子和大象，它们的肌肉更强壮，但人类拥有最聪明的大脑。今天全球 GDP 的所有活动都基于人类的大脑活动。我认为每个行业都会被这场革命所影响。黄仁勋：你说得对，当然其中一件令人惊讶的事是，受原子支配的行业，它的规模是有限的。因为原子数量有限，你能移动的原子也有限，而且它们很重。但人工智能行业是由电子构成的，没错，它受量子力学的支配，规模是无限的。孙正义：对，智能的价值远远高于单纯的物质运动。想一想那种思维的链条、推理过程，真是不可思议，太神奇了。黄仁勋：是的，今天我们宣布的其中一项重要内容就是一起建设日本的 AI 网格。这个 AI 网格将包括 AI 工厂，用于开发 AI 模型，还会有 AI 网络，能够将这些 AI 模型分发到日本各地。我们共同设计的 AI 工厂架构和 AI 网络是革命性的，世界上没有类似的模式。日本将成为全球第一个实现这一目标的国家。孙正义：其他的电信公司必须跟随这股新潮流。黄仁勋：接下来我有几个问题想问你。首先，软银如何将这个系统应用于自己和你的子公司？你如何看待这个AI网络会如何彻底改变日本的AI产业？孙正义：正如你刚刚提到的，我们的基站过去只是用于承载电信和互联网等数据传输。然而，现在，通过这个智能网络的支持，我们将彼此紧密连接，成为日本智能基础设施的一部分。这将是非常惊人的。黄仁勋：当然，你也可以将它应用于你的子公司，像我提到的雅虎日本和 PayPay，没错。所以，你可以创建 AI 系统，使你们所有的服务变得更加有趣和实用，提升消费者体验。但我最兴奋的一点是，能将这个资源开放，供研究人员、学生和初创公司使用，让他们在日本得到成长。孙正义：确实如此，得益于你们的支持，我们正在创建日本最大的 AI 数据中心，我和宫川正在商讨，我们应该将这个平台开放给许多研究人员、学生和初创公司，以鼓励他们发展。我们也在努力补贴，帮助他们更好地访问这些计算资源。黄仁勋：建设基础设施需要大量资本投入。是的，你正在对日本进行一次重大的投资。你知道，我们以前讨论过很多次，在很多方面，日本曾在机电一体化时代引领了技术革新，那时候机械技术和电子技术开始结合。事实上，即便是在那个时代，日本在消费电子领域也确实引领了全球。然而，当IT行业和软件开始崛起时，我认为过去三十年，西方和中国的软件行业蓬勃发展，而日本本可以更加积极一些。孙正义：那时候，甚至直到今天，很多大企业和媒体都认为自己是「成年人」，他们曾说过「做物理产品」，意思是做实体的东西才有真正的价值和意义，而软件只是虚拟的，难以信任的东西。这样对软件价值的看法在日本已经存在了很多年，这也导致年轻创业者特别是经历了互联网泡沫破裂后，感到沮丧与压抑，批评的声音让年轻人受到了很大的打击。我认为，我们必须通过机器人技术来重新燃起这份激情，正如你所说的，将人工智能融入机器人技术。日本有「铁臂阿童木」这样的卡通形象，而我最喜欢的就是特斯拉的机器人。你不能只有肌肉，机器人必须拥有智能，才能说话、拥有情感，成为朋友。我认为，这种前沿技术的推动，以及我们的挑战，现在在日本非常需要。黄仁勋：是的，我认为软件时代现在已经到来。好消息是，这标志着新时代的开始。孙正义：是的，重置一次，再次重置，按下重置按钮。黄仁勋：没错，行业正在重置。你可以看到，整个技术栈正在被重构，因为上一代的公司在这个新时代里并不顺利。没错，所以涌现了一个全新的技术栈，带来了前所未有的机会。日本必须把握这个机会，利用这段时间。而人工智能与软件完全不同。人工智能要求你拥有数据和领域专长。是的，如果你是艺术家，你就拥有领域专长。如果你开发视频游戏，你也具备领域专长。黄仁勋：如果你从事药物研究，发明新药，你也拥有领域专长。如果你拥有领域专长，你可以用数据来描述这些专长，这些数据可以用来训练AI模型，而这个AI模型就变成了你的人工智能。孙正义：完全正确。所以，这是一个全新的机会。幸运的是，日本至少没有压制这场 AI 革命。其他一些国家试图过度保护他们的技术，因此他们的监管体系变得有些混乱。而在日本，至少我们很幸运，政府似乎并没有对这场革命设障碍。虽然如此，我认为政府应该更加鼓励AI发展，鼓励更多的创新。正如你所说，这就是行业重置的时刻，这是迎接新革命的最佳时机。我们绝对不能错过这个时刻，不能错过这个机会。黄仁勋：当然，要成为人工智能革命的一部分，你需要基础设施和这种类型的软件，因为它是机器学习。你将需要大量的资源。而且你需要基础设施。没有基础设施，就不可能完全实现人工智能。这就是为什么软银正在日本建设AI网络的原因。你将催化、激活并加速这里已经存在的所有活动。今天我们在日本已经与 350 家初创企业合作。是的，350 家初创企业，而全球有 22000 家。是的，这个比例并不合理。所以我们必须鼓励年轻企业家和创新者大胆尝试，投入到 AI 领域。基础设施已经到位。孙正义：我们将创建日本最大的 AI 数据中心。所以我们将提供很多鼓励性项目，补贴计算能力，让他们几乎可以免费使用，几乎免费去尝试新的模型，测试他们的应用程序。AI 的应用也应该得到一些捐赠的支持，对吧？黄仁勋：好吧，最后，这是我最后一次邀请 Masa，每次见到 Masa，我就得花钱。孙正义：这对大家都有好处。黄仁勋：是的，非常高兴听到这些。Masa，你最期待日本未来 AI 的哪些方面？你有什么期望？你的梦想是什么？孙正义：嗯，正如你说的，我对 AI 和机器人技术非常热衷。我认为，AI 医疗解决方案，尤其是医疗 AGI，肯定会到来。我也看到现在有很多新的 AI Agent 出现，比如我们有LINE，有 Yahoo，还有其他服务，PayPal 也可以为帮助日本的生活方式定制许多专门的 AI Agent。这些完全可以由我们提供。你知道的，我们了解日本的文化、行为、当地的智能和 API，日本的许多网站都在使用这些技术。所以我认为，企业 AI Agent，我非常支持你提到的这个方向，对此我感到非常兴奋。但我也认为，个人 AI Agent 会真正出现在每个人的生活中。比尔·盖茨曾经说过，「每个桌面上都有一台 PC」，史蒂夫·乔布斯说过，「每个人的手上都有一部智能手机」。我觉得现在我们应该说，「每个人都应该有自己的AI Agent」。所以，未来每个人都会拥有自己的个人 AI 助手。没错，它将帮助我们规划旅行、假期，甚至是教育。黄仁勋：它将伴随你一生。是的，你能想象有一个AI Agent了解你的一生吗？孙正义：完全对，我们的孙子、孙女们从一岁开始就会和 iPhone 一起成长。每当他们看到一张照片时，他们都会用手指去触摸，哪怕是静态图片也一样。因为他们从小就学会了用两根手指。将来他们会想，或许每张图片都可以被放大？黄仁勋：他们看到图片后，会和它说话，对吧？他们戳一戳，希望它能回应。孙正义：你可以想象，他们从一岁起就有了自己的个人 AI 助手，像第二个朋友一样，陪伴他们一起成长，了解一切。当他们生病时，AI 助手知道，家里有什么，或者它是他们的私人导师。黄仁勋：是的，从小就开始，完全没错。它记得你读过的一切，记得它教给你的一切，完全像你的个人亚里士多德。孙正义：完全是，完全是数字孪生。我觉得它真的是要来了，结合日本本土的知识、文化等等，再加上本土化的 Agent 商业化，我们的未来将是巨大的、惊人的。黄仁勋：是的，你知道，大多数国家现在都意识到，国家的公民数据其实承载了这个国家的知识、文化和智慧，而这些数据应该属于国家，就像国家的安全一样。所以每个国家都应该处理自己的数据，转化为为本国人民服务的人工智能，完全没有理由将这些外包给别人。孙正义：这是非常非常重要的。每个主权国家、每个政府都必须把国家安全数据迁移到自己的数据中心AI数据中心，这将成为每个国家必须具备的东西。每个国家都必须确保自己的数据安全。我认为，未来每个国家都会形成相关的法律法规，确保每个国家都能生成属于自己的智慧。黄仁勋：当然，每个公司也将创造属于自己的智慧、属于自己的人工智能。是的，怎么可能有公司不创建自己的人工智能呢？孙正义：是的，公司把自己的「大脑」交给别人。黄仁勋：没错，没错。所以我认为世界已经开始觉醒了。而最重要的第一步，就是必须要有一个国家级的AI网络。没有基础设施，你怎么可能有汽车工业呢？孙正义：的确，你知道的。黄仁勋：所以，你已经为日本建设了AI的「道路」，在这些道路上，各种新的服务和新公司将蓬勃发展。我真的非常非常激动。你能想象如果今天你是（英伟达）最大的股东吗？孙正义：哈哈，没错。我们曾经有过三次成为英伟达最大股东的机会。黄仁勋：我记得是两次。孙正义：不，不，不，第一次我们通过市场购买成为股东，我们讨论过的，嗯，甚至谈到了我们不愿提的事情。别说了。十年前，如果我知道现在会后悔，我一定会……黄仁勋：没事。让我告诉你们 Masa 说了什么。Masa 说，Jensen，市场不理解英伟达的价值。你的未来是不可思议的，但市场无法理解它。你的痛苦之路还将继续，因为你在创造未来。所以让我给你钱去买英伟达。他曾想借钱给我去买英伟达。现在我后悔没接受那个提议。真是个好主意。好吧，最棒的主意。对的，这个就是我们刚才说过的那个主意。接着我们讨论了合并这两家公司。是的，另一个秘密的梦想。孙正义：那个是我们最初的想法。第一次我们讨论的是私有化，然后第二次我只是通过市场购买，第三次就是……哦，好吧，三次尝试。黄仁勋：但现在我们将共同创造不可思议的价值。是的，英伟达和软银将会合作。市场太不可思议了。孙正义：哈哈哈哈哈哈，很不错。黄仁勋：所以我非常高兴，我们正在做一件如此有意义的事情。是的，我对日本的未来充满希望。孙正义：嗯，这只是个开始，我们将一起做很多事情。谢谢你，行业非常庞大，有大量的移动、物联网和汽车领域，而你们有出色的数据中心、游戏以及其他领域，我们可以有很多合作机会。黄仁勋：我很期待这一切。是的，女士们，先生们，阳光明媚。孙正义，嗯，我毫无疑问地认为他是世界上最伟大的企业家之一。感谢 Masa 先生。你们可以看到他对人工智能的热情，我们正在开展的合作伙伴关系将为日本带来 AI 网络，从工厂到分布式 AI 网络。在我离开之前，我想欢迎大家参加 AI 峰会。这里有很多精彩的会议，也有很多合作伙伴。我们的目标，我们的使命是与大家合作，将 AI 带到日本，在这里激活 AI，并利用这次技术重置的机会，推动企业转型，打造下一个伟大的公司。日本对我来说一直特别亲近。大多数人可能不知道，如果没有日本，我非常严肃地说，如果没有日本，英伟达今天可能不会在这里。而且有原因的。如果没有日本，我们也看不到第一台 AI 超级计算机的诞生。所以，日本对我来说一直非常重要。我非常感激我们的合作伙伴关系，也非常感激你们的友谊。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":7,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":304545896845560,"gmtCreate":1715386538547,"gmtModify":1715386540022,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/304545896845560","repostId":"303743292268568","repostType":1,"repost":{"id":303743292268568,"gmtCreate":1715166014000,"gmtModify":1715173243832,"author":{"id":"3527667583497005","authorId":"3527667583497005","name":"期权异动观察","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3527667583497005","authorIdStr":"3527667583497005"},"themes":[],"title":"热门股covered call 量化策略【5月8日】","htmlText":"卖备兑看涨期权（sell covered call），是很多大的基金采用的策略，美股散户也可以借鉴该策略。您可以在持有股票的同时获得收益。 策略执行方法是，持有或买入股票，卖出股票相对应的看涨期权。这个策略适合长期持有某些近期横盘不动或者有利空消息的股票的投资者，通过做备兑，对冲一下风险，可能会获得额外收益。 小涨多赚钱，不涨多赚钱，下跌少亏钱。只有股票暴涨时不推荐做备兑。所以在长期持有一些标的时滚动做备兑，对成熟投资者，可能是一个很好的策略。 收益对比 假设2021年1月1日到12月17日期间投资者持有亚马逊 200股股票 持有期间如果无操作，则最后的总资产为675484美元 持有期间如果进行covered call策略，每周操作一次；如果行权卖出100股股票后，下一个交易日再买入100股。最后的总资产为728898美元。 Covered Call策略：卖出看涨期权池（仅供参考） 期权代码 标的代码 到期日 行权价 权利金 隐含波动率 年化收益率 <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/OPT/TSLA 20240517 205.0 call\">$TSLA 20240517 205.0 call$</a> TSLA 2024/05/17 205.0 0.270000 0.490000 5.54% <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/OPT/PLTR 20240517 24.5 call\">$PLTR 20240517 24.5 call$</a> PLTR 2024/05/17 24.5 0.080000 0.580000 13.64%","listText":"卖备兑看涨期权（sell covered call），是很多大的基金采用的策略，美股散户也可以借鉴该策略。您可以在持有股票的同时获得收益。 策略执行方法是，持有或买入股票，卖出股票相对应的看涨期权。这个策略适合长期持有某些近期横盘不动或者有利空消息的股票的投资者，通过做备兑，对冲一下风险，可能会获得额外收益。 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08:28","market":"hk","language":"zh","title":"详解最强AI芯片架构：英伟达Blackwell GPU究竟牛在哪？现场对话技术高管","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2422581873","media":"芯东西","summary":"结合22页英伟达Blackwell架构技术简报，关于GB200超级芯片、HGX B200/B100、DGX超级计算机等的配置细节被进一步披露。英伟达没透露单个Blackwell GPU die的具体大小，只说是在reticle大小尺寸限制内。技术简报披露了Blackwell x86平台HGX B100、HGX B200的系统配置。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>单芯不顶事，真正顶事的是解决系统级性能和能效提升的挑战。相比上一代Hopper，Blackwell GPU的主要优化没有依赖制程工艺技术的提升，而是更先进的内存、更快的片内互联速度，并通过升级片间互连、多机互连的速度以及可扩展性、管理软件，消除大量数据处理导致的通信瓶颈，从而将大量GPU连成一个更具成本效益的强大系统。</strong></p></blockquote><p>当今全世界身价最高的两位华人，一位卖铲，一位卖水。</p><p>第一名是<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>创始人兼CEO黄仁勋，靠给AI淘金者们卖GPU，把英伟达推上全球市值第三的宝座；另一位是<a href=\"https://laohu8.com/S/09633\">农夫山泉</a>创始人、董事长兼总经理钟睒睒，凭“大自然的搬运工”笑傲饮用水江湖。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f29de1020e9f38566be2ad5fc0b2c0fa\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"397\"/></p><p>▲在最新彭博亿万富豪榜中，黄仁勋是第17名 ，钟睒睒是第23名</p><p>当前，英伟达市值已经稳坐2万亿美元大关，与<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>的市值差距缩小到0.3万亿美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8bf08158426c5def16334c1d99f9b533\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"732\"/></p><p>▲全球市值TOP10中，英伟达过去30天股价涨幅最大（图源：Companies Market Cap）</p><p>在本周英伟达GTC大会上，黄仁勋一本正经地说：<strong>“我们可以附带着卖热水。”</strong></p><p>这可不是句玩笑话，黄仁勋是有数据依据的：英伟达DGX新机的液冷散热，液体入口温度是25℃，接近室温；出口温度升高到45℃，接近按摩浴缸的水温，流速是2L/s。</p><p>当然了，<strong>比起卖水，GPU算力才是英伟达手里的印钞机。</strong></p><p>人称“皮衣刀客”的黄仁勋，一贯具有极强的危机感和风险意识，永远在提前为未来铺路。再加上芯片行业是一个高风险高成本低容错的行业，一步走错，可能就会跌落神坛，满盘皆输。所以在AI算力需求空前爆发、一众强敌虎视眈眈的关键时刻，英伟达不敢在新品上有丝毫懈怠，必然会在短期内打出最大爆发，让对手们望尘莫及。</p><p>当竞争对手们还在以追赶英伟达旗舰GPU为目标时，黄仁勋已经站在next Level，捕捉到数据中心客户需求的痛点——<strong>单芯不顶事，真正顶事的是解决系统级性能和能效提升的挑战。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d8a6fecfef9de05a7a10d69337dcd94e\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>拿单个旗舰GPU比，英伟达的芯片确实配得上“核弹”称号，性能猛，功耗也高。但黄仁勋厉害在早就跳出芯片本身，不断向数据中心客户灌输“<strong>买得越多 省得越多</strong>”的理念，简而言之买英伟达的AI系统方案比其他方案更快更省钱。</p><p>从Blackwell架构设计到AI基础设施的技术布局，都能反映黄仁勋对未来市场需求和行业趋势的前瞻性判断：</p><blockquote><p>1、摩尔定律带动性能提升越来越捉襟见肘，单die面积和晶体管快到极限，后续芯片迭代必须包括高带宽内存、Chiplet先进封装、片内互联等技术的创新组合。再加上片外互连等高性能通信的优化，共同构成了英伟达打造出专为万亿参数级生成式AI设计的系统的基础。</p><p>2、未来，数据中心将被视为AI工厂，在整个生命周期里，AI工厂的目标是产生收益。不同于消费级市场单卖显卡，数据中心市场是个系统级生意，单芯片峰值性能参考价值不大，把很多GPU组合成一个“巨型GPU”，使其在完成同等计算任务时耗费更少的卡、时间和电力，对客户才能带来更大的吸引力。</p><p>3、AI模型的规模和数据量将持续增长：未来会用多模态数据来训练更大的模型；世界模型将大行其道，学习掌握现实世界的物理规律和常识；借助合成数据生成技术，AI甚至能模仿人类的学习方式，联想、思考、彼此相互训练。英伟达的目标是不断降低与计算相关的成本和能耗。</p><p>4、高性能推理或生成将至关重要。云端运行的英伟达GPU可能有一半时间都被用于token生成，运行大量的生成式AI任务。这既需要提高吞吐量，以降低服务成本，又要提高交互速度以提高用户体验，一个GPU难以胜任，因此必须找到一种能在许多GPU上并行处理模型工作的方法。</p></blockquote><h2 id=\"id_3685110776\">01.最强AI芯片规格详解：最大功耗2700W，CUDA配置成谜</h2><p>本周二，英伟达发布新一代Blackwell GPU架构，不仅刻意弱化了单芯片的存在感，而且没有明确GPU的代号，而是隐晦地称作“Blackwell GPU”。这使得被公认遥遥领先的Blackwell架构多少笼上了一抹神秘色彩。</p><p>在GTC大会现场，英伟达副总裁Ian Buck和高级副总裁Jonah Alben向智东西&amp;芯东西等全球媒体进一步分享了关于Blackwell架构设计的背后思考。结合22页英伟达Blackwell架构技术简报，关于GB200超级芯片、HGX B200/B100、DGX超级计算机等的配置细节被进一步披露。</p><p>根据现有信息，全新Blackwell GPU没有采用最先进的3nm制程工艺，而是继续沿用4nm的定制增强版工艺<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>4NP，已知的芯片款式有3类——<strong>B100、B200、GB200超级芯片。</strong></p><p>B100不是新发布的主角，仅在HGX B100板卡中被提及。B200是重头戏，GB200又进一步把B200和1颗72核Grace CPU拼在一起。</p><p>B200有2080亿颗晶体管，超过H100（800亿颗晶体管）数量的两倍。英伟达没透露单个Blackwell GPU die的具体大小，只说是在reticle大小尺寸限制内。上一代单die面积为814mm²。由于不知道具体数字，不好计算B200在单位面积性能上的改进幅度。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7963834be3ce378034b84186227edbc0\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"530\"/></p><p>英伟达通过NV-HBI高带宽接口，以10TB/s双向带宽将两个GPU die互联封装，让B200能像单芯片一样运行，不会因为通信损耗而损失性能，没有内存局部性问题，也没有缓存问题，能支持更高的L2缓存带宽。但英伟达并没有透露它具体采用了怎样的芯片封装策略。</p><p>前代GH200超级芯片是把1个H100和1个Grace CPU组合。而GB200超级芯片将2个Blackwell GPU和CPU组合，每个GPU的满配TDP达到1200W，使得整个超级芯片的TDP达到2700W（1200W x 2+300W）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/30bedffb3f40d5462c2cc6d59056c7de\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1641\"/></p><p>▲Blackwell GB200规格（图源：芯东西根据技术简报表格译成中文）</p><p>值得关注的是，Blackwell架构技术简报仅披露了Tensor核心数据，对CUDA核心数、Tensor核心数、向量算力等信息只字未提。除了FP64是稠密，其他数据格式都显示了稀疏算力。</p><p>相比之下，标准FP64 Tensor核心计算性能提升幅度不大，H100和H200是67TFLOPS，GB200超级芯片是90TFLOPS，比上一代提高34%。</p><p>一种可能的推测是Blackwell架构的设计全面偏向AI计算，对高性能计算的提升不明显。如果晶体管都用于堆Tensor核心，它的通用能力会变弱，更像个偏科的AI NPU。</p><p>由于采用相同的基础设施设计，从Hopper换用Blackwell主板就像推拉抽屉一样方便。</p><p>技术简报披露了Blackwell x86平台HGX B100、HGX B200的系统配置。HGX B200搭载8个B200，每个GPU的TDP为1000W；HGX B100搭载8个B100，每个GPU的TDP为700W。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ad63adca716565a31e9398e3c095ab7\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1390\"/></p><p>▲HGX B200和HGX B100系统规格（图源：Blackwell架构技术简报）</p><p>在数据中心Blackwell GPU发布后，业界关注焦点移向同样基于Blackwell架构的游戏显卡RTX 50系列。目前距离RTX 50系列GPU的发布日期还很遥远，最快也得到今年年底，慢点可能要到明年甚至是后年。</p><p>不过现在已经有很多关于配置的传言，比如采用台积电3nm和28Gbps GDDR 7显存、最大总线宽度有384bit和512bit两种说法，芯片包括从入门级GB207到高端级GB202，会继续优化路径追踪、光线追踪。</p><h2 id=\"id_1371696331\">02.8年AI训练算力提升1000倍，英伟达是怎么做到的？</h2><p>从2016年Pascal GPU的19TFLOPS，到今年Blackwell GPU的20PFLOPS，<strong>黄仁勋宣布英伟达用8年将单卡AI训练性能提升了1000倍。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3ffbf2259cfb6b4d4749a1f099420f75\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>这个听起来令人心潮澎湃的倍数，除了得益于制程工艺迭代、更大的HBM容量和带宽、双die设计外，<strong>数据精度的降低起到关键作用。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee620b345d87c05c3e40cd3dfba1ab01\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"234\"/></p><p>多数训练是在FP16精度下进行，但实际上不需要用这么高的精度去处理所有参数。英伟达一直在探索怎么通过混合精度操作来在降低内存占用的同时确保吞吐量不受影响。</p><p>Blackwell GPU内置的第二代Transformer引擎，利用先进的动态范围管理算法和细粒度缩放技术（微型tensor缩放）来优化性能和精度，并首度支持FP4新格式，使得FP4 Tensor核性能、HBM模型规模和带宽都实现翻倍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d4885c1e061baed414c6ce68fbb5a81f\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"469\"/></p><p>同时TensorRT-LLM的创新包括量化到4bit精度、具有专家并行映射的定制化内核，能让MoE模型实时推理使用耗费硬件、能量、成本。NeMo框架、Megatron-Core新型专家并行技术等都也为模型训练性能的提升提供了支持。</p><p>降精度的难点是兼顾用户对准确率的需求。FP4并不在什么时候都有效，英伟达专门强调的是对混合专家模型和大语言模型带来的好处。把精度降到FP4可能会有困惑度增加的问题，英伟达还贴心地加了个过渡的FP6，这个新格式虽然没什么性能优势，但处理数据量比FP8减少25%，能缓解内存压力。</p><h2 id=\"id_1405315452\">03.90天2000块GPU训练1.8万亿参数模型，打破通信瓶颈是关键</h2><p>和消费级显卡策略不同，面向数据中心，黄仁勋并不打算通过卖一颗两颗显卡来赚取蝇头小利，而是走“堆料”路线来帮客户省钱。</p><p>无论是大幅提高性能，还是节省机架空间、降低电力成本，都对在AI大模型竞赛中争分夺秒的企业们相当有吸引力。</p><p>黄仁勋举的例子是训练1.8万亿参数的GPT-MoE混合专家模型：</p><p>用25000个Ampere GPU，需要3~5个月左右；<strong>要是用Hopper，需要约8000个GPU、90天来训练，耗电15MW；而用Blackwell，同样花90天，只需2000个GPU，耗电仅4MW。</strong></p><p>省钱与省电成正比，提高能效的关键是减少通信损耗。据Ian Buck和Jonah Alben分享，在GPU集群上运行庞大的GPT-MoE模型，有60%的时间都花在通信上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/229fa515b4b29d312ec8c95edeaf8971\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"750\"/></p><p>Ian Buck解释说，这不光是计算问题，还是I/O问题，混合专家模型带来更多并行层和通信层。它将模型分解成一群擅长不同任务的专家，谁擅长什么，就将相应训练和推理任务分配给谁。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23a8e3f3b6253c3068095effbf3820bf\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"757\"/></p><p>所以实现更快的NVLink Switch互连技术非常重要。所有GPU必须共享计算过程中的结果，在DGX GB200 NVL72机架中，多节点All-to-All通信、all-Reduce的通信速度都较过去暴涨。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/741568c353dc35cd655e9d2668ed8867\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>全新NVLink Switch芯片总带宽达到7.2TB/s，支持GPU纵向扩展，能驱动4个1.8TB/s的NVLink端口。而PCIe 9.0 x16插槽预计要到2032年才能提供2TB/s的带宽。</p><p>从单卡来看，相比H100，Blackwell GPU的训练性能仅提高到2.5倍，即便按新添的FP4精度算，推理性能也只提高到5倍。</p><p>但如果从系统性能来看，相比上一代Hopper集群，Blackwell可将1.8万亿参数的GPT-MoE推理性能提高到30倍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa239288aeb208c7accecce54a89e309\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>▲基于第二代Transformer引擎的GB200 1.8T GPT-MoE实时推理性能</p><p>蓝色曲线代表H200，紫红色曲线代表B200，从蓝到紫只涉及从Hopper单芯设计到Blackwell双芯设计的芯片升级。加上全新FP4、Tensor核心、Transformer引擎、NVLink Switch等技术，性能涨到如绿色曲线代表的GB200所示。</p><p>下图中Y轴是每GPU每秒token数，代表数据中心吞吐量；X轴是每用户每秒token数，代表用户的交互体验，越靠近右上方的数据代表两种能力都很强。绿色曲线是峰值性能线。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eb481ee2325e34300329e99e9d8bdd0d\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"559\"/></p><p>为了找出GPT-MoE训练的正确并行配置，英伟达做了大量实验（得到图中的蓝点），以探索创建硬件和切割模型的正确方法，使其尽可能实现高效运行。其探索包括一些软件重分块、优化策略判断，并将大模型分布在不同的GPU中来满足性能需求。</p><p>左侧TP2代表2个GPU的Tensor并行，EP8代表跨8个GPU的专家并行，DP4代表跨4个GPU的数据并行。右侧有TP4，跨4个GPU的Tensor并行、跨16个GPU的专家并行。软件层面不同的配置和分布式策略会导致运行时产生不同结果。</p><p>黄仁勋还从通信耗材的角度来说明Blackwell DGX系统能够更省电省钱。图片</p><p>他解释说在DGX背面NVLink主干数据以130TB/s双向带宽通过机箱背面，比互联网总带宽还高，基本上1秒钟内能将所有内容发送给每个人，里面有5000根NVLink铜缆、总长度2英里。</p><p>如果用光传输，就必须使用光模块和retimer，这俩器件要耗电20kW，仅是光模块就要耗电2kW。只是为了驱动NVLink主干，英伟达通过NVLink Switch不耗电就能做到，还能节省20kW用于计算（整个机架功耗为120kW）。</p><h2 id=\"id_2533886249\">04.集结高速通信能力，在单机架上打造E级算力AI超级计算机</h2><p>更快的网络，带来了更强大的计算效率。</p><p>DGX GB200 NVL72采用液冷机架式设计，顾名思义，通过第五代NVLink以1.8TB/s通信速度将72个GPU互连。一个机架最多有高达130TB/s的GPU带宽、30TB内存，训练算力接近E级、推理算力超过E级。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ba762965407bb46fcb2b9209c883f585\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1430\"/></p><p>相较相同数量H100 GPU的系统，GB200 NVL72为GPT-MoE-1.8T等大语言模型提供4倍的训练性能。在GB200 NVL72中用32个Blackwell GPU运行GPT-MoE-1.8T，速度是64个Hopper GPU的30倍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/45722788336b39e093618fad969551d9\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"478\"/></p><p><strong>黄仁勋说，这是世界上第一台单机架EFLOPS级机器，整个地球也不过两三台E级机器。</strong></p><p>对比之下，8年前，他交给OpenAI的第一台DGX-1，训练算力只有0.17PFLOPS。</p><p>H100搭配的第四代NVLink总带宽是900GB/s，第五代则翻倍提升到1.8TB/s，是PCle 5带宽的14倍以上。每个GPU的NVLink数量没变，都是18个链路。CPU与B200间的通信速度是300GB/s，比PCIe 6.0 x16插槽的256GB/s更快。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/58d9dad85ad5b12d41289923df8f72a5\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>GB200 NVL72需要强大的网络来实现最佳性能，用到了英伟达Quantum-X800 InfiniBand、Spectrum-X800以太网、BlueField-3 DPU和Magnum IO软件。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d13dd4f5fc5745c6b8f8ef09d0652410\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>两年前，黄仁勋看到的GPU是HGX，重70磅，有35000个零件；现在GPU有60万个零件，重3000磅，“应该没有一头大象沉”，“重量跟一辆碳纤维<a href=\"https://laohu8.com/S/RACE\">法拉利</a>差不多”。</p><p>第五代NVLink把GPU的可扩展数量提高到576个。英伟达还推出一些AI安全功能来确保数据中心GPU的最大正常运行时间。8个GB200 NVL72机架可组成1个SuperPOD，与800Gb/s InfiniBand或以太网互连，或者可以创建一个将576个GPU互连的大型共享内存系统。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f768c8d76c48db980fe4a291f954201\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>据Ian Buck透露，目前最大配置的576个GPU互连主要是用于研究，而不是生产。</p><h2 id=\"id_1586805556\">05.结语：八年伏脉，一朝登顶</h2><p>从打造垂直生态的角度来看，英伟达越来越像芯片和AI计算领域的苹果，在研发、工程和生态方面都展现出强大而全面的统治力。</p><p>就像苹果用App Store牢牢粘住开发者和消费者一样，英伟达已经打造了完备的芯片、系统、网络、安全以及各种开发者所需的软件，用最好的软硬件组合不断降低在GPU上加速AI计算的门槛，让自己始终处于企业及开发者的首选之列。</p><p>在数据中心，看单个芯片峰值性能没什么意义，很多芯片连在一起实现的实质性算力改进，才有直接参考性。所以黄仁勋要卖“系统”，是一步跨到数据中心客户算力需求的终点。</p><p>相比上一代Hopper，Blackwell GPU的主要优化没有依赖制程工艺技术的提升，而是更先进的内存、更快的片内互联速度，并通过升级片间互连、多机互连的速度以及可扩展性、管理软件，消除大量数据处理导致的通信瓶颈，从而将大量GPU连成一个更具成本效益的强大系统。</p><p>草蛇灰线，伏脉千里。将芯片、存储、网络、软件等各环节协同的系统设计之路，英伟达早在8年前就在探索。2016年4月，黄仁勋亲手将第一台内置8个P100 GPU的超级计算机DGX-1赠予OpenAI团队。之后随着GPU和互连技术的更新换代，DGX也会随之升级，系统性能与日俱增。</p><p>数据中心AI芯片是当前硅谷最热门的硬件产品。而英伟达是这个行业的规则制定者，也是离生成式AI客户需求最近的企业，其对下一代芯片架构的设计与销售策略具有行业风向标的作用。通过实现让数百万个GPU共同执行计算任务并最大限度提高能效的基础创新，黄仁勋反复强调的“买得越多 省得越多”已经越来越具有说服力。</p></body></html>","source":"lsy1584082462595","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>详解最强AI芯片架构：英伟达Blackwell GPU究竟牛在哪？现场对话技术高管</title>\n<style 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href=https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTM4MTUyMg==&mid=2447905534&idx=1&sn=361a51f6e93de6650336ad9c11d9720d&chksm=b2e5da8385925395dbea67c75cdd2a002018233c95b1419fcb3efe8f07c59ee812747be005f9&mpshare=1&scene=23&srcid=03253pY3I2pANnT1nTLakuRN&sharer_shareinfo=a872ea6a0bebab4ac099f7d19f691181&sharer_shareinfo_first=a5615dbd3a9758e83d6a9832290e1e2b#rd><strong>芯东西</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>单芯不顶事，真正顶事的是解决系统级性能和能效提升的挑战。相比上一代Hopper，Blackwell GPU的主要优化没有依赖制程工艺技术的提升，而是更先进的内存、更快的片内互联速度，并通过升级片间互连、多机互连的速度以及可扩展性、管理软件，消除大量数据处理导致的通信瓶颈，从而将大量GPU连成一个更具成本效益的强大系统。当今全世界身价最高的两位华人，一位卖铲，一位卖水。第一名是英伟达创始人兼CEO...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTM4MTUyMg==&mid=2447905534&idx=1&sn=361a51f6e93de6650336ad9c11d9720d&chksm=b2e5da8385925395dbea67c75cdd2a002018233c95b1419fcb3efe8f07c59ee812747be005f9&mpshare=1&scene=23&srcid=03253pY3I2pANnT1nTLakuRN&sharer_shareinfo=a872ea6a0bebab4ac099f7d19f691181&sharer_shareinfo_first=a5615dbd3a9758e83d6a9832290e1e2b#rd\">Web 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Cap）在本周英伟达GTC大会上，黄仁勋一本正经地说：“我们可以附带着卖热水。”这可不是句玩笑话，黄仁勋是有数据依据的：英伟达DGX新机的液冷散热，液体入口温度是25℃，接近室温；出口温度升高到45℃，接近按摩浴缸的水温，流速是2L/s。当然了，比起卖水，GPU算力才是英伟达手里的印钞机。人称“皮衣刀客”的黄仁勋，一贯具有极强的危机感和风险意识，永远在提前为未来铺路。再加上芯片行业是一个高风险高成本低容错的行业，一步走错，可能就会跌落神坛，满盘皆输。所以在AI算力需求空前爆发、一众强敌虎视眈眈的关键时刻，英伟达不敢在新品上有丝毫懈怠，必然会在短期内打出最大爆发，让对手们望尘莫及。当竞争对手们还在以追赶英伟达旗舰GPU为目标时，黄仁勋已经站在next Level，捕捉到数据中心客户需求的痛点——单芯不顶事，真正顶事的是解决系统级性能和能效提升的挑战。拿单个旗舰GPU比，英伟达的芯片确实配得上“核弹”称号，性能猛，功耗也高。但黄仁勋厉害在早就跳出芯片本身，不断向数据中心客户灌输“买得越多 省得越多”的理念，简而言之买英伟达的AI系统方案比其他方案更快更省钱。从Blackwell架构设计到AI基础设施的技术布局，都能反映黄仁勋对未来市场需求和行业趋势的前瞻性判断：1、摩尔定律带动性能提升越来越捉襟见肘，单die面积和晶体管快到极限，后续芯片迭代必须包括高带宽内存、Chiplet先进封装、片内互联等技术的创新组合。再加上片外互连等高性能通信的优化，共同构成了英伟达打造出专为万亿参数级生成式AI设计的系统的基础。2、未来，数据中心将被视为AI工厂，在整个生命周期里，AI工厂的目标是产生收益。不同于消费级市场单卖显卡，数据中心市场是个系统级生意，单芯片峰值性能参考价值不大，把很多GPU组合成一个“巨型GPU”，使其在完成同等计算任务时耗费更少的卡、时间和电力，对客户才能带来更大的吸引力。3、AI模型的规模和数据量将持续增长：未来会用多模态数据来训练更大的模型；世界模型将大行其道，学习掌握现实世界的物理规律和常识；借助合成数据生成技术，AI甚至能模仿人类的学习方式，联想、思考、彼此相互训练。英伟达的目标是不断降低与计算相关的成本和能耗。4、高性能推理或生成将至关重要。云端运行的英伟达GPU可能有一半时间都被用于token生成，运行大量的生成式AI任务。这既需要提高吞吐量，以降低服务成本，又要提高交互速度以提高用户体验，一个GPU难以胜任，因此必须找到一种能在许多GPU上并行处理模型工作的方法。01.最强AI芯片规格详解：最大功耗2700W，CUDA配置成谜本周二，英伟达发布新一代Blackwell GPU架构，不仅刻意弱化了单芯片的存在感，而且没有明确GPU的代号，而是隐晦地称作“Blackwell GPU”。这使得被公认遥遥领先的Blackwell架构多少笼上了一抹神秘色彩。在GTC大会现场，英伟达副总裁Ian Buck和高级副总裁Jonah Alben向智东西&芯东西等全球媒体进一步分享了关于Blackwell架构设计的背后思考。结合22页英伟达Blackwell架构技术简报，关于GB200超级芯片、HGX B200/B100、DGX超级计算机等的配置细节被进一步披露。根据现有信息，全新Blackwell GPU没有采用最先进的3nm制程工艺，而是继续沿用4nm的定制增强版工艺台积电4NP，已知的芯片款式有3类——B100、B200、GB200超级芯片。B100不是新发布的主角，仅在HGX B100板卡中被提及。B200是重头戏，GB200又进一步把B200和1颗72核Grace CPU拼在一起。B200有2080亿颗晶体管，超过H100（800亿颗晶体管）数量的两倍。英伟达没透露单个Blackwell GPU die的具体大小，只说是在reticle大小尺寸限制内。上一代单die面积为814mm²。由于不知道具体数字，不好计算B200在单位面积性能上的改进幅度。英伟达通过NV-HBI高带宽接口，以10TB/s双向带宽将两个GPU die互联封装，让B200能像单芯片一样运行，不会因为通信损耗而损失性能，没有内存局部性问题，也没有缓存问题，能支持更高的L2缓存带宽。但英伟达并没有透露它具体采用了怎样的芯片封装策略。前代GH200超级芯片是把1个H100和1个Grace CPU组合。而GB200超级芯片将2个Blackwell GPU和CPU组合，每个GPU的满配TDP达到1200W，使得整个超级芯片的TDP达到2700W（1200W x 2+300W）。▲Blackwell GB200规格（图源：芯东西根据技术简报表格译成中文）值得关注的是，Blackwell架构技术简报仅披露了Tensor核心数据，对CUDA核心数、Tensor核心数、向量算力等信息只字未提。除了FP64是稠密，其他数据格式都显示了稀疏算力。相比之下，标准FP64 Tensor核心计算性能提升幅度不大，H100和H200是67TFLOPS，GB200超级芯片是90TFLOPS，比上一代提高34%。一种可能的推测是Blackwell架构的设计全面偏向AI计算，对高性能计算的提升不明显。如果晶体管都用于堆Tensor核心，它的通用能力会变弱，更像个偏科的AI NPU。由于采用相同的基础设施设计，从Hopper换用Blackwell主板就像推拉抽屉一样方便。技术简报披露了Blackwell x86平台HGX B100、HGX B200的系统配置。HGX B200搭载8个B200，每个GPU的TDP为1000W；HGX B100搭载8个B100，每个GPU的TDP为700W。▲HGX B200和HGX B100系统规格（图源：Blackwell架构技术简报）在数据中心Blackwell GPU发布后，业界关注焦点移向同样基于Blackwell架构的游戏显卡RTX 50系列。目前距离RTX 50系列GPU的发布日期还很遥远，最快也得到今年年底，慢点可能要到明年甚至是后年。不过现在已经有很多关于配置的传言，比如采用台积电3nm和28Gbps GDDR 7显存、最大总线宽度有384bit和512bit两种说法，芯片包括从入门级GB207到高端级GB202，会继续优化路径追踪、光线追踪。02.8年AI训练算力提升1000倍，英伟达是怎么做到的？从2016年Pascal GPU的19TFLOPS，到今年Blackwell GPU的20PFLOPS，黄仁勋宣布英伟达用8年将单卡AI训练性能提升了1000倍。这个听起来令人心潮澎湃的倍数，除了得益于制程工艺迭代、更大的HBM容量和带宽、双die设计外，数据精度的降低起到关键作用。多数训练是在FP16精度下进行，但实际上不需要用这么高的精度去处理所有参数。英伟达一直在探索怎么通过混合精度操作来在降低内存占用的同时确保吞吐量不受影响。Blackwell GPU内置的第二代Transformer引擎，利用先进的动态范围管理算法和细粒度缩放技术（微型tensor缩放）来优化性能和精度，并首度支持FP4新格式，使得FP4 Tensor核性能、HBM模型规模和带宽都实现翻倍。同时TensorRT-LLM的创新包括量化到4bit精度、具有专家并行映射的定制化内核，能让MoE模型实时推理使用耗费硬件、能量、成本。NeMo框架、Megatron-Core新型专家并行技术等都也为模型训练性能的提升提供了支持。降精度的难点是兼顾用户对准确率的需求。FP4并不在什么时候都有效，英伟达专门强调的是对混合专家模型和大语言模型带来的好处。把精度降到FP4可能会有困惑度增加的问题，英伟达还贴心地加了个过渡的FP6，这个新格式虽然没什么性能优势，但处理数据量比FP8减少25%，能缓解内存压力。03.90天2000块GPU训练1.8万亿参数模型，打破通信瓶颈是关键和消费级显卡策略不同，面向数据中心，黄仁勋并不打算通过卖一颗两颗显卡来赚取蝇头小利，而是走“堆料”路线来帮客户省钱。无论是大幅提高性能，还是节省机架空间、降低电力成本，都对在AI大模型竞赛中争分夺秒的企业们相当有吸引力。黄仁勋举的例子是训练1.8万亿参数的GPT-MoE混合专家模型：用25000个Ampere GPU，需要3~5个月左右；要是用Hopper，需要约8000个GPU、90天来训练，耗电15MW；而用Blackwell，同样花90天，只需2000个GPU，耗电仅4MW。省钱与省电成正比，提高能效的关键是减少通信损耗。据Ian Buck和Jonah Alben分享，在GPU集群上运行庞大的GPT-MoE模型，有60%的时间都花在通信上。Ian Buck解释说，这不光是计算问题，还是I/O问题，混合专家模型带来更多并行层和通信层。它将模型分解成一群擅长不同任务的专家，谁擅长什么，就将相应训练和推理任务分配给谁。所以实现更快的NVLink Switch互连技术非常重要。所有GPU必须共享计算过程中的结果，在DGX GB200 NVL72机架中，多节点All-to-All通信、all-Reduce的通信速度都较过去暴涨。全新NVLink Switch芯片总带宽达到7.2TB/s，支持GPU纵向扩展，能驱动4个1.8TB/s的NVLink端口。而PCIe 9.0 x16插槽预计要到2032年才能提供2TB/s的带宽。从单卡来看，相比H100，Blackwell GPU的训练性能仅提高到2.5倍，即便按新添的FP4精度算，推理性能也只提高到5倍。但如果从系统性能来看，相比上一代Hopper集群，Blackwell可将1.8万亿参数的GPT-MoE推理性能提高到30倍。▲基于第二代Transformer引擎的GB200 1.8T GPT-MoE实时推理性能蓝色曲线代表H200，紫红色曲线代表B200，从蓝到紫只涉及从Hopper单芯设计到Blackwell双芯设计的芯片升级。加上全新FP4、Tensor核心、Transformer引擎、NVLink Switch等技术，性能涨到如绿色曲线代表的GB200所示。下图中Y轴是每GPU每秒token数，代表数据中心吞吐量；X轴是每用户每秒token数，代表用户的交互体验，越靠近右上方的数据代表两种能力都很强。绿色曲线是峰值性能线。为了找出GPT-MoE训练的正确并行配置，英伟达做了大量实验（得到图中的蓝点），以探索创建硬件和切割模型的正确方法，使其尽可能实现高效运行。其探索包括一些软件重分块、优化策略判断，并将大模型分布在不同的GPU中来满足性能需求。左侧TP2代表2个GPU的Tensor并行，EP8代表跨8个GPU的专家并行，DP4代表跨4个GPU的数据并行。右侧有TP4，跨4个GPU的Tensor并行、跨16个GPU的专家并行。软件层面不同的配置和分布式策略会导致运行时产生不同结果。黄仁勋还从通信耗材的角度来说明Blackwell DGX系统能够更省电省钱。图片他解释说在DGX背面NVLink主干数据以130TB/s双向带宽通过机箱背面，比互联网总带宽还高，基本上1秒钟内能将所有内容发送给每个人，里面有5000根NVLink铜缆、总长度2英里。如果用光传输，就必须使用光模块和retimer，这俩器件要耗电20kW，仅是光模块就要耗电2kW。只是为了驱动NVLink主干，英伟达通过NVLink Switch不耗电就能做到，还能节省20kW用于计算（整个机架功耗为120kW）。04.集结高速通信能力，在单机架上打造E级算力AI超级计算机更快的网络，带来了更强大的计算效率。DGX GB200 NVL72采用液冷机架式设计，顾名思义，通过第五代NVLink以1.8TB/s通信速度将72个GPU互连。一个机架最多有高达130TB/s的GPU带宽、30TB内存，训练算力接近E级、推理算力超过E级。相较相同数量H100 GPU的系统，GB200 NVL72为GPT-MoE-1.8T等大语言模型提供4倍的训练性能。在GB200 NVL72中用32个Blackwell GPU运行GPT-MoE-1.8T，速度是64个Hopper GPU的30倍。黄仁勋说，这是世界上第一台单机架EFLOPS级机器，整个地球也不过两三台E级机器。对比之下，8年前，他交给OpenAI的第一台DGX-1，训练算力只有0.17PFLOPS。H100搭配的第四代NVLink总带宽是900GB/s，第五代则翻倍提升到1.8TB/s，是PCle 5带宽的14倍以上。每个GPU的NVLink数量没变，都是18个链路。CPU与B200间的通信速度是300GB/s，比PCIe 6.0 x16插槽的256GB/s更快。GB200 NVL72需要强大的网络来实现最佳性能，用到了英伟达Quantum-X800 InfiniBand、Spectrum-X800以太网、BlueField-3 DPU和Magnum IO软件。两年前，黄仁勋看到的GPU是HGX，重70磅，有35000个零件；现在GPU有60万个零件，重3000磅，“应该没有一头大象沉”，“重量跟一辆碳纤维法拉利差不多”。第五代NVLink把GPU的可扩展数量提高到576个。英伟达还推出一些AI安全功能来确保数据中心GPU的最大正常运行时间。8个GB200 NVL72机架可组成1个SuperPOD，与800Gb/s InfiniBand或以太网互连，或者可以创建一个将576个GPU互连的大型共享内存系统。据Ian Buck透露，目前最大配置的576个GPU互连主要是用于研究，而不是生产。05.结语：八年伏脉，一朝登顶从打造垂直生态的角度来看，英伟达越来越像芯片和AI计算领域的苹果，在研发、工程和生态方面都展现出强大而全面的统治力。就像苹果用App Store牢牢粘住开发者和消费者一样，英伟达已经打造了完备的芯片、系统、网络、安全以及各种开发者所需的软件，用最好的软硬件组合不断降低在GPU上加速AI计算的门槛，让自己始终处于企业及开发者的首选之列。在数据中心，看单个芯片峰值性能没什么意义，很多芯片连在一起实现的实质性算力改进，才有直接参考性。所以黄仁勋要卖“系统”，是一步跨到数据中心客户算力需求的终点。相比上一代Hopper，Blackwell GPU的主要优化没有依赖制程工艺技术的提升，而是更先进的内存、更快的片内互联速度，并通过升级片间互连、多机互连的速度以及可扩展性、管理软件，消除大量数据处理导致的通信瓶颈，从而将大量GPU连成一个更具成本效益的强大系统。草蛇灰线，伏脉千里。将芯片、存储、网络、软件等各环节协同的系统设计之路，英伟达早在8年前就在探索。2016年4月，黄仁勋亲手将第一台内置8个P100 GPU的超级计算机DGX-1赠予OpenAI团队。之后随着GPU和互连技术的更新换代，DGX也会随之升级，系统性能与日俱增。数据中心AI芯片是当前硅谷最热门的硬件产品。而英伟达是这个行业的规则制定者，也是离生成式AI客户需求最近的企业，其对下一代芯片架构的设计与销售策略具有行业风向标的作用。通过实现让数百万个GPU共同执行计算任务并最大限度提高能效的基础创新，黄仁勋反复强调的“买得越多 省得越多”已经越来越具有说服力。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":815,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":252498221518952,"gmtCreate":1702653219585,"gmtModify":1702653265548,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"这个稚晖机器人怎么狗里狗气的[抠鼻]&nbsp;&nbsp;","listText":"这个稚晖机器人怎么狗里狗气的[抠鼻]&nbsp;&nbsp;","text":"这个稚晖机器人怎么狗里狗气的[抠鼻]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/252498221518952","repostId":"1158082922","repostType":2,"repost":{"id":"1158082922","pubTimestamp":1702646198,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1158082922?lang=&edition=full","pubTime":"2023-12-15 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src=\"https://static.tigerbbs.com/f95fc3f8b8a7397392e6a8ccc4dea783\" title=\"\" tg-width=\"558\" tg-height=\"311\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">谁能想到，就在一两年前，这个机器人还只是特斯拉在AI Day上的PPT概念图，而现在它已经“走”到了大家的面前。</p><p style=\"text-align: justify;\">面对这个机器人，马斯克更是直言：<strong>“未来特斯拉的长期价值，将大部分体现在人形机器人——擎天柱（Optimus）上”</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">这番话语也得到了中国众多车企的认可。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>新能源车企纷纷驶入“人形机器人”新赛道</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在近些年，尤其是今年以来，中国车企纷纷加速“驶入”人形机器人赛道：</p><p style=\"text-align: justify;\">小鹏发布了自研人形机器人PX5；而准新能源车企小米则在去年就推出了人形仿生机器人CyberOne，瞄准家庭服务场景；<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>则选择投资人形机器人<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>——智元机器人。后者因创始人，从华为离职的“天才少年”——“稚晖君”彭志辉而出名。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/987daf68dcd42f20e6ec2b615a47af20\" title=\"\" tg-width=\"645\" tg-height=\"360\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">彭志辉从华为离职之后，就一手创办了智元机器人，对标特斯拉的擎天柱，将产品的主要方向定为人性机器人，并且只用了不到一年，就在今年8月，推出了第一代产品——远征A1人性机器人，并发布了其自研的PowerFlow关节电机，反关节设计和灵巧手SkillHand。</p><p style=\"text-align: justify;\">同样在8月，比亚迪投资了这家公司，并成为了它的第七大股东，尽管认缴金额仅有191.497万元，但这却是比亚迪公开投资的第一家机器人公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">而10月份，同样是新能源车企的小鹏公布了自研的双足人形机器人PX5。它拥有双足行走及跨障碍能力，可在室内外大步行走、敏捷运动、抗扰越障。</p><p style=\"text-align: justify;\">从2000年由日本本田推出的人形机器人Ashimo，到以韩国<a href=\"https://laohu8.com/S/HYUD.UK\">现代汽车</a>占股80%的波士顿动力，再到特斯拉和中国车企，<strong>为何这些车企都热衷于“人形机器人”？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">有业内专家表示，尽管现在<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>汽车和人形机器人的外在相去甚远，但本质上它们都是机器人属性。马斯克就曾将特斯拉定义为实际上最大的机器人——一种装有轮子的机器人。“我们可以采用相同的技术，放入到人形机器人中，让它变得更有用。”马斯克说道。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>新能源车企和人形机器人产品在某些技术层面上是互通的，车企参与开发人形机器人可以充分借助现有资源降低制造成本、缩短开发进程。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在硬件层面，新能源汽车使用的算力芯片、控制板、高性能电池、能源管理系统以及各类传感器都可以移植到人形机器人上；在软件层面，基于智能汽车发展起来的环境感知、目标识别和路径感知等算法也都可以在人形机器人上进行定制优化。可以说，相比于其他企业，新能源车企开发人形机器人从一开始就“站在了巨人的肩膀上”。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>人形机器人的大规模应用面临三大难关</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">国际机器人协会预测，在2021年至2030年这十年期间，全球人形机器人市场规模年复合增长率将达到71%。中国电子学会数据显示，到2030年，我国人形机器人市场规模有望达到约8700亿元。未来人形机器人的数量将远超新能源汽车的数量，并创造一个新的万亿级市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然远方有美景，但也要留意脚下的石块。现在，人形机器人的大规模应用还存在着<strong>三大难关。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">机器人本身并非新产品，尤其是工业机器人，已经广泛应用了数十年，但人形机器人则是“新生儿”。之所以选择设计人形机器人，业内的共识是，它更加通用，能够适应多样化的环境，因此也能完成多样化的任务，随之而来的就是其<strong>复杂的设计和极高的制造难度</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管最终大家都想要把机器人做成人形，但在实际设计上却是五花八门，不少关键零部件都需要厂商自己研发制造，例如特斯拉在制造擎天柱时，就因为找不到合适的执行器和传感器，智能依靠自己研发定制。并且不同厂商的人形机器人，大小不同，这就导致了很多核心零部件无法适配、通用和量产。</p><p style=\"text-align: justify;\">也是因为这个原因，人形机器人的<strong>制造成本很难降低</strong>下来，一台波士顿动力的Atlas机器人制造成本就预计超百万美元。所以，像特斯拉和智元机器人都在强调要控制成本。除了硬件制造成本，与人形机器人相配套的大量云服务、大模型使用等软件成本也并不低。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71823bd93f45140a51c948b6b6763949\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"358\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">因此，智元机器人就希望将产品先用于To B场景，例如在汽车装备中执行拧螺丝的操作，再落地于To C场景，其他大部分厂商也选择了同样的策略。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>第三个，就是商业场景。</strong>企业更乐意去畅想这样的落地应用。例如让机器人到医院照顾病人、在工厂巡逻、在门店介绍产品，在家里做家务等等。从这些方面来看，大模型在人形机器人上的支持必不可少。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为在这些场景中，这些机器人的服务对象是不同的人，必定会出现大量不同的任务场景，这就要求机器人能够依靠AI大模型，针对不同的任务场景，自主自发地采取不同的应对措施，而不是简单地依靠设定好的任务映射去执行。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这些方面，已经有不少人开始在做尝试，例如将GPT-4接入波士顿动力的机器狗，让它成为一个导游等等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/69a5d826a2142fa4409adbcbcfd05336\" title=\"\" tg-width=\"540\" tg-height=\"720\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">就在最近，东京大学发布的人形机器人Alter3成为了<strong>首款由GPT-4驱动的人形机器人</strong>。不需要任何事先的编程调教，直接通过口头反馈，就可以让Alter3自主地做出各种人类动作，例如弹奏重金属音乐、表演自拍、扮鬼吓人等等。甚至没有意识的它还能通过GPT-4反馈的文本中推断出适当的情况，并做出富有情绪感的动作出来。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>人形机器人的未来将如何发展</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">今年10月，工信部印发了《人形机器人创新发展指导意见》，指出人形机器人“有望成为机器人继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品”，并且已经明确2025年实现批量生产。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e6f474a449c756a4ce827f4d232b2ce6\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"850\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这种颠覆性，并不仅仅指其具有能够迅速成为“爆款”的可能，同时也是指它具备带动和主导上下游快速变革的“生态性”，进而推动整个经济活动迅速变迁，最终重塑全球产业发展格局。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前我国现存63.89万家机器人相关企业，其中，现存23.84万家工业机器人相关企业，7.65万家服务机器人相关企业，<strong>相关企业已经持续十年正增长。</strong>随着相关技术的突破与落地，<strong>国内势必将掀起人形机器人的热潮</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">前文所提到的智元机器人，就在近日完成了新一轮A3轮融资，本轮融资由蓝驰创投、中科创星、鼎晖投资、长飞基金、C资本、高瓴创投、立景创新、三花控股集团、基石资本、临港新片区基金和银杏谷资本投资，其第二代人形机器人预计将于2024年面世。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI浪潮最大的赢家，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>创始人黄仁勋曾说：“具身智能将引领下一波人工智能浪潮。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c85f259f7be12f5146e9cac7e0dfb454\" title=\"\" tg-width=\"800\" tg-height=\"533\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">如果说今年大爆发的AI是一种提升效率的工具，那么，目前生成式AI所能做的生成图像、视频、音乐还有文字等，对整个社会的变革将很有限，<strong>因为它只局限在线上</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">也因此常常被人吐槽，“发展AI是为了让AI代替我去做各种苦活累活，我来写诗画画；而不是AI来写诗画画，而我继续做苦活累活”。</p><p style=\"text-align: justify;\">要想让整个社会因为AI得到变革，提升效率，那么在线下场景中大规模应用AI是非常重要的一步。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前的AI，仅有“大脑”，而没有“躯体”。只有当AI具备“躯体”，成为具身智能，亲自去体验并理解现实世界，而非等待人类给其“投喂”信息，它才更有可能获得革命性的突破。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>因此若以实现AGI为目标，发展人形机器人也将成为一条必由之路。</strong></p></body></html>","source":"lsy1702645010387","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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Day上的PPT概念图，而现在它已经“走”到了大家的面前。面对这个机器人，马斯克更是直言：“未来特斯拉的长期价值，将大部分体现在人形机器人——擎天柱（Optimus）上”。这番话语也得到了中国众多车企的认可。新能源车企纷纷驶入“人形机器人”新赛道在近些年，尤其是今年以来，中国车企纷纷加速“驶入”人形机器人赛道：小鹏发布了自研人形机器人PX5；而准新能源车企小米则在去年就推出了人形仿生机器人CyberOne，瞄准家庭服务场景；比亚迪则选择投资人形机器人创业公司——智元机器人。后者因创始人，从华为离职的“天才少年”——“稚晖君”彭志辉而出名。彭志辉从华为离职之后，就一手创办了智元机器人，对标特斯拉的擎天柱，将产品的主要方向定为人性机器人，并且只用了不到一年，就在今年8月，推出了第一代产品——远征A1人性机器人，并发布了其自研的PowerFlow关节电机，反关节设计和灵巧手SkillHand。同样在8月，比亚迪投资了这家公司，并成为了它的第七大股东，尽管认缴金额仅有191.497万元，但这却是比亚迪公开投资的第一家机器人公司。而10月份，同样是新能源车企的小鹏公布了自研的双足人形机器人PX5。它拥有双足行走及跨障碍能力，可在室内外大步行走、敏捷运动、抗扰越障。从2000年由日本本田推出的人形机器人Ashimo，到以韩国现代汽车占股80%的波士顿动力，再到特斯拉和中国车企，为何这些车企都热衷于“人形机器人”？有业内专家表示，尽管现在智能汽车和人形机器人的外在相去甚远，但本质上它们都是机器人属性。马斯克就曾将特斯拉定义为实际上最大的机器人——一种装有轮子的机器人。“我们可以采用相同的技术，放入到人形机器人中，让它变得更有用。”马斯克说道。新能源车企和人形机器人产品在某些技术层面上是互通的，车企参与开发人形机器人可以充分借助现有资源降低制造成本、缩短开发进程。在硬件层面，新能源汽车使用的算力芯片、控制板、高性能电池、能源管理系统以及各类传感器都可以移植到人形机器人上；在软件层面，基于智能汽车发展起来的环境感知、目标识别和路径感知等算法也都可以在人形机器人上进行定制优化。可以说，相比于其他企业，新能源车企开发人形机器人从一开始就“站在了巨人的肩膀上”。人形机器人的大规模应用面临三大难关国际机器人协会预测，在2021年至2030年这十年期间，全球人形机器人市场规模年复合增长率将达到71%。中国电子学会数据显示，到2030年，我国人形机器人市场规模有望达到约8700亿元。未来人形机器人的数量将远超新能源汽车的数量，并创造一个新的万亿级市场。虽然远方有美景，但也要留意脚下的石块。现在，人形机器人的大规模应用还存在着三大难关。机器人本身并非新产品，尤其是工业机器人，已经广泛应用了数十年，但人形机器人则是“新生儿”。之所以选择设计人形机器人，业内的共识是，它更加通用，能够适应多样化的环境，因此也能完成多样化的任务，随之而来的就是其复杂的设计和极高的制造难度。尽管最终大家都想要把机器人做成人形，但在实际设计上却是五花八门，不少关键零部件都需要厂商自己研发制造，例如特斯拉在制造擎天柱时，就因为找不到合适的执行器和传感器，智能依靠自己研发定制。并且不同厂商的人形机器人，大小不同，这就导致了很多核心零部件无法适配、通用和量产。也是因为这个原因，人形机器人的制造成本很难降低下来，一台波士顿动力的Atlas机器人制造成本就预计超百万美元。所以，像特斯拉和智元机器人都在强调要控制成本。除了硬件制造成本，与人形机器人相配套的大量云服务、大模型使用等软件成本也并不低。因此，智元机器人就希望将产品先用于To B场景，例如在汽车装备中执行拧螺丝的操作，再落地于To C场景，其他大部分厂商也选择了同样的策略。第三个，就是商业场景。企业更乐意去畅想这样的落地应用。例如让机器人到医院照顾病人、在工厂巡逻、在门店介绍产品，在家里做家务等等。从这些方面来看，大模型在人形机器人上的支持必不可少。因为在这些场景中，这些机器人的服务对象是不同的人，必定会出现大量不同的任务场景，这就要求机器人能够依靠AI大模型，针对不同的任务场景，自主自发地采取不同的应对措施，而不是简单地依靠设定好的任务映射去执行。在这些方面，已经有不少人开始在做尝试，例如将GPT-4接入波士顿动力的机器狗，让它成为一个导游等等。就在最近，东京大学发布的人形机器人Alter3成为了首款由GPT-4驱动的人形机器人。不需要任何事先的编程调教，直接通过口头反馈，就可以让Alter3自主地做出各种人类动作，例如弹奏重金属音乐、表演自拍、扮鬼吓人等等。甚至没有意识的它还能通过GPT-4反馈的文本中推断出适当的情况，并做出富有情绪感的动作出来。人形机器人的未来将如何发展今年10月，工信部印发了《人形机器人创新发展指导意见》，指出人形机器人“有望成为机器人继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品”，并且已经明确2025年实现批量生产。这种颠覆性，并不仅仅指其具有能够迅速成为“爆款”的可能，同时也是指它具备带动和主导上下游快速变革的“生态性”，进而推动整个经济活动迅速变迁，最终重塑全球产业发展格局。当前我国现存63.89万家机器人相关企业，其中，现存23.84万家工业机器人相关企业，7.65万家服务机器人相关企业，相关企业已经持续十年正增长。随着相关技术的突破与落地，国内势必将掀起人形机器人的热潮。前文所提到的智元机器人，就在近日完成了新一轮A3轮融资，本轮融资由蓝驰创投、中科创星、鼎晖投资、长飞基金、C资本、高瓴创投、立景创新、三花控股集团、基石资本、临港新片区基金和银杏谷资本投资，其第二代人形机器人预计将于2024年面世。AI浪潮最大的赢家，英伟达创始人黄仁勋曾说：“具身智能将引领下一波人工智能浪潮。”如果说今年大爆发的AI是一种提升效率的工具，那么，目前生成式AI所能做的生成图像、视频、音乐还有文字等，对整个社会的变革将很有限，因为它只局限在线上。也因此常常被人吐槽，“发展AI是为了让AI代替我去做各种苦活累活，我来写诗画画；而不是AI来写诗画画，而我继续做苦活累活”。要想让整个社会因为AI得到变革，提升效率，那么在线下场景中大规模应用AI是非常重要的一步。当前的AI，仅有“大脑”，而没有“躯体”。只有当AI具备“躯体”，成为具身智能，亲自去体验并理解现实世界，而非等待人类给其“投喂”信息，它才更有可能获得革命性的突破。因此若以实现AGI为目标，发展人形机器人也将成为一条必由之路。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1301,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":191404848992536,"gmtCreate":1687747955164,"gmtModify":1687747956685,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"为啥你也叫3.5","listText":"为啥你也叫3.5","text":"为啥你也叫3.5","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/191404848992536","repostId":"1132513902","repostType":2,"repost":{"id":"1132513902","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1687747667,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1132513902?lang=&edition=full","pubTime":"2023-06-26 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justify;\">李彦宏在演讲中还透露，百度文心大模型已经迭代到到3.5版本。与3.0版本相比，训练速度提升了2倍，推理速度提升了17倍，模型效果累计提升超过50%。“文心大模型3.5版本，不仅是技术上的升级，更是安全上的升级。”李彦宏强调，“在数据质量、生成效果和内容安全性上，都得到了明显提升。”</p><p style=\"text-align: justify;\">李彦宏认为，以大模型为关键驱动的数字经济，与实体经济深度融合，将做强做优做大实体经济。汽车制造、能源、交通等行业，大模型可以深入核心业务场景，在智能客服、供应链、系统调度等版块创新，促进行业的数字化转型和智能化提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">人工智能大模型带来的治理挑战也不容忽视。李彦宏对此表示，“坚持技术发展和安全可控的双轮驱动，才能行稳致远。如果我们安全、负责任地驾驭AI发展之路，大模型就会重塑数字世界，人工智能就可以为中国经济、乃至全球经济创造无与伦比的繁荣，提高全人类福祉。”</p><p style=\"text-align: justify;\">以下是演讲实录：</p><blockquote>尊敬的各位领导，各位嘉宾，大家上午好！</blockquote><blockquote>很高兴参加世界互联网大会数字文明尼山对话，我演讲的主题是《大模型重塑数字世界》。</blockquote><blockquote>过去一年，人工智能在技术、产品、应用等各个层面，都以“周”为迭代速度向前突进。大模型成功压缩了人类对于世界的认知，让我们看到了实现通用人工智能的路径。大模型发展的下一个前沿，不仅是模仿人类，完成人类的“规定动作”，更是帮助人类去研究和发现未知领域，突破人类过去没有突破过的极限。如果能够迈出去这一步，将更加意义非凡。</blockquote><blockquote>大模型如何重塑数字世界？我想从技术和应用两个层面来谈谈：</blockquote><blockquote>技术层面，人工智能时代，IT技术栈发生了根本性改变，从原来的芯片、操作系统和应用三层架构，变成了芯片、框架、模型、应用四层架构：</blockquote><blockquote>底层是芯片层，主流芯片从CPU变成了GPU。芯片之上是框架层，主流框架包括百度飞桨，Meta的PyTorch，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>的TensorFlow。框架上面是模型层，ChatGPT和文心大模型就在模型层。大模型成为了人工智能时代的操作系统，所有应用都将基于大模型开发。模型之上是应用层，包括各种各样的AI原生应用。</blockquote><blockquote>IT技术栈的结构性变化，意味着人工智能尤其是大模型技术，将重构全球数字化产业。新的国际竞争战略关键点不是一个国家有多少个大模型，而是你的大模型上有多少原生的AI应用，这些个应用在多大程度上提升了生产效率。如果我们能挤上牌桌，获得竞赛入场券，中国将拥有更壮大的数字化产业，数字经济规模将获得巨大增长。</blockquote><blockquote>百度投入人工智能已经超过10年了，在芯片、框架、模型、应用四层有全栈布局，在关键核心技术攻坚上，百度在四层架构都有自主研发的领先产品和技术，因此可以进行端到端的优化，迅速提升大模型训练和推理的效率。文心大模型是完全自主可控的，我们做到了数据可控、框架可控、模型可控。</blockquote><blockquote>当然，人工智能大模型带来的治理挑战也不容忽视。新技术应用往往先于规范，而建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德，才能营造良好的创新生态。着眼未来，在重视防范风险的同时，也应同步建立容错、纠错机制，努力实现规范与发展的动态平衡。</blockquote><blockquote>当下，大模型变得炙手可热。但在4年前，大模型还没被广泛关注的时候，百度就推出了文心大模型1.0。然后持续演进到2.0、3.0版本。</blockquote><blockquote>今天，文心大模型已经迭代到3.5版本，与3月份的3.0版本相比，训练速度提升了2倍，推理速度提升了17倍，模型效果累计提升超过50%。</blockquote><blockquote>文心大模型3.5版本，不仅是技术上的升级，更是安全上的升级。我们采用业界主流的大模型基础能力评估方法开展评估，结果显示，文心大模型3.5版本，在数据质量、生成效果和内容安全性上，都得到了明显提升。</blockquote><blockquote>我国人工智能大模型已具有一定基础，我们需要奋起直追。同时，应发挥应用场景优势，进一步深耕垂直领域，打造金融、医疗、电力等领域的专业大模型，以高质量应用和数据反馈实现技术优化，帮助大模型迭代升级，并建好AI生态。</blockquote><blockquote>可以预见，大模型将渗透到越来越多的领域，以大模型为关键驱动的数字经济，与实体经济深度融合，将做强做优做大实体经济，创造可观的增量价值,带来经济社会发展和产业的深刻变革。</blockquote><blockquote>比如在汽车制造行业，最复杂的设计环节，需要有经验丰富的工程师在2万多个零部件、几十万个参数里，找到满足需求的各种组合，再写文档、画图纸。在<a href=\"https://laohu8.com/S/000625\">长安汽车</a>，大模型可以高效地找到组合信息，自动生成设计文档，大幅缩减研发周期和成本。在中石化、南方电网，大模型可以深入核心业务场景，在智能客服、供应链、系统调度等版块创新，促进行业的数字化转型和智能化提升。</blockquote><blockquote>在交通领域，通过大模型技术支持的智能交通方案，可以提升交通运行效率。</blockquote><blockquote>比如，今年五一长假之前最后一个工作日，北京城市拥堵指数暴增2.5倍。从二环堵到六环，一片红，唯一绿的是亦庄。亦庄车流量同样明显增加，但因为部署了AI全域信控方案，300多个智能路口，都可以根据车流量自动调节红绿灯，亦庄成为不堵车的一片“绿洲”。在端午前一天，北京城区和亦庄的交通对比来看，惊人的相似：城区很堵，但亦庄畅通。</blockquote><blockquote>在山东泰安泰山景区，为了服务旅游经济发展，推进城区疏堵保畅，解决外地游客“停车难”的痛点，百度利用交通诱导屏、绿波带等智能管控方式，有效保障了市民和游客的安全出行。</blockquote><blockquote>百度智能交通解决方案已经被69个城市采用。通过智能调整红绿灯的时间，可以让通行效率提升15%-30%，这将拉动GDP2.4%-4.8%的增长。</blockquote><blockquote>在山东济南，我们还落地了百度智能云（山东）人工智能基础数据产业基地，既培育了AI训练师这样的新职业，又孵化了22家数据标注科技企业，带动区域就业的同时，拉动了经济增长。</blockquote><blockquote>无论从技术趋势，还是产业应用来看，大模型都绝不是昙花一现的风口，而是影响人类发展的重大技术变革，是拉动全球经济增长的引擎，是绝对不能错过的重大战略机遇。</blockquote><blockquote>坚持技术发展和安全可控的双轮驱动，才能行稳致远。如果我们安全、负责任地驾驭AI发展之路，大模型就会重塑数字世界，人工智能就可以为中国经济、乃至全球经济创造无与伦比的繁荣，提高全人类福祉。</blockquote><blockquote>我的发言就到这里，谢谢！</blockquote></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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class=\"meta\">\n\n2023-06-26 10:47 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<strong>华尔街见闻</strong>\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>百度创始人李彦宏认为，“新的国际竞争战略关键点，不是一个国家有多少个大模型，而是你的大模型上有多少原生的AI应用，这些应用在多大程度上提升了生产效率。如果我们能挤上牌桌，获得竞赛入场券，中国将拥有更壮大的数字化产业，数字经济规模将获得巨大增长。”6月26日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏出席“世界互联网大会数字文明尼山对话”，发表了题为《大模型重塑数字世界》的演讲。大模型是当下全球科技创新的...</p>\n\n<a href=\"\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/381de823e7e45a2319c3f9f332b1afb6","relate_stocks":{"LU0315179316.USD":"EASTSPRING INVESTMENTS ASIAN DYNAMIC \"A\" (USD) ACC","BK4587":"ChatGPT概念","LU0043850808.USD":"HSBC GIF ASIA EX JAPAN EQUITY \"AD\" INC","BK1588":"回港中概股","BK1609":"ChatGPT概念","LU0630378429.USD":"HSBC GIF ASIA PACIFIC EX JAPAN EQ HD \"AM2\" (USD) INC","LU0173614495.USD":"富达中国焦点A","LU0039217434.USD":"HSBC GIF CHINESE EQUITY \"AD\" INC","BK1575":"同股不同权","LU0819121731.USD":"HSBC GIF MANAGED SOLUTIONS ASIA FOCUSED GROWTH \"AC\" (USD) 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left;\">上周以来央行密集降息，此次LPR调降前，7天期逆回购利率、SLF利率、MLF利率已先后下调10个基点。当前，我国已形成“MLF利率-LPR-贷款利率”的利率传导机制，MLF利率对LPR报价发挥着关键指引作用。在MLF利率如期下调后，市场普遍预计LPR利率下调已无悬念，且多个专家认为5年期以上下调幅度可能更大。</p><p style=\"text-align: left;\">东方金诚首席宏观分析师王青分析称，预计6月1年期LPR报价和5年期以上LPR报价有可能出现非对称下调，即1年期LPR报价可能下调0.05个百分点，5年期以上LPR报价下调0.15个百分点。这将带动企业和居民贷款利率，特别是居民房贷利率更大幅下调。</p><p style=\"text-align: left;\">中信证券表示，逆回购和MLF是央行向银行提供资金的工具，降低逆回购和MLF利率是在给银行降负债成本。而LPR是银行为实体经济贷款的参考利率，降低LPR可以降低贷款利率。在银行体系负债成本下降后，有望进一步向实体经济传导，降低LPR报价。预计5年期LPR的降幅可能大于10bp。因为5年期LPR与居民房贷利率挂钩，5年期LPR降幅增加有利于活跃地产销售，促进房地产市场平稳发展。而一般的企业贷款利率已经到了历史低位附近，进一步降低的空间有限，可能反而会在一定程度上加剧“资金空转”问题，因此1年期LPR降幅可能相对较小。</p><p style=\"text-align: left;\">浙商证券首席经济学家、研究所联席所长李超认为，6月的LPR报价调整或将延续去年以来的非对称式调降，其中1年期LPR下降5个基点、5年期以上LPR下降15个基点的概率更大，体现当前着重拉动企业中长期贷款及居民按揭贷款的政策基调。</p><h4 style=\"text-align: left;\">LPR利率下调影响几何？</h4><p style=\"text-align: left;\">招联首席研究员董希淼指出，今年以来，我国宏观经济虽然有所恢复，但恢复的态势并不稳固。在这种情况下，政策利率有所下降，引导LPR适当下行，具有必要性、紧迫性，时机已经成熟。LPR利率下调起到三个方面的积极作用。一是再次传递出稳增长、促发展的政策信号，进一步稳定市场预期，提振市场信心。二是降低实体经济融资成本，以LPR为定价基准的存量贷款利率将下降，新增贷款利率也有望降低，有助于激发有效融资需求。三是促进房地产市场平稳健康发展，存量房贷和新增房贷利率都将下降，住房消费者负担减轻，还有助于提振居民消费和投资。</p><p style=\"text-align: left;\">对于资本市场来说，LPR调降影响不一。华创证券表示，短期来看，对债券市场，LPR下调多被理解为“宽信用”，或形成小幅扰动；对权益市场，LPR下调短期对股市的影响更多体现在信心层面。（1）LPR下调当日，债市方面，收益率以上行为主，但幅度相对有限，历史LPR调整时点收益率上行幅度多在1BP内；权益方面，因企业融资成本降低，盈利预期提振，权益市场更大概率表现为小幅上涨。（2）LPR调降后3-7个交易日，交易逐渐回归到基本面逻辑上，债券收益率多转为下行为主，权益市场多呈现下跌。</p><p style=\"text-align: left;\">光大证券首席宏观经济学家高瑞东认为，对于股票市场而言，降息可降低实体经济融资成本，改善企业经营现金流；同时，低利率环境还可刺激公司投资和市场活动，改善市场风险偏好，短期内会对股市产生提振效应。对债券市场而言，调降政策利率，可引导市场利率进一步下行，从而打开国债收益率的下行空间。</p><p style=\"text-align: left;\">李超表示，降息对债市影响较为直接，6月13日公开市场逆回购操作降息后，10年期国债活跃券收益率迅速下行4BP至2.64%左右低位，在下半年或仍有降准、降息判断的基础上，预计债券市场的牛市行情值得期待。</p><p style=\"text-align: left;\"></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dd20ea1a8a203399d6dd82cf06b91ddd\" tg-width=\"665\" 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style=\"text-align: left;\">信达宏观分析，央行或开启新一轮降息周期。第一，历史上国内产能周期下行期，中国央行都会开启降息周期。2023Q1工业产能利用率进一步降至74.3%，我们判断产能周期可能在明年初前后触底，对应本轮央行降息周期尚未结束。第二，单次降息10bp，可能难以对实体融资需求形成有效提振。从5月金融数据来看，居民房贷仍面临收缩压力，企业信用扩张转为收缩，经济运行存在暂时性的资金空转现象。扭转经济形势需要货币政策配合各项宏观政策进一步发力，这与易纲行长“加强逆周期调节”的定调相符。第三，美联储暂停加息后，中国央行货币宽松窗口有望进一步打开，新一轮全球降息周期，可能率先由中国降息引领。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>时隔10个月LPR再度下调：1年期、5年期均下调10个基点</title>\n<style 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left;\">中信证券表示，逆回购和MLF是央行向银行提供资金的工具，降低逆回购和MLF利率是在给银行降负债成本。而LPR是银行为实体经济贷款的参考利率，降低LPR可以降低贷款利率。在银行体系负债成本下降后，有望进一步向实体经济传导，降低LPR报价。预计5年期LPR的降幅可能大于10bp。因为5年期LPR与居民房贷利率挂钩，5年期LPR降幅增加有利于活跃地产销售，促进房地产市场平稳发展。而一般的企业贷款利率已经到了历史低位附近，进一步降低的空间有限，可能反而会在一定程度上加剧“资金空转”问题，因此1年期LPR降幅可能相对较小。</p><p style=\"text-align: left;\">浙商证券首席经济学家、研究所联席所长李超认为，6月的LPR报价调整或将延续去年以来的非对称式调降，其中1年期LPR下降5个基点、5年期以上LPR下降15个基点的概率更大，体现当前着重拉动企业中长期贷款及居民按揭贷款的政策基调。</p><h4 style=\"text-align: left;\">LPR利率下调影响几何？</h4><p style=\"text-align: left;\">招联首席研究员董希淼指出，今年以来，我国宏观经济虽然有所恢复，但恢复的态势并不稳固。在这种情况下，政策利率有所下降，引导LPR适当下行，具有必要性、紧迫性，时机已经成熟。LPR利率下调起到三个方面的积极作用。一是再次传递出稳增长、促发展的政策信号，进一步稳定市场预期，提振市场信心。二是降低实体经济融资成本，以LPR为定价基准的存量贷款利率将下降，新增贷款利率也有望降低，有助于激发有效融资需求。三是促进房地产市场平稳健康发展，存量房贷和新增房贷利率都将下降，住房消费者负担减轻，还有助于提振居民消费和投资。</p><p style=\"text-align: left;\">对于资本市场来说，LPR调降影响不一。华创证券表示，短期来看，对债券市场，LPR下调多被理解为“宽信用”，或形成小幅扰动；对权益市场，LPR下调短期对股市的影响更多体现在信心层面。（1）LPR下调当日，债市方面，收益率以上行为主，但幅度相对有限，历史LPR调整时点收益率上行幅度多在1BP内；权益方面，因企业融资成本降低，盈利预期提振，权益市场更大概率表现为小幅上涨。（2）LPR调降后3-7个交易日，交易逐渐回归到基本面逻辑上，债券收益率多转为下行为主，权益市场多呈现下跌。</p><p style=\"text-align: left;\">光大证券首席宏观经济学家高瑞东认为，对于股票市场而言，降息可降低实体经济融资成本，改善企业经营现金流；同时，低利率环境还可刺激公司投资和市场活动，改善市场风险偏好，短期内会对股市产生提振效应。对债券市场而言，调降政策利率，可引导市场利率进一步下行，从而打开国债收益率的下行空间。</p><p style=\"text-align: left;\">李超表示，降息对债市影响较为直接，6月13日公开市场逆回购操作降息后，10年期国债活跃券收益率迅速下行4BP至2.64%左右低位，在下半年或仍有降准、降息判断的基础上，预计债券市场的牛市行情值得期待。</p><p style=\"text-align: left;\"></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dd20ea1a8a203399d6dd82cf06b91ddd\" tg-width=\"665\" tg-height=\"860\"/></p><p></p><h4 style=\"text-align: left;\">宽信用进程或将提速，更多稳增长政策正在路上</h4><p style=\"text-align: left;\">6月8日以来，国有大行和股份制银行陆续下调活期存款和部分定期存款挂牌利率，缓解银行净息差压力，为政策利率下降释放了空间。多位研究人士将本次降息视为本轮宽信用的开始，并预计货币政策会进一步宽松。</p><p style=\"text-align: left;\">东方金诚首席宏观分析师王青表示，二季度以来经济修复动力稳中偏弱，楼市也再度出现转弱势头，需要货币政策适度加大逆周期调节力度。本次政策利率下调，叠加近期银行存款利率调降，将有效带动实际贷款利率下行，进而刺激信贷需求。从银行角度来看，LPR报价跟进下调后，银行向企业和居民发放的贷款利率都将以更大幅度向下调整。融资成本下行将激发实体经济信贷需求，提振投资和消费动能。预计6月份新增信贷规模有望达到去年同期的高水平，从而结束4月份和5月份新增信贷放缓势头。这意味着伴随政策性降息落地，宽信用进程将提速，进而为三季度经济复苏势头转强积蓄力量。</p><p style=\"text-align: left;\">中信证券首席经济学家明明认为，新一轮逆周期调节或将启动，除了货币政策总量层面的加码外，也可以期待后续宽财政、结构性货币政策工具、信贷投放、地产及消费等方面稳经济政策的发力空间。</p><p style=\"text-align: left;\">明明称，2020年以来的降息操作显示，央行调降OMO以及MLF利率后，均伴有一揽子宏观政策“组合拳”。从近期发改委等下发的降成本重点工作通知以及国常会提出的一批政策措施来看，后续或将会有一套政策“组合拳”出台，助力稳增长目标的实现。在降息之后，三季度可能会有降准。在“聚焦重点”的导向下，结构性货币政策工具的扩容增新也将是可能的方向。此外，若政策成效不及预期，则不排除四季度再度降息的可能性。财政政策方面，进一步加大减税降费的力度、政策性金融工具等准财政工具替代财政发力都将会是可能的方向。此外，最近市场讨论较多的特别国债，在以往经济压力比较大的时候都有过讨论，但只有2020年最终推出了，因此今年是否会推出特别国债仍待后续观察。</p><p style=\"text-align: left;\">信达宏观分析，央行或开启新一轮降息周期。第一，历史上国内产能周期下行期，中国央行都会开启降息周期。2023Q1工业产能利用率进一步降至74.3%，我们判断产能周期可能在明年初前后触底，对应本轮央行降息周期尚未结束。第二，单次降息10bp，可能难以对实体融资需求形成有效提振。从5月金融数据来看，居民房贷仍面临收缩压力，企业信用扩张转为收缩，经济运行存在暂时性的资金空转现象。扭转经济形势需要货币政策配合各项宏观政策进一步发力，这与易纲行长“加强逆周期调节”的定调相符。第三，美联储暂停加息后，中国央行货币宽松窗口有望进一步打开，新一轮全球降息周期，可能率先由中国降息引领。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/0f0a9ed39cda4effa668effe35572e5c","relate_stocks":{"399001":"深证成指","399006":"创业板指","399102":"创业板综","000001.SH":"上证指数"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1128286828","content_text":"香港万得通讯社报道，时隔10个月LPR迎来首次下调。中国人民银行授权全国银行间同业拆借中心公布，6月20日贷款市场报价利率（LPR）为：1年期LPR为3.55%，5年期以上LPR为4.2%。以上LPR在下一次发布LPR之前有效。数据显示，自2019年8月LPR改革以来，1年期LPR一共下调9次累计下调76bp，5年期以上品种共下调7次累计下调65bp。其中，2022年5月是唯一一次单独下调5年期以上品种；2022年以来，5年期以上LPR报价已经下调4次，累计下调45bp。上周以来央行密集降息，此次LPR下调市场已早有预期上周以来央行密集降息，此次LPR调降前，7天期逆回购利率、SLF利率、MLF利率已先后下调10个基点。当前，我国已形成“MLF利率-LPR-贷款利率”的利率传导机制，MLF利率对LPR报价发挥着关键指引作用。在MLF利率如期下调后，市场普遍预计LPR利率下调已无悬念，且多个专家认为5年期以上下调幅度可能更大。东方金诚首席宏观分析师王青分析称，预计6月1年期LPR报价和5年期以上LPR报价有可能出现非对称下调，即1年期LPR报价可能下调0.05个百分点，5年期以上LPR报价下调0.15个百分点。这将带动企业和居民贷款利率，特别是居民房贷利率更大幅下调。中信证券表示，逆回购和MLF是央行向银行提供资金的工具，降低逆回购和MLF利率是在给银行降负债成本。而LPR是银行为实体经济贷款的参考利率，降低LPR可以降低贷款利率。在银行体系负债成本下降后，有望进一步向实体经济传导，降低LPR报价。预计5年期LPR的降幅可能大于10bp。因为5年期LPR与居民房贷利率挂钩，5年期LPR降幅增加有利于活跃地产销售，促进房地产市场平稳发展。而一般的企业贷款利率已经到了历史低位附近，进一步降低的空间有限，可能反而会在一定程度上加剧“资金空转”问题，因此1年期LPR降幅可能相对较小。浙商证券首席经济学家、研究所联席所长李超认为，6月的LPR报价调整或将延续去年以来的非对称式调降，其中1年期LPR下降5个基点、5年期以上LPR下降15个基点的概率更大，体现当前着重拉动企业中长期贷款及居民按揭贷款的政策基调。LPR利率下调影响几何？招联首席研究员董希淼指出，今年以来，我国宏观经济虽然有所恢复，但恢复的态势并不稳固。在这种情况下，政策利率有所下降，引导LPR适当下行，具有必要性、紧迫性，时机已经成熟。LPR利率下调起到三个方面的积极作用。一是再次传递出稳增长、促发展的政策信号，进一步稳定市场预期，提振市场信心。二是降低实体经济融资成本，以LPR为定价基准的存量贷款利率将下降，新增贷款利率也有望降低，有助于激发有效融资需求。三是促进房地产市场平稳健康发展，存量房贷和新增房贷利率都将下降，住房消费者负担减轻，还有助于提振居民消费和投资。对于资本市场来说，LPR调降影响不一。华创证券表示，短期来看，对债券市场，LPR下调多被理解为“宽信用”，或形成小幅扰动；对权益市场，LPR下调短期对股市的影响更多体现在信心层面。（1）LPR下调当日，债市方面，收益率以上行为主，但幅度相对有限，历史LPR调整时点收益率上行幅度多在1BP内；权益方面，因企业融资成本降低，盈利预期提振，权益市场更大概率表现为小幅上涨。（2）LPR调降后3-7个交易日，交易逐渐回归到基本面逻辑上，债券收益率多转为下行为主，权益市场多呈现下跌。光大证券首席宏观经济学家高瑞东认为，对于股票市场而言，降息可降低实体经济融资成本，改善企业经营现金流；同时，低利率环境还可刺激公司投资和市场活动，改善市场风险偏好，短期内会对股市产生提振效应。对债券市场而言，调降政策利率，可引导市场利率进一步下行，从而打开国债收益率的下行空间。李超表示，降息对债市影响较为直接，6月13日公开市场逆回购操作降息后，10年期国债活跃券收益率迅速下行4BP至2.64%左右低位，在下半年或仍有降准、降息判断的基础上，预计债券市场的牛市行情值得期待。宽信用进程或将提速，更多稳增长政策正在路上6月8日以来，国有大行和股份制银行陆续下调活期存款和部分定期存款挂牌利率，缓解银行净息差压力，为政策利率下降释放了空间。多位研究人士将本次降息视为本轮宽信用的开始，并预计货币政策会进一步宽松。东方金诚首席宏观分析师王青表示，二季度以来经济修复动力稳中偏弱，楼市也再度出现转弱势头，需要货币政策适度加大逆周期调节力度。本次政策利率下调，叠加近期银行存款利率调降，将有效带动实际贷款利率下行，进而刺激信贷需求。从银行角度来看，LPR报价跟进下调后，银行向企业和居民发放的贷款利率都将以更大幅度向下调整。融资成本下行将激发实体经济信贷需求，提振投资和消费动能。预计6月份新增信贷规模有望达到去年同期的高水平，从而结束4月份和5月份新增信贷放缓势头。这意味着伴随政策性降息落地，宽信用进程将提速，进而为三季度经济复苏势头转强积蓄力量。中信证券首席经济学家明明认为，新一轮逆周期调节或将启动，除了货币政策总量层面的加码外，也可以期待后续宽财政、结构性货币政策工具、信贷投放、地产及消费等方面稳经济政策的发力空间。明明称，2020年以来的降息操作显示，央行调降OMO以及MLF利率后，均伴有一揽子宏观政策“组合拳”。从近期发改委等下发的降成本重点工作通知以及国常会提出的一批政策措施来看，后续或将会有一套政策“组合拳”出台，助力稳增长目标的实现。在降息之后，三季度可能会有降准。在“聚焦重点”的导向下，结构性货币政策工具的扩容增新也将是可能的方向。此外，若政策成效不及预期，则不排除四季度再度降息的可能性。财政政策方面，进一步加大减税降费的力度、政策性金融工具等准财政工具替代财政发力都将会是可能的方向。此外，最近市场讨论较多的特别国债，在以往经济压力比较大的时候都有过讨论，但只有2020年最终推出了，因此今年是否会推出特别国债仍待后续观察。信达宏观分析，央行或开启新一轮降息周期。第一，历史上国内产能周期下行期，中国央行都会开启降息周期。2023Q1工业产能利用率进一步降至74.3%，我们判断产能周期可能在明年初前后触底，对应本轮央行降息周期尚未结束。第二，单次降息10bp，可能难以对实体融资需求形成有效提振。从5月金融数据来看，居民房贷仍面临收缩压力，企业信用扩张转为收缩，经济运行存在暂时性的资金空转现象。扭转经济形势需要货币政策配合各项宏观政策进一步发力，这与易纲行长“加强逆周期调节”的定调相符。第三，美联储暂停加息后，中国央行货币宽松窗口有望进一步打开，新一轮全球降息周期，可能率先由中国降息引领。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1047,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":652316892,"gmtCreate":1684291996216,"gmtModify":1684291997688,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"嗝","listText":"嗝","text":"嗝","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/652316892","repostId":"1122224905","repostType":2,"repost":{"id":"1122224905","pubTimestamp":1684246240,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1122224905?lang=&edition=full","pubTime":"2023-05-16 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content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>高盛最新研判：高配中国股票</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; 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href=https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDIwNDEyMg==&mid=2651021882&idx=2&sn=dc865c0ee3e5b1798f8ade9c9a6cf368&chksm=bdbfab8f8ac8229907961934e09d83ce9928a29d16c3faba8e9309689cb599729fad23bfa24e><strong>上证报</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>高盛预计，2023年中国的每股盈余（EPS）增长有望达到17%。并且包括对冲基金在内的海外机构投资者对中国市场的配置仍有上升空间，如果企业盈利增长，促进市场信心提升，全球范围内的观望资金都有望回流。“几乎世界各地的GDP增长都在放缓，特别是美国和欧洲。但在去年的低基数上，中国正在恢复GDP增长。我们预计中国今年的GDP增长总体上将是6%，明年将放缓一些，约为4.8%，但表现仍然强劲。”高盛亚太首席...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDIwNDEyMg==&mid=2651021882&idx=2&sn=dc865c0ee3e5b1798f8ade9c9a6cf368&chksm=bdbfab8f8ac8229907961934e09d83ce9928a29d16c3faba8e9309689cb599729fad23bfa24e\">Web 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Moe）日前在媒体交流会上这样表示。经济的快速复苏为中国权益资产的表现奠定了基础。高盛预计，2023年中国的每股盈余（EPS）增长有望达到17%。并且包括对冲基金在内的海外机构投资者对中国市场的配置仍有上升空间，如果企业盈利增长，促进市场信心提升，全球范围内的观望资金都有望回流。建议高配中国股票“从长期战略角度来看，我们建议高配中国股票。”慕天辉表示。他分析，几乎世界各地的GDP增长都在放缓，特别是美国和欧洲，但在去年的低基数上，中国正在恢复GDP增长，而且增长仍然相当强劲。与此同时，中国市场政策层面对于增长的支持力度仍然是显著的。“各种现象都表明政府把增长作为核心政策方向之一来关注。”慕天辉表示，“例如，房地产市场的政策一直在改善，对互联网平台公司的监管也在放松。监管对平台公司正在采取更有建设性的态度，并认识到他们是整个经济的关键组成部分之一。”此外，中国股市与美国股市的相关性较低。“基于对美国整体经济的担忧，对债务上限谈判的担忧，以及对市场估值和盈利增长不匹配的担忧，我们认为美国股市可能在今年夏季会出现调整。如果担心美国股市的潜在调整，那么中国A股是非常好的对冲配置。因此我们战略上看好A股。”慕天辉特别提及了全球不同类型投资基金对中国资产的配置。他表示，对冲基金往往更关注短期市场变化。从去年四季度到2023年1月，对冲基金对中国的投资出现过一拨迅速和明显的改善，峰值达到自身历史分位的91%。而目前这一数值回落至大约56%。“对冲基金承担风险的意愿更高，但获利了结的速度也更快。这意味着，如果投资者对盈利潜力的信心增强，对冲基金仍有多余的现金布局，快速重新评估风险。”另一方面，关注更长市场周期的共同基金目前对于中国的投资相对更保守，配置水平大约位于历史的23%分位。在共同基金内部，新兴市场基金对中国的配置大概处在历史分位的70%左右；而以美国为代表的全球基金对中国的风险敞口处在历史分位的8%。在慕天辉看来，如果信心水平提高，海外基金对中国股票的持仓还有很大的提升空间：“如果中国的股票能够恢复势头，开始在价格上有所表现，全球范围内都有观望资金来为市场添加‘燃料’。当然前提是，我们必须看到基本面的稳定和改善。”中国引领亚洲地区盈利复苏对于亚太地区的整体表现，慕天辉分享了三个主要观点。首先，继2022年疲软表现后，亚太地区的盈利增长在2023年开始恢复，并且这一复苏趋势在2024年有望更加明显。就整个地区而言，高盛预测，今年的盈利增长为2%，2024年的盈利增长为17%左右。“当然不同市场内部的复苏差异同样显著。我们认为，中国今年将有最好的盈利增长表现，预计2023年中国的每股盈余（EPS）增长约为17%。但北亚，特别是韩国等地区将出现显著的盈利负增长，这主要是源自半导体行业的挑战。”但慕天辉提示，在2024年走出周期底部后，半导体行业的利润将有非常明显的恢复，预计将贡献韩国市场2024年60-70%的EPS增长。其次，就估值而言，慕天辉认为，亚太地区整体估值大致处于合理区间。“我们认为中国现在被低估了，但就整个地区而言，亚太市场的估值基本合理。”“这意味着估值不会有太大的变化，真正成为股票价格关键驱动力的将是基本的盈利增长。因此，关键变量在于2024年亚太地区整体利润增长的预期。”慕天辉表示。同时，从外资流向来看，高盛的统计数据显示，自2020年初疫情发生以来至最近的阶段低点，外资在亚洲除中国外的新兴市场地区总共净卖出了约1140亿美元；而从低点至今，外资大约回流了220亿美元，这意味只有大约20%的资金出现回流。“该地区的整体投资者仓位仍然相当保守，这是我们对整体市场持积极看法的额外原因之一：不仅盈利增长强劲，估值合理，而且投资者对其的风险偏好有较大的增长空间。我们预计未来应该会有更多积极的资金流动出现。”慕天辉说。看好国有企业重估和专精特新“小巨人”在对A股市场的整体看好下，哪些行业值得配置？慕天辉提及上市国有企业的投资机遇：“国有企业目前的表现优于私有企业，这在全球投资者中都具有很大的吸引力。我们认为，在国有企业领域有很多机会，因为许多国有企业的业绩和盈利能力正在改善。”高盛研究团队此前在研报中表示，投资于技术（即未来增长）及股东分红是实现国企估值上行的关键。驱动国企股票跑赢市场的潜在因素包括：行业所获的政策支持、稳定的净资产回报率、高研发投入、高股息分红和回购，以及股东与管理层利益的一致性。此外，“专精特新小巨人”也成为了高盛2023年的投资关键词。慕天辉表示，“小巨人”指的是掌握了重点科技的中小型企业，例如硬技术、生物技术或者是清洁能源。这一类企业往往都是政府筛选作为后续政策支持或者发展的重点企业，分布于政策支持的各个关键领域。高盛表示，专精特新“小巨人”具有5个重要的共同点，分别为靠盈利增长拉动回报、总市值不太高、处于增长比较好的行业、估值不能太贵，以及受益于政策支持。美联储需要更多时间确认通胀下行“考虑到全球经济状况和不同资产的估值，我们在短期内对全球资产市场普遍持中立到略微谨慎的态度。”慕天辉表示。高盛的主要观点是，短期内看好现金以及大宗商品。“因为我们认为，许多大宗商品包括石油和非贵金属，在结构性供应受限的背景下，其目前的市场定价仍有不少上涨空间。”慕天辉表示，“至于市场最关注的股票，我们持中性观点，我们更看好美国以外的市场。例如欧洲、亚太除日本以外等地区的股票，我们更乐观一点。”不过从宏观经济来看，慕天辉提及高盛对美国经济的预期较市场共识更为乐观：该机构预计美国经济今年衰退的概率大约为35%，而市场共识是60%左右。“我们对经济的看法比共识更积极的关键原因是，劳动力市场仍然相当强劲。我们认为，劳动力市场的调整可以在失业率没有太大上升的情况下实现。”慕天辉表示。劳动力市场的强劲表现也直接影响到了高盛对于美联储加息路径的预测。“美联储刚刚在5月FOMC会议上将利率提高到5%。我们一致认为这是美联储今年的最后一次加息。”慕天辉说。但与市场预期不同的是，市场预计美联储在明年1月之前会降息4次。而高盛认为美联储将按兵不动，直到2024年第二季度。原因在于美联储需要更多的时间确保通胀水平下行。“这一判断的依据仍是我们认为美国经济仍将比一致预期更强。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1608,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":656047184,"gmtCreate":1683251286948,"gmtModify":1683251288401,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/656047184","repostId":"658270933","repostType":1,"repost":{"id":658270933,"gmtCreate":1682683914922,"gmtModify":1682683992035,"author":{"id":"3527667584262733","authorId":"3527667584262733","name":"期权小助手","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a5496ca83f1c81b8c311afcb3ea30bc8","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3527667584262733","authorIdStr":"3527667584262733"},"themes":[],"title":"详解恐慌指数VIX和一日恐慌指数VIX1D指数之间的区别","htmlText":"什么是芝加哥期权交易所波动率指数(VIX指数) <a href=\"https://laohu8.com/S/VIX\">$标普500波动率指数(VIX)$</a> ?它只是一个经过计算得出的数字。它测量的东西要复杂一些。它提供了标准普尔500指数(S&amp;P 500)持续30天的预期波动率。这一指标是根据标准普尔500指数期权(SPX)的实时中间报价得出的，这些期权的到期日为当前交易日后23至37天。VIX指数的产出读数是对标准普尔500指数标准差的无方向性年化预期。(简单介绍一下数学参考点:VIX指数为16意味着标准普尔500指数的年波动幅度预计为+/- 16%，相当于日波动幅度为+/- ~1%。)对于那些愿意深入研究的人来说，这是实际的公式.0天的时间范围对于理解VIX指数的重要性至关重要。由于该计算使用的是期限在23至37天之间的一系列标准普尔指数期权系列，因此其目的不是为了提供对30天区间前后波动率的预期。为了涵盖其他时间框架，我们之前使用与VIX指数相同的方法发布了9天(VIX9D)， 3个月(VIX3M)， 6个月(VIX6M)和1年(VIX1Y)时间框架的波动性指数。考虑到短期期权的交易量，特别是距离到期日只有一天或零天的期权，以及对市场短期/日内波动率的相关关注，我们有了开发芝加哥期权交易所1日波动率指数(VIX1D指数)的“成分”。VIX1D指数的重要特性这个新指数使用两个期限的标准普尔指数期权(零日和一天到期日)。为了考虑当日到期期权(即当日结束时“消失”的期权)的影响，VIX1D指数采用了对这两种标准普尔指数期权条进行时间加权的方法来衡量。在交易日开始时，VIX1D指数的计算几乎完全以当天到期的标准普尔x期权条为权重，随着405分钟交易日的进行，权重逐渐转向次日到期的标准普尔x期权。VIX1D指数的计算使用营业年和营业分钟，这与使用日历年和日历分钟的","listText":"什么是芝加哥期权交易所波动率指数(VIX指数) <a href=\"https://laohu8.com/S/VIX\">$标普500波动率指数(VIX)$</a> ?它只是一个经过计算得出的数字。它测量的东西要复杂一些。它提供了标准普尔500指数(S&amp;P 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我们没有出游，只是呼朋唤友一帮子人去隔壁城市 胡吃海喝了一天，昨晚半夜才从新山回来（不要问为什么半夜，问就是不想挤人潮过海关），到家已经凌晨3点多了，东倒西歪的随便睡了一阵子，醒来看着塞满的冰箱和满地的购物袋，累并快乐着啊。 趁着心情非常美好，来看看财报，充电一下。财报一出，NET 狂泻21%能抄底了么？ 是机会，还是危机？来来来，浅浅的研究一下（吃瓜八卦一下[贱笑]）。。。 首先Google一下最近的财报更新，基本数据浏览一遍。不要问我为什么 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a> 从，问就是情有独钟，什么东西都要问一下谷哥，这是情哥哥。[开心] 看了很多大神们的财报分析，也跟着 <a href=\"https://laohu8.com/U/4093504281887960\">@芝士虎</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/3537499478386870\">@大叔观点时间</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/3556673506813374\">@谋定后动</a> 等各位老师的样本，仿写了一些财报感想。有经验的老师们，各种财报都见识过，自然一读就懂，重点都排在他们眼前 如明灯。 昨晚看到一个适合新手的财报观察方式，觉得非常不错，现在来套用一下。这位老师（因为是别的平台的老师，所以这里不提名）根据以下四个财务特征，来初步确定一家公司是否是一家好的投资公司。稳定和增长的收益、高股本回报率(ROE)、股息收益率和正现金流。 收益 盈利是决定一只股票价值的关键指标之一（傻子都懂啊，赚钱排第一[你懂的]）。增长和稳定性是最突出的两个指标。 盈利增长通常以同比等期间","listText":"虎友们五一快乐啊。都去哪里玩了啊，秀秀美丽的图啊，给大伙儿看看拥挤的街道，攻城一样的人潮 [贱笑] 我们没有出游，只是呼朋唤友一帮子人去隔壁城市 胡吃海喝了一天，昨晚半夜才从新山回来（不要问为什么半夜，问就是不想挤人潮过海关），到家已经凌晨3点多了，东倒西歪的随便睡了一阵子，醒来看着塞满的冰箱和满地的购物袋，累并快乐着啊。 趁着心情非常美好，来看看财报，充电一下。财报一出，NET 狂泻21%能抄底了么？ 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B第六年，腾讯过分温柔","htmlText":"腾讯做2B，方向是正确的，初心是果决的，行动是温柔的，事实是掉队的。 2018年，率先打出“互联网的下半场属于产业互联网”的大旗，宣布“拥抱产业互联网”，腾讯发力To B业务，绝对是有先发优势和认知基础的。 然而，昔日的先行者，却成了后进生。 我们知道，云化是产业互联网的基础，云市场的表现也被认为是To B业务的风向标。根据调研机构Canalys数据，2022年腾讯云占据中国云市场的第三名，听起来好像挺不错，但实际处境尴尬。腾讯云起步于2010年，原本仅次于阿里云，如今被华为云赶超，身后还有百度智能云、京东智能云、运营商云等后起之秀在虎视眈眈。 从密集出台的产业互联网发展政策，以及互联网企业纷纷跟进To B来看，腾讯显然抢先下了一步好棋。靠产业互联网打开To B市场，本该是腾讯保持住竞争力的最好机会，如今“盛宴”开席，腾讯努力了六年，座次却跌跌不休。 关于腾讯在To B市场失意的细节原因，已经有很多详尽分析。而我们跟腾讯的小伙伴们常年都有交流，加上对海内外科技动向及产业/从业者的跟进，或许可以给出另一个角度的解释——性格决定命运，在“动物凶猛”的To B市场，腾讯的过分温柔，未必是好事。 行业功守道：腾讯的“反差萌” 通过产业互联网发力To B，腾讯显然是开启了风口，站在了前沿的那一个。实际行动中，也显现出了极大的决心，体现在集团层面的重大战略调整，成立了云与智慧产业事业群（CSIG）统一接入To B业务，承担产业互联网的探索任务，后续又进行了大量企业服务领域的相关投资。 内部变革大刀阔斧，真金白银砸钱，技术积累上也并不逊色，为什么腾讯云和企服业务的盈利状况，始终不尽如人意呢？ 一个重要原因是，相比其他互联网云、运营商云的凶猛进攻，腾讯云的市场策略，过于保守和温柔。这种“反差萌”对于身处激烈竞争环境的企业，并不是好事。 云市场正在发生高速变化，AI、5G、IoT等新技术驱动","listText":"腾讯做2B，方向是正确的，初心是果决的，行动是温柔的，事实是掉队的。 2018年，率先打出“互联网的下半场属于产业互联网”的大旗，宣布“拥抱产业互联网”，腾讯发力To B业务，绝对是有先发优势和认知基础的。 然而，昔日的先行者，却成了后进生。 我们知道，云化是产业互联网的基础，云市场的表现也被认为是To 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src=\"https://img.huxiucdn.com/article/content/202304/03/201010223837.jpg?imageView2/2/w/1000/format/jpg/interlace/1/q/85\"/></p><p>但一个很现实的问题则是：没有特斯拉、没有苹果、没有OpenAI，那这一年2.5万亿元的投入都去哪了？</p><p label=\"大标题\">一半互联网、一半“中字头”</p><p>曾有一位知名分析师提出过一个问题：究竟什么是“硬科技”公司？</p><p>而在这疑问之后还顺带附上了一句话：“<a href=\"https://laohu8.com/S/300750\">宁德时代</a>一年的研发费用，比互联网行业公认最没有技术含量的小米集团都不如，还什么硬科技呢。”</p><p>上市公司的财报中，有一项名为研发费用的成本专门用来记录一个时间周期内，公司在研发方面的投入。如果以该指标为衡量标准，中国上市公司中研发费用最高的三家分别是阿里、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/601668\">中国建筑</a>。</p><p>而在TOP20中，中字头公司和互联网巨头各占一半。</p><p><img src=\"https://img.huxiucdn.com/article/content/202304/03/201010235832.jpg?imageView2/2/w/1000/format/jpg/interlace/1/q/85\"/></p><p>如果按“研发费用=技术实力”的逻辑，那么中国科技代表队中有一半是造房子或者修铁路的，而<a href=\"https://laohu8.com/S/688981\">中芯国际</a>一年41亿的研发费用得排到50名开外。</p><p>用这一指标来衡量技术实力显然不够准确。实际上，<strong>这指标更适合衡量一家公司对于研发的重视程度，</strong>比如<a href=\"https://laohu8.com/S/601857\">中国石油</a>167亿的研发费用能够吊打绝大多数上市公司，<strong>但其占营收比重仅为0.6%，</strong>这类可以用九牛一毛来形容的研发投入更接近于一种固定投入，比如app开发、储油罐技术升级之类的。</p><p label=\"大标题\">中文语境下的研发费用是什么？</p><p>2018年科创板推出的同年，为更好地衡量公司的研发成本，国内财报的规定中，正式将研发费用从管理费用中拆出。</p><p>按照会计学的定义，能被计算在研发费用成本中的项目，包括研发人员工资、劳务费、材料费、试验费、设备折旧费、租赁费、专利申请费、以及直接购买技术等等。</p><p>简单来说，<strong>基本上只要是个新的东西，上到研发三体世界通讯器、下到马路牙子用的新式水泥，在这个过程中产生的一切费用都可以记为研发费用。</strong></p><p>如果把研发费用除以公司研发人员总数，<strong>大致可以得到一位研发人员，在该公司每年有多少预算能花。</strong></p><p><img src=\"https://img.huxiucdn.com/article/content/202304/03/201011988269.png?imageView2/2/w/1000/format/png/interlace/1/q/85\"/></p><p>以中国建筑一年高达399亿研发费用为例，这笔钱就主要花在不断地重复试验基础建筑材料的配方之上，就像2021年攻破碳纤维技术，打破日本化工材料方面60年的垄断。而这一材料主要用于战斗机、大飞机、战略导弹、火箭、卫星等高端制造上。</p><p>事实上，<strong>基础物理、化学材料的研发，并不比ChatGPT之类的人工智能模型更便宜。</strong>被三体智子封锁的对撞机一台要200亿美元，一块用于AI运算的A100显卡也就一万美元出头。</p><p>这里有一个知识点，财报中的利润表中的研发费用可能只是这家公司研发成本的一部分。在实际处理中有两种情况：如果研发成果还不能带来收益，那么直接计入研发费用；<strong>如果能够转化为收入，则可以部分计入无形资产进行摊销</strong><strong><span label=\"备注\">（又称资本化率）</span></strong>。</p><p>后者的操作能够显著增加当前公司的盈利能力。举个例子，一家公司今年有10000元的营收和10000元的研发开支，如果全部计入研发费用<span label=\"备注\">（不考虑其它费用）</span>，今年的利润为0。如果计入无形资产摊销十年，意味着公司每年研发成本只有1000元，今年的利润为9000。</p><p>因此，资本化率高的公司，<strong>通常可以理解为公司认为自己的研发有稳定的变现能力。</strong></p><p>当然，不排除一些公司为了提高利润水平进行这种操作的可能。比如<a href=\"https://laohu8.com/S/601633\">长城汽车</a>，作为一家老牌车企，在如今向新能源转型时，就将大量研发支出资本化，体现在2021年年报上，得以保留67.25亿的净利润。</p><p>毕竟有净利润，股东才能拿分红。</p><p><img src=\"https://img.huxiucdn.com/article/content/202304/03/201012646708.jpg?imageView2/2/w/1000/format/jpg/interlace/1/q/85\"/></p><p label=\"大标题\">效率第一</p><p>除去对比研发费用的绝对值以外，在观测技术研发能力时我们可以引入一个概念：<strong>研发效率。</strong></p><p>研发团队的人力成本和时间成本通常显著高于其它岗位，因此持续的研发项目若是长期难以实现盈利，将会迅速拖垮一家公司的现金流。</p><p>而衡量研发效率有两个维度：<strong>研发所需的时间，以及产品的商业化能力。</strong></p><p>以创新药为例，由于药品的变现逻辑非常清晰，只要能够研发出一款切实有效的药品，基本不用担心销量问题，因此研发效率主要考量时间。</p><p>比如率先研制出有效新冠疫苗的<a href=\"https://laohu8.com/S/PFE\">辉瑞</a>和科兴，两家企业迅速将成果转化为以千亿计的利润，显然是研发效率高的体现。</p><p>而反例则是曾经的元宇宙概念产业链，大量的投入未能转化为商业化成果，这可以被称作为低效的研发。</p><p><strong>当下最考验企业研发效率的行业，其实是新能源车。</strong>在这个尚未像创新药一般拥有完全成熟的商业化路径，又和元宇宙有着类似的广阔想象空间的行业里，产业链上各家企业竞争的核心之一，正是研发效率。</p><p>电池领域宁德时代率先脱颖而出，2022年全年装车量市占率达到37%，自动驾驶芯片基本被<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>及<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>旗下的Mobileye三家垄断。</p><p><strong>在最下游的车企身上，研发效率的战争仍未停歇。</strong>在最新财报中，蔚来单车研发费用高达8.8万元，相当于同期特斯拉的5.5倍，长城的7.5倍，理想和小鹏从去年开始每个季度的研发投入大约在15亿元左右，单车的研发成本大约为5万元。</p><p><img src=\"https://img.huxiucdn.com/article/content/202304/03/201013770543.jpg?imageView2/2/w/1000/format/jpg/interlace/1/q/85\"/></p><p><strong>高昂的单车研发费用本质上是由于销量不足，无法摊薄而导致的。</strong>从绝对值上来看，特斯拉全年研发费用205亿元，对应131万辆的销售额，单车研发费用仅为1.6万。</p><p label=\"大标题\">如何实现研发效率最大化？</p><p>归结起来，企业的研发路径大体来说只有两条：<strong>打造“人无我有”的溢价，或者是有着“人有我优”的性价比。</strong></p><p>前者最典型的案例是科技界的<strong>“iPhone时刻”</strong>，当iPhone通过自研芯片和系统打造一款手机之时，其享受的溢价远超华强北山寨机，同时获得了整个产业链上最强大的话语权。而如今ChatGPT引发的AI界“iPhone时刻”也是同理。</p><p><img src=\"https://img.huxiucdn.com/article/content/202304/03/201014240432.jpg?imageView2/2/w/1000/format/jpg/interlace/1/q/85\"/></p><p><strong>而后者最典型的案例则是芯片制造。</strong>单纯造一款芯片早已不是难事，可在代表先进制程的5~10nm工艺上，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>一个人拿走了全行业近九成的营收。</p><p>这种人有我优的霸权，在2015年苹果A9芯片发布之时体现的淋漓尽致。当时为苹果芯片代工的供应商为<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>和台积电，但三星代工的版本媒体实测显示三星代工的 A9 不仅发热更严重，续航也相比台积电版本更差。2016年，苹果推出A10芯片，作为供应链管理大师的苹果，自然果断地选择了台积成为其芯片的独家供应商。</p><p label=\"大标题\">上市公司财报只是研发的一环</p><p>如果把A股、港股和科创板所有上市公司研发费用加起来，一年研发费用大约2万亿出头。但这只是我国全部研发费用中的一部分。</p><p><img src=\"https://img.huxiucdn.com/article/content/202304/03/201015591880.jpg?imageView2/2/w/1000/format/jpg/interlace/1/q/85\"/></p><p>在绝大多数科技创新的背后，<strong>往往站着一个以国家财政为基石的庞大力量，</strong><strong>而这笔钱，往往以产业政策的形式流向各行各业。</strong></p><p>用财政资金资助科学研究，在世界各国是通用做法，但过往在风电、光伏等领域的挫折让这种模式一度陷入质疑。直到前铁道部长独创的高铁模式，改变了一切。</p><p>高铁模式下，<strong>由国家主导、集中谈判、引进吸收、巨额投资。</strong>相较于以往约等于直接发钱补助的方式，这种由国企牵头并出资的模式获得了巨大的成功。</p><p>另一方面，<strong>由国家力量主导的研发还体现在各大科技公司的股东名单上，</strong>比如中国的三大AI独角兽公司：商汤、旷视和<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>，股东中均有国有背景的投资公司。</p><p>除此之外，企业研发经费约占全国的七成左右，<strong>其余的研发力量还有政府所属研究机构和高校实验室，</strong>以及诸多民科的努力。</p><p><img src=\"https://img.huxiucdn.com/article/content/202304/03/201016233971.jpg?imageView2/2/w/1000/format/jpg/interlace/1/q/85\"/></p><p label=\"大标题\">尾声</p><p>在<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>文心一言发布会后，李彦宏接受采访时说了一句话：“基于这种大语言模型开发应用机会很大，没有必要再重新发明一遍轮子，有了轮子之后，做汽车、飞机，价值可能比轮子大多了。”</p><p>2015年，马斯克和萨姆·<a href=\"https://laohu8.com/S/300825\">阿尔特</a>曼成立OpenAI之时投入10亿美金，两年后，这实验室什么都没搞出来，钱先花完了。而后<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>开源“Transformer”模型，大模型的方向有了，但一算入场费还得给英伟达交900万美元。</p><p>为了给AI造大模型的轮子，天文数字的投资和令人心生畏惧的烧钱速度还只是个开始，<strong>更可怕的则是数以亿计的资金消失的同时，还没人能够说出一套完整的变现逻辑。</strong></p><p>李彦宏的这句话或许还有另一种理解方式：<strong>发明创造本就可以多一些功利性。</strong></p><p>既然AI的轮子已经被造出来了，那就别再纠结为什么不是中国，我们专心去探索它的商业化价值也未尝不可。</p><p>毕竟早在1845年英国人就发明了轮胎，但如今中国高铁技术却领先世界。</p><p><span label=\"备注\">参考资料</span></p><p><span label=\"备注\">[1]企业AI论文数前十：美国6家，中国4家，日本经济新闻</span></p><p><span label=\"备注\">[2]2020年全国科技经费投入统计公报，国家统计局</span></p><p><span label=\"备注\">[3]The 2021 EU industrial R&amp;D investment scoreboard，EU</span></p><p><span label=\"备注\">[4]R&amp;D Magazine的2020年全球创新指数（Global Innovation Index，GII）报告，Strategy&amp;analysis</span></p><p><span label=\"备注\">[5]甲小姐对话李志飞：聊聊这场疯狂的AI大模型炼丹大会 | 甲子光年</span></p><p><span label=\"备注\">本文来自微信公众号：</span><span>有数DataVision 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class=\"title\">\n一年2.5万亿，企业的研发费用都花哪了\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2023-04-03 22:22 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://www.huxiu.com/article/1037598.html><strong>虎嗅</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>本文来自微信公众号：有数DataVision （ID：ycsypl），作者：李天骄，编辑：张泽一，头图来自：视觉中国甲子光年在一次对话中用这句话形容马斯克、乔布斯以及Ilya：“科技发展往往不是最优解的胜利，而是最先造出来的人把它定义成最优解。”[5]前面两位我们并不陌生，特斯拉定义了新能源车的最优解，苹果定义了智能手机的最优解，而Ilya Sutskever，OpenAI的联合创始人、首席科学家...</p>\n\n<a href=\"https://www.huxiu.com/article/1037598.html\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://img.huxiucdn.com/article/cover/202304/03/212616143074.jpg?imageView2/1/w/720/h/405/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg","relate_stocks":{"IE00BFSS8Q28.SGD":"Janus Henderson Balanced A Inc SGD-H","LU1548497426.USD":"安联环球人工智能AT Acc","LU0149725797.USD":"汇丰美国股市经济规模基金","LU0820561818.USD":"安联收益及增长平衡基金Cl AM DIS","LU0444971666.USD":"天利全球科技基金","IE00BKVL7J92.USD":"Legg Mason ClearBridge - US 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Sutskever，OpenAI的联合创始人、首席科学家，为AI大模型定义了最优解。与OpenAI和ChatGPT一同引爆科技圈的，还有喧嚣而上的舆论：为什么又不是中国？就花钱搞研发这件事上，中国并不落后，如今研发支出占GDP的比重已达2.4%，并在2013年首次超过日本，成为了全球第二。但一个很现实的问题则是：没有特斯拉、没有苹果、没有OpenAI，那这一年2.5万亿元的投入都去哪了？一半互联网、一半“中字头”曾有一位知名分析师提出过一个问题：究竟什么是“硬科技”公司？而在这疑问之后还顺带附上了一句话：“宁德时代一年的研发费用，比互联网行业公认最没有技术含量的小米集团都不如，还什么硬科技呢。”上市公司的财报中，有一项名为研发费用的成本专门用来记录一个时间周期内，公司在研发方面的投入。如果以该指标为衡量标准，中国上市公司中研发费用最高的三家分别是阿里、腾讯以及中国建筑。而在TOP20中，中字头公司和互联网巨头各占一半。如果按“研发费用=技术实力”的逻辑，那么中国科技代表队中有一半是造房子或者修铁路的，而中芯国际一年41亿的研发费用得排到50名开外。用这一指标来衡量技术实力显然不够准确。实际上，这指标更适合衡量一家公司对于研发的重视程度，比如中国石油167亿的研发费用能够吊打绝大多数上市公司，但其占营收比重仅为0.6%，这类可以用九牛一毛来形容的研发投入更接近于一种固定投入，比如app开发、储油罐技术升级之类的。中文语境下的研发费用是什么？2018年科创板推出的同年，为更好地衡量公司的研发成本，国内财报的规定中，正式将研发费用从管理费用中拆出。按照会计学的定义，能被计算在研发费用成本中的项目，包括研发人员工资、劳务费、材料费、试验费、设备折旧费、租赁费、专利申请费、以及直接购买技术等等。简单来说，基本上只要是个新的东西，上到研发三体世界通讯器、下到马路牙子用的新式水泥，在这个过程中产生的一切费用都可以记为研发费用。如果把研发费用除以公司研发人员总数，大致可以得到一位研发人员，在该公司每年有多少预算能花。以中国建筑一年高达399亿研发费用为例，这笔钱就主要花在不断地重复试验基础建筑材料的配方之上，就像2021年攻破碳纤维技术，打破日本化工材料方面60年的垄断。而这一材料主要用于战斗机、大飞机、战略导弹、火箭、卫星等高端制造上。事实上，基础物理、化学材料的研发，并不比ChatGPT之类的人工智能模型更便宜。被三体智子封锁的对撞机一台要200亿美元，一块用于AI运算的A100显卡也就一万美元出头。这里有一个知识点，财报中的利润表中的研发费用可能只是这家公司研发成本的一部分。在实际处理中有两种情况：如果研发成果还不能带来收益，那么直接计入研发费用；如果能够转化为收入，则可以部分计入无形资产进行摊销（又称资本化率）。后者的操作能够显著增加当前公司的盈利能力。举个例子，一家公司今年有10000元的营收和10000元的研发开支，如果全部计入研发费用（不考虑其它费用），今年的利润为0。如果计入无形资产摊销十年，意味着公司每年研发成本只有1000元，今年的利润为9000。因此，资本化率高的公司，通常可以理解为公司认为自己的研发有稳定的变现能力。当然，不排除一些公司为了提高利润水平进行这种操作的可能。比如长城汽车，作为一家老牌车企，在如今向新能源转型时，就将大量研发支出资本化，体现在2021年年报上，得以保留67.25亿的净利润。毕竟有净利润，股东才能拿分红。效率第一除去对比研发费用的绝对值以外，在观测技术研发能力时我们可以引入一个概念：研发效率。研发团队的人力成本和时间成本通常显著高于其它岗位，因此持续的研发项目若是长期难以实现盈利，将会迅速拖垮一家公司的现金流。而衡量研发效率有两个维度：研发所需的时间，以及产品的商业化能力。以创新药为例，由于药品的变现逻辑非常清晰，只要能够研发出一款切实有效的药品，基本不用担心销量问题，因此研发效率主要考量时间。比如率先研制出有效新冠疫苗的辉瑞和科兴，两家企业迅速将成果转化为以千亿计的利润，显然是研发效率高的体现。而反例则是曾经的元宇宙概念产业链，大量的投入未能转化为商业化成果，这可以被称作为低效的研发。当下最考验企业研发效率的行业，其实是新能源车。在这个尚未像创新药一般拥有完全成熟的商业化路径，又和元宇宙有着类似的广阔想象空间的行业里，产业链上各家企业竞争的核心之一，正是研发效率。电池领域宁德时代率先脱颖而出，2022年全年装车量市占率达到37%，自动驾驶芯片基本被英伟达、高通及英特尔旗下的Mobileye三家垄断。在最下游的车企身上，研发效率的战争仍未停歇。在最新财报中，蔚来单车研发费用高达8.8万元，相当于同期特斯拉的5.5倍，长城的7.5倍，理想和小鹏从去年开始每个季度的研发投入大约在15亿元左右，单车的研发成本大约为5万元。高昂的单车研发费用本质上是由于销量不足，无法摊薄而导致的。从绝对值上来看，特斯拉全年研发费用205亿元，对应131万辆的销售额，单车研发费用仅为1.6万。如何实现研发效率最大化？归结起来，企业的研发路径大体来说只有两条：打造“人无我有”的溢价，或者是有着“人有我优”的性价比。前者最典型的案例是科技界的“iPhone时刻”，当iPhone通过自研芯片和系统打造一款手机之时，其享受的溢价远超华强北山寨机，同时获得了整个产业链上最强大的话语权。而如今ChatGPT引发的AI界“iPhone时刻”也是同理。而后者最典型的案例则是芯片制造。单纯造一款芯片早已不是难事，可在代表先进制程的5~10nm工艺上，台积电一个人拿走了全行业近九成的营收。这种人有我优的霸权，在2015年苹果A9芯片发布之时体现的淋漓尽致。当时为苹果芯片代工的供应商为三星和台积电，但三星代工的版本媒体实测显示三星代工的 A9 不仅发热更严重，续航也相比台积电版本更差。2016年，苹果推出A10芯片，作为供应链管理大师的苹果，自然果断地选择了台积成为其芯片的独家供应商。上市公司财报只是研发的一环如果把A股、港股和科创板所有上市公司研发费用加起来，一年研发费用大约2万亿出头。但这只是我国全部研发费用中的一部分。在绝大多数科技创新的背后，往往站着一个以国家财政为基石的庞大力量，而这笔钱，往往以产业政策的形式流向各行各业。用财政资金资助科学研究，在世界各国是通用做法，但过往在风电、光伏等领域的挫折让这种模式一度陷入质疑。直到前铁道部长独创的高铁模式，改变了一切。高铁模式下，由国家主导、集中谈判、引进吸收、巨额投资。相较于以往约等于直接发钱补助的方式，这种由国企牵头并出资的模式获得了巨大的成功。另一方面，由国家力量主导的研发还体现在各大科技公司的股东名单上，比如中国的三大AI独角兽公司：商汤、旷视和寒武纪，股东中均有国有背景的投资公司。除此之外，企业研发经费约占全国的七成左右，其余的研发力量还有政府所属研究机构和高校实验室，以及诸多民科的努力。尾声在百度文心一言发布会后，李彦宏接受采访时说了一句话：“基于这种大语言模型开发应用机会很大，没有必要再重新发明一遍轮子，有了轮子之后，做汽车、飞机，价值可能比轮子大多了。”2015年，马斯克和萨姆·阿尔特曼成立OpenAI之时投入10亿美金，两年后，这实验室什么都没搞出来，钱先花完了。而后谷歌开源“Transformer”模型，大模型的方向有了，但一算入场费还得给英伟达交900万美元。为了给AI造大模型的轮子，天文数字的投资和令人心生畏惧的烧钱速度还只是个开始，更可怕的则是数以亿计的资金消失的同时，还没人能够说出一套完整的变现逻辑。李彦宏的这句话或许还有另一种理解方式：发明创造本就可以多一些功利性。既然AI的轮子已经被造出来了，那就别再纠结为什么不是中国，我们专心去探索它的商业化价值也未尝不可。毕竟早在1845年英国人就发明了轮胎，但如今中国高铁技术却领先世界。参考资料[1]企业AI论文数前十：美国6家，中国4家，日本经济新闻[2]2020年全国科技经费投入统计公报，国家统计局[3]The 2021 EU industrial R&D investment scoreboard，EU[4]R&D Magazine的2020年全球创新指数（Global Innovation Index，GII）报告，Strategy&analysis[5]甲小姐对话李志飞：聊聊这场疯狂的AI大模型炼丹大会 | 甲子光年本文来自微信公众号：有数DataVision （ID：ycsypl），作者：李天骄，编辑：张泽一，视觉设计：疏睿","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1012,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":622553549,"gmtCreate":1675756838181,"gmtModify":1675757209225,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"只是A股不能做空，不然这些垃圾早没了","listText":"只是A股不能做空，不然这些垃圾早没了","text":"只是A股不能做空，不然这些垃圾早没了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/622553549","repostId":"1120672333","repostType":4,"repost":{"id":"1120672333","pubTimestamp":1675737898,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1120672333?lang=&edition=full","pubTime":"2023-02-07 10:44","market":"us","language":"zh","title":"ChatGPT的风，把“烟屁股”都吹上天了","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1120672333","media":"字母榜","summary":"ChatGPT的风继续吹，究竟什么在天上飞？","content":"<html><head></head><body><blockquote><b>ChatGPT的热度丝毫没有下降的意思，从外界释放的爱意就能看出来：能攀亲带故最好，非亲非故的创造条件也得上。</b></blockquote><p>2月6日，寺库表示将探索把AIGC（人工智能内容生成）技术应用于奢侈品相关业务，咨询解决率超过90%。未来将对ChatGPT相关技术的使用进行深入研究和拓展。</p><p>奢侈品电商平台怎么应用AIGC技术？寺库称，通过ChatGPT可以实现类似于真人的互动对话，进一步丰富奢侈品相关文字视频内容、产品卖点描述等内容的相关度。</p><p>换句话说：这玩意好使，我也可以用上。照此思路，ChatGPT能造福的企业还能有很多，正如它造福寺库一般——寺库美股盘前股价暴涨，截至2月6日晚，股价涨超125%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e95e979e012bd8da5e1fe87652aa60a4\" tg-width=\"840\" tg-height=\"470\" width=\"100%\" height=\"auto\"/>别忘了，寺库之前曾被两次告上法院申请破产，股价跌破1 美元，数次接到 SEC 退市警告信，属于巴菲特口中典型的没人愿意捡起来抽一口的“烟屁股”公司。</p><p>就在1月中旬，北京寺库商贸有限公司还因违反财产报告制度，被北京市昌平区人民法院列为失信被执行人，俗称老赖。天眼查信息显示，截至目前，北京寺库商贸有限公司存在69条被执行人信息，被执行总金额超3262万元。同时，与该公司相关联的法律诉讼案件有404起，案件总金额超1672万元。</p><p>这不禁让人想抬头看：ChatGPT的风继续吹，究竟什么在天上飞？</p><p><b>A</b></p><p>蹭ChatGPT 概念热度的股票不止寺库一支。</p><p>自开年沪深股市恢复交易以来，ChatGPT概念股持续活跃，“带飞”了包括汉王科技、科大讯飞、云从科技、海天瑞声、福石控股等在内的多家企业。云从科技近6个交易日的累积涨幅已超100%，海天瑞声近6个交易日累积涨幅97%，汉王科技干脆收获6连板。近日每天都有企业发布股票交易异常波动的公告。</p><p>但仔细看时不难发现，概念虽好，概念股的成色还需商榷。一是不少公司与ChatGPT概念之间的关联性其实不强，二是有的企业自身此前的业绩表现差强人意。</p><p>最“直白”的是福石控股，其发布的异动公告中明确说明：“特此敬告投资者，公司业务围绕整合营销、互联网营销展开请广大投资者从公司指定信息披露媒体获取信息，与公司业务实际相结合，理性对待市场热点，注意投资风险，谨慎投资。”</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a9f5e1488933396f41ddc93be9db5209\" tg-width=\"550\" tg-height=\"471\" 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src=\"https://static.tigerbbs.com/450f047f3b8d843ca63ff615ac479e57\" tg-width=\"550\" tg-height=\"367\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>谷歌也拥有强大的自然语言平台LaMDA，且早在2021年5月就初次亮相，次年谷歌又发布了二代系统，甚至一度有“LaMDA已经有人类意识”的传闻。但谷歌迟迟未将这个平台向公众开放，就是担心公司的声誉受到影响。</p><p>OpenAI打开了这个潘多拉魔盒，ChatGPT能流畅作答、写代码、作诗、写剧本、写论文……也因此快速地渗透进人们的生活。走红的狂欢中伴随着失控的杂音，一如谷歌的担忧。</p><p>最典型的是很多学生利用ChatGPT完成作业甚至应付考试，已经引起了教育界的广泛担忧，纽约市已经颁布ChatGPT禁令，禁止老师和学生通过公立学校的网络和设备使用ChatGPT。</p><p>还有更多的担忧：ChatGPT有可能被利用编写网络钓鱼信息、制作虚假的社交平台个人资料、开发恶意软件……等等。</p><p>OpenAI也在试图“控制火势”。</p><p>上周，OpenAI发布AI文本检测器（AI Text Classifier），这是一个可以辅助辨别文本是人类或AI编写的工具。该公司表示，它们正在联系教育工作者，讨论ChatGPT的优点和缺点，并将继续致力于识别人工智能生成的材料。</p><p>而在近日，OpenAI的首席技术官米拉·穆拉蒂不仅表示ChatGPT可能会编造事实，还主动呼吁监管。她表示，像ChatGPT这样的AI工具可能被滥用，也可能被“坏人”利用，现在对ChatGPT进行监管“不算为时过早”。</p><p>大众不是第一次痴迷于聊天机器人，也不是没出过乱子，比如2016年微软的聊天机器人Tay，在与人类的交谈中迅速变成了激进的纳粹支持者，上线不到一天就被下线了。</p><p>如今，以ChatGPT为代表的新一代势必“更聪明”了，却依然充满不确定性：会学习的AI有可能给人类以难以预料的惊喜（吓），而那一天有可能是今天，有可能是明天，也可能永远不会来。</p><p>只希望当它来的时候，咱手上没有握着太多ChatGPT概念股。</p></body></html>","source":"ZMB","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>ChatGPT的风，把“烟屁股”都吹上天了</title>\n<style 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退市警告信，属于巴菲特口中典型的没人愿意捡起来抽一口的“烟屁股”公司。就在1月中旬，北京寺库商贸有限公司还因违反财产报告制度，被北京市昌平区人民法院列为失信被执行人，俗称老赖。天眼查信息显示，截至目前，北京寺库商贸有限公司存在69条被执行人信息，被执行总金额超3262万元。同时，与该公司相关联的法律诉讼案件有404起，案件总金额超1672万元。这不禁让人想抬头看：ChatGPT的风继续吹，究竟什么在天上飞？A蹭ChatGPT 概念热度的股票不止寺库一支。自开年沪深股市恢复交易以来，ChatGPT概念股持续活跃，“带飞”了包括汉王科技、科大讯飞、云从科技、海天瑞声、福石控股等在内的多家企业。云从科技近6个交易日的累积涨幅已超100%，海天瑞声近6个交易日累积涨幅97%，汉王科技干脆收获6连板。近日每天都有企业发布股票交易异常波动的公告。但仔细看时不难发现，概念虽好，概念股的成色还需商榷。一是不少公司与ChatGPT概念之间的关联性其实不强，二是有的企业自身此前的业绩表现差强人意。最“直白”的是福石控股，其发布的异动公告中明确说明：“特此敬告投资者，公司业务围绕整合营销、互联网营销展开请广大投资者从公司指定信息披露媒体获取信息，与公司业务实际相结合，理性对待市场热点，注意投资风险，谨慎投资。”福石控股持股的北京快友世纪科技股份有限公司为企业客户提供智能聊天机器人，此番福石乘风而起可能与投资者挖掘出这一信息有关。面对互动平台上大量投资者的询问，福石控股反复强调“上市公司财务并表体系业务范围不包含ChatGPT产品”。以电纸书产品闻名的汉王科技也作为ChatGPT概念股的一员，早在2月1日公司股价就直接“20cm”涨停，成为当日翘楚。2月6日，汉王科技股价再涨10%，这已经是自1月30日起的连续第七日涨停，累计涨幅77%，走出了“六连板”行情。去年12月31日，汉王科技在答复投资者关于ChatGPT的问题时称：“ChatGPT是一个用于人机对话的语言模型，是目前NLP领域最前沿的研究成果之一，公司在NLP领域也有一定的技术积累，主攻包括文本分类、信息抽取、知识抽取、机器问答、文本生成等。”2月5日晚间，汉王科技在异常波动公告中强调，公司不存在应披露而未披露的信息，但未提及ChatGPT概念炒作的情况。将关联性放到一边，汉王科技6连板的背后是低迷的业绩。根据汉王1月19日发布的业绩预告，预计2022年归属于上市公司股东的净利润亏损9800万元～1.4亿元，同比由盈转亏。相比而言，云从科技、海天瑞声等人工智能公司则相对来说关联性较强。1月底云从科技在互动平台称，公司的理念与OpenAI很大程度上是一致的，而且目前的发展趋势与公司的长期布局相吻合。但云从科技同样深陷亏损泥潭，自去年5月上市以来尚未盈利，且有亏损扩大的情况。1月31日，云从科技发布2022年业绩预告，显示公司2022年全年预计亏损，归属于上市公司股东的净利润亏损7.85亿到9.34亿，同比下降24.18%至47.75%。其股价也“上市即巅峰”，从上市之初的每股36.6元一路下滑到16元，近乎腰斩，直到1月18日开始回升。B概念带着股价飞已经不是新鲜事，但带飞一时爽，风险也跟着一起飞。企业深知这一点。除了福石控股直白地发公告撇清关系外，2月6日，云从科技和海天瑞声双双发布公告称“公司未与OpenAI开展合作，ChatGPT的产品和服务未给公司带来业务收入。”元宇宙概念股的火爆及紧随其后的监管关注还历历在目。2021年3月视频游戏公司Roblox在纽交所上市，那年10月底Facebook母公司改名Meta、押注元宇宙，中国企业也掀起了元宇宙浪潮，一路推高相关概念股股价。到了2022年1月，沪深交易所对中青宝、智度股份、国光电器等多家上市公司发出关注函，要求其说明与元宇宙概念的关联性，是否存在热点炒作、违规买卖股票的行为。中青宝是个中典型。这家主营游戏与云服务的公司2003年就成立了，但是盈利能力不佳。自2010年上市后的13年间，公司累计盈利只有0.73亿元，多次尝试转型与对外投资。元宇宙的风刮过来，中青宝是最早一批乘风而起的选手，不仅称公司“积累了很多VR研发经验”，还表示正在研发元宇宙相关游戏《酿酒大师》，自2021年9月起两个月市值暴涨300%，一个月就收到了三次关注函。到了2022年1月，中青宝又“0元收购空壳公司”，相关责任人被中国证监会深圳监管局发警示函，被指所宣称的是初步构想，没有落地计划。技术、产品、业务都缺乏的中青宝没能飞多久多远，其股价从每股42元，一个月跌去40%，如今已经跌至21元。去年11月下旬，证监会制定印发的《推动提高上市公司质量三年行动方案（2022—2025）》明确提出，加强对“蹭热点”“炒概念”以及上市公司相关方操纵行为的监控处置和打击力度。据不完全统计，截至2022年12月30日，年内已有超60家A股上市公司因“蹭热点”“炒概念”等行为被交易所下发监管关注函。C就ChatGPT本身来说，不管是其产品还是背后的公司OpenAI，甚至是整个AIGC（人工智能生成内容）赛道，都仍是当下当之无愧的热门。这款由OpenAI于去年11月底上线的人工智能聊天机器人模型，曾创下短短5天注册用户数破100万的成绩。如今，ChatGPT用户数已经突破1亿。OpenAI风头正盛，微软追加投资数十亿美元，正将其整合进包括Bing搜索在内的多个产品中，而Meta也表示将向OpenAI支付数百万美元帮助旗下产品生成内容。另一方面，外部竞争者不甘落后，包括谷歌和百度在内的大厂都已经有类似产品推出的传闻，进一步推高赛道的热度。但这阵风可以刮多久是个未知数。根据《财富》杂志的报道，ChatGPT的发布并不是深思熟虑的结果。彼时OpenAI已经拥有世界最强大的大语言模型之一GPT-3，但是其与人对话时给出的结果总是不能令人满意，于是有团队提出让它直接通过与人对话试错的“强化学习”方案。谷歌也拥有强大的自然语言平台LaMDA，且早在2021年5月就初次亮相，次年谷歌又发布了二代系统，甚至一度有“LaMDA已经有人类意识”的传闻。但谷歌迟迟未将这个平台向公众开放，就是担心公司的声誉受到影响。OpenAI打开了这个潘多拉魔盒，ChatGPT能流畅作答、写代码、作诗、写剧本、写论文……也因此快速地渗透进人们的生活。走红的狂欢中伴随着失控的杂音，一如谷歌的担忧。最典型的是很多学生利用ChatGPT完成作业甚至应付考试，已经引起了教育界的广泛担忧，纽约市已经颁布ChatGPT禁令，禁止老师和学生通过公立学校的网络和设备使用ChatGPT。还有更多的担忧：ChatGPT有可能被利用编写网络钓鱼信息、制作虚假的社交平台个人资料、开发恶意软件……等等。OpenAI也在试图“控制火势”。上周，OpenAI发布AI文本检测器（AI 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Classifier），这是一个可以辅助辨别文本是人类或AI编写的工具。该公司表示，它们正在联系教育工作者，讨论ChatGPT的优点和缺点，并将继续致力于识别人工智能生成的材料。而在近日，OpenAI的首席技术官米拉·穆拉蒂不仅表示ChatGPT可能会编造事实，还主动呼吁监管。她表示，像ChatGPT这样的AI工具可能被滥用，也可能被“坏人”利用，现在对ChatGPT进行监管“不算为时过早”。大众不是第一次痴迷于聊天机器人，也不是没出过乱子，比如2016年微软的聊天机器人Tay，在与人类的交谈中迅速变成了激进的纳粹支持者，上线不到一天就被下线了。如今，以ChatGPT为代表的新一代势必“更聪明”了，却依然充满不确定性：会学习的AI有可能给人类以难以预料的惊喜（吓），而那一天有可能是今天，有可能是明天，也可能永远不会来。只希望当它来的时候，咱手上没有握着太多ChatGPT概念股。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":707,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":620637643,"gmtCreate":1669713507282,"gmtModify":1669713509341,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"讲明白就不太好了","listText":"讲明白就不太好了","text":"讲明白就不太好了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/620637643","repostId":"1162457950","repostType":4,"repost":{"id":"1162457950","pubTimestamp":1669694146,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1162457950?lang=&edition=full","pubTime":"2022-11-29 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class=\"title\">\n浙江台州一特斯拉连撞两车致2死1伤，警方通报\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2022-11-29 11:55 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://www.ithome.com/0/657/409.htm><strong>IT之家</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>作者：远洋昨天下午，网传浙江台州市一辆特斯拉疑因失控发生车祸。网传视频显示，11月28日下午3时许，台州街头，一辆黑色特斯拉车速极快地通过路口，先后撞上两辆车，一辆白色大众途观受损严重，尾部在巨大的冲击力下已经严重变形。据红星新闻报道，一名当时在路桥大道路口等红绿灯的目击者称，出事车辆是在左转车道闯了红灯。“特斯拉从我身边的左转车道快速开了过去，后来在下个红绿灯路口发生碰撞，有两人在车内昏迷。”...</p>\n\n<a href=\"https://www.ithome.com/0/657/409.htm\">Web 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SingingUnderStars)近日，华为在各大电商平台低调的上架了一款低端千元价位的手机，Nova10z。这款机型依然只支持4G，在其配置表中，除了标记出运行内存和机身内存外，并没有显示芯片配置。经网友拆解，发现它搭载海思麒麟710A，采用4颗2.0GHz A73高性能大核和4颗1.7GHz A53高能效小核。需要留意的是，原来的麒麟710系列是由台积电代工，12nm制程。而麒麟710A是由中芯国际代工，14nm制程，主频2.0GHz，属于此前麒麟710的降频版。虽然“只有”14nm制程，但这块芯片是大陆厂商代工的第一款商业用手机芯片，意义重大。Nova10z的售价只有1500元左右，但背后涉及到的公司却个顶个的赫赫有名。恰好都发布了三季报，星空君挨个给大家拆解一下。01华为三季报&nbsp;华为发布了2022年三季报，至暗时刻已经度过。前三季度实现销售收入4458亿元人民币，主营业务利润率为6.1%。销售额与去年前三季度持平，但去年同期净利润率为10.2%。华为轮值董事长徐直军表示：“整体经营结果符合预期，终端业务下行趋势持续放缓，ICT基础设施业务保持了稳定增长。华为将继续吸纳优秀人才，持续投资研发，不断提升产品竞争力，为客户、为社会创造价值。”终端业务下行趋势持续放缓的主要原因，是刚刚发布的Mate50系列。由于中芯国际目前能代工的制程上限是14nm，难以满足旗舰级手机的需要，华为的高端系列，只能采购高通的芯片。而华为的企业端业务表现优异，正在稳定增长。说个冷知识，即便是在华为手机最为鼎盛的时期，从利润端来看，华为其实是一家To B的企业。现在剥离掉荣耀后，华为的核心业务就是以运营商和企业端为主了。随着问界系列汽车的热销，华为在汽车领域的回报，有望在2023年全面释放。需要注意的是，问界汽车其实是赛力斯生产，华为深度参与，无论品牌还是产品都","listText":"文：诗与星空(ID: SingingUnderStars)近日，华为在各大电商平台低调的上架了一款低端千元价位的手机，Nova10z。这款机型依然只支持4G，在其配置表中，除了标记出运行内存和机身内存外，并没有显示芯片配置。经网友拆解，发现它搭载海思麒麟710A，采用4颗2.0GHz A73高性能大核和4颗1.7GHz 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A53高能效小核。需要留意的是，原来的麒麟710系列是由台积电代工，12nm制程。而麒麟710A是由中芯国际代工，14nm制程，主频2.0GHz，属于此前麒麟710的降频版。虽然“只有”14nm制程，但这块芯片是大陆厂商代工的第一款商业用手机芯片，意义重大。Nova10z的售价只有1500元左右，但背后涉及到的公司却个顶个的赫赫有名。恰好都发布了三季报，星空君挨个给大家拆解一下。01华为三季报 华为发布了2022年三季报，至暗时刻已经度过。前三季度实现销售收入4458亿元人民币，主营业务利润率为6.1%。销售额与去年前三季度持平，但去年同期净利润率为10.2%。华为轮值董事长徐直军表示：“整体经营结果符合预期，终端业务下行趋势持续放缓，ICT基础设施业务保持了稳定增长。华为将继续吸纳优秀人才，持续投资研发，不断提升产品竞争力，为客户、为社会创造价值。”终端业务下行趋势持续放缓的主要原因，是刚刚发布的Mate50系列。由于中芯国际目前能代工的制程上限是14nm，难以满足旗舰级手机的需要，华为的高端系列，只能采购高通的芯片。而华为的企业端业务表现优异，正在稳定增长。说个冷知识，即便是在华为手机最为鼎盛的时期，从利润端来看，华为其实是一家To 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on！好了，先来揭晓一下今天的小惊喜，小虎君想邀请广大虎友参与盖楼送祝福活动，给投资带来好运，凡是参与的虎友均可获得虎币奖励哦。💡参与方式 转发本帖并在本帖盖楼送祝福，即视为参与成功 🎁活动奖励 凡是在本帖评论区留言的虎友都可以获得88虎币； 除此之外，我们还会给每位踩中楼层数有8的虎友送出100虎币（严禁连续回帖≥3层）； 评论区@你的好友一起参加活动可以获得10虎币（上限100虎币）。 ⏰活动时间 即日起-6月20日 📒特别说明 严禁抄袭、剽窃，一旦发现将取消参赛资格； 禁止发布黄色，暴力，涉毒等不良违法图片及相关文字； 活动最终解释权归老虎社区所有。<a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/S/TIGR\">$老虎证券(TIGR)$</a>","listText":"老虎今年8岁了，感谢各位虎友一直以来的陪伴。在过去的8年时间，我们从美股出发，把交易不断扩充到港股、英股、星股、澳股、期权期货市场，还推出了闲钱管家、基金超市等产品，一步步实现“一个账户，投资全球”的目标。8年时间，我们从中国走向世界，自两年前实施国际化战略以来，目前超过80%的新融资账户来自国际市场。在新加坡，我们注册人数占据当地20-70岁人口的20%，今年我们更是进军了澳洲新西兰市场。为了回馈广大虎友，我们将会在接下来的一周，每天揭晓一重惊喜好礼，此外我们将会在明天上线一个超级大的福利活动，与虎友们一起开启时光机，瓜分百万豪礼！诚邀虎友们跟小虎一起嗨起来，参与小虎生日大趴。come on！好了，先来揭晓一下今天的小惊喜，小虎君想邀请广大虎友参与盖楼送祝福活动，给投资带来好运，凡是参与的虎友均可获得虎币奖励哦。💡参与方式 转发本帖并在本帖盖楼送祝福，即视为参与成功 🎁活动奖励 凡是在本帖评论区留言的虎友都可以获得88虎币； 除此之外，我们还会给每位踩中楼层数有8的虎友送出100虎币（严禁连续回帖≥3层）； 评论区@你的好友一起参加活动可以获得10虎币（上限100虎币）。 ⏰活动时间 即日起-6月20日 📒特别说明 严禁抄袭、剽窃，一旦发现将取消参赛资格； 禁止发布黄色，暴力，涉毒等不良违法图片及相关文字； 活动最终解释权归老虎社区所有。<a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/S/TIGR\">$老虎证券(TIGR)$</a>","text":"老虎今年8岁了，感谢各位虎友一直以来的陪伴。在过去的8年时间，我们从美股出发，把交易不断扩充到港股、英股、星股、澳股、期权期货市场，还推出了闲钱管家、基金超市等产品，一步步实现“一个账户，投资全球”的目标。8年时间，我们从中国走向世界，自两年前实施国际化战略以来，目前超过80%的新融资账户来自国际市场。在新加坡，我们注册人数占据当地20-70岁人口的20%，今年我们更是进军了澳洲新西兰市场。为了回馈广大虎友，我们将会在接下来的一周，每天揭晓一重惊喜好礼，此外我们将会在明天上线一个超级大的福利活动，与虎友们一起开启时光机，瓜分百万豪礼！诚邀虎友们跟小虎一起嗨起来，参与小虎生日大趴。come on！好了，先来揭晓一下今天的小惊喜，小虎君想邀请广大虎友参与盖楼送祝福活动，给投资带来好运，凡是参与的虎友均可获得虎币奖励哦。💡参与方式 转发本帖并在本帖盖楼送祝福，即视为参与成功 🎁活动奖励 凡是在本帖评论区留言的虎友都可以获得88虎币； 除此之外，我们还会给每位踩中楼层数有8的虎友送出100虎币（严禁连续回帖≥3层）； 评论区@你的好友一起参加活动可以获得10虎币（上限100虎币）。 ⏰活动时间 即日起-6月20日 📒特别说明 严禁抄袭、剽窃，一旦发现将取消参赛资格； 禁止发布黄色，暴力，涉毒等不良违法图片及相关文字； 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18:29","market":"us","language":"zh","title":"特斯拉AI日改至9月30日：人形机器人原型机将现身！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2240842241","media":"华尔街见闻","summary":"马斯克今天在推特上表示，$特斯拉$可能在未来几个月内推出能够运转的人形$机器人$原型，他为此将这特斯拉的第二个人工智能日推迟到9月30日。特斯拉在2021年8月的首个人工智能日宣布了名为Optimus的人形机器人。但吊大家胃口的是，特斯拉一直未透露该款机器人的工作原型，因此目前外界并不清楚这款名为Optimus的人形机器人初代版本将有多复杂。他还展望，未来特斯拉的机器人甚至可能成为人类的伴侣。","content":"<html><head></head><body><p>马斯克今天在推特上表示，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>可能在未来几个月内推出能够运转的人形<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>原型，他为此将这特斯拉的第二个人工智能日（AI 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Network）驱动，它的面部将有一块萤幕，用于展示与提供讯息，手部可以执行宛如人类手部程度的动作。尤其很重要的一点是，这项新产品不会超级昂贵。</p><p>据<a href=\"https://laohu8.com/S/601377\">兴业证券</a>，该款人形机器人结合了特斯拉的AI技术，即基于视觉神经网络神经系统预测能力的自动驾驶技术，具有极强算力的DOJO D1超级计算机芯片，由于每个D1芯片之间都是无缝连接在一起，相邻芯片之间的延迟极低，训练模块最大程度上实现了带宽的保留，配合特斯拉自创的高带宽、低延迟的连接器，算力高达9PFLOPs（9千万亿次）。</p><p>2021年12月19日，马斯克在一个深度访谈中，再次提到他希望让机器人去做人类不愿意做的，危险的无聊的工作。</p><blockquote>我认为未来有很多工作，如果没有报酬，人们就不会去做，比如说洗碗，你整天都在洗碗的话，就会很烦躁，就算你真的很喜欢洗碗，你愿意每天洗八个小时吗？</blockquote><blockquote>再比如说那些危险的工作，这些工作既危险又无聊，还存在重复性压力伤害。</blockquote><blockquote>我认为这些工作就是人形机器人能够发挥最大价值的地方，我们目标就是让机器人去做一些人类不愿意做的工作。</blockquote><p>他还展望，未来特斯拉的机器人甚至可能成为人类的伴侣。</p><blockquote>它实际上最终会成为一个非常好的伴侣。它可以个性化发展，随着时间的发展，他可能会发展出一种独特的个性，而不是所有的机器人都一样。</blockquote><p>马斯克还提到机器人可以与特斯拉汽车相连。</p><blockquote>它将使用自动驾驶推理计算机，我们为了 Model S/Y/3/X 这四款车做了很多训练，在识别现实世界事物方面的技术可以直接给机器人用。不过也有很多需要定制的执行器和传感器有待开发。</blockquote></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3661056><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>马斯克今天在推特上表示，特斯拉可能在未来几个月内推出能够运转的人形机器人原型，他为此将这特斯拉的第二个人工智能日（AI Day）推迟到9月30日。特斯拉在2021年8月的首个人工智能日宣布了名为Optimus的人形机器人。马斯克今年4月表示，Optimus是2022年最重要的产品开发项目，甚至可能比汽车业务更重要，并且2023年将开始生产第一台人形机器人。马斯克透露Optimus将能做很多人类不想...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3661056\">Web 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D1超级计算机芯片，由于每个D1芯片之间都是无缝连接在一起，相邻芯片之间的延迟极低，训练模块最大程度上实现了带宽的保留，配合特斯拉自创的高带宽、低延迟的连接器，算力高达9PFLOPs（9千万亿次）。2021年12月19日，马斯克在一个深度访谈中，再次提到他希望让机器人去做人类不愿意做的，危险的无聊的工作。我认为未来有很多工作，如果没有报酬，人们就不会去做，比如说洗碗，你整天都在洗碗的话，就会很烦躁，就算你真的很喜欢洗碗，你愿意每天洗八个小时吗？再比如说那些危险的工作，这些工作既危险又无聊，还存在重复性压力伤害。我认为这些工作就是人形机器人能够发挥最大价值的地方，我们目标就是让机器人去做一些人类不愿意做的工作。他还展望，未来特斯拉的机器人甚至可能成为人类的伴侣。它实际上最终会成为一个非常好的伴侣。它可以个性化发展，随着时间的发展，他可能会发展出一种独特的个性，而不是所有的机器人都一样。马斯克还提到机器人可以与特斯拉汽车相连。它将使用自动驾驶推理计算机，我们为了 Model S/Y/3/X 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是不是人类文明已经明日边缘几次了？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/694544695","repostId":"1124764834","repostType":2,"repost":{"id":"1124764834","pubTimestamp":1641987423,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1124764834?lang=&edition=full","pubTime":"2022-01-12 19:37","market":"us","language":"zh","title":"马斯克最新1.6万字访谈全文：大量技术细节曝光","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1124764834","media":"车东西","summary":"这两个半小时的对话信息量很足，也非常精彩，是了解马斯克的一个重要窗口。","content":"<html><head></head><body><p>就在9天之前，Youtube知名科技UP主，拥有143万粉丝的大V Lex Fridman与马斯克进行了一场长达2小时31分47秒的深度对话，从SpaceX的载人飞船、猛禽火箭、殖民火星，一口气聊到特斯拉面临的自动驾驶工程难题，机器人，以及马斯克知名的第一性思考原则。</p><p>作为一个对话类节目，发布在油管上的这个视频除了主播与马斯克两个人，并没有其他任何画面。但这不重要，重要的是Lex Fridman的78问都问到了点子上，既有技术原理、观点和看法，也有马斯克的心路历程与日常生活细节。</p><p>对话中的马斯克也非常活跃、真诚。见面伊始，他直接对着麦克风又唱又抖，搞得跟明星录播现场一样。</p><p><b>虽然歌唱的确实难听，但好在马斯克在面对78个问题时知无不言，金句、调侃与粗口齐出。</b></p><p>他讲到，虽然自己不是宗教人士，但在SpaceX的载人飞船发射前，他也虔诚的跪地祈祷（保佑发射平安）。聊到特斯拉的自动驾驶，他调侃称特斯拉开车比007詹姆斯邦德都厉害。而在谈到如何面对挫折与挑战时，马斯克则直言自己的字典没有放弃二字，也不管什么悲观与乐观主义。</p><p>“！艹干就完了。”马斯克说道。</p><p><b>对话里也包括大量马斯克的真知灼见、反常操作、以及技术细节：</b></p><p>1、何时登陆火星？最早5年，最晚10年后。</p><p>2、往返一趟火星多少钱？1万亿美元。</p><p>3、何时实现L4级的FSD？2022年就有希望。</p><p>4、特斯拉自动驾驶软件中神经网络数量不断增加，基础代码正在快速减少，让自动驾驶越来越近。</p><p>5、SpaceX造火箭时找不到合适的材料就自己造了几种合金……</p><p>总而言之，这两个半小时的对话信息量很足，也非常精彩，是了解马斯克的一个重要窗口。以下是车东西对这场视频对话实录的全程编译，为符合中文阅读略有删改。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95b2df7c3873abe2069338ec2b03e3aa\" tg-width=\"850\" tg-height=\"479\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲Lex Fridman与马斯克</p><p>一、首次太空载人曾下跪祈祷 下一步要在火星建立文明</p><p><b>1、Lex Fridman：2020年5月，SpaceX的载人火箭进入太空轨道，被许多人视为人类太空探索新时代的第一步。这些人类太空飞行对我和数百万人来说是希望的灯塔，在过去的两年里，我们的世界一直在经历人类历史上最困难的时期之一。</b></p><p><b>我们看到分裂、恐惧、愤世嫉俗和共同人性的丧失，就在最需要的时候，所以感谢你给了世界希望和对未来兴奋的理由。</b></p><p>马斯克：哦，谢谢你这么说。我确实想这么做。人类显然有很多问题，而且你知道，人们有时会做坏事，但我爱这个群体。我认为我们应该确保我们所做的一切，能够让我们可以有一个美好的未来，一个令人兴奋的未来，去最大化人类幸福。</p><p><b>2、Lex Fridman：我想问一下“载人龙飞船”的飞行任务（Crew dragon dem-2），这是Space X的第一次载人飞行，你在发射前感觉如何？你当时害怕吗？你兴奋吗？你在想什么？你的脑海中是否有这么多的利害关系？</b></p><p>马斯克：是的，当时我内心确实非常紧张。我们显然不能在任何方面让他们失望，所以压力极大。我相信在飞船发射的时候，没有人能够想到它成功的概率是多少。</p><p>我们绞尽脑汁去想能够提升成功概率的方法，但我们已经竭尽所能了，美国宇航局也是。我们已经在能力范围内做到最好了，所以我们继续往前推进并发射那艘飞船。我并不是一名宗教人士，但是我还是跪下为那次任务做了祈祷。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6182647f119f7d1f9848f09cc8d98506\" tg-width=\"850\" tg-height=\"519\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲SpaceX首次太空飞行的四名航天员</p><p><b>3、Lex Fridman：当飞船发射成功之后，你们睡得着吗？或者说，当飞船成功返程落地时你们内心的感受是什么？</b></p><p>马斯克：高压之后内心的石头终于落了地。与其说是高兴，不如说是一种解脱。在SpaceX随后的任务中，肯定会有很多乐趣，我认为Inspiration Mission实际上是非常鼓舞人心的。我推荐大家去看一部Netflix纪录片《发射倒计时：灵感4号平民太空任务》（Countdown: Inspiration 4 Mission to Space），这部纪录片内容非常好。 我本人也受到了启发。在飞船发射过程中，我甚至有些感觉有些享受，而不像第一次SpaceX发射飞船时那么紧张。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/786d06ad8bcbf319926e5c8f40978c14\" tg-width=\"850\" tg-height=\"478\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲Netflix纪录片《发射倒计时：灵感4号平民太空任务》</p><p><b>4、Lex Fridman：所以大部分人其实不知道Inspiratin 4 Mission是全球首次的商业飞行任务，也是“普通人”的首次太空旅行。</b></p><p>马斯克：是的，过去30～40年内，人类离地球最远的飞行应该是航天飞机维修哈勃望远镜任务和1972年阿波罗号的登月任务。这其实有点令人费解，当然这两次任务确实很酷。作为人类，我们希望可以继续做得更好，达到更高的境界。</p><p>我个人认为，如果阿波罗号标志着人类的最高水平，那将是非常悲惨的。人类登上月球是我们曾经达到的水平，但现在已经过去了49年，我们还没有进行过第二次登月。这是否意味着我们的技术已经达到顶峰？所以我认为我们必须再次登陆月球，在那里建立一个科学基地，就像南极洲和世界其他地方的科学基地一样。在那里，我们能了解到更多关于宇宙本质的东西。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8094792864f61dd92aefed2993de74a3\" tg-width=\"850\" tg-height=\"478\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲阿波罗号登月</p><p>我认为这一切都是相关联的，所以这就是我认为的下一件大事——建造一个基地，然后把人类送上火星，建立火星文明。</p><p><b>5、Lex Fridman：下面我会采访您其中的一些细节。由于您忙于处理工程挑战，你还有精力惊叹于太空旅行或是每次火箭升空的神奇之处？</b></p><p><b>你有没有对将要面临的挑战有不知所措的感觉？5月30日SpaceX首次载人飞行的任务已经过去一段时间了，你现在可以回顾一下它对你产生的影响。</b></p><p><b>当时影响你最深的可能是工程问题，但现在这已经成为了一个历史性时刻。</b></p><p><b>你觉得21世纪值得被人铭记的时刻有哪些？对我个人而言，其中的一个时刻可能就是Inspiration 4 Mission，它或许会作为人类在新太空探索时代的早期尝试被铭记。</b></p><p>马斯克：关于这次飞行，我想也许有些人知道，但更多的人都不知道。其实这就像，我实际上是SpaceX的首席工程师，我在所有的工程设计项目上都签了字，因此如果任何设备有任何问题，本质上都是我的错。所以我实际上脑子里想的都是工程设计。</p><p>当我看到火箭时，我脑海里会想到那些可能会出错的因素和能够提升的部分。也就是说我看到龙飞船的时候也是如此。所以一般人看到火箭可能会说：“这个航天器或火箭看起来很酷！”，但我就会像一个读数机一样，一直在说有哪些风险，哪些问题。</p><p><b>6、Lex Fridman：正如你所说，当你看到火箭的时候，你会列出风险清单。同时，你也说过星际飞船是一个非常困难的挑战。那么，以同样的方式让你列出一个星舰风险清单，并且如果能完美地解决其中一件工程问题，那么这个问题会是什么？也许是效率、引擎、不同部件的重量、各种事物交织复杂性甚至是星舰的着陆有关。</b></p><p>马斯克：都不是，目前最需要花费时间的不是发动机的设计，而是发动机的生产。我经常说原型设计很简单，困难之处在于把它们生产出来，我们已经设计出了最先进的火箭发动机。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f508e7ca500fd1b4d886ee352b54abcf\" tg-width=\"850\" tg-height=\"744\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲Starship火箭推进器</p><p>目前最好的火箭发动机可能是RD-180或RD-170，基本上是俄罗斯的双燃烧室、双喷嘴发动机。而我认为一个发动机成功与否在于它是否能把飞船送入轨道，而我们的发动机还没有把星舰送入轨道，但实际上其性能要比俄罗斯的RD系列发动机更好。</p><p><b>7、Lex Fridman：所以你指的是猛禽发动机。猛禽发动机与其他发动机不同之处在哪？</b></p><p>马斯克：猛禽发动机是一种全流量分级燃烧循环发动机，它在一个非常高的室压下运行。衡量发动机好坏的关键就在于这个室压的数字是多少。</p><p>这个数字就是燃烧室的压力，猛禽发动机可以在300Bar的压力下运行，甚至可能更高。当前运行的RD发动机的室压应该在267Bar左右。而提升室压的难度是以非线性方式增加的，因此，增加10%的室压更像增加了50%的难度，发动机需要获得更高的功率密度。</p><p>这样就有了很高的推量比和很高的比冲量。因此，特定脉冲就像是火箭发动机效率的衡量标准，它实际上是发动机排出气体的有效排气速度。所以在一个非常高的压力下，你可以有一个紧凑的发动机，尽管如此它还是有一个高膨胀率，也就是出口喷管和喉部之间的比率。</p><p><b>8、Lex Fridman：那为什么猛禽是一种难以大规模量产的发动机？</b></p><p>马斯克：它的构造非常复杂。发动机有很多零部件和很多独特的材料。因此，我们不得不发明几种不存在的合金，以使发动机工作，这是材料问题。此外，在一个全流量分级燃烧系统中，有很多反馈回路，推进剂和热气同时流向发动机的不同的地方，而且它们都对彼此有一个递归的影响。所以如果这里改变一些，那里就会受到一些影响，再去改变别处，事情就很难控制了。这也是为什么以前没有人做过这类发动机。我们之所以做一个阶段性燃烧的全流发动机，是因为理论上其效率最高。</p><p>为了制造一个完全可重复使用的火箭，必须把一切都做到极致——制造最好的发动机、最好的机身、最好的热屏蔽、最好的航空电子设备以及超智能控制机制。</p><p>例如，在减轻发动机自身质量上，我们不在助推器上安装着陆腿，而是用塔架承接返回的发动机。所以这就像是用一双筷子手臂在一座巨大的塔上抓住有史以来最大的飞行物一样。或者说这和空手道小子抓苍蝇一样，只不过这只苍蝇要大得多。</p><p><b>9、Lex Fridman：你提到在一些时刻，你会怀疑这是否能够实现，因为这是非常困难的。</b></p><p>马斯克：可能实现的一点是，我认为SpaceX会让星舰运转起来。这只是一个时间问题，我们要花多长时间来做这件事？我们要花多长时间才能真正实现火箭全面和迅速的重复使用？在其能够达到全面并迅速的重复使用前，需要多次发射试验。这些试验我可以用物理学计算。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8e81857778143fb6e7e0443ac9de723c\" tg-width=\"850\" tg-height=\"507\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲SpaceX测试火箭发射</p><p>我对成功充满信心，计算结果在预测成功区间内。在SpaceX，我们有一支天才团队，他们夜以继日地工作，让愿景成为现实——实现航天革命和使人类成为星际文明的关键，要有一个完全和快速可重复使用的轨道火箭。在这之前，从来没有一支轨道火箭是完全可重复使用的。而这一直是火箭技术的梦想，许多人曾试图这么做，但都没有成功。</p><p><b>10、Lex Fridman：你知道有很多人，包括许多专家、记者和一般的公众，都对可重复使用的火箭表示怀疑。而你自己认为这是一个非空集，虽然成功比较困难，但你还是全身心地投入，作为一名工程师、团队的一份子去负责推进这个项目，将其完成。你的力量来源是什么？</b></p><p>马斯克：我只是知道自己思考问题的方式。对我来说，这是一件很重要的事情，我们应该继续做下去，否则就会失败。而我也不需要什么力量来源。</p><p><b>11、Lex Fridman：所以放弃不是你的性格？</b></p><p>马斯克：放弃这两个字不在我的字典里，管他乐观还是悲观，都滚蛋，干就完了！</p><p><b>12、Lex Fridman：你能不能再放大到星舰的具体问题或你工作的任何工程问题上？你能不能试着描述下你思考问题的方式？比如不同的工程和设计问题？是否有一个系统的过程？你已经说过了思考的第一原则，但是否有一个过程？</b></p><p>马斯克：物理学是基础，其他都是建议。我见过很多违反法律的人，但还没有见过可以违反物理学的人。如果是技术问题，你只需要确保自己没有违反物理学。另外，第一原则是分析，我认为分析可以应用于任何生活中所出现的事情。实际上，我们可以把一些事情归结为最基本的原则。物理学有些基础知识，比如说能量守恒定律，如果你违反了物理学，这件事就不可能完成。另一个方法是在极限中思考问题，如果你在思考一件事情的同时，把它扩展到一个非常大的范畴或一个非常小的范畴，事情会发生什么变化？</p><p><b>13、Lex Fridman：在火箭的制造中也是如此？</b></p><p>马斯克：是的，以制造为例，我认为这是一个被严重低估的问题。就像我说的，把一个先进的技术产品量产，比设计这款产品更难。假设你想弄清楚为什么这个零件或产品很贵？是因为我们在做一些蠢事吗？还是因为我们的产量太低？所以你想，如果每年的产量是一百万台呢？那还贵吗？这就是我的激进之处，把事情考虑到极限。如果一年一百万台还是很贵，那么数量就不是你的东西贵的原因，根本问题出在设计上。</p><p><b>14、Lex Fridman：然后你就可以专注于降低设计的复杂性。</b></p><p>马斯克：是的，这样一来必须改变设计，改变零部件，从根本解决价格问题。这在火箭领域很常见，因为产量相对较低，所以一个常见的借口是：“火箭价格很昂贵，是因为我们产量低。如果（我们）是在汽车或消费电子领域，成本就不会这么高了。”</p><p>我心里想的是，如果现在每年生产一百万支火箭，那火箭单价还会这么贵吗？如果答案是肯定的，那么规模经济就不是问题了。</p><p><b>15、Lex Fridman：你是否将其纳入制造业或供应链中？当你考虑资源和原料时，会不会把这些因素放到第一原则分析中？比如供应链如何运作？</b></p><p>马斯克：正是如此，举一个在极限中思考问题的例子，这一方法对制造所有产品来说都很适用。如果你看一下火箭的原材料，你会发现原料有铝、钢、钛合金、特种合金、铜等等。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/107f62a569e253b6c3704fca07f83071\" tg-width=\"850\" tg-height=\"608\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲SpaceX Starship火箭发射</p><p>每个部件的组成元素的重量是多少，它们的原材料价值是多少？在不改变原材料的情况下，以上几个问题为火箭的成本设定了渐近极限。在原材料不变时，你把比例看作一个神奇的数字，在不断计算后，把原子排列成最终的形状，这将是你产品的最低成本。实际上产品成本的高低在于如何将原子放到所需的形状中。</p><p><b>16、Lex Fridman：我想先讲一段故事，我经常和Jim Keller聊天，他曾经与你共事过。</b></p><p>马斯克：Jim在特斯拉做得很好。</p><p><b>17、Lex Fridman：所以我想他也受到了你的启发，思考问题的方式应该和你相似。同样，其他在特斯拉和SpaceX工作的人也具备同样的思维。他们都学会了这种思维方式，而且非常明显。</b></p><p><b>Jim曾跟我说过，TeslaBot的成本可能不高。当时我们有过争论，我不相信他说的，规模量产的成本不可能低。目前为止，我已经与学术界和仿真机器人领域的专家进行了多次沟通，他们研发仿人机器人和动力机器人的成本高昂。Jim则持有不同观点，他说：“第一原则就是降低制造成本。”我想你就是这样做的，你已经在特斯拉汽车和各种先前被视为复杂的系统上做了同样的思考。你的原话是：“我们现在如何把它简化？”</b></p><p>马斯克：是的，我认为如果某企业善于制造，那基本上也可以大批量制造。产品的制造成本渐进式地接近其原材料价值，再加上你需要取得的任何知识产权。这是一件非常困难的事情，但对任何东西来说都是可能的。因此一个产品在最初设计时，经常发生的情况是，人们从他们熟悉的工具、部件和方法开始，然后试图用他们现有的工具和方法制造这个产品。</p><p>另一种思考方式是尝试想象完美产品或技术，不管它是什么。然后想：“原子怎样才能完美地排列？让我们试着找出如何获得这种形状的物品”。</p><p><b>19、Lex Fridman：在开始认真思考前，这种方式听起来其实有点儿“瑞克和莫蒂”（美国一科幻喜剧动画片）式的荒谬。如果大家按照以前的思考方式做事经常受挫，那么真的应该用这种方式来思考。</b></p><p>马斯克：常见的思考方式其实是一种惯性功能。人们更倾向于使用他们熟悉的工具和方法，导致做出的东西不太可能是完美产品。所以这就是为什么要从两个方向来考虑问题：第一，可以用我们的工具建造什么；第二，理论上的完美产品是什么样的？</p><p>因为你学习得越多，对完美产品的定义也会改变。在此之前，你实际上不知道完美的产品会是什么样的，但你可以制造一个近似于完美的产品。具备了以上两个思考方向，你应该会想：“现在我们需要创造什么工具、方法、材料才能让原子变成需要的形状？</p><p>这种思考方式很有效，但很少人这么想。</p><p>二、最晚10年后送人上火星 火星最好用加密货币</p><p><b>20、Lex Fridman：下面我们来谈谈火星，你之前提到了，在月球上建一个科学基地，进行一些研究，这对科学界来说是非常有益的。但其实真正的飞跃，在这个看似不可能的类别中——让人类登陆火星。你觉得SpaceX未来多久会把人类送上火星？</b></p><p>马斯克：最早是五年后，最晚是10年后。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4cf5b79c7de640531b5dbf19e92a9647\" tg-width=\"800\" tg-height=\"491\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲SpaceX设想的外星基地</p><p><b>21、Lex Fridman：决定因素是什么？你觉得是由工程方面的因素决定的吗？还是说工程因素并不是瓶颈问题？</b></p><p>马斯克：根本上来说还是星舰的设计，Starship星舰是有史以来最复杂的先进火箭，我不知道决定因素是什么，或许是星舰的规模等类似的因素吧。</p><p>星舰很大，先前的飞船同我们的星舰相比，不是一个重量水平。因此星舰的基本优化是最大限度地减少每吨的入轨成本，并最终减少到登陆火星表面的成本。优化成本似乎是一个商业目标，但它实际上是需要优化的东西。登陆火星表面的每吨成本是固定的，之后我们可以在那里再建立一个自给自足的城市。除此之外，我们所能做的就微乎其微了。</p><p>现在去火星的往返成本大约是1万亿美元，但有再多的钱也买不到去火星的船票。其实要把人送上火星也不是不可能，但我们想要的不仅是登陆火星在上面树立旗帜留下脚印，然后和登陆月球一样，半个世纪都不回去一次。我们想在火星定居，长久地生存在那儿，我认为人类需要成为一个多星球定居的物种。</p><p>可能这对很多人来说有些深奥，但随着时间的推移，地球很可能会经历一些灾难，这可能是人类行为产生的结果，或者是气候突变等外部原因造成了全球性的灾难，人类的命运或许会同恐龙一样。</p><p>如果发生这种情况，人类将以某种方式继续生存，太阳逐渐变大，最终会吞噬地球。地球可能会在500万年后变得很热，不适合人类居住。虽然这个时间还很长，但也只比地球存在的时间长10%。</p><p>但是地球已经存在了45亿年，这也是45亿年来第一次有可能将生命延伸到地球之外的行星。机会之窗可能会开放很长一段时间，在机会之窗开启时，迅速采取行动是明智的。</p><p><b>22、Lex Fridman：核威胁、疫情以及各种风险会给我们一些动力。</b></p><p>马斯克：我的意思是，文明可能会因人口崩溃而消失，或是因为第三次世界大战消失。</p><p>这些都充满了不确定性。我认为人类的未来在很大概率上是好的。但是每个世纪都有1%的可能会让一个文明终结，斯蒂芬·霍金也有类似的预言。</p><p>他很大概率是对的。我们应该把人类看作是一个多星球居住的物种，就像给生命买保险一样。</p><p>我们把植物和生物送上火星，给这个星球注入生命，让它成为第二个有生命存在的星球。它们仅凭自己无法前往火星，如果SpaceX不把人类带上火星，那么等到太阳膨胀使地球无法居住的时候，人类就会灭绝。</p><p><b>23、Lex Fridman：你认为在火星建立文明最困难的部分是什么？是从工程层面改造火星？还是经济层面或是人类层面？让这些人永远在火星定居，不返回地球。</b></p><p>马斯克：我认为他们还是会返回地球的。</p><p><b>24、Lex Fridman：但有些人会选择永远定居火星。</b></p><p>马斯克：是的，我相信很多人会，但是我们要造的是一艘可以随时往返的星舰。制造星舰的成本昂贵，我们要的是一艘可以重复使用的星舰，同时记录这些人前往火星的旅程。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c68ea25ad1ddc5572d344d83b667a8bb\" tg-width=\"800\" tg-height=\"450\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲SpaceX设想的火星基地</p><p><b>25、Lex Fridman：你考虑过把火星地球化的成本吗？比如一些实际的建造事宜？你现在是否专注于建设登陆火星的飞船？</b></p><p>马斯克：当然考虑过。但是首先要解决如何到达火星这件事，如果连火星都去不了，那再讨论其他事情就没有任何意义了。我现在所思考的就是要降低到达火星的成本。目前，平均每吨重量到达火星的成本在10亿美元（约合人民币63.8亿元）左右，这些成本不仅包括制造火箭、发射，还包括隔热、导航系统、太空通信以及着陆系统。因此，10亿美元（约合人民币63.8亿元）只是粗略估计。但这显然有些昂贵，而且无法创造一个可以自给自足的文明，所以我们需要把成本至少缩减一千倍。</p><p><b>26、Lex Fridman：把登陆成本控制在每吨100万美元（约合人民币638万元）？</b></p><p>马斯克：是的，理想情况下每吨的登陆成本要远低于100万美元（约合人民币638万元）。但除此之外，还有在火星上建立一座自给自足的城市成本。这一部分是关键，如果因为一些原因，地球不再向火星发送飞船，这里（火星）的人类也应该能生存下去。</p><p>千里之堤，溃于蚁穴，就是这个道理，只要缺少一个关键部分，那么这就不算一个自给自足的城市。就像一个人如果在海上远行，除了维生素C之外，他什么都有，但他知道没有维生素C早晚都会死去。</p><p>所以我们要让火星的城市拥有自我维持的能力，我不确定在我的有生之年是否能够看到这一景象，但我喜欢能看到这个城市能够建立的可能。</p><p>你可能会问我：“建造一个自我维持的城市，飞船需要搭载的最低吨位是多少？”</p><p>这里面有很多不确定因素，我也不知道，因为需要在火星上建设大量的基础设施，比如半导体工厂，矿石冶炼厂等，所以重量至少是一百万吨。 而且火星是最不适合居住的行星之一，但它比地球离太阳更远。</p><p><b>27、Lex Fridman：是的，范围仅限于在太阳系中。</b></p><p>马斯克：是的，在太阳系里。太阳系也可能有更适宜人类居住的行星，但是我们达到不了。</p><p><b>28、Lex Fridman：太难了？</b></p><p>马斯克：是的，非常非常困难。</p><p><b>29、Lex Fridman：其实我们可以换个思路，你刚才提到过物理学是你的出发点，而广义相对论认为虫洞是存在的。你认为人类可以利用虫洞来进行光速的旅行吗？</b></p><p>马斯克：虫洞的事情是值得商榷的，但我们目前还不知道有什么方法可以超过光速。其实还有一些空间理论的说法，在空间内让一个物体以光速移动，再让空间本身移动，这其实叫做扭曲空间，这个速度能够超过光的移动速度。</p><p>就像宇宙大爆炸，宇宙爆炸的速度远远超过了光速。</p><p><b>30、Lex Fridman：是的。</b></p><p>马斯克：扭曲空间需要巨大的能量。究竟是多少，目前还未可知。</p><p><b>31、Lex Fridman：你在火箭的推进方面，有多少创新？能把（火箭）推进的效率提升10倍吗？你在物理学中找到可以使发动机效率得到明显改善的方法了吗？</b></p><p>马斯克：正如我所说的，火箭技术真正的梦想，是建立一个完全和快速可重复使用的轨道系统。而猎鹰9号是唯一可重复使用的火箭，在SpaceX的视频中你能看到，火箭能够返回并且成功着陆，同时我们成功回收了火箭整流罩的前锥体，但是我们没有成功回收上半段。</p><p>这意味着我们在建造上半段火箭时会把成本控至最低。猎鹰9号是一种两级火箭，可以看作是两架飞机，一架大的和一架小的，大飞机成功收回，而小飞机则没有。不过上半段火箭的成本也很高，至少在1000万美元（约为6372万元人民币）左右。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0f5fd1aaceaa885f7029dbf3225a6683\" tg-width=\"850\" tg-height=\"478\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲SpaceX猎鹰9号</p><p>现在猎鹰9号的重复使用程度还达不到我们所希望的水平。猎鹰9号每次的发射成本不包含在我们最低的边际成本中，火箭的单次的发射成本在1500万美元（约为9557万元人民币）到2000万美元（约为1.27亿元人民币）左右，这已经是有史以来最低的火箭发射成本了。除此之外，我们正致力于推进火箭的迅速复用，如果成功，那么希火箭入轨的每吨成本有望降低100倍。</p><p>试想一下，如果你有一架飞机或一辆汽车，你每次开车都要买一辆新车，那会很贵。但如果你给汽车加油或充电，这样就把你的出行成本降低了1000倍，这个道理在火箭领域也一样适用。</p><p>众所周知，制造火箭是很困难的一件事。所以如果我不能重复利用火箭的话，那么我可以舍弃一些构造，哪怕是重要的部分，看看是不是能达成我想要的目标，结果证明是可以的。所以理论上星舰也可以计算每次发射的成本，比如在100万美元（约为638万元人民币）到200万美元（约为1274万元人民币）之间，然后单次发射可以运载超过100吨的补给。虽然现在这么看有些疯狂。</p><p><b>32、Lex Fridman：是的，很不可思议。所以你想表达的是，目前猎鹰9号的主要目的是让其可以全面复用，而不是取得理论物理学中的某种突破。</b></p><p>马斯克：并没有什么辉煌的突破，造一个可以完全重复使用的火箭就已经是一个极其困难的工程问题了。</p><p><b>33、Lex Fridman：我想问一个略带哲学意味的、有趣的问题。目前，你专注的是如何到达火星。如果人类一旦登陆火星，你认为火星早期的文明应该有怎样的政治经济体制？这个答案有助于人们想象未来的火星文明。</b></p><p>马斯克：我个人认为，火星上应该建立直接民主制度，人们可以直接对事情投票，法律必须足够简短，方便人们理解。此外，法律还需要不断更新，并且具备“法律回收”的规定，可以随时废除一些陈旧的规则和制度。</p><p><b>34、Lex Fridman：你曾经说过，SpaceX会把一块狗狗币放到月球上，你曾经也说过狗狗币是人民的货币，那么你是否认为狗狗币是火星的官方货币或是未来的货币？</b></p><p>马斯克：我认为火星本身要拥有与地球不同的货币，因为两个星球距离太远，无法实现货币的同步流通。</p><p><b>35、Lex Fridman：所以火星必须有一个独立的货币体系？</b></p><p>马斯克：是的，因为火星离地球的距离大概是20光分（光子在一分钟内行走的距离）左右，也许更远，所以两个星球之间无法实现真正意义上的同步。</p><p>我不知道未来火星是否会有加密货币，但应该会产生一种火星本地化的货币。</p><p><b>36、Lex Fridman：火星上的人决定货币的形式？</b></p><p>马斯克：完全正确，火星的未来应该由火星人决定。我认为加密货币本身很有趣，它可以减少数据库中的错误——也就是我们所称之为货币的东西。</p><p>我是Paypal的创始人之一，所以在货币的实际应用中有着相当深刻的理解。现在已经2021年了，银行业仍然还在购买大型机器，运行古老的COBOL代码。</p><p>美联储的设备可能比银行的还要老，他们的设备是一个笨重的老式COBOL主机。除此之外，政府拥有货币数据库的编辑权限，他们利用这些编辑权限来获得更多的货币，这就增加了数据库中的错误——也就是金钱。所以我认为应该通过信息理论的角度来看待金钱。</p><p>可以把整个经济系统看作是一个互联网连接，有带宽、时延抖动和丢包这些网络通信中经常会出现的错误。因此我们也可以从这个角度思考货币，然后从信息理论的角度想究竟什么样的系统能使经济运行得最好。</p><p>加密货币其实是一种尝试，以减少政府稀释货币供应量所造成的税收影响。</p><p><b>37、Lex Fridman：你觉得加密货币是21世纪人们做交易、储存财富的新方式吗？</b></p><p>马斯克：钱只是一种数据，而人们往往会认为金钱本身就有力量，其实这是错误的，金钱本身并没有力量。</p><p>在思考过程中加入物理学的观点是非常重要的，如果你是一个亿万富翁，却被困在一个热带岛屿上，那么你的钱实际上并没有价值。因为孤岛上没有资源分配，钱则是资源分配的数据库。除了你自己，岛上没有任何资源可以分配，所以钱是无用的。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5af1edd1522a9caaeb0042e7ac16b6cb\" tg-width=\"850\" tg-height=\"478\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲马斯克多次在推特上谈论比特币</p><p>所以我们可以把货币看作是一个跨时空的资源分配数据库，这个数据库或数据系统应该以什么形式出现，才能发挥最大效果呢？ 目前比特币存在一个根本性的问题——交易量非常有限，交易确认延迟过长。</p><p>从这个问题的角度来看，比特币并不是一种理想的加密货币，我不否认它本身存在一定作用，比特币可能有助于解决货币数据库问题的一个方面——即财富的储存或相对义务的核算——但它作为一种日常货币没有用处。</p><p>虽然狗狗币是因一个玩笑而诞生的，但我仍然认为它有很多优点。它的交易量比比特币高很多，现在如果你想做一笔比特币交易，那么这笔交易的价格非常高。</p><p>比特币诞生在2008年，当时的互联网还没有现在这么先进，当时比特币的交易可能能与当时的网速同步。但现在是2021年，再过10年，这个（交易）速度会低的离谱。</p><p>而且我认为货币的数量应该呈线性增长，如果一种货币过于紧缩，会随着时间推移而升值，那么人们就不愿意把这种货币花掉。</p><p>三、建立向量空间是自动驾驶最难的部分</p><p><b>38、Lex Fridman：特斯拉的Autopilot在过去六年中取得了令人难以置信的成就。之所以说它是令人惊叹的成就，是因为我清楚地知道这其中充满了挑战。</b></p><p><b>我当时在麻省理工工作，同时我也有许多在DARPA（美国国防部高级研究计划局）工作的朋友，所以非常理解计算机视觉的困难。因此，当我第一次驾驶最初基于Mobileye自动驾驶系统的特斯拉汽车时，我持有一种怀疑态度。我认为这辆车不可能做到自主保持车道，并为驾驶员创造一种舒适的驾驶体验。</b></p><p>马斯克：其实车道保持很容易做到。</p><p><b>39、Lex Fridman：但其实最初Mobileye给特斯拉的原型方案并不能解决这个问题。</b></p><p>马斯克：我们必须在Mobileye方案的基础上编写大量的代码，Mobileye的方案并不是我们推向市场的自动驾驶方案。</p><p><b>40、Lex Fridman：这其实就是Autopilot发展过程中的插曲——你做事的方式。你习惯以一种全新的方式解决问题，这其实是我所见过的最大胆的决定，你在软件和硬件上，都做了一套全新的自动驾驶方案。</b></p><p><b>我可能最关心和最喜欢的是Andrej Karpathy所领导的工作——数据集的选择、数据引擎过程、神经网络架构、在实际生活中网络测试、验证的方式。与计算机视觉的图像网模型相比，这就像现实世界的人工智能。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/13ef75b9dfd15b526915437b6b30a57f\" tg-width=\"850\" tg-height=\"493\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲特斯拉AI主管Andrej Karpathy</p><p>马斯克：Andrej很了不起，他显然发挥了重要作用。其实我们也有很多非常有才华的人在推动这项工作，Ashock实际上是自动驾驶工程的负责人，Andrej是人工智能项目的负责人。</p><p>不夸张的说，特斯拉Autopilot的AI团队聚集了世界上最顶尖的一群人。所以特斯拉的自动驾驶软件才能不断取得进展。</p><p><b>41、Lex Fridman：在Autopilot发展的5～6年中，你对自动驾驶有哪些见解？</b></p><p>马斯克：一开始，我就知道让汽车自动驾驶是一件极其困难的事情，但在项目推进的过程中，我发现这比我想象的还要困难。要让车辆自动驾驶的基础就是重现人类的驾驶方式——人类眼睛感知并用神经网络处理信息，最终完成驾驶行为。</p><p>而特斯拉的FSD软件就是这样设计的，基本上是利用视觉算法和神经网络做到自动驾驶。因此，为了部署FSD，我们需要将视觉算法和神经网络以数字的形式重建起来，摄像头有性能上的提升，同时神经网络在芯片之中。很明显，这种方式能够实现完全自动驾驶能力。并且，这是唯一的解决方案，我不相信还有其他解决方案。</p><p><b>42、Lex Fridman：但问题是要把哪些类人的感知能力编码到机器当中？当人类在开车时都会注意哪些方面？比如机器要知道一个开启的车门是怎样的，这就是感知能力。系统必须首先解决感知问题，才能进一步控制、规划汽车。你必须把驾驶中涉及的内容研究透彻，这其中还有很多不同的边缘情况。</b></p><p>马斯克：我认为难点并不在于控制逻辑。</p><p><b>43、Lex Fridman：你认为在整个问题中，什么才是最困难的部分？</b></p><p>马斯克：最困难的应该是建立一个准确的向量空间，因为需要太多的软件，以及大量的代码。摄像头感知图像之后形成数字信号，需要将数字信号映射到向量空间中，最终可以识别汽车、人、车道线、曲线和红绿灯等等。一旦建立起了准确的向量空间，控制车辆就会变得像玩游戏一样简单，就像是玩GTA、赛博朋克等游戏一样。建立准确的向量空间虽然很难，但并不是不可逾越的。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cc75861079fc5e4004f5ad5a225b3c87\" tg-width=\"850\" tg-height=\"383\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲特斯拉车主实测FSD</p><p><b>44、Lex Fridman：是的，人类自身的感知系统将光子映射到头脑中的向量空间是一件不可思议的事情，但大部分人都没有意识到。</b></p><p>马斯克：其实现在你的大脑正在处理大量的数据，为你呈现了一副非常清晰的图像。就好像我们环顾四周时，你会看到五彩缤纷的颜色，但实际上这些颜色是你眼睛的视锥细胞传递给大脑的。这种细胞能接受光刺激，能将光能转换为神经冲动，故亦称光感受器。</p><p>你的眼睛会给看到的东西“上色”。但你并没有意识到这个过程。你的大脑在对眼睛的视觉信号进行大量的后期处理。这很不可思议，但其实人的大脑在处理一些数据的时候，也会忘记一些事情，所以记忆力也许是人类大脑最薄弱的地方。我们的记忆力是有限的，大脑在接收信息的同时也会遗忘，所以最后它最后处理完的信息其实要比大脑接受的信息要少。</p><p>因此，你的大脑在试图创建一个向量空间，当你在开车的时候，可以思考下你的大脑在有意识地想什么。</p><p>特斯拉的汽车用摄像头来充当眼睛，完成自动驾驶。这和人类开车的方式一样，人的眼睛就相当于两个摄像头。虽然开车时用视力观察周围的环境方式不错，但人们会分心，思考一些东西、发短信、吵架或是调电台。</p><p>人在往前后左右观察的时候，实际上就是在刷新大脑的向量空间，大脑试图提炼出相关的向量空间，这些空间基本上是固定位置的和正在移动的物体，然后大脑把这些内容编辑成最少量的信息。这些信息是你开车时的必要信息。</p><p><b>45、Lex Fridman：大脑能自动编辑向量空间，或者进一步压缩成概念之类的东西。人类的大脑有时超越了向量空间，变成概念空间，你看到的东西不再是空间上的某种表现，它就像一个你应该知道的概念。</b></p><p><b>如果在学校区域，你会记得这是一个概念，这很奇怪。虽然当时没有看到学生，但你心里会想：要小心开车，当心学生。</b></p><p>马斯克：你需要建立向量空间，然后对这些空间进行实际预测。</p><p>比如当你开车时，前面有一辆卡车，还有一些孩子准备过马路，当你距离卡车较近的时候，卡车挡住了你的视线，你看不到那些小孩了。这时，你心里想的是这些孩子现在在什么位置，需要提前预测一下（位置）。</p><p><b>46、Lex Fridman：对计算机视觉来说，识别移动的物体，比如这个物体被一棵树遮挡后又重新出现，这种连贯的追踪是非常难的。</b></p><p>马斯克：这就是我们正在做事情——“客体永久性”，这有点像人类的神经网， 当一个人从幼儿阶段长大时，有一个提升自我认知的时间点，机器也是如此。</p><p>如果你把玩具或其他东西藏在背后，然后再拿出来给一个婴儿看，对那个婴儿来说，每次你把东西拿出来，这个东西都是第一次出现的，对婴儿们来说都是新事物。他/她们可以整天玩藏猫猫。但之后，婴儿长大获得了“客体永久性”，他们意识到这个东西其实一直都存在，并没有消失，只是被人藏在身后了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/81f319bf973ef228c46312bcd042aeea\" tg-width=\"850\" tg-height=\"531\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲特斯拉车身上的八个摄像头汇集成三维的“向量空间”</p><p><b>47、Lex Fridman：有时我希望我们永远不要获得“客体永久性”。</b></p><p>马斯克：是的。汽车神经网络的一个重要的发展是记忆，跨越时间和空间的记忆。实际上人类的大脑不能掌控记忆的多少，你想记住的越多，就会耗费更多的代价。</p><p>所以如果你想长时间记住太多的东西的话，到后期很多记忆就会变得比较陈旧，并且你还需要再记住一些新的东西。</p><p>比如说，一段5秒钟的记忆——你把车停在红灯前，行人在绿灯亮起时过马路。但如果你再次经过路口时，因为一些原因你可能看不清行人，但你依然需要记住马路边上可能会有行人，并且他们可能要过马路之类的事情。所以即使这超过了你的时间记忆，也不能超过你的空间记忆。</p><p><b>48、Lex Fridman：所以获取数据来学习你所说的所有概念是一个迭代的过程。</b></p><p>马斯克：对，但我们可能会换个名字。</p><p><b>49、Lex Fridman：好吧，我相信这会和《瑞克和莫蒂》一样精彩。</b></p><p>马斯克：我们的团队在车里设计神经网络很多次了，超疯狂的。</p><p><b>50、Lex Fridman：所以每次有一个新版本，你都会把它重命名为更荒谬或更难忘和美丽的东西吗？啊不对，不能说是荒谬。</b></p><p>马斯克：目前操纵汽车的神经网络的完整阵列有非常多的层级，这是非常复杂的，所以我们没有采用这种方式。</p><p>我们采用简单的神经网络，基本上就是在一个摄像机的一帧图像上进行识别，然后试着把它们结合在一起。我们有自己的C语言编译器。因此，为了获得最大的性能，我们也在不断优化我们的C语言编译器的最大效率。</p><p>事实上，我们最近在C语言编译器上做了一个新的REV命令，它将直接编译到我们的Autopilot自动驾驶硬件上。</p><p><b>51、Lex Fridman：你想要用你自己的编译器编译所有的东西吗?</b></p><p>马斯克：对，有各种各样的计算。</p><p><b>52、Lex Fridman：那就是说也包括CPU、GPU这些基本的东西吗？所以你自己也参与到编译代码中了？</b></p><p>马斯克：对，我们还安排了很多人参与其中。</p><p>这涉及到很多的硬核的软件工程，所以我们也在FSD计算机上做了大量的计算，并且我们需要在有限的计算能力下尽可能地达到每秒最高的帧数。</p><p>特斯拉团队有很多非常有能力的软件工程师，他们也在致力于提高我们的计算效率。</p><p><b>53、Lex Fridman：你想要达到像电子游戏一样多的高帧率的话就需要全分辨率，高帧率，低延迟。</b></p><p>马斯克：对，除了上述几点，还需要低抖动。现在我们要做的事情之一就是不需要通过图像信号处理器对图像进行后处理。</p><p>比如一般的相机为了让照片看起来更漂亮，需要做很多后处理。但我们不关心图片是否漂亮，我们只想要数据，所以我们的相机收集的只是原始的光子计数。</p><p>所以我们的系统在电脑上看到的图像实际上比人们通常看到的要多得多。人眼看到差不多光线的两个点，实际上光子数量可能相差很多。这意味着我们的相机在黑暗中也能看得很清楚，因为它能探测到光子数的微小差异。</p><p>由于去掉了图片的后处理过程，我们的延迟提升了13毫秒。其中每个摄像头大概是节省了1.5或者1.6毫秒，8个摄像头加起来就节省了13毫秒。</p><p>我们如何统计延迟？包括景象进入摄像头，摄像头数据进入多种神经网络，进入基于C语言和少量C++写的程序，再到自动驾驶系统给出驾驶指令，并将指令发给电驱动执行单元，以实现加速、制动或者转向操作。</p><p>一些控制器的工作频率在10Hz（每100ms工作一次），所以这时候已经产生了100毫秒的延迟。所以我们想要升级电驱动系统的控制器，让它以100Hz或者更高的频率进行工作（每10毫秒工作一次），这样就能减少整个系统的反应延迟。</p><p>注：马斯克表示，延迟问题可测量和预测，不是那么难。真正难的是一个名为“抖动”的现象，抖动用于描述数据传输延迟的变化程度。抖动越高，整个系统的延迟问题就会被大幅放大，这时候系统就不知所措了。</p><p>马斯克没有介绍特斯拉是如何解决抖动的，但他表示Autopilot或者FSD系统最终的驾驶表现，比007詹姆斯邦德开车还厉害。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2abbbf02ff8fee73d003c32ba17fc6f1\" tg-width=\"850\" tg-height=\"638\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲007詹姆斯邦德在电影中的座驾</p><p>四、今年底将实现L4 未来车辆可以识别声音</p><p><b>54、Lex Fridman：回顾过去的6年，同时面向未来，基于你目前的理解，你认为解决FSD这个问题难度如何？你认为特斯拉汽车在什么时候会达到L4级的FSD？</b></p><p>马斯克：我认为自动驾驶看上去非常有可能，可能会在2022年实现。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7eb11ae5232e7c5cf3a3cf59b2c67ac8\" tg-width=\"704\" tg-height=\"390\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲特斯拉FSD展示</p><p><b>55、Lex Fridman：那么是通过什么样的方式实现的呢？是通过目前的FSD beta版本吗？这一版本会变得越来越好并最终超越目前的水平实现更高的自动化吗？</b></p><p>马斯克：是的，任何关注特斯拉FSD beta的人都可以看到目前车辆的接管比例正在不断下降。极端情况下，司机也可以介入让车辆远离一些危险的情况。目前每一百万英里的司机干预正在急剧下降，看起来在2022年就能够实现自动驾驶，FSD的事故发生比例会小于一般人。</p><p>对于此，我们不必向监管机构证明这一点，我们只需要一个相应的标准来证明FSD的表现比一般人更好。我觉得自动驾驶的安全性将至少会高于人类两倍或者三倍，受到的损伤的可能性也会低于人类两倍或者三倍，自动驾驶将会是更好的一种方式。</p><p><b>56、Lex Fridman：所以目前特斯拉推出了FSD 10.6版本，10.7版本也已经在路上了，也许11.0版本也会在不远的将来出现。</b></p><p>马斯克：是的，实际上我们非常希望在2022年推出11.0版本，但是11.0版本有很多基础的神经网络架构需要重写，此外还在创建向量空间上有一些基本改进。</p><p><b>57、Lex Fridman：也就是说FSD 11.0版本将会有很多质的飞跃，11也是一个非常酷的数字。</b></p><p>马斯克：FSD 11.0真的会有很多基本的改进，神经网络的变化将会带来更多性能的提升。在一开始可能会有很多问题，但这是很有益的。</p><p>就像我们在利用阿尔法软件那样，基本上需要处理一大堆C，C++代码，用神经网络代替部分C++代码，Andrej Karpathy非常强调这一点。这就像神经网络逐步“吃掉”传统的软件，随着时间的推移，传统的软件将会越来越少，而神经网络会越来越多。</p><p>最终呈现的结果仍然是软件，但更多是通过神经网络来实现的，基于启发式算法少了。这是一个很大的改进。</p><p><b>58、Lex Fridman：所以你想要一直增加神经网络。</b></p><p>马斯克：但这甚至不是所有的神经网络，就像一个改变游戏规则的人，但是必须利用大量C、C++组成一个神经网络。</p><p>神经网络通过少量的数据来识别：这是一条车道线；这是一个可行驶空间；这是一辆车；这是一辆自行车或其他的障碍物。神经网络必须向C、C++代码输出正确的向量。</p><p>对于我们已经完成的，我觉得我们做得很好，使它的增长速度达到了局部的最大值，这是了不起的事情。另一方面，我们对神经网络的训练也进行了很大的调整，需对原始图像进行训练，得到最终的图像信息。</p><p><b>59、Lex Fridman：所以这是一种降低复杂性的方法，降低了整个过程的复杂度。</b></p><p>马斯克：是的，所以代码数量也会有所减少。</p><p><b>60、Lex Fridman：这很迷人。所以，特斯拉目前正在通过所有传感器的加入来降低难度。</b></p><p>马斯克：主要依托于摄像头。</p><p><b>61、Lex Fridman：和人类一样，但我们也通过耳朵听声音。</b></p><p>马斯克：是的，实际上我们还要将声音融入其中，需要听救护车的警报声或者消防车的声音，再或者有人对你大喊大叫，所以也需要一些音频。</p><p>老实说，提出这些想法非常容易，但实施起来非常困难。就像提出去月球是最简单的一部分，而到达月球是最难的部分。</p><p>整个过程中在软件和硬件层面都存在很多核心的工程问题，需要对很多代码进行调整，减少延迟，如果我们不这样做，系统就不会工作。</p><p>而这就是工程师们主要的工作内容，他们就像你认识的那些无名英雄，他们对项目的成功至关重要。</p><p><b>62、Lex Fridman：对于我来说，外面在发生什么事情，安德烈在做什么事情，这都让我超级令人兴奋。软件的基础架构等一切都在用数据引擎进行，整个过程像一个艺术品。</b></p><p>马斯克：它的规模之大难以令人相信。我们编写了这些所有的用于培训和标签的定制软件，并且进行标定，标定是必不可少的，因为，当你处理像环绕视频的时候很难，从头开始标记环绕视频是非常困难的。</p><p>一个人需要花费很长时间比如几个小时来标记一个视频剪辑，或者做一个标定，而软件只需要对视频剪辑应用进行大量的计算，进行预先分配和猜测环绕视频中发生的所有事情。</p><p><b>63、Lex Fridman：还有就是需要纠正它们。</b></p><p>马斯克：是的，然后人类所要做的就是调整，比如调整不正确的地方。这就像把生产力提升了100倍或更多。</p><p>五、特斯拉人形机器人可以成为人类的伴侣？</p><p><b>64、Lex Fridman：因此，你说特斯拉机器人将会在工厂有作用。我认为人形机器人对所有机器人爱好者来说都是难以置信的。我认为类人机器人、双足机器人所展示的优雅运动真是太酷了。我们已经谈论了比较类似的所有想法，其中一些你已经谈到过了的如特斯拉FSD其实只是另一种机器人问题。</b></p><p><b>我非常关心人类和机器人的互动能够展示出了如此人性化的一面，你认为机器人应该在工厂内工作？还是说在任何一个地方比如家里，成为朋友或者助理之类的？</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d2c54130eb7c2e3236183b4e48cbc1dc\" tg-width=\"700\" tg-height=\"390\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲特斯拉机器人参数</p><p>马斯克：我认为可能性是无穷无尽的，这并不完全符合特斯拉加速可持续能源的主要任务方向，但制造人形机器人，是我们可以为这个世界做的一些非常有趣的事情，能够以很多形式为世界带来帮助。</p><p>我认为未来有很多工作，如果没有报酬，人们就不会去做，比如说洗碗，你整天都在洗碗的话，就会很烦躁，就算你真的很喜欢洗碗，你愿意每天洗八个小时吗？</p><p>再比如说那些危险的工作，这些工作既危险又无聊，还存在重复性压力伤害。</p><p>我认为这些工作就是人形机器人能够发挥最大价值的地方，我们目标就是让机器人去做一些人类不愿意做的工作。</p><p><b>65、Lex Fridman：你是否想象过未来世界上有数以亿计的特斯拉机器人，在世界各地做不同的工作，执行不同的任务。</b></p><p>马斯克：我还没有真正思考过这个问题，但我想可能会有类似的事情发生。</p><p><b>66、Lex Fridman：我可以问一个疯狂的问题吗？目前特斯拉的保有量加速增加，已经接近200万辆，他们中有很多都具备FSD（马斯克：我想我们已经超过了200万辆），你认为特斯拉机器人的数量是否会超过特斯拉汽车的数量？</b></p><p>马斯克：我认为这个问题很有趣，通常情况下我会思考非常遥远的事情，但我确实没有思考过特斯拉机器人的未来。</p><p>我称这些机器人为optimus Subprime，因为他不像一个巨大的可以变形的机器人，但他应该是一个通用的帮助机器人。我认为特斯拉经常和现实世界进行互动，我们开发自动驾驶，同时定制很多硬件，硬核软件，让它们高效运行和节能。</p><p>如果你有一个拥有10000台计算的巨大服务器机房，那么做神经网络并不复杂，但现在把它提炼出来让其在一个低功耗的人形机器人计算机或汽车上运行，这实际上非常困难，有很多复杂的软件工作要做。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a9bbd458f191446cbf53a53a6a69dac7\" tg-width=\"850\" tg-height=\"346\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲特斯拉超级计算机</p><p>因此，我们用神经网络解决汽车导航的问题，而汽车又有点像有四个轮子的机器人，如果把它延伸放到一个有手臂和腿的机器人中，比较困难的两点是既要让机器人足够智能，又要让其以一种明智的方式和环境交互。</p><p>要达成这一切，既需要现实世界的AI，又需要非常擅长制造。特斯拉非常擅长制造，又有AI，所以让人形机器人工作意味着开发与汽车不同的定制电机和传感器。</p><p>我认为我们在开发先进的电动机和电子电力方面有最好的专业知识，都可以用于人形机器人的应用。</p><p><b>67、Lex Fridman：有一些东西对我们很有吸引力，但不一定能够吸引到所有的人。世界上被巨大的孤独包围，很多人都想要更多的陪伴，与其他人的友谊等，在奥斯汀，有很多人养狗。似乎还有一个巨大的机会让机器人减少世界上的孤独感，帮助人们相互联系，在某种程度上狗就可以实现这个目标。你是否考虑过特斯拉机器人在这一点发挥作用？还是认为特斯拉机器人应该发挥特定的任务，不与人交往？</b></p><p>马斯克：老实说，我并没有从陪伴的角度考虑过，但我认为它实际上最终会成为一个非常好的伴侣。它可以个性化发展，随着时间的发展，他可能会发展出一种独特的个性，而不是所有的机器人都一样。</p><p>而这种个性可能会变得和拥有者匹配，或者成为人类的同伴、另一半。</p><p>我觉得这很有趣，就像一个我很喜欢的日语短语：wabi-sabi，细微的瑕疵，使某些东西变得特别，机器人个性的细微缺陷，或许会让它成为一个不可思议的伙伴，基本上就像r2d2、c-3po（《星球大战》电影中的两个机器人）之类的东西。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d680e08d473bc923e28cef5f92e6429\" tg-width=\"850\" tg-height=\"478\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>▲c-3po（左）和r2d2（右）</p><p><b>68、Lex Fridman：从机器人的角度来看，我认为有一些缺陷的特性非常好，在一般的家庭环境中，有一些缺陷非常可爱，你可能会爱上这些缺陷。但这与自动驾驶非常不同，自动驾驶在一个高风险的环境中，你不能搞砸。因此在家用机器人更有趣。</b></p><p>马斯克：是的，事实上，如果你想象r2d2、c-3po，他们就有很多类似的缺陷和不完美的地方，他们会为了愚蠢的事情互相争论。</p><p><b>69、Lex Fridman：他们真的擅长做任何事情吗？我不确定。</b></p><p>马斯克：但他们肯定为故事增加了一些古怪的元素，他们会犯错误。这只是让人们对他们的可爱产生共鸣。所以我认为特斯拉机器人也可能会发生这样的事。</p><p>我们有信心制造出来他们，但是我不确定确切的时间表是什么，我们可能会在明年（2022年）年底或类似的时间拥有一个原型。</p><p><b>70、Lex Fridman：它可以与特斯拉汽车相连，这一定非常酷。</b></p><p>马斯克：是的，它将使用自动驾驶推理计算机 ，我们为了Model S/Y/3/X这四款车做了很多训练，在识别现实世界事物方面的技术可以直接给机器人用。不过也有很多需要定制的执行器和传感器有待开发。</p><p><b>71、Lex Fridman：在向量空间之外，还要有一个额外的模块用于爱。（马斯克：我们也可以用于汽车），在所有环境中都可以用，很多人会在汽车内吵架，汽车也可以帮助人们。</b></p><p>你是历史系的学生，也是丹·卡林的粉丝（马斯克：是的，有史以来最棒的博客），他几乎不算是播客，（马斯克：丹·卡林更像是一本有声读物），我刚和他聊了聊，他说你们讨论军事之类的东西。</p><p>马斯克：是的，我觉得应该被叫做工程师战争，从本质上讲，当技术上发生快速变化的时候，工程在战斗的胜利中起着关键的作用。</p><p>六、火箭部分灵感来自俄罗斯 年轻人应多尝试</p><p><b>72、Lex Fridman：你对二战很了解吗？</b></p><p>马斯克：我们对二战中的战斗机和轰炸机技术进行过一次深入的探讨，但最终的讨论范围更广。我刚刚进行了一个研究，研究二战中所有的战斗机和轰炸机，以及不断的剪刀石头布的游戏。</p><p>一个国家可以制造一架飞机，但另一个国家也会制造一架飞机打败上一个国家的飞机，然后第一个国家就会再制造一架飞机来打败上一架，真正重要的是创新的速度，以及获得高质量燃料和原材料的机会。</p><p>因此，德国虽然有一些令人惊叹的设计，但他们无法制造他们，因为他们无法获得原材料，他们的石油和燃料存在问题，基本上燃料的质量非常不稳定。</p><p>（Lex Fridman：所以设计不是瓶颈）是的，美国有非常稳定的燃料，质量非常一致。如果你想制造一个高性能的飞机发动机，那么燃料必须是一致的混合物，必须有高辛烷值，也不能有杂质之类的，会弄脏发动机。</p><p>但是德国人从来没有很好的获得石油，他们试图通过入侵高加索地区来得到它，但这并没有奏效。德国一直在和劣质油作斗争，他们不能指望为他们的飞机提供高质量的燃料，所以他们必须研发一些添加剂之类的东西。</p><p>而美国有很棒的燃料，也提供给英国，这使得英国人和美国人能够设计出超高性能的飞机发动机。德国可以设计发动机，他们只是没有燃料，然后他们得到的铝合金的质量也没有那么好。</p><p><b>73、Lex Fridman：你和丹谈论过这些？</b></p><p>马斯克：是的。</p><p><b>74、Lex Fridman：从广义上看历史，当你看到成吉思汗、斯大林、希特勒，你从这些时刻中学到了什么？是否可以帮助你深入了解人性？了解当今人类行为，无论战争还是个人或者人类的行为，历史的任何方面。</b></p><p>马斯克：是的，我觉得历史很迷人，有很多不可思议的事情发生，它们帮助你了解文明和个人的本质。</p><p><b>75、Lex Fridman：人类对彼此做残酷的事情，会让你难过吗？比如二战期间，滥用权力的残酷。</b></p><p>马斯克：我认为其中一些事情，大部分人类只是相处和生活，战争、灾难其实只是间歇性和罕见的，如果不是，那么人类将很快就会不复存在。</p><p>而战争往往会被历史学家大肆书写，而没什么大事发生的正常年份不会被写太多。大多数人只喜欢务农，过他们喜欢的生活，在某个地方做一个村民。</p><p><b>76、Lex Fridman：蒂姆·多德（火箭科学传播者）制作了一个火箭树，完整展示了苏联火箭的历史，蒂姆对未来，对太空飞行超级感兴趣。</b></p><p>马斯克：我喜欢这样的人，如果你对空间之类的事情感兴趣就太好了，在向普通人解释火箭技术方面他很棒。猛禽曾经的发动机是氢发动机，但氢有很多挑战。它的密度非常低，是一种冷冻剂，所以它一直是液体，非常接近零度，还需要做绝缘，所以面临很多挑战。</p><p>实际上我正在阅读一些有关俄罗斯火箭开放的一些信息，我的印象里苏联、俄罗斯、乌克兰在转向甲基氧，做了一些有趣的测试和数据 ，那确实令人印象深刻。</p><p>实际上，我们可以优化入轨的成本，降低到火星的成本，我认为可以选择甲烷，部分灵感就是来自俄罗斯。</p><p><b>77、Lex Fridman：我们的年轻人想要做一些大事的话，你会给他们什么建议？</b></p><p>马斯克：尝试做一些有用的事，做对你同胞、对世界有用的事情。随时思考你贡献的比你消耗的多吗？要努力为社会作出积极的贡献，我认为这就是目标。</p><p>不要为了成为领导者或者其他什么而试图成为领导，很多时候，成为领导者的人却是不想成为领导者的人。</p><p>如果你过着有用的生活，那就是美好的生活，值得过的生活。就像我说的，我会鼓励人们使用物理和心理工具，并将它们运用到生活中，这是最好的工具。</p><p><b>78、Lex Fridman：当你想到教育和自我教育时，你有什么建议？如何变得有用，产生更多积极影响？</b></p><p>马斯克：我鼓励人们阅读大量书籍，尽可能多的吸收信息。你至少对知识景观有一个大致的了解，尝试了解很多东西，因为你可能不知道自己感兴趣的是什么。广泛的探索，和不同的人交谈，了解各行各业，喜欢什么职业就去做。</p><p>尽可能的多学习，寻找意义。多阅读和尝试，找到和你的才能相匹配的事情去做。</p></body></html>","source":"lsy1568772110806","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>马斯克最新1.6万字访谈全文：大量技术细节曝光</title>\n<style 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Fridman的78问都问到了点子上，既有技术原理、观点和看法，也有马斯克的心路历程与日常生活细节。对话中的马斯克也非常活跃、真诚。见面伊始，他直接对着麦克风又唱又抖，搞得跟明星录播现场一样。虽然歌唱的确实难听，但好在马斯克在面对78个问题时知无不言，金句、调侃与粗口齐出。他讲到，虽然自己不是宗教人士，但在SpaceX的载人飞船发射前，他也虔诚的跪地祈祷（保佑发射平安）。聊到特斯拉的自动驾驶，他调侃称特斯拉开车比007詹姆斯邦德都厉害。而在谈到如何面对挫折与挑战时，马斯克则直言自己的字典没有放弃二字，也不管什么悲观与乐观主义。“！艹干就完了。”马斯克说道。对话里也包括大量马斯克的真知灼见、反常操作、以及技术细节：1、何时登陆火星？最早5年，最晚10年后。2、往返一趟火星多少钱？1万亿美元。3、何时实现L4级的FSD？2022年就有希望。4、特斯拉自动驾驶软件中神经网络数量不断增加，基础代码正在快速减少，让自动驾驶越来越近。5、SpaceX造火箭时找不到合适的材料就自己造了几种合金……总而言之，这两个半小时的对话信息量很足，也非常精彩，是了解马斯克的一个重要窗口。以下是车东西对这场视频对话实录的全程编译，为符合中文阅读略有删改。▲Lex Fridman与马斯克一、首次太空载人曾下跪祈祷 下一步要在火星建立文明1、Lex Fridman：2020年5月，SpaceX的载人火箭进入太空轨道，被许多人视为人类太空探索新时代的第一步。这些人类太空飞行对我和数百万人来说是希望的灯塔，在过去的两年里，我们的世界一直在经历人类历史上最困难的时期之一。我们看到分裂、恐惧、愤世嫉俗和共同人性的丧失，就在最需要的时候，所以感谢你给了世界希望和对未来兴奋的理由。马斯克：哦，谢谢你这么说。我确实想这么做。人类显然有很多问题，而且你知道，人们有时会做坏事，但我爱这个群体。我认为我们应该确保我们所做的一切，能够让我们可以有一个美好的未来，一个令人兴奋的未来，去最大化人类幸福。2、Lex Fridman：我想问一下“载人龙飞船”的飞行任务（Crew dragon dem-2），这是Space X的第一次载人飞行，你在发射前感觉如何？你当时害怕吗？你兴奋吗？你在想什么？你的脑海中是否有这么多的利害关系？马斯克：是的，当时我内心确实非常紧张。我们显然不能在任何方面让他们失望，所以压力极大。我相信在飞船发射的时候，没有人能够想到它成功的概率是多少。我们绞尽脑汁去想能够提升成功概率的方法，但我们已经竭尽所能了，美国宇航局也是。我们已经在能力范围内做到最好了，所以我们继续往前推进并发射那艘飞船。我并不是一名宗教人士，但是我还是跪下为那次任务做了祈祷。▲SpaceX首次太空飞行的四名航天员3、Lex Fridman：当飞船发射成功之后，你们睡得着吗？或者说，当飞船成功返程落地时你们内心的感受是什么？马斯克：高压之后内心的石头终于落了地。与其说是高兴，不如说是一种解脱。在SpaceX随后的任务中，肯定会有很多乐趣，我认为Inspiration Mission实际上是非常鼓舞人心的。我推荐大家去看一部Netflix纪录片《发射倒计时：灵感4号平民太空任务》（Countdown: Inspiration 4 Mission to Space），这部纪录片内容非常好。 我本人也受到了启发。在飞船发射过程中，我甚至有些感觉有些享受，而不像第一次SpaceX发射飞船时那么紧张。▲Netflix纪录片《发射倒计时：灵感4号平民太空任务》4、Lex Fridman：所以大部分人其实不知道Inspiratin 4 Mission是全球首次的商业飞行任务，也是“普通人”的首次太空旅行。马斯克：是的，过去30～40年内，人类离地球最远的飞行应该是航天飞机维修哈勃望远镜任务和1972年阿波罗号的登月任务。这其实有点令人费解，当然这两次任务确实很酷。作为人类，我们希望可以继续做得更好，达到更高的境界。我个人认为，如果阿波罗号标志着人类的最高水平，那将是非常悲惨的。人类登上月球是我们曾经达到的水平，但现在已经过去了49年，我们还没有进行过第二次登月。这是否意味着我们的技术已经达到顶峰？所以我认为我们必须再次登陆月球，在那里建立一个科学基地，就像南极洲和世界其他地方的科学基地一样。在那里，我们能了解到更多关于宇宙本质的东西。▲阿波罗号登月我认为这一切都是相关联的，所以这就是我认为的下一件大事——建造一个基地，然后把人类送上火星，建立火星文明。5、Lex Fridman：下面我会采访您其中的一些细节。由于您忙于处理工程挑战，你还有精力惊叹于太空旅行或是每次火箭升空的神奇之处？你有没有对将要面临的挑战有不知所措的感觉？5月30日SpaceX首次载人飞行的任务已经过去一段时间了，你现在可以回顾一下它对你产生的影响。当时影响你最深的可能是工程问题，但现在这已经成为了一个历史性时刻。你觉得21世纪值得被人铭记的时刻有哪些？对我个人而言，其中的一个时刻可能就是Inspiration 4 Mission，它或许会作为人类在新太空探索时代的早期尝试被铭记。马斯克：关于这次飞行，我想也许有些人知道，但更多的人都不知道。其实这就像，我实际上是SpaceX的首席工程师，我在所有的工程设计项目上都签了字，因此如果任何设备有任何问题，本质上都是我的错。所以我实际上脑子里想的都是工程设计。当我看到火箭时，我脑海里会想到那些可能会出错的因素和能够提升的部分。也就是说我看到龙飞船的时候也是如此。所以一般人看到火箭可能会说：“这个航天器或火箭看起来很酷！”，但我就会像一个读数机一样，一直在说有哪些风险，哪些问题。6、Lex Fridman：正如你所说，当你看到火箭的时候，你会列出风险清单。同时，你也说过星际飞船是一个非常困难的挑战。那么，以同样的方式让你列出一个星舰风险清单，并且如果能完美地解决其中一件工程问题，那么这个问题会是什么？也许是效率、引擎、不同部件的重量、各种事物交织复杂性甚至是星舰的着陆有关。马斯克：都不是，目前最需要花费时间的不是发动机的设计，而是发动机的生产。我经常说原型设计很简单，困难之处在于把它们生产出来，我们已经设计出了最先进的火箭发动机。▲Starship火箭推进器目前最好的火箭发动机可能是RD-180或RD-170，基本上是俄罗斯的双燃烧室、双喷嘴发动机。而我认为一个发动机成功与否在于它是否能把飞船送入轨道，而我们的发动机还没有把星舰送入轨道，但实际上其性能要比俄罗斯的RD系列发动机更好。7、Lex Fridman：所以你指的是猛禽发动机。猛禽发动机与其他发动机不同之处在哪？马斯克：猛禽发动机是一种全流量分级燃烧循环发动机，它在一个非常高的室压下运行。衡量发动机好坏的关键就在于这个室压的数字是多少。这个数字就是燃烧室的压力，猛禽发动机可以在300Bar的压力下运行，甚至可能更高。当前运行的RD发动机的室压应该在267Bar左右。而提升室压的难度是以非线性方式增加的，因此，增加10%的室压更像增加了50%的难度，发动机需要获得更高的功率密度。这样就有了很高的推量比和很高的比冲量。因此，特定脉冲就像是火箭发动机效率的衡量标准，它实际上是发动机排出气体的有效排气速度。所以在一个非常高的压力下，你可以有一个紧凑的发动机，尽管如此它还是有一个高膨胀率，也就是出口喷管和喉部之间的比率。8、Lex Fridman：那为什么猛禽是一种难以大规模量产的发动机？马斯克：它的构造非常复杂。发动机有很多零部件和很多独特的材料。因此，我们不得不发明几种不存在的合金，以使发动机工作，这是材料问题。此外，在一个全流量分级燃烧系统中，有很多反馈回路，推进剂和热气同时流向发动机的不同的地方，而且它们都对彼此有一个递归的影响。所以如果这里改变一些，那里就会受到一些影响，再去改变别处，事情就很难控制了。这也是为什么以前没有人做过这类发动机。我们之所以做一个阶段性燃烧的全流发动机，是因为理论上其效率最高。为了制造一个完全可重复使用的火箭，必须把一切都做到极致——制造最好的发动机、最好的机身、最好的热屏蔽、最好的航空电子设备以及超智能控制机制。例如，在减轻发动机自身质量上，我们不在助推器上安装着陆腿，而是用塔架承接返回的发动机。所以这就像是用一双筷子手臂在一座巨大的塔上抓住有史以来最大的飞行物一样。或者说这和空手道小子抓苍蝇一样，只不过这只苍蝇要大得多。9、Lex Fridman：你提到在一些时刻，你会怀疑这是否能够实现，因为这是非常困难的。马斯克：可能实现的一点是，我认为SpaceX会让星舰运转起来。这只是一个时间问题，我们要花多长时间来做这件事？我们要花多长时间才能真正实现火箭全面和迅速的重复使用？在其能够达到全面并迅速的重复使用前，需要多次发射试验。这些试验我可以用物理学计算。▲SpaceX测试火箭发射我对成功充满信心，计算结果在预测成功区间内。在SpaceX，我们有一支天才团队，他们夜以继日地工作，让愿景成为现实——实现航天革命和使人类成为星际文明的关键，要有一个完全和快速可重复使用的轨道火箭。在这之前，从来没有一支轨道火箭是完全可重复使用的。而这一直是火箭技术的梦想，许多人曾试图这么做，但都没有成功。10、Lex Fridman：你知道有很多人，包括许多专家、记者和一般的公众，都对可重复使用的火箭表示怀疑。而你自己认为这是一个非空集，虽然成功比较困难，但你还是全身心地投入，作为一名工程师、团队的一份子去负责推进这个项目，将其完成。你的力量来源是什么？马斯克：我只是知道自己思考问题的方式。对我来说，这是一件很重要的事情，我们应该继续做下去，否则就会失败。而我也不需要什么力量来源。11、Lex Fridman：所以放弃不是你的性格？马斯克：放弃这两个字不在我的字典里，管他乐观还是悲观，都滚蛋，干就完了！12、Lex Fridman：你能不能再放大到星舰的具体问题或你工作的任何工程问题上？你能不能试着描述下你思考问题的方式？比如不同的工程和设计问题？是否有一个系统的过程？你已经说过了思考的第一原则，但是否有一个过程？马斯克：物理学是基础，其他都是建议。我见过很多违反法律的人，但还没有见过可以违反物理学的人。如果是技术问题，你只需要确保自己没有违反物理学。另外，第一原则是分析，我认为分析可以应用于任何生活中所出现的事情。实际上，我们可以把一些事情归结为最基本的原则。物理学有些基础知识，比如说能量守恒定律，如果你违反了物理学，这件事就不可能完成。另一个方法是在极限中思考问题，如果你在思考一件事情的同时，把它扩展到一个非常大的范畴或一个非常小的范畴，事情会发生什么变化？13、Lex Fridman：在火箭的制造中也是如此？马斯克：是的，以制造为例，我认为这是一个被严重低估的问题。就像我说的，把一个先进的技术产品量产，比设计这款产品更难。假设你想弄清楚为什么这个零件或产品很贵？是因为我们在做一些蠢事吗？还是因为我们的产量太低？所以你想，如果每年的产量是一百万台呢？那还贵吗？这就是我的激进之处，把事情考虑到极限。如果一年一百万台还是很贵，那么数量就不是你的东西贵的原因，根本问题出在设计上。14、Lex Fridman：然后你就可以专注于降低设计的复杂性。马斯克：是的，这样一来必须改变设计，改变零部件，从根本解决价格问题。这在火箭领域很常见，因为产量相对较低，所以一个常见的借口是：“火箭价格很昂贵，是因为我们产量低。如果（我们）是在汽车或消费电子领域，成本就不会这么高了。”我心里想的是，如果现在每年生产一百万支火箭，那火箭单价还会这么贵吗？如果答案是肯定的，那么规模经济就不是问题了。15、Lex Fridman：你是否将其纳入制造业或供应链中？当你考虑资源和原料时，会不会把这些因素放到第一原则分析中？比如供应链如何运作？马斯克：正是如此，举一个在极限中思考问题的例子，这一方法对制造所有产品来说都很适用。如果你看一下火箭的原材料，你会发现原料有铝、钢、钛合金、特种合金、铜等等。▲SpaceX Starship火箭发射每个部件的组成元素的重量是多少，它们的原材料价值是多少？在不改变原材料的情况下，以上几个问题为火箭的成本设定了渐近极限。在原材料不变时，你把比例看作一个神奇的数字，在不断计算后，把原子排列成最终的形状，这将是你产品的最低成本。实际上产品成本的高低在于如何将原子放到所需的形状中。16、Lex Fridman：我想先讲一段故事，我经常和Jim Keller聊天，他曾经与你共事过。马斯克：Jim在特斯拉做得很好。17、Lex Fridman：所以我想他也受到了你的启发，思考问题的方式应该和你相似。同样，其他在特斯拉和SpaceX工作的人也具备同样的思维。他们都学会了这种思维方式，而且非常明显。Jim曾跟我说过，TeslaBot的成本可能不高。当时我们有过争论，我不相信他说的，规模量产的成本不可能低。目前为止，我已经与学术界和仿真机器人领域的专家进行了多次沟通，他们研发仿人机器人和动力机器人的成本高昂。Jim则持有不同观点，他说：“第一原则就是降低制造成本。”我想你就是这样做的，你已经在特斯拉汽车和各种先前被视为复杂的系统上做了同样的思考。你的原话是：“我们现在如何把它简化？”马斯克：是的，我认为如果某企业善于制造，那基本上也可以大批量制造。产品的制造成本渐进式地接近其原材料价值，再加上你需要取得的任何知识产权。这是一件非常困难的事情，但对任何东西来说都是可能的。因此一个产品在最初设计时，经常发生的情况是，人们从他们熟悉的工具、部件和方法开始，然后试图用他们现有的工具和方法制造这个产品。另一种思考方式是尝试想象完美产品或技术，不管它是什么。然后想：“原子怎样才能完美地排列？让我们试着找出如何获得这种形状的物品”。19、Lex Fridman：在开始认真思考前，这种方式听起来其实有点儿“瑞克和莫蒂”（美国一科幻喜剧动画片）式的荒谬。如果大家按照以前的思考方式做事经常受挫，那么真的应该用这种方式来思考。马斯克：常见的思考方式其实是一种惯性功能。人们更倾向于使用他们熟悉的工具和方法，导致做出的东西不太可能是完美产品。所以这就是为什么要从两个方向来考虑问题：第一，可以用我们的工具建造什么；第二，理论上的完美产品是什么样的？因为你学习得越多，对完美产品的定义也会改变。在此之前，你实际上不知道完美的产品会是什么样的，但你可以制造一个近似于完美的产品。具备了以上两个思考方向，你应该会想：“现在我们需要创造什么工具、方法、材料才能让原子变成需要的形状？这种思考方式很有效，但很少人这么想。二、最晚10年后送人上火星 火星最好用加密货币20、Lex Fridman：下面我们来谈谈火星，你之前提到了，在月球上建一个科学基地，进行一些研究，这对科学界来说是非常有益的。但其实真正的飞跃，在这个看似不可能的类别中——让人类登陆火星。你觉得SpaceX未来多久会把人类送上火星？马斯克：最早是五年后，最晚是10年后。▲SpaceX设想的外星基地21、Lex Fridman：决定因素是什么？你觉得是由工程方面的因素决定的吗？还是说工程因素并不是瓶颈问题？马斯克：根本上来说还是星舰的设计，Starship星舰是有史以来最复杂的先进火箭，我不知道决定因素是什么，或许是星舰的规模等类似的因素吧。星舰很大，先前的飞船同我们的星舰相比，不是一个重量水平。因此星舰的基本优化是最大限度地减少每吨的入轨成本，并最终减少到登陆火星表面的成本。优化成本似乎是一个商业目标，但它实际上是需要优化的东西。登陆火星表面的每吨成本是固定的，之后我们可以在那里再建立一个自给自足的城市。除此之外，我们所能做的就微乎其微了。现在去火星的往返成本大约是1万亿美元，但有再多的钱也买不到去火星的船票。其实要把人送上火星也不是不可能，但我们想要的不仅是登陆火星在上面树立旗帜留下脚印，然后和登陆月球一样，半个世纪都不回去一次。我们想在火星定居，长久地生存在那儿，我认为人类需要成为一个多星球定居的物种。可能这对很多人来说有些深奥，但随着时间的推移，地球很可能会经历一些灾难，这可能是人类行为产生的结果，或者是气候突变等外部原因造成了全球性的灾难，人类的命运或许会同恐龙一样。如果发生这种情况，人类将以某种方式继续生存，太阳逐渐变大，最终会吞噬地球。地球可能会在500万年后变得很热，不适合人类居住。虽然这个时间还很长，但也只比地球存在的时间长10%。但是地球已经存在了45亿年，这也是45亿年来第一次有可能将生命延伸到地球之外的行星。机会之窗可能会开放很长一段时间，在机会之窗开启时，迅速采取行动是明智的。22、Lex Fridman：核威胁、疫情以及各种风险会给我们一些动力。马斯克：我的意思是，文明可能会因人口崩溃而消失，或是因为第三次世界大战消失。这些都充满了不确定性。我认为人类的未来在很大概率上是好的。但是每个世纪都有1%的可能会让一个文明终结，斯蒂芬·霍金也有类似的预言。他很大概率是对的。我们应该把人类看作是一个多星球居住的物种，就像给生命买保险一样。我们把植物和生物送上火星，给这个星球注入生命，让它成为第二个有生命存在的星球。它们仅凭自己无法前往火星，如果SpaceX不把人类带上火星，那么等到太阳膨胀使地球无法居住的时候，人类就会灭绝。23、Lex Fridman：你认为在火星建立文明最困难的部分是什么？是从工程层面改造火星？还是经济层面或是人类层面？让这些人永远在火星定居，不返回地球。马斯克：我认为他们还是会返回地球的。24、Lex Fridman：但有些人会选择永远定居火星。马斯克：是的，我相信很多人会，但是我们要造的是一艘可以随时往返的星舰。制造星舰的成本昂贵，我们要的是一艘可以重复使用的星舰，同时记录这些人前往火星的旅程。▲SpaceX设想的火星基地25、Lex Fridman：你考虑过把火星地球化的成本吗？比如一些实际的建造事宜？你现在是否专注于建设登陆火星的飞船？马斯克：当然考虑过。但是首先要解决如何到达火星这件事，如果连火星都去不了，那再讨论其他事情就没有任何意义了。我现在所思考的就是要降低到达火星的成本。目前，平均每吨重量到达火星的成本在10亿美元（约合人民币63.8亿元）左右，这些成本不仅包括制造火箭、发射，还包括隔热、导航系统、太空通信以及着陆系统。因此，10亿美元（约合人民币63.8亿元）只是粗略估计。但这显然有些昂贵，而且无法创造一个可以自给自足的文明，所以我们需要把成本至少缩减一千倍。26、Lex Fridman：把登陆成本控制在每吨100万美元（约合人民币638万元）？马斯克：是的，理想情况下每吨的登陆成本要远低于100万美元（约合人民币638万元）。但除此之外，还有在火星上建立一座自给自足的城市成本。这一部分是关键，如果因为一些原因，地球不再向火星发送飞船，这里（火星）的人类也应该能生存下去。千里之堤，溃于蚁穴，就是这个道理，只要缺少一个关键部分，那么这就不算一个自给自足的城市。就像一个人如果在海上远行，除了维生素C之外，他什么都有，但他知道没有维生素C早晚都会死去。所以我们要让火星的城市拥有自我维持的能力，我不确定在我的有生之年是否能够看到这一景象，但我喜欢能看到这个城市能够建立的可能。你可能会问我：“建造一个自我维持的城市，飞船需要搭载的最低吨位是多少？”这里面有很多不确定因素，我也不知道，因为需要在火星上建设大量的基础设施，比如半导体工厂，矿石冶炼厂等，所以重量至少是一百万吨。 而且火星是最不适合居住的行星之一，但它比地球离太阳更远。27、Lex Fridman：是的，范围仅限于在太阳系中。马斯克：是的，在太阳系里。太阳系也可能有更适宜人类居住的行星，但是我们达到不了。28、Lex Fridman：太难了？马斯克：是的，非常非常困难。29、Lex Fridman：其实我们可以换个思路，你刚才提到过物理学是你的出发点，而广义相对论认为虫洞是存在的。你认为人类可以利用虫洞来进行光速的旅行吗？马斯克：虫洞的事情是值得商榷的，但我们目前还不知道有什么方法可以超过光速。其实还有一些空间理论的说法，在空间内让一个物体以光速移动，再让空间本身移动，这其实叫做扭曲空间，这个速度能够超过光的移动速度。就像宇宙大爆炸，宇宙爆炸的速度远远超过了光速。30、Lex Fridman：是的。马斯克：扭曲空间需要巨大的能量。究竟是多少，目前还未可知。31、Lex Fridman：你在火箭的推进方面，有多少创新？能把（火箭）推进的效率提升10倍吗？你在物理学中找到可以使发动机效率得到明显改善的方法了吗？马斯克：正如我所说的，火箭技术真正的梦想，是建立一个完全和快速可重复使用的轨道系统。而猎鹰9号是唯一可重复使用的火箭，在SpaceX的视频中你能看到，火箭能够返回并且成功着陆，同时我们成功回收了火箭整流罩的前锥体，但是我们没有成功回收上半段。这意味着我们在建造上半段火箭时会把成本控至最低。猎鹰9号是一种两级火箭，可以看作是两架飞机，一架大的和一架小的，大飞机成功收回，而小飞机则没有。不过上半段火箭的成本也很高，至少在1000万美元（约为6372万元人民币）左右。▲SpaceX猎鹰9号现在猎鹰9号的重复使用程度还达不到我们所希望的水平。猎鹰9号每次的发射成本不包含在我们最低的边际成本中，火箭的单次的发射成本在1500万美元（约为9557万元人民币）到2000万美元（约为1.27亿元人民币）左右，这已经是有史以来最低的火箭发射成本了。除此之外，我们正致力于推进火箭的迅速复用，如果成功，那么希火箭入轨的每吨成本有望降低100倍。试想一下，如果你有一架飞机或一辆汽车，你每次开车都要买一辆新车，那会很贵。但如果你给汽车加油或充电，这样就把你的出行成本降低了1000倍，这个道理在火箭领域也一样适用。众所周知，制造火箭是很困难的一件事。所以如果我不能重复利用火箭的话，那么我可以舍弃一些构造，哪怕是重要的部分，看看是不是能达成我想要的目标，结果证明是可以的。所以理论上星舰也可以计算每次发射的成本，比如在100万美元（约为638万元人民币）到200万美元（约为1274万元人民币）之间，然后单次发射可以运载超过100吨的补给。虽然现在这么看有些疯狂。32、Lex Fridman：是的，很不可思议。所以你想表达的是，目前猎鹰9号的主要目的是让其可以全面复用，而不是取得理论物理学中的某种突破。马斯克：并没有什么辉煌的突破，造一个可以完全重复使用的火箭就已经是一个极其困难的工程问题了。33、Lex Fridman：我想问一个略带哲学意味的、有趣的问题。目前，你专注的是如何到达火星。如果人类一旦登陆火星，你认为火星早期的文明应该有怎样的政治经济体制？这个答案有助于人们想象未来的火星文明。马斯克：我个人认为，火星上应该建立直接民主制度，人们可以直接对事情投票，法律必须足够简短，方便人们理解。此外，法律还需要不断更新，并且具备“法律回收”的规定，可以随时废除一些陈旧的规则和制度。34、Lex Fridman：你曾经说过，SpaceX会把一块狗狗币放到月球上，你曾经也说过狗狗币是人民的货币，那么你是否认为狗狗币是火星的官方货币或是未来的货币？马斯克：我认为火星本身要拥有与地球不同的货币，因为两个星球距离太远，无法实现货币的同步流通。35、Lex Fridman：所以火星必须有一个独立的货币体系？马斯克：是的，因为火星离地球的距离大概是20光分（光子在一分钟内行走的距离）左右，也许更远，所以两个星球之间无法实现真正意义上的同步。我不知道未来火星是否会有加密货币，但应该会产生一种火星本地化的货币。36、Lex Fridman：火星上的人决定货币的形式？马斯克：完全正确，火星的未来应该由火星人决定。我认为加密货币本身很有趣，它可以减少数据库中的错误——也就是我们所称之为货币的东西。我是Paypal的创始人之一，所以在货币的实际应用中有着相当深刻的理解。现在已经2021年了，银行业仍然还在购买大型机器，运行古老的COBOL代码。美联储的设备可能比银行的还要老，他们的设备是一个笨重的老式COBOL主机。除此之外，政府拥有货币数据库的编辑权限，他们利用这些编辑权限来获得更多的货币，这就增加了数据库中的错误——也就是金钱。所以我认为应该通过信息理论的角度来看待金钱。可以把整个经济系统看作是一个互联网连接，有带宽、时延抖动和丢包这些网络通信中经常会出现的错误。因此我们也可以从这个角度思考货币，然后从信息理论的角度想究竟什么样的系统能使经济运行得最好。加密货币其实是一种尝试，以减少政府稀释货币供应量所造成的税收影响。37、Lex Fridman：你觉得加密货币是21世纪人们做交易、储存财富的新方式吗？马斯克：钱只是一种数据，而人们往往会认为金钱本身就有力量，其实这是错误的，金钱本身并没有力量。在思考过程中加入物理学的观点是非常重要的，如果你是一个亿万富翁，却被困在一个热带岛屿上，那么你的钱实际上并没有价值。因为孤岛上没有资源分配，钱则是资源分配的数据库。除了你自己，岛上没有任何资源可以分配，所以钱是无用的。▲马斯克多次在推特上谈论比特币所以我们可以把货币看作是一个跨时空的资源分配数据库，这个数据库或数据系统应该以什么形式出现，才能发挥最大效果呢？ 目前比特币存在一个根本性的问题——交易量非常有限，交易确认延迟过长。从这个问题的角度来看，比特币并不是一种理想的加密货币，我不否认它本身存在一定作用，比特币可能有助于解决货币数据库问题的一个方面——即财富的储存或相对义务的核算——但它作为一种日常货币没有用处。虽然狗狗币是因一个玩笑而诞生的，但我仍然认为它有很多优点。它的交易量比比特币高很多，现在如果你想做一笔比特币交易，那么这笔交易的价格非常高。比特币诞生在2008年，当时的互联网还没有现在这么先进，当时比特币的交易可能能与当时的网速同步。但现在是2021年，再过10年，这个（交易）速度会低的离谱。而且我认为货币的数量应该呈线性增长，如果一种货币过于紧缩，会随着时间推移而升值，那么人们就不愿意把这种货币花掉。三、建立向量空间是自动驾驶最难的部分38、Lex Fridman：特斯拉的Autopilot在过去六年中取得了令人难以置信的成就。之所以说它是令人惊叹的成就，是因为我清楚地知道这其中充满了挑战。我当时在麻省理工工作，同时我也有许多在DARPA（美国国防部高级研究计划局）工作的朋友，所以非常理解计算机视觉的困难。因此，当我第一次驾驶最初基于Mobileye自动驾驶系统的特斯拉汽车时，我持有一种怀疑态度。我认为这辆车不可能做到自主保持车道，并为驾驶员创造一种舒适的驾驶体验。马斯克：其实车道保持很容易做到。39、Lex Fridman：但其实最初Mobileye给特斯拉的原型方案并不能解决这个问题。马斯克：我们必须在Mobileye方案的基础上编写大量的代码，Mobileye的方案并不是我们推向市场的自动驾驶方案。40、Lex Fridman：这其实就是Autopilot发展过程中的插曲——你做事的方式。你习惯以一种全新的方式解决问题，这其实是我所见过的最大胆的决定，你在软件和硬件上，都做了一套全新的自动驾驶方案。我可能最关心和最喜欢的是Andrej Karpathy所领导的工作——数据集的选择、数据引擎过程、神经网络架构、在实际生活中网络测试、验证的方式。与计算机视觉的图像网模型相比，这就像现实世界的人工智能。▲特斯拉AI主管Andrej Karpathy马斯克：Andrej很了不起，他显然发挥了重要作用。其实我们也有很多非常有才华的人在推动这项工作，Ashock实际上是自动驾驶工程的负责人，Andrej是人工智能项目的负责人。不夸张的说，特斯拉Autopilot的AI团队聚集了世界上最顶尖的一群人。所以特斯拉的自动驾驶软件才能不断取得进展。41、Lex Fridman：在Autopilot发展的5～6年中，你对自动驾驶有哪些见解？马斯克：一开始，我就知道让汽车自动驾驶是一件极其困难的事情，但在项目推进的过程中，我发现这比我想象的还要困难。要让车辆自动驾驶的基础就是重现人类的驾驶方式——人类眼睛感知并用神经网络处理信息，最终完成驾驶行为。而特斯拉的FSD软件就是这样设计的，基本上是利用视觉算法和神经网络做到自动驾驶。因此，为了部署FSD，我们需要将视觉算法和神经网络以数字的形式重建起来，摄像头有性能上的提升，同时神经网络在芯片之中。很明显，这种方式能够实现完全自动驾驶能力。并且，这是唯一的解决方案，我不相信还有其他解决方案。42、Lex Fridman：但问题是要把哪些类人的感知能力编码到机器当中？当人类在开车时都会注意哪些方面？比如机器要知道一个开启的车门是怎样的，这就是感知能力。系统必须首先解决感知问题，才能进一步控制、规划汽车。你必须把驾驶中涉及的内容研究透彻，这其中还有很多不同的边缘情况。马斯克：我认为难点并不在于控制逻辑。43、Lex Fridman：你认为在整个问题中，什么才是最困难的部分？马斯克：最困难的应该是建立一个准确的向量空间，因为需要太多的软件，以及大量的代码。摄像头感知图像之后形成数字信号，需要将数字信号映射到向量空间中，最终可以识别汽车、人、车道线、曲线和红绿灯等等。一旦建立起了准确的向量空间，控制车辆就会变得像玩游戏一样简单，就像是玩GTA、赛博朋克等游戏一样。建立准确的向量空间虽然很难，但并不是不可逾越的。▲特斯拉车主实测FSD44、Lex Fridman：是的，人类自身的感知系统将光子映射到头脑中的向量空间是一件不可思议的事情，但大部分人都没有意识到。马斯克：其实现在你的大脑正在处理大量的数据，为你呈现了一副非常清晰的图像。就好像我们环顾四周时，你会看到五彩缤纷的颜色，但实际上这些颜色是你眼睛的视锥细胞传递给大脑的。这种细胞能接受光刺激，能将光能转换为神经冲动，故亦称光感受器。你的眼睛会给看到的东西“上色”。但你并没有意识到这个过程。你的大脑在对眼睛的视觉信号进行大量的后期处理。这很不可思议，但其实人的大脑在处理一些数据的时候，也会忘记一些事情，所以记忆力也许是人类大脑最薄弱的地方。我们的记忆力是有限的，大脑在接收信息的同时也会遗忘，所以最后它最后处理完的信息其实要比大脑接受的信息要少。因此，你的大脑在试图创建一个向量空间，当你在开车的时候，可以思考下你的大脑在有意识地想什么。特斯拉的汽车用摄像头来充当眼睛，完成自动驾驶。这和人类开车的方式一样，人的眼睛就相当于两个摄像头。虽然开车时用视力观察周围的环境方式不错，但人们会分心，思考一些东西、发短信、吵架或是调电台。人在往前后左右观察的时候，实际上就是在刷新大脑的向量空间，大脑试图提炼出相关的向量空间，这些空间基本上是固定位置的和正在移动的物体，然后大脑把这些内容编辑成最少量的信息。这些信息是你开车时的必要信息。45、Lex Fridman：大脑能自动编辑向量空间，或者进一步压缩成概念之类的东西。人类的大脑有时超越了向量空间，变成概念空间，你看到的东西不再是空间上的某种表现，它就像一个你应该知道的概念。如果在学校区域，你会记得这是一个概念，这很奇怪。虽然当时没有看到学生，但你心里会想：要小心开车，当心学生。马斯克：你需要建立向量空间，然后对这些空间进行实际预测。比如当你开车时，前面有一辆卡车，还有一些孩子准备过马路，当你距离卡车较近的时候，卡车挡住了你的视线，你看不到那些小孩了。这时，你心里想的是这些孩子现在在什么位置，需要提前预测一下（位置）。46、Lex Fridman：对计算机视觉来说，识别移动的物体，比如这个物体被一棵树遮挡后又重新出现，这种连贯的追踪是非常难的。马斯克：这就是我们正在做事情——“客体永久性”，这有点像人类的神经网， 当一个人从幼儿阶段长大时，有一个提升自我认知的时间点，机器也是如此。如果你把玩具或其他东西藏在背后，然后再拿出来给一个婴儿看，对那个婴儿来说，每次你把东西拿出来，这个东西都是第一次出现的，对婴儿们来说都是新事物。他/她们可以整天玩藏猫猫。但之后，婴儿长大获得了“客体永久性”，他们意识到这个东西其实一直都存在，并没有消失，只是被人藏在身后了。▲特斯拉车身上的八个摄像头汇集成三维的“向量空间”47、Lex Fridman：有时我希望我们永远不要获得“客体永久性”。马斯克：是的。汽车神经网络的一个重要的发展是记忆，跨越时间和空间的记忆。实际上人类的大脑不能掌控记忆的多少，你想记住的越多，就会耗费更多的代价。所以如果你想长时间记住太多的东西的话，到后期很多记忆就会变得比较陈旧，并且你还需要再记住一些新的东西。比如说，一段5秒钟的记忆——你把车停在红灯前，行人在绿灯亮起时过马路。但如果你再次经过路口时，因为一些原因你可能看不清行人，但你依然需要记住马路边上可能会有行人，并且他们可能要过马路之类的事情。所以即使这超过了你的时间记忆，也不能超过你的空间记忆。48、Lex Fridman：所以获取数据来学习你所说的所有概念是一个迭代的过程。马斯克：对，但我们可能会换个名字。49、Lex Fridman：好吧，我相信这会和《瑞克和莫蒂》一样精彩。马斯克：我们的团队在车里设计神经网络很多次了，超疯狂的。50、Lex Fridman：所以每次有一个新版本，你都会把它重命名为更荒谬或更难忘和美丽的东西吗？啊不对，不能说是荒谬。马斯克：目前操纵汽车的神经网络的完整阵列有非常多的层级，这是非常复杂的，所以我们没有采用这种方式。我们采用简单的神经网络，基本上就是在一个摄像机的一帧图像上进行识别，然后试着把它们结合在一起。我们有自己的C语言编译器。因此，为了获得最大的性能，我们也在不断优化我们的C语言编译器的最大效率。事实上，我们最近在C语言编译器上做了一个新的REV命令，它将直接编译到我们的Autopilot自动驾驶硬件上。51、Lex Fridman：你想要用你自己的编译器编译所有的东西吗?马斯克：对，有各种各样的计算。52、Lex Fridman：那就是说也包括CPU、GPU这些基本的东西吗？所以你自己也参与到编译代码中了？马斯克：对，我们还安排了很多人参与其中。这涉及到很多的硬核的软件工程，所以我们也在FSD计算机上做了大量的计算，并且我们需要在有限的计算能力下尽可能地达到每秒最高的帧数。特斯拉团队有很多非常有能力的软件工程师，他们也在致力于提高我们的计算效率。53、Lex Fridman：你想要达到像电子游戏一样多的高帧率的话就需要全分辨率，高帧率，低延迟。马斯克：对，除了上述几点，还需要低抖动。现在我们要做的事情之一就是不需要通过图像信号处理器对图像进行后处理。比如一般的相机为了让照片看起来更漂亮，需要做很多后处理。但我们不关心图片是否漂亮，我们只想要数据，所以我们的相机收集的只是原始的光子计数。所以我们的系统在电脑上看到的图像实际上比人们通常看到的要多得多。人眼看到差不多光线的两个点，实际上光子数量可能相差很多。这意味着我们的相机在黑暗中也能看得很清楚，因为它能探测到光子数的微小差异。由于去掉了图片的后处理过程，我们的延迟提升了13毫秒。其中每个摄像头大概是节省了1.5或者1.6毫秒，8个摄像头加起来就节省了13毫秒。我们如何统计延迟？包括景象进入摄像头，摄像头数据进入多种神经网络，进入基于C语言和少量C++写的程序，再到自动驾驶系统给出驾驶指令，并将指令发给电驱动执行单元，以实现加速、制动或者转向操作。一些控制器的工作频率在10Hz（每100ms工作一次），所以这时候已经产生了100毫秒的延迟。所以我们想要升级电驱动系统的控制器，让它以100Hz或者更高的频率进行工作（每10毫秒工作一次），这样就能减少整个系统的反应延迟。注：马斯克表示，延迟问题可测量和预测，不是那么难。真正难的是一个名为“抖动”的现象，抖动用于描述数据传输延迟的变化程度。抖动越高，整个系统的延迟问题就会被大幅放大，这时候系统就不知所措了。马斯克没有介绍特斯拉是如何解决抖动的，但他表示Autopilot或者FSD系统最终的驾驶表现，比007詹姆斯邦德开车还厉害。▲007詹姆斯邦德在电影中的座驾四、今年底将实现L4 未来车辆可以识别声音54、Lex Fridman：回顾过去的6年，同时面向未来，基于你目前的理解，你认为解决FSD这个问题难度如何？你认为特斯拉汽车在什么时候会达到L4级的FSD？马斯克：我认为自动驾驶看上去非常有可能，可能会在2022年实现。▲特斯拉FSD展示55、Lex Fridman：那么是通过什么样的方式实现的呢？是通过目前的FSD beta版本吗？这一版本会变得越来越好并最终超越目前的水平实现更高的自动化吗？马斯克：是的，任何关注特斯拉FSD beta的人都可以看到目前车辆的接管比例正在不断下降。极端情况下，司机也可以介入让车辆远离一些危险的情况。目前每一百万英里的司机干预正在急剧下降，看起来在2022年就能够实现自动驾驶，FSD的事故发生比例会小于一般人。对于此，我们不必向监管机构证明这一点，我们只需要一个相应的标准来证明FSD的表现比一般人更好。我觉得自动驾驶的安全性将至少会高于人类两倍或者三倍，受到的损伤的可能性也会低于人类两倍或者三倍，自动驾驶将会是更好的一种方式。56、Lex Fridman：所以目前特斯拉推出了FSD 10.6版本，10.7版本也已经在路上了，也许11.0版本也会在不远的将来出现。马斯克：是的，实际上我们非常希望在2022年推出11.0版本，但是11.0版本有很多基础的神经网络架构需要重写，此外还在创建向量空间上有一些基本改进。57、Lex Fridman：也就是说FSD 11.0版本将会有很多质的飞跃，11也是一个非常酷的数字。马斯克：FSD 11.0真的会有很多基本的改进，神经网络的变化将会带来更多性能的提升。在一开始可能会有很多问题，但这是很有益的。就像我们在利用阿尔法软件那样，基本上需要处理一大堆C，C++代码，用神经网络代替部分C++代码，Andrej Karpathy非常强调这一点。这就像神经网络逐步“吃掉”传统的软件，随着时间的推移，传统的软件将会越来越少，而神经网络会越来越多。最终呈现的结果仍然是软件，但更多是通过神经网络来实现的，基于启发式算法少了。这是一个很大的改进。58、Lex Fridman：所以你想要一直增加神经网络。马斯克：但这甚至不是所有的神经网络，就像一个改变游戏规则的人，但是必须利用大量C、C++组成一个神经网络。神经网络通过少量的数据来识别：这是一条车道线；这是一个可行驶空间；这是一辆车；这是一辆自行车或其他的障碍物。神经网络必须向C、C++代码输出正确的向量。对于我们已经完成的，我觉得我们做得很好，使它的增长速度达到了局部的最大值，这是了不起的事情。另一方面，我们对神经网络的训练也进行了很大的调整，需对原始图像进行训练，得到最终的图像信息。59、Lex Fridman：所以这是一种降低复杂性的方法，降低了整个过程的复杂度。马斯克：是的，所以代码数量也会有所减少。60、Lex Fridman：这很迷人。所以，特斯拉目前正在通过所有传感器的加入来降低难度。马斯克：主要依托于摄像头。61、Lex Fridman：和人类一样，但我们也通过耳朵听声音。马斯克：是的，实际上我们还要将声音融入其中，需要听救护车的警报声或者消防车的声音，再或者有人对你大喊大叫，所以也需要一些音频。老实说，提出这些想法非常容易，但实施起来非常困难。就像提出去月球是最简单的一部分，而到达月球是最难的部分。整个过程中在软件和硬件层面都存在很多核心的工程问题，需要对很多代码进行调整，减少延迟，如果我们不这样做，系统就不会工作。而这就是工程师们主要的工作内容，他们就像你认识的那些无名英雄，他们对项目的成功至关重要。62、Lex Fridman：对于我来说，外面在发生什么事情，安德烈在做什么事情，这都让我超级令人兴奋。软件的基础架构等一切都在用数据引擎进行，整个过程像一个艺术品。马斯克：它的规模之大难以令人相信。我们编写了这些所有的用于培训和标签的定制软件，并且进行标定，标定是必不可少的，因为，当你处理像环绕视频的时候很难，从头开始标记环绕视频是非常困难的。一个人需要花费很长时间比如几个小时来标记一个视频剪辑，或者做一个标定，而软件只需要对视频剪辑应用进行大量的计算，进行预先分配和猜测环绕视频中发生的所有事情。63、Lex Fridman：还有就是需要纠正它们。马斯克：是的，然后人类所要做的就是调整，比如调整不正确的地方。这就像把生产力提升了100倍或更多。五、特斯拉人形机器人可以成为人类的伴侣？64、Lex Fridman：因此，你说特斯拉机器人将会在工厂有作用。我认为人形机器人对所有机器人爱好者来说都是难以置信的。我认为类人机器人、双足机器人所展示的优雅运动真是太酷了。我们已经谈论了比较类似的所有想法，其中一些你已经谈到过了的如特斯拉FSD其实只是另一种机器人问题。我非常关心人类和机器人的互动能够展示出了如此人性化的一面，你认为机器人应该在工厂内工作？还是说在任何一个地方比如家里，成为朋友或者助理之类的？▲特斯拉机器人参数马斯克：我认为可能性是无穷无尽的，这并不完全符合特斯拉加速可持续能源的主要任务方向，但制造人形机器人，是我们可以为这个世界做的一些非常有趣的事情，能够以很多形式为世界带来帮助。我认为未来有很多工作，如果没有报酬，人们就不会去做，比如说洗碗，你整天都在洗碗的话，就会很烦躁，就算你真的很喜欢洗碗，你愿意每天洗八个小时吗？再比如说那些危险的工作，这些工作既危险又无聊，还存在重复性压力伤害。我认为这些工作就是人形机器人能够发挥最大价值的地方，我们目标就是让机器人去做一些人类不愿意做的工作。65、Lex Fridman：你是否想象过未来世界上有数以亿计的特斯拉机器人，在世界各地做不同的工作，执行不同的任务。马斯克：我还没有真正思考过这个问题，但我想可能会有类似的事情发生。66、Lex Fridman：我可以问一个疯狂的问题吗？目前特斯拉的保有量加速增加，已经接近200万辆，他们中有很多都具备FSD（马斯克：我想我们已经超过了200万辆），你认为特斯拉机器人的数量是否会超过特斯拉汽车的数量？马斯克：我认为这个问题很有趣，通常情况下我会思考非常遥远的事情，但我确实没有思考过特斯拉机器人的未来。我称这些机器人为optimus Subprime，因为他不像一个巨大的可以变形的机器人，但他应该是一个通用的帮助机器人。我认为特斯拉经常和现实世界进行互动，我们开发自动驾驶，同时定制很多硬件，硬核软件，让它们高效运行和节能。如果你有一个拥有10000台计算的巨大服务器机房，那么做神经网络并不复杂，但现在把它提炼出来让其在一个低功耗的人形机器人计算机或汽车上运行，这实际上非常困难，有很多复杂的软件工作要做。▲特斯拉超级计算机因此，我们用神经网络解决汽车导航的问题，而汽车又有点像有四个轮子的机器人，如果把它延伸放到一个有手臂和腿的机器人中，比较困难的两点是既要让机器人足够智能，又要让其以一种明智的方式和环境交互。要达成这一切，既需要现实世界的AI，又需要非常擅长制造。特斯拉非常擅长制造，又有AI，所以让人形机器人工作意味着开发与汽车不同的定制电机和传感器。我认为我们在开发先进的电动机和电子电力方面有最好的专业知识，都可以用于人形机器人的应用。67、Lex Fridman：有一些东西对我们很有吸引力，但不一定能够吸引到所有的人。世界上被巨大的孤独包围，很多人都想要更多的陪伴，与其他人的友谊等，在奥斯汀，有很多人养狗。似乎还有一个巨大的机会让机器人减少世界上的孤独感，帮助人们相互联系，在某种程度上狗就可以实现这个目标。你是否考虑过特斯拉机器人在这一点发挥作用？还是认为特斯拉机器人应该发挥特定的任务，不与人交往？马斯克：老实说，我并没有从陪伴的角度考虑过，但我认为它实际上最终会成为一个非常好的伴侣。它可以个性化发展，随着时间的发展，他可能会发展出一种独特的个性，而不是所有的机器人都一样。而这种个性可能会变得和拥有者匹配，或者成为人类的同伴、另一半。我觉得这很有趣，就像一个我很喜欢的日语短语：wabi-sabi，细微的瑕疵，使某些东西变得特别，机器人个性的细微缺陷，或许会让它成为一个不可思议的伙伴，基本上就像r2d2、c-3po（《星球大战》电影中的两个机器人）之类的东西。▲c-3po（左）和r2d2（右）68、Lex Fridman：从机器人的角度来看，我认为有一些缺陷的特性非常好，在一般的家庭环境中，有一些缺陷非常可爱，你可能会爱上这些缺陷。但这与自动驾驶非常不同，自动驾驶在一个高风险的环境中，你不能搞砸。因此在家用机器人更有趣。马斯克：是的，事实上，如果你想象r2d2、c-3po，他们就有很多类似的缺陷和不完美的地方，他们会为了愚蠢的事情互相争论。69、Lex Fridman：他们真的擅长做任何事情吗？我不确定。马斯克：但他们肯定为故事增加了一些古怪的元素，他们会犯错误。这只是让人们对他们的可爱产生共鸣。所以我认为特斯拉机器人也可能会发生这样的事。我们有信心制造出来他们，但是我不确定确切的时间表是什么，我们可能会在明年（2022年）年底或类似的时间拥有一个原型。70、Lex Fridman：它可以与特斯拉汽车相连，这一定非常酷。马斯克：是的，它将使用自动驾驶推理计算机 ，我们为了Model S/Y/3/X这四款车做了很多训练，在识别现实世界事物方面的技术可以直接给机器人用。不过也有很多需要定制的执行器和传感器有待开发。71、Lex Fridman：在向量空间之外，还要有一个额外的模块用于爱。（马斯克：我们也可以用于汽车），在所有环境中都可以用，很多人会在汽车内吵架，汽车也可以帮助人们。你是历史系的学生，也是丹·卡林的粉丝（马斯克：是的，有史以来最棒的博客），他几乎不算是播客，（马斯克：丹·卡林更像是一本有声读物），我刚和他聊了聊，他说你们讨论军事之类的东西。马斯克：是的，我觉得应该被叫做工程师战争，从本质上讲，当技术上发生快速变化的时候，工程在战斗的胜利中起着关键的作用。六、火箭部分灵感来自俄罗斯 年轻人应多尝试72、Lex Fridman：你对二战很了解吗？马斯克：我们对二战中的战斗机和轰炸机技术进行过一次深入的探讨，但最终的讨论范围更广。我刚刚进行了一个研究，研究二战中所有的战斗机和轰炸机，以及不断的剪刀石头布的游戏。一个国家可以制造一架飞机，但另一个国家也会制造一架飞机打败上一个国家的飞机，然后第一个国家就会再制造一架飞机来打败上一架，真正重要的是创新的速度，以及获得高质量燃料和原材料的机会。因此，德国虽然有一些令人惊叹的设计，但他们无法制造他们，因为他们无法获得原材料，他们的石油和燃料存在问题，基本上燃料的质量非常不稳定。（Lex Fridman：所以设计不是瓶颈）是的，美国有非常稳定的燃料，质量非常一致。如果你想制造一个高性能的飞机发动机，那么燃料必须是一致的混合物，必须有高辛烷值，也不能有杂质之类的，会弄脏发动机。但是德国人从来没有很好的获得石油，他们试图通过入侵高加索地区来得到它，但这并没有奏效。德国一直在和劣质油作斗争，他们不能指望为他们的飞机提供高质量的燃料，所以他们必须研发一些添加剂之类的东西。而美国有很棒的燃料，也提供给英国，这使得英国人和美国人能够设计出超高性能的飞机发动机。德国可以设计发动机，他们只是没有燃料，然后他们得到的铝合金的质量也没有那么好。73、Lex Fridman：你和丹谈论过这些？马斯克：是的。74、Lex Fridman：从广义上看历史，当你看到成吉思汗、斯大林、希特勒，你从这些时刻中学到了什么？是否可以帮助你深入了解人性？了解当今人类行为，无论战争还是个人或者人类的行为，历史的任何方面。马斯克：是的，我觉得历史很迷人，有很多不可思议的事情发生，它们帮助你了解文明和个人的本质。75、Lex Fridman：人类对彼此做残酷的事情，会让你难过吗？比如二战期间，滥用权力的残酷。马斯克：我认为其中一些事情，大部分人类只是相处和生活，战争、灾难其实只是间歇性和罕见的，如果不是，那么人类将很快就会不复存在。而战争往往会被历史学家大肆书写，而没什么大事发生的正常年份不会被写太多。大多数人只喜欢务农，过他们喜欢的生活，在某个地方做一个村民。76、Lex Fridman：蒂姆·多德（火箭科学传播者）制作了一个火箭树，完整展示了苏联火箭的历史，蒂姆对未来，对太空飞行超级感兴趣。马斯克：我喜欢这样的人，如果你对空间之类的事情感兴趣就太好了，在向普通人解释火箭技术方面他很棒。猛禽曾经的发动机是氢发动机，但氢有很多挑战。它的密度非常低，是一种冷冻剂，所以它一直是液体，非常接近零度，还需要做绝缘，所以面临很多挑战。实际上我正在阅读一些有关俄罗斯火箭开放的一些信息，我的印象里苏联、俄罗斯、乌克兰在转向甲基氧，做了一些有趣的测试和数据 ，那确实令人印象深刻。实际上，我们可以优化入轨的成本，降低到火星的成本，我认为可以选择甲烷，部分灵感就是来自俄罗斯。77、Lex Fridman：我们的年轻人想要做一些大事的话，你会给他们什么建议？马斯克：尝试做一些有用的事，做对你同胞、对世界有用的事情。随时思考你贡献的比你消耗的多吗？要努力为社会作出积极的贡献，我认为这就是目标。不要为了成为领导者或者其他什么而试图成为领导，很多时候，成为领导者的人却是不想成为领导者的人。如果你过着有用的生活，那就是美好的生活，值得过的生活。就像我说的，我会鼓励人们使用物理和心理工具，并将它们运用到生活中，这是最好的工具。78、Lex Fridman：当你想到教育和自我教育时，你有什么建议？如何变得有用，产生更多积极影响？马斯克：我鼓励人们阅读大量书籍，尽可能多的吸收信息。你至少对知识景观有一个大致的了解，尝试了解很多东西，因为你可能不知道自己感兴趣的是什么。广泛的探索，和不同的人交谈，了解各行各业，喜欢什么职业就去做。尽可能的多学习，寻找意义。多阅读和尝试，找到和你的才能相匹配的事情去做。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":933,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":699164066,"gmtCreate":1639756888804,"gmtModify":1639756888804,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/699164066","repostId":"1137745918","repostType":2,"repost":{"id":"1137745918","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1639705076,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1137745918?lang=&edition=full","pubTime":"2021-12-17 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tg-height=\"472\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>1453年奥斯曼帝国的苏丹默罕默德二世攻下君士坦丁堡后，将自己的国旗改为星月标记（君士坦丁堡的标志），底色改为大红（罗马帝国的颜色），表示自己是东正教的延续，是罗马帝国的后继者。<b>这面国旗传承至今依旧是土耳其的国旗。</b></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/64a3df1a9a9a44b04ecab699e7f642db\" tg-width=\"954\" tg-height=\"626\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>奥斯曼帝国的鼎盛时期，地域上统治横跨欧洲、亚洲和非洲，君主苏丹更视自己为天下之主。</p>\n<p>然而承载着太多记忆的国家，对于其往后的领导者都是一个沉重的考验。辉煌的历史在身后，颠沛的现实却在眼前。</p>\n<p>冷战结束后土耳其享受了发展红利，可好景不长，土耳其的经济再度陷入崩溃，通胀失去控制，里拉变成废纸。</p>\n<p>如同很多救世英雄一样，埃尔多安就在这样灾难性的背景下登上历史舞台。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6d1ac4451ab11b5f93b2f2776a950cce\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"803\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>1954年埃尔多安出生在伊斯坦布尔的一个不算富有的家庭。27岁时他加入了主张政教合一的福利党，正式征战政坛，但始终政绩平平。</p>\n<p>1994年已迈入不惑之年的埃尔多安迎来了他生命中的转折。首先他当选了土耳其第一大城市伊斯坦布尔的市长。当时的土耳其刚刚走出持久的内战，民生经济重创未愈。然而在埃尔多安上任后不久，整个城市就焕然一新。他清除了发国难财的贪腐势力，整合了脏乱没有秩序的街道，为自己打下了深厚的民意基础。</p>\n<p>其次，他认识了一生中最重要的人，大他13岁的居伦。后来居伦便和埃尔多安确立了政治同盟，用自己强大的政治号召力，开始扶持他平步青云。</p>\n<p>2002年底在人民对主流政党完全失望的情况下正发党赢得大选。埃尔多安也在居伦的帮助下成功进入内阁，荣升总理。</p>\n<p>曾有人说居伦不仅是埃尔多安的强大盟友，也是埃尔多安的精神导师。</p>\n<p>但事实证明，居伦只是埃尔多安爬上权力巅峰的台阶。</p>\n<p><b>02、安纳托利亚之虎</b></p>\n<p>埃尔多安也远不是一个没有经历过通胀、贬值、经济一地鸡毛的人。相反，他经历的太多。在他上台之初面对的土耳其就是如此。</p>\n<p>1999年和2001年连续经历了两次经济危机后，土耳其通胀接近40%，100万里拉只能兑换1美元，使得里拉成为全球最不值钱的货币之一。银行利率一度高达1000%，但依然无法阻止大量的资本外逃。</p>\n<p>而经济崩溃时军队习惯性干政，也让骨子里奉行教权主义的埃尔多安明白，政治集权的背后必然要有经济的保驾护航。于是，埃尔多安执政后开始韬光养晦的先解决国内经济问题。他接受了国际货币基金组织的110亿美元紧急援助方案，同时也坚持推动私有化、全球化、自由化改革，重塑经济体制和政府机构职能。</p>\n<p>“自由主义”与“改革、出口红利”双轮驱动</p>\n<p>2003年5月埃尔多安政府启动“土耳其私有化战略”，将几乎所有的国有资产都列入私有化或拍卖行列，涉及能源、交通、银行、工业、烟草、桥梁以及卫生、教育、住房等等。2003-2012年的9年间，土耳其私有化总收入已达535亿美元。“改革红利”短期带来私人投资和外资流入的大幅增加，对经济的拉动作用显著增强。</p>\n<p>同时土耳其与欧盟等西方国家的关系也进入蜜月期。背靠欧盟制造实力强大但劳动力成本过高，而东南面俄罗斯、伊拉克、沙特等浑身流油但不擅长制造，土耳其无疑成为了再理想不过的制造业出口市场。</p>\n<p>埃尔多安一边积极推动土耳其入欧，向西方国家靠拢。一边主动与伊朗、叙利亚等国往来贸易，使得国内制造业得到迅猛发展。大量的欧洲资本因此流入土耳其，推动土耳其的汽车、造船、纺织、钢铁等制造业跻身全球前十的制造出口国家。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2d98683614b7489bf45332fba9a289a2\" tg-width=\"1030\" tg-height=\"795\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>2002-2008年期间，埃尔多安不仅成功地将通货膨胀率控制在5%-8%左右，还让土耳其GDP的年平均增长率达到7.3%，速度超过俄罗斯、巴西和韩国。土耳其的人均GDP从3100美元增加到11000美元以上，翻了约四倍。一度如丧家之犬的土耳其摇身变成安纳托利亚之虎，逐渐在战火纷飞的中东地区傲然而立。</p>\n<p>2011年美国《时代》周刊年度人物投票埃尔多安当选。“尽管不是中东人，但他是最受中东人欢迎的世界领导人。他的外交使团迎来的欢呼声会使一个摇滚明星感到嫉妒。”</p>\n<p>英国《经济学人》杂志甚至称之为：“新时代的苏丹”。</p>\n<p>不过，私有化改革对资本实力有限的国家来说，也是一把“双刃剑”。它给土耳其带来高速发展的同时，也因将经济过度绑定外债和加剧贫富差距失业率，给土耳其当前的劫难埋下了伏笔。</p>\n<p><b>03、“土耳其建造”和权力巅峰</b></p>\n<p>2009年全球金融危机冲击之下，土耳其的经济也陷入衰退。像大多数国家一样，土耳其开始实施财政刺激加宽松货币。但在需求不振的背景下，流动性毫无例外的流向房地产和基础设施建设。土耳其房地产市场一路高歌猛进。政府将从中获得的收入又大搞机场、道路、桥梁、旧城改造等基建项目。埃尔多安带领着土耳其走上另一条发展经济的道路：“土耳其制造”让位“土耳其建造”。</p>\n<p>房地产和基建对政府而言从来都是甜蜜的毒药，其特征便是刺激强见效快，于是唯GDP论的埃尔多安毫不吝啬的饮下了杯毒药，对背后债务和风险视而不见。因为每当谈到伊斯坦布尔新机场、博斯普鲁斯新大桥；黑海与马尔马拉海的新运河；亚洲区的曼哈顿这些辉煌的政绩工程时，不仅意味着更高的GDP，埃尔多安的人望也逐渐如日中天。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c1618582e3da52ff8ec8cbd5638a0868\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>2014年8月埃尔多安以51.79%的得票率远超另两名候选人，当选土耳其第12届总统。对此，全球很多金融市场看好土耳其未来，伊斯坦布尔股市甚至在当天上涨5%。</p>\n<p>这个时候著名发展经济学专家罗德里克曾提出过反对意见。“这一切都是埃尔多安的策略，埃尔多安态度上和西方有抵触，与ISIS关系也不明确，因此其当选有极大的不确定性。”罗德里克认为埃尔多安很可能实行民粹主义和专制，不料此言一语成谶。羽翼丰满的埃尔多安终于露出他的真面目，开启了一系列安内攘外的行动。</p>\n<p>第一件便是清除异己。他的政治抱负本就和居伦截然不同，更何况一山怎能容二虎。居伦的“影子政府”让埃尔多安如鲠在喉，终于这一年友谊的小船彻底翻了。埃尔多安直接宣称居伦是国家的敌人，解职了超过6000名疑似“居伦运动”成员的警察、法官等国家公务员。一时间，“居伦运动”元气大伤。没了昔日盟友同台抢戏，埃尔多安在政坛可谓风光独好。他也被追随者鼓吹为凯末尔之后的“新土耳其国父”。</p>\n<p>同时埃尔多安也开始对外扩张他的奥斯曼帝国梦。历届中东战争中，土耳其就像个旁观者。埃尔多安却想要改变这一切。“阿拉伯之春”后，土耳其逐渐试图利用中东变局谋求其在中东事物的主导权，高调强硬介入埃及、叙利亚等国事务。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6deea260d49e1f713bbad387a152798b\" tg-width=\"998\" tg-height=\"567\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>哈萨克斯坦总统托卡耶夫曾评价：“在埃尔多安的英明领导和远见政策下，土耳其继续稳定发展，并在区域和国际社会上的地位不断提升。”2017年，埃尔多安也达到了权力巅峰。</p>\n<p><b>04、经济不行，那就打安全牌</b></p>\n<p>就在埃尔多安的权力达到了顶峰的时候，土耳其的经济也走到了繁荣的顶点。2016年的政变虽然没有成功，但却改变了许多事。</p>\n<p>首先它让埃尔多安明白欧盟终究没想带他入伙。在欧盟精英的眼里，他不过是一个异类。本质上高度自由化的欧洲，容不下土耳其这个带有浓厚的宗教观念残存和一个表面上推行世俗化骨子里是教权派领导的国家加入欧盟。除了难民问题，如果没有更多的筹码，埃尔多安想要入欧大概只是黄粱一梦。</p>\n<p>这场政变也让埃尔多安怀疑是美国在背后耍花样，并庇护政变主谋居伦。没多久土耳其便指控美国传教士安德鲁·布伦森为“间谍”，将其逮捕入狱。布伦森事件则成为美国制裁土耳其的主要“导火索”。</p>\n<p>埃尔多安知道了自己只不过是西方发达国家的工具人后，开始和曾经剑拔弩张的俄罗斯打得火热，并与阿萨德实现交往。当然了，这并不妨碍土耳其继续掺和混乱的叙利亚局势。</p>\n<p>只是埃尔多安倒戈俄罗斯却让美国更为恼火。2018年8月特朗普将土耳其钢铝关税提高了一倍，并在得知土耳其采购了俄罗斯s400防空导弹后，马上暂停了美国F35战机出口土耳其的计划。</p>\n<p>正当土耳其被美、欧整的惨兮兮的时候，埃尔多安却抓住一个关键的机会。2018年10月土耳其在“卡舒吉案”上大搞文章，成功离间了美国与沙特这对死忠盟友，巩固了与俄罗斯、卡塔尔的革命友谊。11月埃尔多安又以此为谈判条件与特朗普见面，达成了向美国购买35亿爱国者导弹的生意。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d8f70a39e066b44c406442678b71e599\" tg-width=\"628\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>当然埃尔多安和俄罗斯的友谊小船也从不牢固。叙利亚的问题还没有解决，乌尔兰危机又对土耳其和俄罗斯形成考验。就在安卡拉向基辅出售战斗无人机后，俄罗斯对其公民前往土耳其的旅游实施了限制。</p>\n<p>不负“中东搅屎棍”之名，埃尔多安在中东地区四处出击，既想控制叙利亚，又想控制利比亚。通过强硬军事外交刷存在感，并借此在各个大国之间摇摆周旋。</p>\n<p>当然，这也导致2018年至2020年土耳其的国防开支翻了一倍，平均年增长32.8%，在GDP的贡献中明显提升。</p>\n<p>“过去将近5至6年，土耳其经济都没有出现明显的好的转机，内部增长动力也不足，在未来会是非常大的挑战。那就打安全牌。” 上海外国语大学中东研究所副所长孙德表示。</p>\n<p>土耳其内部的经济结构的负面影响逐步体现。随着举债模式对经济拉动作用的弱化，大规模基建背后的风险和巨额的债务开始吞噬土耳其经济的活力，高通胀率、高失业和高赤字对经济的负面影响则日益凸显。土耳其的实际GDP由2017年底的7.27%跌落到2018、2019年的0增长附近。人均GDP也降低到10000美元以下。</p>\n<p>土耳其也错失了产业升级的机遇，导致土耳其的制造和出口依然集中在低端。制造业出口由02-07的年均增速22.24%回落到10-15年6.32%和17-20年的2.53%。2019年末高科技产品出口仅占出口总额的3.04%。</p>\n<p>如果土耳其看成一份资产负债表，那它的高杠杆和资不抵债时刻提示着其金融体系的脆弱性。</p>\n<p>2020年底土耳其外债达到4500亿美元，国内生产总值为7170亿美元，外债的国内生产总值占比高达62%。其最近外汇储备为1640亿美元（因为今年预期里拉贬值，国内已经大幅增加了外汇的持有，年初仅有1280亿美元），占外债的三分之一。</p>\n<p>但在对外贸易方面，土耳其却长期处于大额逆差的失血状态，2020年贸易赤字到367亿美元。外贸总额下滑也对经济增长的拉动作用在下降。</p>\n<p>在高度依赖借钱度日的发展模式下，土耳其只能大开资本市场国门，挖新坑填旧坑。这就使得土耳其经济一直深受国际金融市场的影响，而里拉也成为最易受到冲击的新兴国家货币之一。国际资本在土耳其经济上升的时候火上浇油，也在土耳其经济跌落的时候雪上加霜。</p>\n<p>2018年美国加息后美元快速走高，里拉贬值突破6：1；2020年疫情爆发恐慌性避险美元流动性紧缩，里拉贬值突破8：1；当前美国量化宽松退出美元走强土耳其降息，里拉贬值突破13：1。美元扇动一下翅膀，对里拉而言都是一场风暴。</p>\n<p>而埃尔多安的“奇葩操作”还在给这场风暴火上浇油。</p>\n<p><b>05、加息还是降息，这是个问题</b></p>\n<p>当前土耳其通胀过高、汇率贬值，加息是央行行长们教科书上的标准答案。但问题是加多少才能抑制通胀，加多少才能稳住国际资本的信心？不知道。</p>\n<p>可能埃尔多安还记得自己上任前的那场危机，银行利率即便高达1000%，也阻挡不了资本外逃。而现在的情况也不容乐观。一方面土耳其经济在疫情下旧伤新痛难愈而美国收缩流动性全球资金回流已是趋势，另一方面埃尔多安在教权主义上的一意孤行也让长期海外资本丧失信心。要命的是，过高的利率对于本土产业和就业市场无疑又是沉重的打击，让经济陷入两难的境地。</p>\n<p><b>所以在埃尔多安眼里，加息没有任何好处。</b></p>\n<p><b>那么降息呢</b>？从经常项目的角度，可以刺激出口刺激增长，缩小逆差甚至转为盈余，此为一利。可以刺激国内生产扩张增加供给，此为二利。继续给房地产基建行业输血，此为三利。但现实根本没有这么简单。土耳其过度依赖进口，且进口以消费弹性低的原材料、制造品和日用品为主。那么里拉暴跌不仅不能缩小逆差，反而可能导致逆差和通胀加剧。扩大生产也是如此，供给和需求是长短期的矛盾，短时间内难以弥合只会恶化。而对于外债占到GDP半壁江山的经济，里拉的暴跌对于负债企业而言更是形同噩梦。</p>\n<p>因而短期的阵痛在所难免，即保持高利率非常必要。从而保证通胀的稳定、投资信心的稳定和币值的稳定。国内外资本信心的回复，才能真正压低借贷成本。</p>\n<p>长期而言产业规划和重塑货币中立是关键。土耳其既要削减外债饥渴症，要将发展格局从地产基建拉动的短期刺激转向对优势制造业、服务业的长期规划。要降低贫富差距来增强经济和消费的内生动力。很关键的还要保证中央银行的独立性。</p>\n<p>就像经济学家纳斯说的：“对于土耳其而言，短暂的加息就像阿司匹林，可以止痛，但无法治愈疾病。没有有意义的结构改革，没有中央银行的独立性，一切都是空谈。”</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5633b05c1b07021d28fc5c2d7bbf04a4\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"746\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>\n<p>11 月下旬，货币崩盘在土耳其主要城市引发了抗议活动，成群结队的示威者高呼要求埃尔多安辞职。防暴警察在伊斯坦布尔的街道上排起了长队。警方在伊斯坦布尔几个街区的抗议活动中拘留了60多人。</p>\n<p>“<b>我们过去每天都煮肉。现在每周只有一次</b>，”58岁的工人玛丽亚姆·阿塔莱说，“我们总是投票给正发党。现在让我们试试其他人。”即使在伊斯坦布尔，埃尔多安也在失去当初引以为傲的民意基础。这是埃尔多安的故乡，也曾是埃尔多安民意基础最深厚的地方。</p>\n<p>而同样，今年里拉暴跌的主谋，不是外资而是内资。<b>居民、企业争先恐后将手中的里拉换成美元黄金。这也将为土耳其的金融机构带来几十年来最严峻考验。</b></p>\n<p>但是在权力的核心区，这场危机似乎并没有让总统或其顾问感到不安。街头抗议发生的同时，埃尔多安会见了他的经济团队。“没有紧张，没有警报，”一名官员说。“没有理由担心，土耳其不会经历货币危机。”</p>\n<p>埃尔多安也依旧不忘他的王图霸业。11月12日在伊斯坦布尔举行了所谓的“突厥语国家合作委员会”第八届峰会。土耳其、哈萨克斯坦等六国发布重磅联合声明，将组织更名为“突厥国家组织”，既然入不了欧，土耳其大概想要试试自己搞一个中东的“欧盟”。</p>\n<p><b>为了他的教权主义和帝国大梦，埃尔多安先生还在“奇葩操作”的道路上狂奔。</b></p>\n<p>而为这个梦买单的注定是普通土耳其人。</p>\n<p>用前土耳其财政部官员卡纳克奇的话说，<b>“这是一场越来越贫穷的危机</b>。”</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<strong>华尔街见闻</strong>\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>这周土耳其里拉又双叒叕崩了，自年初至今兑美元贬值已接近50%！\n\n11月的通胀也飚上了21%！\n可它却自9月起连续3个月大幅降息，预计12月的议息会议还要继续降！\n总统甚至为了降息，不惜先后罢免了3位央行行长和3名央行投票官员。\n就连财政部长都因此请辞。\n埃尔多安坚信只有降息才能对抗通胀。\n这位“新时代的苏丹”曾一手缔造了土耳其的奇迹经济，使其在战火纷飞的中东傲然而立。\n而如今却眼看土耳其深陷通胀...</p>\n\n<a href=\"None\">Web 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上海外国语大学中东研究所副所长孙德表示。\n土耳其内部的经济结构的负面影响逐步体现。随着举债模式对经济拉动作用的弱化，大规模基建背后的风险和巨额的债务开始吞噬土耳其经济的活力，高通胀率、高失业和高赤字对经济的负面影响则日益凸显。土耳其的实际GDP由2017年底的7.27%跌落到2018、2019年的0增长附近。人均GDP也降低到10000美元以下。\n土耳其也错失了产业升级的机遇，导致土耳其的制造和出口依然集中在低端。制造业出口由02-07的年均增速22.24%回落到10-15年6.32%和17-20年的2.53%。2019年末高科技产品出口仅占出口总额的3.04%。\n如果土耳其看成一份资产负债表，那它的高杠杆和资不抵债时刻提示着其金融体系的脆弱性。\n2020年底土耳其外债达到4500亿美元，国内生产总值为7170亿美元，外债的国内生产总值占比高达62%。其最近外汇储备为1640亿美元（因为今年预期里拉贬值，国内已经大幅增加了外汇的持有，年初仅有1280亿美元），占外债的三分之一。\n但在对外贸易方面，土耳其却长期处于大额逆差的失血状态，2020年贸易赤字到367亿美元。外贸总额下滑也对经济增长的拉动作用在下降。\n在高度依赖借钱度日的发展模式下，土耳其只能大开资本市场国门，挖新坑填旧坑。这就使得土耳其经济一直深受国际金融市场的影响，而里拉也成为最易受到冲击的新兴国家货币之一。国际资本在土耳其经济上升的时候火上浇油，也在土耳其经济跌落的时候雪上加霜。\n2018年美国加息后美元快速走高，里拉贬值突破6：1；2020年疫情爆发恐慌性避险美元流动性紧缩，里拉贬值突破8：1；当前美国量化宽松退出美元走强土耳其降息，里拉贬值突破13：1。美元扇动一下翅膀，对里拉而言都是一场风暴。\n而埃尔多安的“奇葩操作”还在给这场风暴火上浇油。\n05、加息还是降息，这是个问题\n当前土耳其通胀过高、汇率贬值，加息是央行行长们教科书上的标准答案。但问题是加多少才能抑制通胀，加多少才能稳住国际资本的信心？不知道。\n可能埃尔多安还记得自己上任前的那场危机，银行利率即便高达1000%，也阻挡不了资本外逃。而现在的情况也不容乐观。一方面土耳其经济在疫情下旧伤新痛难愈而美国收缩流动性全球资金回流已是趋势，另一方面埃尔多安在教权主义上的一意孤行也让长期海外资本丧失信心。要命的是，过高的利率对于本土产业和就业市场无疑又是沉重的打击，让经济陷入两难的境地。\n所以在埃尔多安眼里，加息没有任何好处。\n那么降息呢？从经常项目的角度，可以刺激出口刺激增长，缩小逆差甚至转为盈余，此为一利。可以刺激国内生产扩张增加供给，此为二利。继续给房地产基建行业输血，此为三利。但现实根本没有这么简单。土耳其过度依赖进口，且进口以消费弹性低的原材料、制造品和日用品为主。那么里拉暴跌不仅不能缩小逆差，反而可能导致逆差和通胀加剧。扩大生产也是如此，供给和需求是长短期的矛盾，短时间内难以弥合只会恶化。而对于外债占到GDP半壁江山的经济，里拉的暴跌对于负债企业而言更是形同噩梦。\n因而短期的阵痛在所难免，即保持高利率非常必要。从而保证通胀的稳定、投资信心的稳定和币值的稳定。国内外资本信心的回复，才能真正压低借贷成本。\n长期而言产业规划和重塑货币中立是关键。土耳其既要削减外债饥渴症，要将发展格局从地产基建拉动的短期刺激转向对优势制造业、服务业的长期规划。要降低贫富差距来增强经济和消费的内生动力。很关键的还要保证中央银行的独立性。\n就像经济学家纳斯说的：“对于土耳其而言，短暂的加息就像阿司匹林，可以止痛，但无法治愈疾病。没有有意义的结构改革，没有中央银行的独立性，一切都是空谈。”\n\n11 月下旬，货币崩盘在土耳其主要城市引发了抗议活动，成群结队的示威者高呼要求埃尔多安辞职。防暴警察在伊斯坦布尔的街道上排起了长队。警方在伊斯坦布尔几个街区的抗议活动中拘留了60多人。\n“我们过去每天都煮肉。现在每周只有一次，”58岁的工人玛丽亚姆·阿塔莱说，“我们总是投票给正发党。现在让我们试试其他人。”即使在伊斯坦布尔，埃尔多安也在失去当初引以为傲的民意基础。这是埃尔多安的故乡，也曾是埃尔多安民意基础最深厚的地方。\n而同样，今年里拉暴跌的主谋，不是外资而是内资。居民、企业争先恐后将手中的里拉换成美元黄金。这也将为土耳其的金融机构带来几十年来最严峻考验。\n但是在权力的核心区，这场危机似乎并没有让总统或其顾问感到不安。街头抗议发生的同时，埃尔多安会见了他的经济团队。“没有紧张，没有警报，”一名官员说。“没有理由担心，土耳其不会经历货币危机。”\n埃尔多安也依旧不忘他的王图霸业。11月12日在伊斯坦布尔举行了所谓的“突厥语国家合作委员会”第八届峰会。土耳其、哈萨克斯坦等六国发布重磅联合声明，将组织更名为“突厥国家组织”，既然入不了欧，土耳其大概想要试试自己搞一个中东的“欧盟”。\n为了他的教权主义和帝国大梦，埃尔多安先生还在“奇葩操作”的道路上狂奔。\n而为这个梦买单的注定是普通土耳其人。\n用前土耳其财政部官员卡纳克奇的话说，“这是一场越来越贫穷的危机。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1061,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":990531577,"gmtCreate":1562679979199,"gmtModify":1704704059171,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"<a 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Markit周一公布，7月欧元区制造业PMI终值为51.8，高于6月的47.4和7月初值51.1，自去年1月以来首次升破50这一荣枯分水岭，意味着制造业工厂活动进入扩张区间。</p><p>欧元区最大经济体德国的7月制造业PMI从6月的45.2升至51.0，创19个月来新高，也是自2018年12月以来首次升破50，显示制造业仍处于复苏的正轨。</p><p>欧元区7月制造业PMI攀升源于，在政府进一步放宽防疫限制措施后，当地需求反弹。IHS Markit的首席企业经济学家Chris Williamson评论称，在需求令人鼓舞地大增推动下欧元区的工厂在三季度开了一个非常积极的头，生产速度创两年来新高。</p><p>同日公布的英国7月制造业PMI从6月的50.1升至53.3，创去年3月以来新高，略低于7月初值53.6。7月制造业PMI分项指数中的产出指数更是升至59.3，创2017年11月以来新高。这显示出英国制造业工厂复工和国内需求开始复苏。</p><h2><b>彭博社</b></h2><p><b>蓝筹科技股推动纳指创历史新高美元涨</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a7b4f005b283313d4791e5103cdc4f7a\" tg-width=\"624\" tg-height=\"130\">白宫考虑就疫情期间的失业救济补助自行采取行动纾困，欧美经济数据释放利好。本周一两大蓝筹股微软和苹果大涨，推动纳斯达克综合指数（纳指）和纳斯达克100指数双双创收盘新高。苹果和微软也都收创新高。微软正试图挽回收购TikTok美国业务的交易。</p><p>周一全球股市齐涨。MSCI亚太指数涨0.4%，欧洲斯托克600指数收涨2.1%。三大美国股指中，道指收涨236.08点，涨幅0.89%。标普500收涨0.72%，收报3294.61点，创2月21日以来收盘新高。纳指收涨1.47%，收报10902.90点。</p><p>除了欧元区7月PMI创一年半新高，周一美国还公布，7月美国ISM制造业指数创去年3月以来新高。上月创十年来最大7月月度跌幅的美元指数当天反弹，美国国债价格下跌，收益率上行。彭博美元现货指数上涨0.3%。美国10年期国债收益率升2个基点至0.55。</p><h2><b>金融时报</b></h2><p><b>特朗普放弃反对微软收购TikTok立场称要对交易收费</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/08307deaf73f4673e5dbeb3d2a3d9874\" tg-width=\"624\" tg-height=\"688\">特朗普本周一的表态放弃了反对微软收购抖音海外版TikTok的立场。他同时承诺，如果在9月15日以前没有一家美国企业收购TikTok，就要在美国国内封杀TikTok。</p><p>特朗普坚称，无论收购交易价是多少，美国政府都应该从中收取费用，因为政府会允许TikTok继续在美国经营，对达成交易有帮助。</p><p>特朗普提到，他和微软的CEO Satya Nadella有一场“不错的对话”交流，他给Nadella设定了9月15日左右的截止期，在此期间内微软要设法达成交易。作为交易的一部分，微软将必须给美国财政部支付“一大笔钱”。他说，我不介意是微软还是别的哪家收购，只要是一家美国公司。</p><p>对于美国财政部将怎样对TikTok出售的交易收费，白宫并未回应这一疑问。</p><h2><b>CNBC</b></h2><p><b>民主党人和特朗普政府重启会谈仍未能达成救助案协议</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ac194cfca2a3da6b8808c52989381f4a\" tg-width=\"624\" tg-height=\"440\">对于新一轮抗疫救助的方案，美国国会民主党领袖和特朗普政府官员本周一重启面对面会议，与会者包括众议院议长、民主党人Nancy Pelosi、参议院民主党领袖Chuck Schumer、美国财长姆努钦和白宫幕僚长Mark Meadows。预计本周他们还会就此举行会谈。</p><p>两个多小时在国会的会晤结束后，Pelosi表示，磋商是“有建设性的”，但“大家仍有分歧”。</p><p>Schumer称，在某些问题上取得了进步，各方立场更加接近，还有很多突出的问题。有记者问及，会谈者有没有就失业救济补助取得任何进展，Schumer说，共和党人坚持他们的立场。</p><p>目前失业救济补助、企业免责、对州和地方政府的救助仍是两党磋商的焦点。</p><p>Pelosi周一称，她希望，至少在各州失业率开始下降以前，保持每周600美元的失业救济补助。她认为，帮助学校复课的资助规模应该比共和党人提议的1050亿美元还多。</p><h2><b>华尔街日报</b></h2><p><b>疫情危险尚未消除但对冲基金已推出大规模基金</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e8540793c7181c8ea2cf79c36868caef\" tg-width=\"624\" tg-height=\"520\">知情者称，对冲基金Soroban的联合创始人、对冲基金经理Gaurav Kapadia已经为他的新基金公司XN</p><p>LP旗下基金募资超过10亿美元。该基金是XN规模最大的一只基金。XN投资股市和私营企业，自7月1日成立以来，剔除收费后收益率高达7.4%。</p><p>对冲基金业研究机构HFR称，今年一季度新发基金数量降至84只，创2008年第四季度以来单季新低。</p><p>但高盛和摩根士丹利的高管目前都预计，如果保持当前计划不变，今年内问世的对冲基金将比去年全年的新发基金多约20%。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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Markit周一公布，7月欧元区制造业PMI终值为51.8，高于6月的47.4和7月初值51.1，自去年1月以来首次升破50这一荣枯分水岭，意味着制造业工厂活动进入扩张区间。</p><p>欧元区最大经济体德国的7月制造业PMI从6月的45.2升至51.0，创19个月来新高，也是自2018年12月以来首次升破50，显示制造业仍处于复苏的正轨。</p><p>欧元区7月制造业PMI攀升源于，在政府进一步放宽防疫限制措施后，当地需求反弹。IHS Markit的首席企业经济学家Chris Williamson评论称，在需求令人鼓舞地大增推动下欧元区的工厂在三季度开了一个非常积极的头，生产速度创两年来新高。</p><p>同日公布的英国7月制造业PMI从6月的50.1升至53.3，创去年3月以来新高，略低于7月初值53.6。7月制造业PMI分项指数中的产出指数更是升至59.3，创2017年11月以来新高。这显示出英国制造业工厂复工和国内需求开始复苏。</p><h2><b>彭博社</b></h2><p><b>蓝筹科技股推动纳指创历史新高美元涨</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a7b4f005b283313d4791e5103cdc4f7a\" tg-width=\"624\" tg-height=\"130\">白宫考虑就疫情期间的失业救济补助自行采取行动纾困，欧美经济数据释放利好。本周一两大蓝筹股微软和苹果大涨，推动纳斯达克综合指数（纳指）和纳斯达克100指数双双创收盘新高。苹果和微软也都收创新高。微软正试图挽回收购TikTok美国业务的交易。</p><p>周一全球股市齐涨。MSCI亚太指数涨0.4%，欧洲斯托克600指数收涨2.1%。三大美国股指中，道指收涨236.08点，涨幅0.89%。标普500收涨0.72%，收报3294.61点，创2月21日以来收盘新高。纳指收涨1.47%，收报10902.90点。</p><p>除了欧元区7月PMI创一年半新高，周一美国还公布，7月美国ISM制造业指数创去年3月以来新高。上月创十年来最大7月月度跌幅的美元指数当天反弹，美国国债价格下跌，收益率上行。彭博美元现货指数上涨0.3%。美国10年期国债收益率升2个基点至0.55。</p><h2><b>金融时报</b></h2><p><b>特朗普放弃反对微软收购TikTok立场称要对交易收费</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/08307deaf73f4673e5dbeb3d2a3d9874\" tg-width=\"624\" tg-height=\"688\">特朗普本周一的表态放弃了反对微软收购抖音海外版TikTok的立场。他同时承诺，如果在9月15日以前没有一家美国企业收购TikTok，就要在美国国内封杀TikTok。</p><p>特朗普坚称，无论收购交易价是多少，美国政府都应该从中收取费用，因为政府会允许TikTok继续在美国经营，对达成交易有帮助。</p><p>特朗普提到，他和微软的CEO Satya Nadella有一场“不错的对话”交流，他给Nadella设定了9月15日左右的截止期，在此期间内微软要设法达成交易。作为交易的一部分，微软将必须给美国财政部支付“一大笔钱”。他说，我不介意是微软还是别的哪家收购，只要是一家美国公司。</p><p>对于美国财政部将怎样对TikTok出售的交易收费，白宫并未回应这一疑问。</p><h2><b>CNBC</b></h2><p><b>民主党人和特朗普政府重启会谈仍未能达成救助案协议</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ac194cfca2a3da6b8808c52989381f4a\" tg-width=\"624\" tg-height=\"440\">对于新一轮抗疫救助的方案，美国国会民主党领袖和特朗普政府官员本周一重启面对面会议，与会者包括众议院议长、民主党人Nancy Pelosi、参议院民主党领袖Chuck Schumer、美国财长姆努钦和白宫幕僚长Mark Meadows。预计本周他们还会就此举行会谈。</p><p>两个多小时在国会的会晤结束后，Pelosi表示，磋商是“有建设性的”，但“大家仍有分歧”。</p><p>Schumer称，在某些问题上取得了进步，各方立场更加接近，还有很多突出的问题。有记者问及，会谈者有没有就失业救济补助取得任何进展，Schumer说，共和党人坚持他们的立场。</p><p>目前失业救济补助、企业免责、对州和地方政府的救助仍是两党磋商的焦点。</p><p>Pelosi周一称，她希望，至少在各州失业率开始下降以前，保持每周600美元的失业救济补助。她认为，帮助学校复课的资助规模应该比共和党人提议的1050亿美元还多。</p><h2><b>华尔街日报</b></h2><p><b>疫情危险尚未消除但对冲基金已推出大规模基金</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e8540793c7181c8ea2cf79c36868caef\" tg-width=\"624\" tg-height=\"520\">知情者称，对冲基金Soroban的联合创始人、对冲基金经理Gaurav Kapadia已经为他的新基金公司XN</p><p>LP旗下基金募资超过10亿美元。该基金是XN规模最大的一只基金。XN投资股市和私营企业，自7月1日成立以来，剔除收费后收益率高达7.4%。</p><p>对冲基金业研究机构HFR称，今年一季度新发基金数量降至84只，创2008年第四季度以来单季新低。</p><p>但高盛和摩根士丹利的高管目前都预计，如果保持当前计划不变，今年内问世的对冲基金将比去年全年的新发基金多约20%。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/bd9800618f238c2b9206b199a5895341","relate_stocks":{},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1155529448","content_text":"路透社 | 欧元区工厂活动反弹 7月制造业PMI进入扩张区间德国19个月来首次扩张彭博社 | 蓝筹科技股推动纳指创历史新高美元涨金融时报 | 特朗普放弃反对微软收购TikTok立场称要对交易收费CNBC | 民主党人和特朗普政府重启会谈仍未能达成救助案协议华尔街日报 | 疫情危险尚未消除但对冲基金已推出大规模基金路透社欧元区工厂活动反弹 7月制造业PMI进入扩张区间德国19个月来首次扩张IHS Markit周一公布，7月欧元区制造业PMI终值为51.8，高于6月的47.4和7月初值51.1，自去年1月以来首次升破50这一荣枯分水岭，意味着制造业工厂活动进入扩张区间。欧元区最大经济体德国的7月制造业PMI从6月的45.2升至51.0，创19个月来新高，也是自2018年12月以来首次升破50，显示制造业仍处于复苏的正轨。欧元区7月制造业PMI攀升源于，在政府进一步放宽防疫限制措施后，当地需求反弹。IHS Markit的首席企业经济学家Chris Williamson评论称，在需求令人鼓舞地大增推动下欧元区的工厂在三季度开了一个非常积极的头，生产速度创两年来新高。同日公布的英国7月制造业PMI从6月的50.1升至53.3，创去年3月以来新高，略低于7月初值53.6。7月制造业PMI分项指数中的产出指数更是升至59.3，创2017年11月以来新高。这显示出英国制造业工厂复工和国内需求开始复苏。彭博社蓝筹科技股推动纳指创历史新高美元涨白宫考虑就疫情期间的失业救济补助自行采取行动纾困，欧美经济数据释放利好。本周一两大蓝筹股微软和苹果大涨，推动纳斯达克综合指数（纳指）和纳斯达克100指数双双创收盘新高。苹果和微软也都收创新高。微软正试图挽回收购TikTok美国业务的交易。周一全球股市齐涨。MSCI亚太指数涨0.4%，欧洲斯托克600指数收涨2.1%。三大美国股指中，道指收涨236.08点，涨幅0.89%。标普500收涨0.72%，收报3294.61点，创2月21日以来收盘新高。纳指收涨1.47%，收报10902.90点。除了欧元区7月PMI创一年半新高，周一美国还公布，7月美国ISM制造业指数创去年3月以来新高。上月创十年来最大7月月度跌幅的美元指数当天反弹，美国国债价格下跌，收益率上行。彭博美元现货指数上涨0.3%。美国10年期国债收益率升2个基点至0.55。金融时报特朗普放弃反对微软收购TikTok立场称要对交易收费特朗普本周一的表态放弃了反对微软收购抖音海外版TikTok的立场。他同时承诺，如果在9月15日以前没有一家美国企业收购TikTok，就要在美国国内封杀TikTok。特朗普坚称，无论收购交易价是多少，美国政府都应该从中收取费用，因为政府会允许TikTok继续在美国经营，对达成交易有帮助。特朗普提到，他和微软的CEO Satya Nadella有一场“不错的对话”交流，他给Nadella设定了9月15日左右的截止期，在此期间内微软要设法达成交易。作为交易的一部分，微软将必须给美国财政部支付“一大笔钱”。他说，我不介意是微软还是别的哪家收购，只要是一家美国公司。对于美国财政部将怎样对TikTok出售的交易收费，白宫并未回应这一疑问。CNBC民主党人和特朗普政府重启会谈仍未能达成救助案协议对于新一轮抗疫救助的方案，美国国会民主党领袖和特朗普政府官员本周一重启面对面会议，与会者包括众议院议长、民主党人Nancy Pelosi、参议院民主党领袖Chuck Schumer、美国财长姆努钦和白宫幕僚长Mark Meadows。预计本周他们还会就此举行会谈。两个多小时在国会的会晤结束后，Pelosi表示，磋商是“有建设性的”，但“大家仍有分歧”。Schumer称，在某些问题上取得了进步，各方立场更加接近，还有很多突出的问题。有记者问及，会谈者有没有就失业救济补助取得任何进展，Schumer说，共和党人坚持他们的立场。目前失业救济补助、企业免责、对州和地方政府的救助仍是两党磋商的焦点。Pelosi周一称，她希望，至少在各州失业率开始下降以前，保持每周600美元的失业救济补助。她认为，帮助学校复课的资助规模应该比共和党人提议的1050亿美元还多。华尔街日报疫情危险尚未消除但对冲基金已推出大规模基金知情者称，对冲基金Soroban的联合创始人、对冲基金经理Gaurav Kapadia已经为他的新基金公司XNLP旗下基金募资超过10亿美元。该基金是XN规模最大的一只基金。XN投资股市和私营企业，自7月1日成立以来，剔除收费后收益率高达7.4%。对冲基金业研究机构HFR称，今年一季度新发基金数量降至84只，创2008年第四季度以来单季新低。但高盛和摩根士丹利的高管目前都预计，如果保持当前计划不变，今年内问世的对冲基金将比去年全年的新发基金多约20%。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1069,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3468658323336580","authorId":"3468658323336580","name":"小石头W","avatar":"https://static.tigerbbs.com/213fa3ba9cd3173261a3b6b51fbab243","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3468658323336580","authorIdStr":"3468658323336580"},"content":"人家那是资本撮合的，跟tiktok完全两码事","text":"人家那是资本撮合的，跟tiktok完全两码事","html":"人家那是资本撮合的，跟tiktok完全两码事"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":171400580,"gmtCreate":1626753687540,"gmtModify":1626753687540,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"要么穷，要么富，中产就算了","listText":"要么穷，要么富，中产就算了","text":"要么穷，要么富，中产就算了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":4,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/171400580","repostId":"1128672834","repostType":4,"repost":{"id":"1128672834","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1626749580,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1128672834?lang=&edition=full","pubTime":"2021-07-20 10:53","market":"sh","language":"zh","title":"国家卫健委：5月31日后均可生三孩","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1128672834","media":"老虎资讯综合","summary":"生育登记先备案后补办。","content":"<p>国家卫健委答复三孩生育手续等问题关于三孩生育手续等问题，国家卫生健康委相关司局作出权威答复。</p>\n<p>7月19日，西藏自治区人民政府办公厅在网上回应三孩准生证申领问题时明确提到，经请示国家卫生健康委相关司局，<b>2021年5月31日之后，均可以生育三孩，</b>新政策出台前“生育服务登记证”到所在地登记备案，待出新“生育服务登记证”后进行补办。女方生育三孩享受国家法定产假98天。</p>\n<p>港股三胎概念短线拉升，<a href=\"https://laohu8.com/S/01086\">好孩子国际</a>涨1.7%，<a href=\"https://laohu8.com/S/06186\">中国飞鹤</a>涨1.6%，<a href=\"https://laohu8.com/S/01951\">锦欣生殖</a>涨1.2%，<a href=\"https://laohu8.com/S/02319\">蒙牛乳业</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/00151\">中国旺旺</a>拉升转涨。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ec75ed637134c4896c4276f53f4204d1\" tg-width=\"840\" tg-height=\"470\" width=\"100%\" height=\"auto\"></p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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10:29","market":"us","language":"zh","title":"前所未有！美国高管们以“光速”集体抛售","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2190641963","media":"华尔街见闻","summary":"马斯克开创了许多浪潮，新能源汽车算一个，大规模抛售自家股票算一个。《华尔街日报》对调研公司InsiderScore的数据进行了分析，结果表明到目前为止，今年有48位美国顶级公司高管通过出售股票各自获得超2亿美元的收入，人数几乎是2016-2020年间的四倍。而在这些高管中，有许多人是首次出售股票。那么这次是什么引起美国巨头高官们跟风抛售？","content":"<p>马斯克开创了许多浪潮，新能源汽车算一个，大规模抛售自家股票算一个。</p>\n<p>《华尔街日报》对调研公司InsiderScore的数据进行了分析，结果表明到目前为止，今年有48位美国顶级公司高管通过出售股票各自获得超2亿美元的收入，人数几乎是2016-2020年间的四倍。</p>\n<p>纵观整个标普500指数，在11月之前高管们就已经出售价值635亿美元的股票，较2020年全年增长50%，创下了历史记录。其中科技股达到410亿美元，增幅达到三分之一以上。而金融股的抛售数额虽然较小，但是增速更快。</p>\n<p>而在这些高管中，有许多人是首次出售股票。比如化妆品亿万富翁罗纳德·劳德（Ronald Lauder）、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>联合创始人拉里·佩奇（Larry Page），以及谢尔盖·布林（Sergey Brin）。</p>\n<p>还有些人已经不是第一次，并且还在加速出售股票，甚至有望打破他们近期的抛售记录。比如<a href=\"https://laohu8.com/S/WMT\">沃尔玛</a>的缔造者沃尔顿家族，以及Facebook母公司<a href=\"https://laohu8.com/S/FB\">Meta Platforms</a>的首席执行官马克·扎克伯格。</p>\n<p>宾夕法尼亚大学沃顿商学院会计学教授Daniel 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Silverman表示，超级富豪们在尽量不吓到股价的同时，正在利用市场的泡沫。</p>\n<p>但其实他们已经吓到投资者了。</p>\n<p>彭博社表示，已经有人开始担心，公司高管们大规模减少持股意味着他们预计股价不会进一步走高，而骤然抛售还可能会对股价造成下行压力。</p>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>前所未有！美国高管们以“光速”集体抛售</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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Lauder）、谷歌联合创始人拉里·佩奇（Larry Page），以及谢尔盖·布林（Sergey Brin）。\n还有些人已经不是第一次，并且还在加速出售股票，甚至有望打破他们近期的抛售记录。比如沃尔玛的缔造者沃尔顿家族，以及Facebook母公司Meta Platforms的首席执行官马克·扎克伯格。\n宾夕法尼亚大学沃顿商学院会计学教授Daniel Taylor对此表示，此次的大规模抛售是“前所未有”的，有可能是近十年来最多的一次。而上次出现这样的情形还是2000年代初期，当时处于互联网繁荣时代的尾声。\n那么这次是什么引起美国巨头高官们跟风抛售？彭博社对此指出，税收新规可能是引发此次风潮的关键原因。\n税收新规：从资本利得税开刀\n作为民主党“重建更好”立法计划的一部分，华盛顿立法机构有可能会提高资本利得税税率。\n目前该提案正在参议院审议，内容包括从2022年开始对总收入超过1000万美元的富人征收5%资本利得税，而对收入超过2500万的富人再另外征收3%，其中涵盖出售股票获得的收益。\nTaylor对此表示，在税收新规落地之前，高管们每出售价值一亿美元的股票，就可以节省高达800万美元的税款，而这就是促进大规模抛售的强大动力。\n其实在上个月微软首席执行Satya Nadella抛售半数持股时就有分析师表示，此举和微软所在的华盛顿州即将于明年推出的税收政策有关。从2022年1月1日开始，华盛顿州将对个人居民征收资本利得税，超过25万美元的长期资本收益适用税率为7%。\n而除了税收因素之外，估值高企或是另一个引发大规模减持的重要原因。\n美股估值高企 “利率冲击”引发担忧\n目前，美国国内通胀高企引发市场对未来“利率冲击”的担忧，众多分析机构均对美国风险资产市场持有并不乐观的态度。\n美联储在最新发布的半年度金融稳定报告中也敲响了警钟：风险资产随时可能崩盘。\n美联储立场的骤然转变也成为让风险市场恐慌的关键原因。美联储的鹰派倾向正在加速影响市场对未来利率的预期，所以一旦加息预期升温，美股估值可能会直接受到损害，其中首当其冲的就是依赖未来长期现金流的科技股。\nInsiderScore研究主管Ben Silverman表示，超级富豪们在尽量不吓到股价的同时，正在利用市场的泡沫。\n但其实他们已经吓到投资者了。\n彭博社表示，已经有人开始担心，公司高管们大规模减少持股意味着他们预计股价不会进一步走高，而骤然抛售还可能会对股价造成下行压力。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1124,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":105653902,"gmtCreate":1620300456406,"gmtModify":1620300456406,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"画纸龙","listText":"画纸龙","text":"画纸龙","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":4,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/105653902","repostId":"1176059196","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":649,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":991326061,"gmtCreate":1564560190353,"gmtModify":1704707346535,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"<a 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“缺芯”不是“炒芯”理由！港股半导体板块走低\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2021-08-09 09:57</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<p>8月9日，港股半导体板块走低，<a href=\"https://laohu8.com/S/00981\">中芯国际</a>跌超5%，<a href=\"https://laohu8.com/S/01347\">华虹半导体</a>跌近8%；此前央视财经发表评论称，“缺芯”不是“炒芯”的理由。</p>\n<p>上周五，央视财经评论员文章指出，“芯片荒”困扰汽车市场已有时日，今年甚至有多家车企因“缺芯”而停产或减产。伴随“缺芯”的是“物以芯为贵”——与去年上半年相比，目前汽车芯片价格普遍上涨10倍到20倍，而且依然“一芯难求”。部分经销商恶意涨价，引发市场价格混乱，加剧市场恐慌情绪。汽车企业无奈选择大量囤货扫货，提高芯片库存，以抵御未来风险，进一步加剧“缺芯”的困境，导致恶性循环。但“缺芯”不是“炒芯”的理由。遏制价格违法行为，维护市场价格秩序，监管层决不会手软。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/989d98b9d9f0826143e3e0dea01ee8e9\" tg-width=\"840\" tg-height=\"470\" referrerpolicy=\"no-referrer\"><img 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referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>相比于美团外卖，抖音外卖的优势在于其使用场景为短视频，通过短视频能够让用户对外卖的评价更加真实，也让静态的外卖信息变为动态，为抖音以短视频为媒介发展外卖业务创造了条件。</p>\n<p>有行业人士形象的比喻道，抖音的“心动外卖”就像出行领域的“高德打车”，并不参与实际上的外卖业务，而是为各方提供一个外卖服务平台，以四两拨千斤的方法杀入外卖市场。</p>\n<p>在美团和饿了么竞争得难解难分的领域，抖音或成为外卖万亿市场的有力搅局者。</p>\n<p><b>01</b></p>\n<p><b>抖音版的“美团外卖”和“大众点评”</b></p>\n<p>接近字节的人士告诉Tech星球，“心动外卖”小程序于近期在抖音App内上线，其外卖业务当前以在抖音生态内发展为主，并不会向外进行拓展。当前，其页面显示为：即将全面开放，敬请期待。</p>\n<p>通过“心动外卖”小程序的开发者信息可以发现，其开发主体为北京微博视界科技有限公司，该公司正为抖音App的运营主体，这也佐证了该外卖业务由抖音团队开发并运营的事实。</p>\n<p>此外，Tech星球了解到，心动外卖将会在一二线城市率先开放，然后在逐步推广到全国的城市。这也是因为外卖在一二线城市，无论是消费需求还是用户量都远高于下沉市场。</p>\n<p>“心动外卖”由于处于测试阶段，故部分功能暂时未知，一位接近抖音的人士向Tech星球表示，“心动外卖”更像是一个聚合模式的外卖平台，模式上类似于如今抖音在旅游方面的“山竹旅行”，为同城附近的外卖商家直接转化交易钉单，实现真正意义上的本地生活化服务。</p>\n<p>Tech星球了解到，抖音做外卖的想法一直都存在。</p>\n<p>2020年3月，抖音短视频上线新功能“抖音团购”，被外界解释为开始冲击“美团、大众、饿了么”的线下市场，因为该功能提供到店核销和物流配送两种消费模式，而物流配送则是外卖的一次尝试，该功能的出现让用户能通过抖音在线即可点餐、团购、外卖，直接实现边看视频，边购买，线上付款，线下快递到家的情景。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b49cf15b9cd4fd2b6a1d1ee3dfad2169\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"318\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>同期，抖音采取了和第三方外卖平台：饿了么、美团进行合作，为他们开放同城外卖功能，并允许他们在抖音个人主页上挂靠各自的外卖点餐链接，让用户能够直接在抖音内点外卖。</p>\n<p>紧接着，抖音“心动餐厅”上线，是国内首个基于短视频的美食榜单。抖音用户可实拍视频、发布时携带餐厅定位及活动话题即可提名餐厅参与评选。与此同时，600家入围餐厅线下评分渠道也同步开启。抖音“心动餐厅”榜单评选旨在为用户提供优质生活服务信息，同时用户也可以通过评论等方式，助推商家改进餐品和服务。</p>\n<p>心动餐厅的上线，也让抖音有了想做下一个视频版“大众点评”的想法。Tech星球观察发现，目前，抖音在文字点评之上，于近期新增了视频打卡的功能，用餐用户可以对每家餐厅进行视频点评，并在每家餐厅的介绍页下方显示点评内容，供其他用户参考。此外，抖音还在成立了探店团，邀请美食创作者成为探店团的一员，其体系与大众点评会员一样，这为抖音的点评创作者们提供了内容驱动。“心动外卖”这一命名，也来自于心动餐厅。</p>\n<p></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7fe5ade8dc9afb0c564d87d93f79359a\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1080\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p></p>\n<p>清明节前后，抖音又上线了“扫码点餐”功能，用户通过抖音App扫描餐桌上的二维码，即可跳转至抖音App内的点餐页面，页面会有像美团类似的优惠券套餐。</p>\n<p>通过此前在本地生活业务上的加码，以及此次抖音将打造以心动系列成为主，从线上到线下的全链路美食业务的动作来看，抖音在其生态内打造成另一个美团似乎也变为了可预见之事。</p>\n<p><b>02</b></p>\n<p><b>张一鸣的本地生活野心</b></p>\n<p>抖音商业化三大倚重，广告、电商和本地生活。在广告成熟，电商狂奔后，本地生活发展相对迟缓。而本地生活尤其是外卖业务，确是当下仍在快速发展的领域。</p>\n<p>根据央视财经报道，截至2020年年底，全国外卖总体订单量将达到171.2亿单，同比增长7.5%。我国外卖用户规模已接近5亿人，80后、90后是餐饮外卖服务的中坚消费力量。而且消费者使用餐饮外卖服务的不再局限于传统的一日三餐，下午茶和夜宵分别成为消费者点外卖的新宠。</p>\n<p>巨大的市场红利，也让抖音加快了进军的脚步。</p>\n<p>Tech星球此前曾报道，在2月份，抖音在北京、上海、杭州等一线城市同城页面新增团购功能入口，不久前，抖音点餐及支付二维码出现在多个城市餐厅桌面。最新内测版本中，抖音在同城页面加入地图服务。外加巨量引擎的一万人的本地生活地推团队，字节跳动进军本地生活服务并不只是说说而已。</p>\n<p>此前《晚点》报道称，抖音2021年本地生活业务全年GMV目标为200亿元。当时抖音回应，报道不实。Tech星球获得的《字节2021目标访谈纪要-20210408》数据显示，字节本地生活2021年预期目标味60亿元左右。悬殊的数字说明，字节在本地生活服务进展方面并不顺利。</p>\n<p>核心的原因，还是卖到店优惠券不是个大生意，字节的本地生活服务越靠近交易本身，GMV才可能越高。而抖音想靠近交易，其实并不难。Tech星球在与字节本地生活的员工交流中得知，字节的地推团队会把商家的信息都录入抖音的POI点。</p>\n<p>C端有流量有用户，B站有商家有需求，抖音只需要完善自身的产品服务能力，即可搭建起O2O的交易能力。当然，进军外卖势还要做配送体系，组建类似美团的500万外卖骑手体系。只是这些重资产的运营难度，造成了字节拓展外卖业务势必会比较犹豫。</p>\n<p>因此，做外卖的聚合模式平台是理性选择，并且做聚合平台，美团、饿了么、肯德基宅急送以及地方的外卖平台，理论上都可以成为抖音的合作伙伴，字节也不用组建大规模的外卖团队。最重要的是，字节不再是卖流量的中介，而是进一步深入交易的撮合平台。</p>\n<p>如此一来，抖音也将成为美团与饿了么线上厮杀的新角斗场。2020年下半年以来，外卖市场份额上，美团与饿了么已接近维持在七三份额。不甘落后的饿了么，也正通过一系列的补贴措施，在市场上逐渐争取到更多份额。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/45c0c41bf3c005277d6b1fc3e4106818\" tg-width=\"630\" tg-height=\"464\"><span>数据来源：Trustdata</span></p>\n<p>抖音倘若以聚合模式入局，将导致美团与饿了么的竞争重归白热化，毕竟抖音的流量对于二者来说，都是不可多得新“活水”。</p>\n<p><b>03</b></p>\n<p><b>外卖市场的新变量</b></p>\n<p>在互联网的世界中，并没有敌我分明的竞争。</p>\n<p>事实上，在阿里系的高德地图中，美团和携程都有很多广告。在字节系的抖音中，美团和饿了么也都投放信息流广告。但好日子终究难长久，各家都在强化能力，期待形成内循环的生态体系。</p>\n<p>在此背景下，7月2日，阿里宣布新一轮组织架构调整，本地生活、高德和飞猪组成新的生活服务板块。高德的5亿月活流量和基于LBS服务能力，将开始全方位为阿里本地生活和在线旅行业务提供鼎力支持。阿里的很目标明确，在支付宝与阿里本地生活的整合成效不太显著后，终于意识到流量不是撑起饿了么核心力量，基于LBS的服务能力才是核心。</p>\n<p>这也正是美团的核心竞争力，美团凭借其成熟的网络配送能力和线下的履约能力，在2020年，美团年度交易用户数目为5.11亿，较去年同期的4.5亿增长13.3%；活跃商家680万，同比增长10.1%。</p>\n<p>美团数据增长背后，不仅有外卖业务和酒店业务的业务良性进展，还有社区团购业务带来的重要增长。这是美团基于LBS服务不断拓展的商业版图。</p>\n<p>近期，网易也通过旗下的网易调研福利社，向部分用户发放了一项有关外卖的调研问卷，这被行业内解读为网易或有做外卖相关业务的想法。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67cc49d26def32d9820485fb280d9f4b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1684\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>可见外卖正成为各家在本地生活业务中的必争之地。</p>\n<p>对于抖音来说，线上流量的变现已经快要触及到天花板，Tech星球曾测试抖音的广告加载率，几乎达到了和微博的同一水平，用户已经不堪忍受更多的广告。对于抖音来说，余下的潜力变现渠道，无疑也是将线上流量导入线下的LBS服务中。</p>\n<p>2020年，受疫情带来的无接触就餐影响，外卖市场规模增长到6646.2亿元，同比增长达15%。而GMV带来的平台营收也在快速增长，美团还是市场的领头羊，2020年同比增长17.7%，营收达到1148亿元。阿里本地生活2021财年全年收入同比增长 24% 至 315.37 亿元。</p>\n<p>市场依旧很广阔，如今美团和饿了么的用户基本集中在一二三线城市的年轻人，更下城的市场和年龄更大的中老年人，这些市场的潜力都有待被挖掘。</p>\n<p>当然，抖音携6亿日活，也许并不会错锋竞争，从外卖无人区去崛起。与美团和饿了么是合作，还是直接做外卖红海竞争，有待下一步观察。</p>","source":"techxq","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>字节进军外卖，抖音内测“心动外卖”</title>\n<style 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24% 至 315.37 亿元。\n市场依旧很广阔，如今美团和饿了么的用户基本集中在一二三线城市的年轻人，更下城的市场和年龄更大的中老年人，这些市场的潜力都有待被挖掘。\n当然，抖音携6亿日活，也许并不会错锋竞争，从外卖无人区去崛起。与美团和饿了么是合作，还是直接做外卖红海竞争，有待下一步观察。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":481,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":193539811,"gmtCreate":1620797502533,"gmtModify":1620797502533,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"就我所知，无限量发行的币都是屎。","listText":"就我所知，无限量发行的币都是屎。","text":"就我所知，无限量发行的币都是屎。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/193539811","repostId":"1194804870","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":813,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":318751034,"gmtCreate":1611895002328,"gmtModify":1703755786058,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"所以金融只是有钱人的游戏","listText":"所以金融只是有钱人的游戏","text":"所以金融只是有钱人的游戏","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/318751034","repostId":"2107429437","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":616,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":932300445,"gmtCreate":1572541781887,"gmtModify":1704724616399,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3513797424996688","authorIdStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"<a 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将如何深刻地改变人类的生活。</p><p>碰到小插曲，老黄也入乡随俗地连道多句「私密马赛」。在与孙正义的交流过程中，黄仁勋还展示了不少「黄氏」幽默。</p><p>例如，看到孙正义，先来一段排比句式的彩虹屁，逗得孙正义开颜大笑；打趣孙正义曾是英伟达最大股东时，也调侃自己错失了收购英伟达的最佳时机。</p><p><strong>太长省流版：</strong></p><p>黄仁勋介绍英伟达是一个模拟技术公司，专注于模拟物理学、虚拟世界和智能，通过模拟帮助预测未来，类似于在构建时间机器。</p><p>黄仁勋强调英伟达的目标不是替代 CPU，而是增强 CPU 的功能，将计算密集型任务交给 GPU。</p><p>传统编程到机器学习的过渡，软件 2.0 不再依赖传统的代码，而是通过神经网络在 GPU 上运行。这种新的编程方式使得计算能力更强大，尤其是在 AI 和深度学习领域。</p><p>随着 AI 系统规模的扩大，推理能力也得到了增强，这意味着 AI 能够进行更多的反思、规划和思考，从而提升其智能和表现。</p><p>英伟达将继续推动计算性能的提升，不仅通过 GPU 的不断发展，还通过协同计算的方式降低成本、减少能耗。</p><p>黄仁勋与孙正义共同宣布在日本建设 AI 网格，包含 AI 工厂和 AI 网络，旨在为日本各地提供 AI 服务。日本将成为全球首个实现这一目标的国家，AI 技术将推动日本各行业的变革。</p><blockquote><p><strong>不只是在造 GPU，更像是在造时间机器</strong></p></blockquote><p><strong>黄仁勋：</strong>欢迎来到英伟达 AI 峰会。</p><p>在英伟达，我们的核心是一家模拟技术公司。</p><p>我们模拟物理学，我们模拟虚拟世界，我们通过模拟来模拟智能。我们帮助你们预测未来。<strong>所以，从很多角度来看，英伟达就像是在构建时间机器。</strong></p><p>今天，我们将分享一些我们的最新突破。</p><p>但最重要的是，这次活动是关于日本生态系统的。这里有这么多合作伙伴， 350 家初创公司，250000 名开发者，数百家公司。</p><p>我们已经与日本有着长期的合作。</p><p>自公司创立初期以来，日本对我们而言一直都非常重要。正是在日本，我们实现了许多「第一次」。</p><p>比如视频游戏领域，Sega 的 Yu Suzuki 是我们第一次合作的游戏开发者，曾帮助我们将 Sega 的出色 3D 游戏移植到英伟达的 GPU 上。</p><p>那是第一次有人使用英伟达的 CUDA 技术来构建超级计算机，东京科技大学的超级计算机就是通过英伟达的 GPU 来推动科学计算的发展。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a6cc9c122d551a55af3537607877827e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"651\"/></p><p>日本在许多领域都是全球的先锋。</p><p>还有，正是日本让我们第一次能够创造出移动处理器，进而催生了我们非常重要的项目之一——任天堂 Switch。如今，很多「第一次」已经成为现实。</p><p>现在，我们站在 AI 革命的起点，迎接一个全新的行业和令人惊叹的技术变革。这个时代令人激动，同时也充满挑战。因此，我们在此与日本生态系统中的优秀企业合作，携手将AI带入日本，共同抓住这一前所未有的机遇。</p><p>今天我们有很多合作伙伴在场，我要特别感谢他们。</p><p>英伟达是加速计算的创始者，加速计算并不会取代 CPU。</p><p><strong>实际上，我们几乎是计算领域中唯一一家不打算替代 CPU，而是想增强 CPU 功能的公司，目的是将那些计算密集型的工作负载卸载到 GPU 上。</strong></p><p>通过这种方式，我们可以充分利用两种处理器的优势：一种擅长顺序处理的 CPU，另一种则擅长并行处理的 GPU。稍后我会详细介绍这一点。</p><p>但这不仅仅是并行计算，而是加速计算，CPU 和 GPU 协同工作。这种计算模式对世界来说是全新的。</p><p>实际上，单纯使用 CPU 的计算模式自 1964 年以来就已存在，也就是在我出生的第二年，至今已有 60 年。</p><p>今天世界上绝大多数的计算任务，都是依赖 CPU 来运行的。</p><p>但现在，计算模型迎来了一个全新的、根本性的变化。然而，为了实现这一点，我们不能仅仅将顺序执行的 CPU 软件直接移植到 GPU 上。</p><p>为了实现并行计算，我们必须开发出一系列全新的算法，正如 OpenGL 使计算机图形能够通过图形处理器进行加速那样，我们也必须为许多不同的应用领域开发出许多特定的库。</p><p>这些库正是我们公司所拥有的 350 多种不同的库，其中一些库在业界非常重要。例如，Kulit 是一个专为计算光刻设计的库，它能大大加速光刻过程。在制作芯片掩模时，通常需要数周的时间，因为涉及许多层的处理。</p><p>通过使用该技术，我们将数周的计算时间缩短为几个小时。</p><p>虽然我们可以加速芯片制造周期，但更为重要的是，这使得光刻算法得以更加复杂和先进，从而推动半导体物理的进步，远远超越 2 纳米、1 纳米甚至更小的技术节点。</p><p>因此，计算光刻将通过 cuLitho、Ku DSS（稀疏求解器）以及 AI 进行加速。我今天将会详细讲解这一令人兴奋的新库，它使得这台计算机能够支持 5G 无线电协议栈的运行。</p><p>基本上，实时运行的无线电系统依托 CUDA 加速器进行量子模拟、量子电路模拟，基因测序中的配对，CVS 用于向量存储，或者是用于 AI 的向量数据库进行索引和查询。</p><p>NumPy 是全球最受欢迎的数值处理库，全球有 500 万名开发者在使用它。仅在上个月，它的下载量就达到了 3000 万次，真是一个惊人的数字。</p><p>现在，它已经完全加速，支持多 GPU、多节点的运算。如果你感兴趣，欢迎查阅相关资料。</p><p>另外，我将向你们介绍一个令人震撼的 CDF 数据框架处理，这是用于结构化数据处理，如 SQL 以及经典的旅行推销员问题等。</p><p>这个问题已经被加速了，速度是以前的几百倍，适用于 AI 物理学。</p><p>我们还创建了一个非常重要的库，用于深度神经网络，处理深度学习体系中的不同层级。</p><p>通过创建 QD（量子点（Quantum Dots）并加速深度学习，我们做了一件非常特别的事，使得深度学习得到了普及。</p><p><strong>在过去的十年里，我们让人工智能和机器学习的规模提高了 100 万倍。</strong></p><p><strong>通过把机器学习的规模提升 100 万倍，我们实现了一个巨大的突破，也正是这个突破，催生了如今的 ChatGPT——人工智能的到来。</strong></p><p>QD 做了一件非常特别的事，它改变了软件开发的方式。这是软件 1.0 之前的情况，程序员编写代码来描述一个算法，这个算法就是软件。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e79a0eb6503a2109aa8d7131351372f0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\"/></p><p>你输入数据，软件就预测输出。人类编写的代码，通常是运行在 CPU 上的。</p><p><strong>软件 1.0 就是编写在 CPU 上运行的代码。现在我们进入了软件2.0时代，因为计算机速度已经非常快，你可以给它提供大量的样本数据，让它自己学习并预测函数。我们称之为软件 2.0。</strong></p><p>所以，不再是传统的编程，而是机器学习；不再是代码运行在 CPU 上，而是神经网络运行在 GPU 上，神经网络就是软件 2.0 的核心。</p><p>这些运行在 GPU 上的神经网络，已经形成了一种全新的操作系统，一种全新的计算机使用方式。它就是现代计算机的操作系统——大型语言模型。</p><p>这种机器学习方法展现了其惊人的可扩展性，你可以用它做各种各样的事情。当然，包括数字化文本、语言、语音、图像、视频等。它是多模态的，你可以教它氨基酸序列，教它理解几乎所有事物，任何包含大量观察数据的内容。</p><p>第一步就是通过研究互联网上的大量文本来理解数据的意义。</p><p>通过这种方法，我们能够理解单词、词汇、语法，甚至通过寻找模式和关系来理解单词的含义。</p><p>如今，我们使用相同的方法，不仅能够理解与不同模态相关的各类数据的意义，例如单词与图像之间的关系，「cat」这个单词和「猫」的图像就被连接了起来，学习多模态后，我们现在甚至能够进行翻译和生成。</p><p>所以，我们能够理解各类数据，也能够生成智能信息，创造各种形式的智能。</p><p>如果你看看现在创造的所有令人惊叹的初创公司和应用，你会发现它们都属于这张幻灯片中的两种组合之一：</p><p>从文本到文本（比如摘要、问答、文本生成、讲故事），或从文本到其他形式（如视频到文本用于字幕，图像到文本用于图像识别，文本到图像用于图像生成，如 Midjourney，文本到视频用于视频创作，如 Runway ML）。</p><p>所有这些不同的组合都是突破性的。你甚至可以做到蛋白质到文本，解释蛋白质的功能；文本到化学物质，描述某种可能成为有效药物的化学特性；甚至可以将视频和文本结合，来实现机器表演、机器人技术。</p><p><strong>每一种组合都代表了一个新的行业、新的公司、新的应用场景，掀起了令人震撼的「寒武纪大爆炸」，产生了大量新应用。</strong></p><p><strong>我们现在才刚刚开始，机器学习的一个特点是，脑容量越大，能够教给它的数据越多，它变得也就越聪明。</strong></p><p>我们称之为 Scaling Laws。现在有很多证据表明，随着模型的规模扩大，训练数据的增多，智能的效果、质量和表现都会得到提升。</p><p>每年，整个行业都在将模型的规模扩大约两倍，同时需要相应增加两倍的数据量。</p><p>因此，我们需要四倍的计算资源，推动人工智能迈向下一个层次所需的计算资源是巨大的。在 Scaling Laws 中，预训练是其中一部分，后训练也是一部分。</p><p>后训练通过强化学习、人类反馈、强化学习、AI 反馈等多种方式进行。现在，后训练阶段有很多方法可以使用合成数据生成。因此，训练、预训练和后训练正在经历显著的扩展，我们仍在看到非常好的成果。</p><p>当 Strawberry 或 Open AI 的 o1 发布时，它向世界展示了一种全新的推理方式。</p><p><strong>推理是与 AI 互动的过程，就像你与 ChatGPT 交流一样，但 ChatGPT 是一次性的。你向它提问，要求它做某事，无论你提出什么问题，或给出什么提示，通过一次交互，它就会给你答案。</strong></p><p><strong>然而，我们知道，思考往往不止是一瞬间的，思考需要我们进行多次尝试，最终从中选择最合适的答案。</strong></p><p><strong>就像我们在思考时，可能会反思答案，然后再给出答案，这就是反思；或者是我们将一个问题分解成一步一步的思考链。</strong></p><p>我们已经发明了许多技术，使得推理在我们投入更多计算资源时，能够不断提升。</p><p><strong>现在我们有了第二个 Scaling Laws——推理 Scaling Laws，不仅仅是生成下一个单词，更是思考、反思和规划。</strong></p><p>这两种同步扩展将要求我们在每次交付新一代和新架构时，都以极快的速度推动计算性能。我们每次交付时都会在 X 倍提升性能的同时，也减少相同倍数的功耗和成本。</p><p>提高性能等同于降低成本，提高性能也等同于减少能耗。</p><p>因此，随着世界越来越多地接受和应用人工智能，推动人工智能技术的发展，扩展其应用范围，是我们的使命。</p><p>我们的责任就是持续不断地推动性能提升，并尽可能地加快这一过程，同时扩大人工智能的应用领域，提升其效果，降低成本，并减少功耗。这也正是我们转向一年一个周期的原因。</p><p>然而，人工智能并不是单纯的芯片问题。这个 AI 系统庞大无比。这就是 Blackwell 系统。</p><p>Blackwell 不仅仅是一个 GPU的名字，它也是整个系统的名字，而这个 GPU 本身也非常出色，必须要提到这一点。抱歉，向在场的各位外宾解释一下。</p><p>所以，今天我们展示的是 Blackwell。</p><p>每个 Blackwell 芯片都是世界上最大的芯片，拥有 1040 亿个晶体管，由 TSMC 在其最先进的 4 纳米制程上制造。</p><p>这两个 Blackwell 芯片通过 10TB 每秒的低能耗连接互联。位于芯片的接缝处——那条线——数千个互联节点，传输速度达到 10TB 每秒。</p><p>这些芯片通过来自 SK hynix 和 Micron 的八个 HBM 3e 内存模块连接，内存的总带宽为每秒 8TB。</p><p>这两个 GPU 通过 NVLink 与 CPU 连接，每个 GPU 的连接带宽为每秒 1.8TB。</p><p>这是非常多的每秒千兆字节。之所以如此，是因为这个系统不仅可以单独运行。即便是世界上最先进的计算机，也无法单独完成人工智能任务。</p><p>有时它必须与成千上万台像这样的计算机协同工作，这些计算节点共同工作就像一个巨大的计算机，而有时它们需要独立工作，以响应不同的客户或查询。</p><p>因此，它们有时会单独运行，有时则作为一个整体工作，从而让 GPU 能够作为一个整体进行工作。我们当然有通过网络将这个 GPU 与成千上万的其他 GPU 连接，但我们仍然需要 NVLink。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/27956730c3a585917df099736878f08e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>这种 NVLink可以让我们将一个机架中的几个 GPU ISS 连接起来，就像我身后的这个机架一样，机架通过 NVLink 连接，带宽为每秒 1.8 TB，比全球最高带宽的网络快 35 倍，这让我们可以将所有这些 GPU ISS 连接到一起。</p><p>这个机架中有九个 NVLink 交换机，每个机架有 72 台计算机，它们通过网络连接。</p><p>NVLink 是通过 50 英镑的铜线直接驱动的，借助这个出色的 Cdes，我们称之为 NVLink。它们连接到计算机，就像这样连接到 NVLink。这个交换机将所有这些计算机连接成一个整体。</p><p>所以最终，72 台计算机连接在一起，形成一个超级 GPU，一个巨大的 GPU。从软件角度来看，它就是一颗巨型芯片。这些机架，这个机架的成本为 3000 英镑。</p><p>3000 英镑，120 千瓦功率。这相当于很多很多台 Nintendo Switch 的功率。它不便携，但它极其强大。这就是 Blackwall 系统。</p><p>我们设计它可以配置成一个超级节点，或者构建成一个庞大的数据中心，里面有成千上万台，理想情况下有数十万台。这些机器通过交换机连接，其中一些交换机是能够无缝集成到你现有的以太网环境中，我们可以使用这些系统来构建 AI 超级计算机。</p><p>我们可以将它们集成到企业数据中心、超大规模数据中心，或为边缘计算配置。Blackwell 系统不仅强大无比，而且具有极强的适应性，可以轻松融入全球各地计算基础设施的每一个角落。</p><p>因此，这就是 Blackwell，这就是计算机，但最重要的是，没有在其上运行的所有软件，这台计算机根本无法发挥作用。</p><p>当你看到这些计算机配有液体冷却系统和复杂的电线时，你会感到震撼。如何才能编程控制如此强大的计算机呢？</p><p>这正是英伟达软件堆栈的意义所在。我们的所有努力，包括在 CUDA、Megatron 核心等方面的工作。</p><p>我们多年开发的所有软件，像 TensorRT、Triton，所有这些软件的集成，使得全球任何地方的人都能够部署 AI 超级计算机。</p><p>然后，AI 软件层进一步简化了AI构建过程。</p><p>那么，AI 到底是什么呢？我们从许多不同的角度讨论 AI，但我认为有两种类型的 AI 会变得特别流行。</p><p>另外，两个思维模型对我来说也非常有帮助。</p><p><strong>第一个 AI 基本上是数字 AI 工作者。这些AI工作者具备理解、规划和执行的能力。</strong></p><p>有时，数字 AI 工作者被要求执行市场营销活动、客户支持、制定供应链计划、优化芯片设计、协助编程，甚至可以在药物发现行业中担任研究助理或实验室助理。</p><p>或许，这些 Agent 人可以作为 CEO 的私人导师，也可以成为我们员工的辅导员。这些 AI，这些数字 AI 工作者，我们称之为 AI Agent 人，实际上它们就像是数字化员工。</p><p>就像数字员工一样，你必须对它们进行培训。你需要通过创建数据来迎接它们加入公司，教它们关于公司的知识。</p><p>根据你希望它们承担的具体职能，你会为它们提供相应的技能培训，培训完成后，还需要评估它们，确保它们学到了应学的内容。</p><p>你还需要设立保护机制，确保它们只完成指定的任务，而不是不该做的事情。</p><p>当然，你还需要运营这些 AI Agent，部署它们，向它们提供来自 Blackwell 的能量和 AI token，它们将与其他 Agent 进行互动，协同工作，解决问题。</p><p>你将看到各种不同的 Agent。为了让生态系统更容易为企业构建 AI Agent，我们开发了几种工具。</p><p>英伟达并不从事服务业务，也不创造或交付最终产品，也不提供完整的解决方案。我们所做的是提供技术支持，帮助生态系统创建、交付并不断改进 AI。</p><p>我们的 AI Agent 生命周期平台叫做 Nemo。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/05ee2814034d6802ce133b8948e7efa7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>Nemo 提供了我之前提到的每个阶段所需的库，从数据整理到训练、微调、合成数据生成、评估再到保护措施。所有这些库都已集成到全球各地的工作流和框架中。</p><p>我们与 AI 初创公司以及像埃森哲（Accenture）和德勤（Deloitte）这样的服务提供商合作，推动这项技术走向全球的大型企业。</p><p>我们还与像 ServiceNow 这样的 ISV 合作，帮助他们创建使用 ServiceNow 的 AI Agent。</p><p>今天，你可以通过许可 ServiceNow 平台来使用它，并且你的员工与 ServiceNow 平台互动获取帮助。</p><p>未来，ServiceNow 还将提供大量 AI Agent，基本上就是你可以租用的数字员工，帮助你解决问题。</p><p>我们正与全球的 SAP、Snowflake 等公司合作，目的是共同构建能够帮助提升企业生产力的 AI Agent。</p><p><strong>现在，这些 Agent 能够理解、推理、规划并采取行动，而这些 Agent 实际上是一个由多个 AI 模型组成的系统，并非单一模型。</strong></p><p>Nemo 帮助我们构建这些 Agent。</p><p>同时，我们还创建了预训练的 AI 模型，并将它们打包成所谓的 Nim（Nemo 推理），这是一种微服务。</p><p>所以这些 Nim 就像微服务一样，它们基本上是打包的 AI。过去，软件是以盒装形式包装的，配有光盘，而今天的 AI 则以微服务的形式打包，软件本身是智能的。</p><p>你可以与这些软件进行对话，因为它能够理解你说的内容。而且，你还可以将这些软件与其他软件连接起来。</p><p>你可以把这个 AI 与其他 AI 连接在一起，组合成一个 AI Agent，这就是第一点。让我举一个例子，说明这些 AI Agent 的应用。</p><p>AI 正在改变各行各业，利用复杂的推理和迭代规划解决跨学科的复杂问题。</p><p>AI Agent 能够加速市场营销活动上线，提供即时洞察；帮助优化供应链，节省数亿成本；还可以通过帮助分析师快速识别漏洞，将软件安全处理流程从几天缩短到几秒。</p><p>AI 之所以如此强大，是因为它能将数据转化为知识，再将知识转化为行动。</p><p>举个例子，这个数字 Agent 能够通过从一系列信息密集的研究论文中提取洞察来教育个人，这些研究论文是通过英伟达 AI 蓝图构建的。</p><p>英伟达 AI 蓝图是一种参考工作流程，包含英伟达加速库、SDK 以及 Nim 微服务，帮助用户快速构建和部署 AI 应用程序。</p><p>多模态 PDF 数据提取蓝图帮助构建数据摄取管道，而数字人类蓝图则提供了流畅的类人互动。</p><p>AI Agent 系统包括三个部分：Nemo、Nims 和 Blueprints（蓝图）。</p><p>这些资源都可以公开获取，你可以根据需要使用并构建属于自己的 AI Agent 团队。没有哪个 Agent 能够完成某个人的 100% 工作，没有任何 Agent 能做到这一点。</p><p>然而，所有 Agent 将能够完成你工作中的 50%，这就是巨大的成就。</p><p>与其认为 AI 会替代一部分员工的工作，不如看作 AI 为所有员工完成了其中的 50%。这种思维方式下，你会发现 AI 将帮助提升公司整体的生产力，进而提升你的个人生产力。</p><p><strong>人们经常问我，AI 会不会取代我的工作？</strong></p><p><strong>我总是回答，AI 本身不会取代你的工作，只有当别人使用 AI 时，才会取代你的工作。所以，确保尽早开始使用 AI。</strong></p><p><strong>第一个应用是数字 AI Agent。</strong></p><p><strong>第二个应用是物理 AI，基本技术是一样的，这些技术现在已经体现在机械系统中。机器人技术毫无疑问将成为全球最重要的行业之一。</strong></p><p>直到现在，机器人技术还受到很多限制。而这个限制的原因非常明确。事实上，在日本，全球 50% 的制造机器人都是在这里生产的。</p><p>川崎、Fanuc、安川、三菱是全球机器人技术的四大领先企业，生产了全球一半以上的机器人。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3b5855c5754148aa5ccb0756bad52250\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>尽管机器人在提高制造业生产力方面发挥了重要作用，但机器人产业在很长一段时间内增长缓慢。其原因在于机器人技术过于局限，缺乏灵活性，无法适应不同的场景、条件和工作需求。</p><p>我们需要一种更加灵活的 AI，能够自我适应并进行自主学习。</p><p>你会注意到，直到现在我们描述的技术——Agent 型 AI——无论是谁，都应该能够与这些 Agent 进行互动，并得到回应。</p><p>当然，有时这些回应可能不如我们自己产生的回应，但事实上，许多情况下它们的回应甚至比我们更好。</p><p>因此，我们可以将这种通用 AI 技术应用到具身 AI 或物理 AI 领域，也就是我们通常所说的机器人技术。</p><p><strong>为了实现机器人技术，我们需要构建三台计算机。</strong></p><p><strong>第一台计算机用于训练 AI，就像我们之前提到的所有示例一样。</strong></p><p><strong>第二台计算机用于模拟 AI，你需要为 AI 提供一个练习环境，让它能够学习和从合成数据中汲取知识。我们称之为 Omniverse。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e1e029de0c08b10da5ce92992d5f72a4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>Omniverse 是我们为物理 AI 和机器人技术创建的虚拟世界数字双胞胎物理 AI 库。在训练、验证和评估之后，你可以将经过训练的模型移植到物理机器人中。</p><p>在这一过程中，我们有专为机器人设计的处理器，名为 Jetson Thor。</p><p>Thor 是一个为类人机器人设计的机器人处理器。这一过程将不断循环。就像 Nemo AI Agent 生命周期平台一样，Omniverse 平台也可以帮助你创建 AI。</p><p><strong>最终，你所期望的 AI，将会看到一个世界，它能识别视频、周围的环境以及你的需求，并生成相应的动作。</strong></p><p>就像我们可以处理文本并生成视频一样，我们也可以处理文本并生成药物化学成分。我们可以处理文本并生成肢体动作。</p><p>这个概念与生成式 AI 非常相似，这也是我们认为现在我们已经具备了必要的技术基础——从 Omniverse 到我们构建的所有计算机系统，<strong>再到最新的生成式 AI 技术——时机已经成熟，人工智能和机器人技术的结合已经成为现实。</strong></p><p>那么，为什么类人机器人这么难做呢？显然，作为人类我们自身就非常复杂，为类人机器人开发软件更是异常困难。</p><p>然而，回报是巨大的。</p><p><strong>现在，世界上只有两种类型的计算机可以轻松部署到全球各地。第一种是类似汽车的机器人系统，这主要是因为我们已经为汽车打造了适应的世界。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/54b1bb7d44b13df9970737fe2648cffb\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>第二种是类人机器人。这两种机器人系统可以在全球任何地方部署，因为我们已经为我们自己创造了这个世界。虽然这两种技术都异常复杂，但时机已经成熟，其影响力也将是巨大的。</p><p>就在上周的机器人学习大会上，我们宣布了一个非常重要的新框架，叫做 Isaac Lab。</p><p>Isaac Lab 是一个强化学习虚拟仿真系统，能够教会类人机器人如何成为类人机器人。我们在此基础上开发了多个工作流程。</p><p>第一个工作流程叫做 Groot Mimic。Groot Mimic 是一个框架，允许通过人类示范教导机器人如何完成任务。</p><p>通过使用领域随机化技术，我们可以生成大量类似示范的其他实例，帮助机器人学会如何概括。如果没有这个过程，它只能完成非常特定的任务。通过 Mimic，我们能够让机器人学习到更为广泛的技能。</p><p>第二个流程是 Groot Gen Groen。</p><p>利用生成式 AI 技术，在 Omniverse 平台上，我们可以创造出大量随机化领域的环境实例，并设计出希望机器人执行的各种动作。</p><p>所以我们正在开发一系列测试、评估系统和评估场景，让机器人可以进行尝试并自我提升，学习如何成为更优秀的机器人。</p><p>第三项是群体控制。群体控制是一个模型蒸馏框架，允许我们将所有学到的任务和技能浓缩为一个统一的模型，使机器人能够执行运动学技能。</p><p>我刚才讲到的这一点，还有一个更重要的：<strong>机器人不仅会变得自主，未来的工厂也将实现机器人化。这些工厂将是机器人驱动的，负责协调机器人，构建机械系统，这些系统本身也是机器人。</strong></p><p>真是一个不可思议的时代。</p><p>所以我们有两种机器人系统。</p><p><strong>一种是数字化的，我们称之为 AI Agent。你可以在办公室中使用这些 Agent，与员工合作，第二种是物理 AI 系统，即机器人技术。这些物理 AI 系统将成为公司构建的产品。</strong></p><p>因此，公司将使用 AI 来提升员工的生产力，而我们将利用 AI 来驱动和增强我们销售的产品。</p><p><strong>未来的汽车公司将有两座工厂：一座生产汽车，另一座生产车载 AI。这就是机器人革命的开始。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/821385e9356c37c0aae919ff02afe01e\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/><span>图片</span></p><p>全球范围内都在进行大量的活动，我无法想象哪个国家比日本更适合引领机器人 AI 革命。</p><p>原因很简单，正如你们所知道的，你们喜爱机器人，且创造了世界上最优秀的机器人。这些机器人陪伴了我们成长，成了我们一生钟爱的存在。</p><p>其实我还有很多最喜欢的机器人没展示出来，比如魔神 Z、钢弹等，实在是太多了，但我可别忘了提到那个失控的机器人，抱歉。</p><p>所以，我希望日本能够借助最新的人工智能突破，将其与你们在机电一体化领域的顶尖专业知识相结合。</p><p>世界上没有哪个国家在机电一体化方面比日本更具优势。抓住这个非凡的机会，对你们来说至关重要。希望我们能够共同努力，推动这一梦想的实现。</p><p>英伟达 AI 在日本取得了巨大的成功，我们有很多合作伙伴。我们有一些合作伙伴正在构建大型语言模型，如东京科技研究院、乐天等。</p><p>AI 在许多不同的领域都有广泛应用，尤其是在药物发现行业，AI 的应用方式非常多样。</p><p>因此，我对这里的进展感到非常兴奋，我们希望能够加速发展，抓住AI革命的机会。</p><p>这个行业正在发生变革。</p><p><strong>正如我之前所说，计算机行业已经从基于 CPU 的编码时代，转变为如今基于 GPU 运行的机器学习时代，人工智能行业正从一个单纯的软件制造行业，变成一个专注于制造人工智能的行业。</strong></p><p>人工智能是在工厂中生产的，这些工厂全天候 24 小时运作。当你购买软件并将其安装到计算机时，软件的制造和分发已经完成。</p><p>然而，智能是永远不完结的，你不断与所有 AI 系统互动，无论是 AI Agent 还是 AI 机器人，智能以 token 为表现形式，而 token 是智能的单位，它是一个数字。</p><p>这些数字被以不同的方式组织在一起，从而形成了智能——例如，语言中的智能、方向盘中的智能、自驾车中的智能、控制人形机器人的马达中的智能、药物发现中的智能等等。</p><p>所有这些 token 都在这些工厂中生产。这些基础设施和工厂之前从未存在过，它们代表了全新的产业，这也是我们为何看到全球范围内首次出现如此多的技术进展。</p><p><strong>我们正在迎来一个新行业——一个全新工厂的诞生，我们称之为人工智能制造。这些工厂将由各家公司建设，每家公司都将成为 AI 制造商。</strong></p><p>显然，任何公司都无法承受不生产人工智能的后果。任何公司又怎么能承受没有智能的未来？任何国家又如何能够承受没有智能的未来？</p><p>你不必生产芯片，也不必生产软件，但你必须生产智能。智能至关重要，它是你的身份的核心，也是我们的身份的核心。</p><p><strong>所以我们有了新的行业——AI 工厂。这就是我所说的新工业革命。</strong></p><p>上一次这种变革发生是在 300 年前，当时电力被发现并开始普及，电力的生产和分配，以及新型工厂的诞生。</p><p>那个新工厂不是发电厂，而是能源行业的一部分，发生在工业革命的背景下。而现在，我们迎来了一个全新的行业，这是前所未有的。</p><p>人工智能不仅是计算机行业的产物，它还被各行各业应用和创造。</p><p>你们必须创造自己的 AI。制药行业要创造自己的 AI，汽车行业要创造自己的 AI，机器人行业也要创造自己的 AI。每个行业、每个公司、每个国家都必须拥有属于自己的 AI，这就是一场新的工业革命。</p><p><strong>我今天有一个重要的宣布：我们将与软银合作，在日本建设 AI 基础设施。我们将共同建设日本最大的 AI 工厂——英伟达 AI 工厂。</strong></p><p>这个工厂将基于英伟达 DGX 平台，计划在明年年初建成。</p><p>当工厂完成时，它将拥有 25 个 Exaflops 的计算能力。请记住，最近世界上最大的超级计算机才刚刚达到 1 Exaflop，而这个工厂将有 25 Exaflops的能力，专门为生产 AI 而设。</p><p>但为了分发 AI，软银将集成英伟达 ISS Aerial，这是我之前提到的 5G 无线电引擎，它基于 CUDA 架构。通过这种方式，我们可以统一整合无线电、计算机、基带和来自 5G 网络的 AI 计算能力。</p><p>现在我们可以发展并重新构建电信网络，将其转变为 AI RAN（无线接入网络）。它不仅能传输语音、数据、视频，还能传输 AI——一种全新的信息智能。</p><p>这个网络将通过软银的 20 万个站点，服务于 5500 万用户。AI 工厂将制造 AI，AI 分发网络将分发 AI。</p><p>我们还将基于这一基础设施建立一个新的商店——AI 商店，软银和第三方创建的 AI 产品将通过这个平台提供给 5500 万用户。我们将在英伟达 AI 企业平台的基础上构建这些应用程序，并推出一个新的商店，让所有人都能享用 AI。</p><p>这将是一次巨大的发展，最终将形成一个遍布日本的 AI 网络。这个 AI 网络将成为基础设施的一部分。</p><p>而且，最重要的基础设施之一，你需要工厂和道路作为基础设施的一部分，才能制造和分发商品。你还需要能源和通讯，作为基础设施的一部分。</p><p>每当你为基础设施做出根本性创新时，就会诞生新的产业、新公司、新经济机会和新的繁荣。如果没有道路和工厂，我们如何能够经历工业革命？没有能源和通讯，我们如何能迎来信息技术革命？</p><p>每一项新的基础设施都为我们带来了新的机会。所以，对于我来说，与软银合作，在日本实现这一目标，真的非常令人兴奋。这是一次彻底的革命。这是第一次把电信网络转变为人工智能网络。</p><p>好了，让我给你展示你能做到的事情。比如这个例子。</p><p>我现在站在一个基站下方，站在一个无线电塔旁，车上有视频，而这些视频正通过基站进行流媒体传输。这个基站装有 AI。这个无线电塔配备了视频智能，它能看到汽车所看到的一切，并理解汽车所看到的内容。</p><p>这个 AI 模型可能太大，不能安装在汽车上，但它绝对可以放在基站里。通过基站接收的视频，它能理解汽车和周围环境发生的任何事情。</p><p>好的，这只是一个使用边缘 AI 保证安全的例子。或者说，它基本上是自驾车的空中交通管制，应用范围是无限的。我们还可以用这种基本思路，将整个工厂转变为 AI。</p><p>看，这是一家工厂。现在，我究竟在哪里？好的，我迷路了，这里有许多摄像头，视频被流传到基站。令人惊讶的是，凭借这些摄像头和AI模型，这家工厂现在已变成了一个 AI。</p><p>你可以与工厂对话，询问工厂发生了什么。</p><p>问工厂：今天是否发生了任何事故？有没有异常情况？今天是否有人受伤？所有这些信息会以日报的形式提供给你，你只需要询问工厂，因为现在工厂已经变成了 AI。</p><p>这个 AI 模型不必在工厂内部运行，它也可以在软银的无线电系统中运行。好吧，这是另一个例子。实际上，你可以将几乎所有的物理对象转变为 AI——体育场、道路、工厂、仓库、办公室、大楼。</p><p>它们都可以成为 AI。你只需要像和 ChatGPT 对话一样与它们沟通。那么，仓库过道的情况如何？是否有任何障碍物或溢出物？你只是与工厂对话。</p><p>工厂已经观察并理解了所有情况，它可以进行推理并规划行动，或者只是和你对话。它可能会回答：「不，仓库过道没有障碍物、溢出物或危险。视频中的过道状况看起来井然有序、清洁且没有任何障碍或危险。」。</p><p><strong>好的，现在你们是在与工厂对话，这太不可思议了。你们是在与仓库对话，你们是在与汽车对话，因为这些现在都已经变得智能了。</strong></p><p><strong>懊悔错失英伟达，黄仁勋与孙正义相同的痛</strong></p><p><strong>黄仁勋：</strong>今天还有一位非常特别的嘉宾，也谈谈如何将人工智能带到日本。这个朋友，你们可能认识他。伟大的 Masa（孙正义，Son Masayoshi），来告诉大家一些事儿。</p><p>我不知道你们是否知道这件事，我在科技行业已经很多年了。计算机行业从 PC 到互联网，再到云计算，接着是移动互联网，云计算最后到人工智能。</p><p>Masa是唯一一个在每一代都能够选对赢家并与之合作的企业家，唯一的创新者。</p><p>记住，正是 Masa 把 Bill Gates 带到了日本，是 Masa 把 Jerry Yang 带到了日本，正是 Masa 让中国的云计算产业得以诞生，是 Masa 帮助阿里巴巴起飞，还是 Masa 把 Steve Jobs 和 iPhone 带到了日本。</p><p><strong>你们中很多人可能不知道，Masa 曾经是英伟达的最大股东。哦，没关系。你是怎么做到的？你是如何挑选出计算机历史上每一项技术革命的创新者？</strong></p><p><strong>孙正义：</strong>嗯，我觉得我只是运气好。我生在了对的时代，遇到了像你这样的伟大企业家。</p><p>这是一种激情，一种梦想，也是一种本能，你能嗅到谁是真正的开拓者，谁是真正的创新者。我真的觉得我很幸运。但这也是一样的愿景，我们能嗅到彼此，对吧？</p><p><strong>就像狼嗅到彼此的气味。我觉得我们像狼一样能闻到彼此。</strong></p><p><strong>黄仁勋：</strong>哈哈哈，我有两只小狗。我现在不喜欢这个比喻。回顾历史，正如你所说，这次的过渡、平台的变革和革命，和以前的革命有什么不同？你觉得有什么区别吗？</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d902e2bbbd98b09f7aac9fe7dac70d32\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/><span>图片</span></p><p><strong>孙正义：</strong>嗯，我认为这是最令人兴奋、最具活力的未来前沿。这比之前的一切要大 100 倍、千倍。这是最大的浪潮，我告诉你。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，我认为从数学上或从产业角度来看，必须认识到，虽然 AI 是软件，但它是一种非常不同类型的软件。你和我共同创造的那个软件产业，是工具产业，是为人类使用的工具。</p><p>而这种新的软件类型，神经网络、大型语言模型、智能 Agent 和机器人，它们不是工具，它们是技能，它们是任务。它们能做事，能执行工作，而「工作产业」的市场，不是 1 万亿美元，而是 100 万亿美元。</p><p>这就是我们意识到，这个行业实际上不仅仅是 IT 行业的转型，它是每个行业的转型，这也是为什么它如此重要。</p><p><strong>孙正义：</strong>是的，人类是唯一拥有超级大脑的动物，相比其他物种。正是因为大脑的强大，人类才如此强大。</p><p><strong>如果仅仅从肌肉来看，像狮子和大象，它们的肌肉更强壮，但人类拥有最聪明的大脑。今天全球 GDP 的所有活动都基于人类的大脑活动。我认为每个行业都会被这场革命所影响。</strong></p><p><strong>黄仁勋：</strong>你说得对，当然其中一件令人惊讶的事是，受原子支配的行业，它的规模是有限的。因为原子数量有限，你能移动的原子也有限，而且它们很重。</p><p>但人工智能行业是由电子构成的，没错，它受量子力学的支配，规模是无限的。</p><p><strong>孙正义：</strong>对，智能的价值远远高于单纯的物质运动。想一想那种思维的链条、推理过程，真是不可思议，太神奇了。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，今天我们宣布的其中一项重要内容就是一起建设日本的 AI 网格。</p><p>这个 AI 网格将包括 AI 工厂，用于开发 AI 模型，还会有 AI 网络，能够将这些 AI 模型分发到日本各地。我们共同设计的 AI 工厂架构和 AI 网络是革命性的，世界上没有类似的模式。</p><p>日本将成为全球第一个实现这一目标的国家。</p><p><strong>孙正义：</strong>其他的电信公司必须跟随这股新潮流。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>接下来我有几个问题想问你。首先，软银如何将这个系统应用于自己和你的子公司？你如何看待这个AI网络会如何彻底改变日本的AI产业？</p><p><strong>孙正义：</strong>正如你刚刚提到的，我们的基站过去只是用于承载电信和互联网等数据传输。然而，现在，通过这个智能网络的支持，我们将彼此紧密连接，成为日本智能基础设施的一部分。这将是非常惊人的。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>当然，你也可以将它应用于你的子公司，像我提到的雅虎日本和 PayPay，没错。所以，你可以创建 AI 系统，使你们所有的服务变得更加有趣和实用，提升消费者体验。</p><p>但我最兴奋的一点是，能将这个资源开放，供研究人员、学生和初创公司使用，让他们在日本得到成长。</p><p><strong>孙正义：</strong>确实如此，得益于你们的支持，我们正在创建日本最大的 AI 数据中心，我和宫川正在商讨，我们应该将这个平台开放给许多研究人员、学生和初创公司，以鼓励他们发展。</p><p>我们也在努力补贴，帮助他们更好地访问这些计算资源。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>建设基础设施需要大量资本投入。是的，你正在对日本进行一次重大的投资。你知道，我们以前讨论过很多次，在很多方面，日本曾在机电一体化时代引领了技术革新，那时候机械技术和电子技术开始结合。</p><p>事实上，即便是在那个时代，日本在消费电子领域也确实引领了全球。然而，当IT行业和软件开始崛起时，我认为过去三十年，西方和中国的软件行业蓬勃发展，而日本本可以更加积极一些。</p><p><strong>孙正义：</strong>那时候，甚至直到今天，很多大企业和媒体都认为自己是「成年人」，他们曾说过「做物理产品」，意思是做实体的东西才有真正的价值和意义，而软件只是虚拟的，难以信任的东西。</p><p>这样对软件价值的看法在日本已经存在了很多年，这也导致年轻创业者特别是经历了互联网泡沫破裂后，感到沮丧与压抑，批评的声音让年轻人受到了很大的打击。</p><p>我认为，我们必须通过机器人技术来重新燃起这份激情，正如你所说的，将人工智能融入机器人技术。</p><p>日本有「铁臂阿童木」这样的卡通形象，而我最喜欢的就是特斯拉的机器人。你不能只有肌肉，机器人必须拥有智能，才能说话、拥有情感，成为朋友。</p><p>我认为，这种前沿技术的推动，以及我们的挑战，现在在日本非常需要。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/34d68a9dc526eb4f00686aa36914f1aa\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，我认为软件时代现在已经到来。好消息是，这标志着新时代的开始。</p><p><strong>孙正义：</strong>是的，重置一次，再次重置，按下重置按钮。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>没错，行业正在重置。你可以看到，整个技术栈正在被重构，因为上一代的公司在这个新时代里并不顺利。没错，所以涌现了一个全新的技术栈，带来了前所未有的机会。</p><p>日本必须把握这个机会，利用这段时间。而人工智能与软件完全不同。人工智能要求你拥有数据和领域专长。是的，如果你是艺术家，你就拥有领域专长。如果你开发视频游戏，你也具备领域专长。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>如果你从事药物研究，发明新药，你也拥有领域专长。如果你拥有领域专长，你可以用数据来描述这些专长，这些数据可以用来训练AI模型，而这个AI模型就变成了你的人工智能。</p><p><strong>孙正义：</strong>完全正确。所以，这是一个全新的机会。幸运的是，日本至少没有压制这场<strong> </strong>AI<strong> </strong>革命。其他一些国家试图过度保护他们的技术，因此他们的监管体系变得有些混乱。</p><p>而在日本，至少我们很幸运，政府似乎并没有对这场革命设障碍。虽然如此，我认为政府应该更加鼓励AI发展，鼓励更多的创新。正如你所说，这就是行业重置的时刻，这是迎接新革命的最佳时机。</p><p>我们绝对不能错过这个时刻，不能错过这个机会。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>当然，要成为人工智能革命的一部分，你需要基础设施和这种类型的软件，因为它是机器学习。你将需要大量的资源。</p><p>而且你需要基础设施。</p><p>没有基础设施，就不可能完全实现人工智能。这就是为什么软银正在日本建设AI网络的原因。你将催化、激活并加速这里已经存在的所有活动。</p><p>今天我们在日本已经与 350 家初创企业合作。是的，350 家初创企业，而全球有 22000 家。是的，这个比例并不合理。所以我们必须鼓励年轻企业家和创新者大胆尝试，投入到 AI 领域。基础设施已经到位。</p><p><strong>孙正义：</strong>我们将创建日本最大的 AI 数据中心。所以我们将提供很多鼓励性项目，补贴计算能力，让他们几乎可以免费使用，几乎免费去尝试新的模型，测试他们的应用程序。</p><p><strong>AI 的应用也应该得到一些捐赠的支持，对吧？</strong></p><p><strong>黄仁勋：</strong>好吧，最后，这是我最后一次邀请 Masa，每次见到 Masa，我就得花钱。</p><p><strong>孙正义：</strong>这对大家都有好处。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c6ff2bb76c1418f78aecb420c61293d0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，非常高兴听到这些。Masa，你最期待日本未来 AI 的哪些方面？你有什么期望？你的梦想是什么？</p><p><strong>孙正义：</strong>嗯，正如你说的，我对 AI 和机器人技术非常热衷。</p><p>我认为，AI 医疗解决方案，尤其是医疗 AGI，肯定会到来。我也看到现在有很多新的 AI Agent 出现，比如我们有LINE，有 Yahoo，还有其他服务，PayPal 也可以为帮助日本的生活方式定制许多专门的 AI Agent。</p><p>这些完全可以由我们提供。你知道的，我们了解日本的文化、行为、当地的智能和 API，日本的许多网站都在使用这些技术。所以我认为，企业 AI Agent，我非常支持你提到的这个方向，对此我感到非常兴奋。</p><p><strong>但我也认为，个人 AI Agent 会真正出现在每个人的生活中。比尔·盖茨曾经说过，「每个桌面上都有一台 PC」，史蒂夫·乔布斯说过，「每个人的手上都有一部智能手机」。</strong></p><p><strong>我觉得现在我们应该说，「每个人都应该有自己的AI Agent」。所以，未来每个人都会拥有自己的个人 AI 助手。没错，它将帮助我们规划旅行、假期，甚至是教育。</strong></p><p><strong>黄仁勋：</strong>它将伴随你一生。是的，你能想象有一个AI Agent了解你的一生吗？</p><p><strong>孙正义：</strong>完全对，我们的孙子、孙女们从一岁开始就会和 iPhone 一起成长。每当他们看到一张照片时，他们都会用手指去触摸，哪怕是静态图片也一样。因为他们从小就学会了用两根手指。</p><p>将来他们会想，或许每张图片都可以被放大？</p><p><strong>黄仁勋：</strong>他们看到图片后，会和它说话，对吧？他们戳一戳，希望它能回应。</p><p><strong>孙正义：</strong>你可以想象，他们从一岁起就有了自己的个人 AI 助手，像第二个朋友一样，陪伴他们一起成长，了解一切。当他们生病时，AI 助手知道，家里有什么，或者它是他们的私人导师。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，从小就开始，完全没错。它记得你读过的一切，记得它教给你的一切，完全像你的个人亚里士多德。</p><p><strong>孙正义：</strong>完全是，完全是数字孪生。我觉得它真的是要来了，结合日本本土的知识、文化等等，再加上本土化的 Agent 商业化，我们的未来将是巨大的、惊人的。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>是的，你知道，大多数国家现在都意识到，国家的公民数据其实承载了这个国家的知识、文化和智慧，而这些数据应该属于国家，就像国家的安全一样。</p><p>所以每个国家都应该处理自己的数据，转化为为本国人民服务的人工智能，完全没有理由将这些外包给别人。</p><p><strong>孙正义：</strong>这是非常非常重要的。每个主权国家、每个政府都必须把国家安全数据迁移到自己的数据中心AI数据中心，这将成为每个国家必须具备的东西。每个国家都必须确保自己的数据安全。</p><p>我认为，未来每个国家都会形成相关的法律法规，确保每个国家都能生成属于自己的智慧。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>当然，每个公司也将创造属于自己的智慧、属于自己的人工智能。是的，怎么可能有公司不创建自己的人工智能呢？</p><p><strong>孙正义：</strong>是的，公司把自己的「大脑」交给别人。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>没错，没错。所以我认为世界已经开始觉醒了。而最重要的第一步，就是必须要有一个国家级的AI网络。没有基础设施，你怎么可能有汽车工业呢？</p><p><strong>孙正义：</strong>的确，你知道的。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>所以，你已经为日本建设了AI的「道路」，在这些道路上，各种新的服务和新公司将蓬勃发展。我真的非常非常激动。你能想象如果今天你是（英伟达）最大的股东吗？</p><p><strong>孙正义：哈哈，没错。我们曾经有过三次成为英伟达最大股东的机会。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cd3cb5a131bdb3143a35d2bcb21303c5\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p>黄仁勋：我记得是两次。</p><p><strong>孙正义：</strong>不，不，不，第一次我们通过市场购买成为股东，我们讨论过的，嗯，甚至谈到了我们不愿提的事情。别说了。十年前，如果我知道现在会后悔，我一定会……</p><p><strong>黄仁勋：</strong>没事。让我告诉你们 Masa 说了什么。Masa 说，Jensen，市场不理解英伟达的价值。你的未来是不可思议的，但市场无法理解它。你的痛苦之路还将继续，因为你在创造未来。所以让我给你钱去买英伟达。<strong><br/></strong></p><p><strong>他曾想借钱给我去买英伟达。现在我后悔没接受那个提议。真是个好主意。好吧，最棒的主意</strong>。</p><p>对的，这个就是我们刚才说过的那个主意。接着我们讨论了合并这两家公司。是的，另一个秘密的梦想。</p><p><strong>孙正义：</strong>那个是我们最初的想法。第一次我们讨论的是私有化，然后第二次我只是通过市场购买，第三次就是……哦，好吧，三次尝试。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>但现在我们将共同创造不可思议的价值。是的，英伟达和软银将会合作。市场太不可思议了。</p><p><strong>孙正义：</strong>哈哈哈哈哈哈，很不错。</p><p><strong>黄仁勋：</strong>所以我非常高兴，我们正在做一件如此有意义的事情。是的，我对日本的未来充满希望。</p><p><strong>孙正义：</strong>嗯，这只是个开始，我们将一起做很多事情。谢谢你，行业非常庞大，有大量的移动、物联网和汽车领域，而你们有出色的数据中心、游戏以及其他领域，我们可以有很多合作机会。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1f1d96ce37871ae788c4c9460097665a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"935\" tg-height=\"524\"/></p><p><strong>黄仁勋：</strong>我很期待这一切。是的，女士们，先生们，阳光明媚。孙正义，嗯，我毫无疑问地认为他是世界上最伟大的企业家之一。</p><p>感谢 Masa 先生。你们可以看到他对人工智能的热情，我们正在开展的合作伙伴关系将为日本带来 AI 网络，从工厂到分布式 AI 网络。</p><p>在我离开之前，我想欢迎大家参加 AI 峰会。这里有很多精彩的会议，也有很多合作伙伴。</p><p>我们的目标，我们的使命是与大家合作，将 AI 带到日本，在这里激活 AI，并利用这次技术重置的机会，推动企业转型，打造下一个伟大的公司。</p><p>日本对我来说一直特别亲近。大多数人可能不知道，如果没有日本，我非常严肃地说，如果没有日本，英伟达今天可能不会在这里。而且有原因的。</p><p>如果没有日本，我们也看不到第一台 AI 超级计算机的诞生。所以，日本对我来说一直非常重要。我非常感激我们的合作伙伴关系，也非常感激你们的友谊。</p></body></html>","source":"lsy1592546798672","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>【万字实录】黄仁勋最新演讲：每家公司都将成为AI制造商 </title>\n<style 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能够进行更多的反思、规划和思考，从而提升其智能和表现。英伟达将继续推动计算性能的提升，不仅通过 GPU 的不断发展，还通过协同计算的方式降低成本、减少能耗。黄仁勋与孙正义共同宣布在日本建设 AI 网格，包含 AI 工厂和 AI 网络，旨在为日本各地提供 AI 服务。日本将成为全球首个实现这一目标的国家，AI 技术将推动日本各行业的变革。不只是在造 GPU，更像是在造时间机器黄仁勋：欢迎来到英伟达 AI 峰会。在英伟达，我们的核心是一家模拟技术公司。我们模拟物理学，我们模拟虚拟世界，我们通过模拟来模拟智能。我们帮助你们预测未来。所以，从很多角度来看，英伟达就像是在构建时间机器。今天，我们将分享一些我们的最新突破。但最重要的是，这次活动是关于日本生态系统的。这里有这么多合作伙伴， 350 家初创公司，250000 名开发者，数百家公司。我们已经与日本有着长期的合作。自公司创立初期以来，日本对我们而言一直都非常重要。正是在日本，我们实现了许多「第一次」。比如视频游戏领域，Sega 的 Yu Suzuki 是我们第一次合作的游戏开发者，曾帮助我们将 Sega 的出色 3D 游戏移植到英伟达的 GPU 上。那是第一次有人使用英伟达的 CUDA 技术来构建超级计算机，东京科技大学的超级计算机就是通过英伟达的 GPU 来推动科学计算的发展。日本在许多领域都是全球的先锋。还有，正是日本让我们第一次能够创造出移动处理器，进而催生了我们非常重要的项目之一——任天堂 Switch。如今，很多「第一次」已经成为现实。现在，我们站在 AI 革命的起点，迎接一个全新的行业和令人惊叹的技术变革。这个时代令人激动，同时也充满挑战。因此，我们在此与日本生态系统中的优秀企业合作，携手将AI带入日本，共同抓住这一前所未有的机遇。今天我们有很多合作伙伴在场，我要特别感谢他们。英伟达是加速计算的创始者，加速计算并不会取代 CPU。实际上，我们几乎是计算领域中唯一一家不打算替代 CPU，而是想增强 CPU 功能的公司，目的是将那些计算密集型的工作负载卸载到 GPU 上。通过这种方式，我们可以充分利用两种处理器的优势：一种擅长顺序处理的 CPU，另一种则擅长并行处理的 GPU。稍后我会详细介绍这一点。但这不仅仅是并行计算，而是加速计算，CPU 和 GPU 协同工作。这种计算模式对世界来说是全新的。实际上，单纯使用 CPU 的计算模式自 1964 年以来就已存在，也就是在我出生的第二年，至今已有 60 年。今天世界上绝大多数的计算任务，都是依赖 CPU 来运行的。但现在，计算模型迎来了一个全新的、根本性的变化。然而，为了实现这一点，我们不能仅仅将顺序执行的 CPU 软件直接移植到 GPU 上。为了实现并行计算，我们必须开发出一系列全新的算法，正如 OpenGL 使计算机图形能够通过图形处理器进行加速那样，我们也必须为许多不同的应用领域开发出许多特定的库。这些库正是我们公司所拥有的 350 多种不同的库，其中一些库在业界非常重要。例如，Kulit 是一个专为计算光刻设计的库，它能大大加速光刻过程。在制作芯片掩模时，通常需要数周的时间，因为涉及许多层的处理。通过使用该技术，我们将数周的计算时间缩短为几个小时。虽然我们可以加速芯片制造周期，但更为重要的是，这使得光刻算法得以更加复杂和先进，从而推动半导体物理的进步，远远超越 2 纳米、1 纳米甚至更小的技术节点。因此，计算光刻将通过 cuLitho、Ku DSS（稀疏求解器）以及 AI 进行加速。我今天将会详细讲解这一令人兴奋的新库，它使得这台计算机能够支持 5G 无线电协议栈的运行。基本上，实时运行的无线电系统依托 CUDA 加速器进行量子模拟、量子电路模拟，基因测序中的配对，CVS 用于向量存储，或者是用于 AI 的向量数据库进行索引和查询。NumPy 是全球最受欢迎的数值处理库，全球有 500 万名开发者在使用它。仅在上个月，它的下载量就达到了 3000 万次，真是一个惊人的数字。现在，它已经完全加速，支持多 GPU、多节点的运算。如果你感兴趣，欢迎查阅相关资料。另外，我将向你们介绍一个令人震撼的 CDF 数据框架处理，这是用于结构化数据处理，如 SQL 以及经典的旅行推销员问题等。这个问题已经被加速了，速度是以前的几百倍，适用于 AI 物理学。我们还创建了一个非常重要的库，用于深度神经网络，处理深度学习体系中的不同层级。通过创建 QD（量子点（Quantum Dots）并加速深度学习，我们做了一件非常特别的事，使得深度学习得到了普及。在过去的十年里，我们让人工智能和机器学习的规模提高了 100 万倍。通过把机器学习的规模提升 100 万倍，我们实现了一个巨大的突破，也正是这个突破，催生了如今的 ChatGPT——人工智能的到来。QD 做了一件非常特别的事，它改变了软件开发的方式。这是软件 1.0 之前的情况，程序员编写代码来描述一个算法，这个算法就是软件。你输入数据，软件就预测输出。人类编写的代码，通常是运行在 CPU 上的。软件 1.0 就是编写在 CPU 上运行的代码。现在我们进入了软件2.0时代，因为计算机速度已经非常快，你可以给它提供大量的样本数据，让它自己学习并预测函数。我们称之为软件 2.0。所以，不再是传统的编程，而是机器学习；不再是代码运行在 CPU 上，而是神经网络运行在 GPU 上，神经网络就是软件 2.0 的核心。这些运行在 GPU 上的神经网络，已经形成了一种全新的操作系统，一种全新的计算机使用方式。它就是现代计算机的操作系统——大型语言模型。这种机器学习方法展现了其惊人的可扩展性，你可以用它做各种各样的事情。当然，包括数字化文本、语言、语音、图像、视频等。它是多模态的，你可以教它氨基酸序列，教它理解几乎所有事物，任何包含大量观察数据的内容。第一步就是通过研究互联网上的大量文本来理解数据的意义。通过这种方法，我们能够理解单词、词汇、语法，甚至通过寻找模式和关系来理解单词的含义。如今，我们使用相同的方法，不仅能够理解与不同模态相关的各类数据的意义，例如单词与图像之间的关系，「cat」这个单词和「猫」的图像就被连接了起来，学习多模态后，我们现在甚至能够进行翻译和生成。所以，我们能够理解各类数据，也能够生成智能信息，创造各种形式的智能。如果你看看现在创造的所有令人惊叹的初创公司和应用，你会发现它们都属于这张幻灯片中的两种组合之一：从文本到文本（比如摘要、问答、文本生成、讲故事），或从文本到其他形式（如视频到文本用于字幕，图像到文本用于图像识别，文本到图像用于图像生成，如 Midjourney，文本到视频用于视频创作，如 Runway ML）。所有这些不同的组合都是突破性的。你甚至可以做到蛋白质到文本，解释蛋白质的功能；文本到化学物质，描述某种可能成为有效药物的化学特性；甚至可以将视频和文本结合，来实现机器表演、机器人技术。每一种组合都代表了一个新的行业、新的公司、新的应用场景，掀起了令人震撼的「寒武纪大爆炸」，产生了大量新应用。我们现在才刚刚开始，机器学习的一个特点是，脑容量越大，能够教给它的数据越多，它变得也就越聪明。我们称之为 Scaling Laws。现在有很多证据表明，随着模型的规模扩大，训练数据的增多，智能的效果、质量和表现都会得到提升。每年，整个行业都在将模型的规模扩大约两倍，同时需要相应增加两倍的数据量。因此，我们需要四倍的计算资源，推动人工智能迈向下一个层次所需的计算资源是巨大的。在 Scaling Laws 中，预训练是其中一部分，后训练也是一部分。后训练通过强化学习、人类反馈、强化学习、AI 反馈等多种方式进行。现在，后训练阶段有很多方法可以使用合成数据生成。因此，训练、预训练和后训练正在经历显著的扩展，我们仍在看到非常好的成果。当 Strawberry 或 Open AI 的 o1 发布时，它向世界展示了一种全新的推理方式。推理是与 AI 互动的过程，就像你与 ChatGPT 交流一样，但 ChatGPT 是一次性的。你向它提问，要求它做某事，无论你提出什么问题，或给出什么提示，通过一次交互，它就会给你答案。然而，我们知道，思考往往不止是一瞬间的，思考需要我们进行多次尝试，最终从中选择最合适的答案。就像我们在思考时，可能会反思答案，然后再给出答案，这就是反思；或者是我们将一个问题分解成一步一步的思考链。我们已经发明了许多技术，使得推理在我们投入更多计算资源时，能够不断提升。现在我们有了第二个 Scaling Laws——推理 Scaling Laws，不仅仅是生成下一个单词，更是思考、反思和规划。这两种同步扩展将要求我们在每次交付新一代和新架构时，都以极快的速度推动计算性能。我们每次交付时都会在 X 倍提升性能的同时，也减少相同倍数的功耗和成本。提高性能等同于降低成本，提高性能也等同于减少能耗。因此，随着世界越来越多地接受和应用人工智能，推动人工智能技术的发展，扩展其应用范围，是我们的使命。我们的责任就是持续不断地推动性能提升，并尽可能地加快这一过程，同时扩大人工智能的应用领域，提升其效果，降低成本，并减少功耗。这也正是我们转向一年一个周期的原因。然而，人工智能并不是单纯的芯片问题。这个 AI 系统庞大无比。这就是 Blackwell 系统。Blackwell 不仅仅是一个 GPU的名字，它也是整个系统的名字，而这个 GPU 本身也非常出色，必须要提到这一点。抱歉，向在场的各位外宾解释一下。所以，今天我们展示的是 Blackwell。每个 Blackwell 芯片都是世界上最大的芯片，拥有 1040 亿个晶体管，由 TSMC 在其最先进的 4 纳米制程上制造。这两个 Blackwell 芯片通过 10TB 每秒的低能耗连接互联。位于芯片的接缝处——那条线——数千个互联节点，传输速度达到 10TB 每秒。这些芯片通过来自 SK hynix 和 Micron 的八个 HBM 3e 内存模块连接，内存的总带宽为每秒 8TB。这两个 GPU 通过 NVLink 与 CPU 连接，每个 GPU 的连接带宽为每秒 1.8TB。这是非常多的每秒千兆字节。之所以如此，是因为这个系统不仅可以单独运行。即便是世界上最先进的计算机，也无法单独完成人工智能任务。有时它必须与成千上万台像这样的计算机协同工作，这些计算节点共同工作就像一个巨大的计算机，而有时它们需要独立工作，以响应不同的客户或查询。因此，它们有时会单独运行，有时则作为一个整体工作，从而让 GPU 能够作为一个整体进行工作。我们当然有通过网络将这个 GPU 与成千上万的其他 GPU 连接，但我们仍然需要 NVLink。这种 NVLink可以让我们将一个机架中的几个 GPU ISS 连接起来，就像我身后的这个机架一样，机架通过 NVLink 连接，带宽为每秒 1.8 TB，比全球最高带宽的网络快 35 倍，这让我们可以将所有这些 GPU ISS 连接到一起。这个机架中有九个 NVLink 交换机，每个机架有 72 台计算机，它们通过网络连接。NVLink 是通过 50 英镑的铜线直接驱动的，借助这个出色的 Cdes，我们称之为 NVLink。它们连接到计算机，就像这样连接到 NVLink。这个交换机将所有这些计算机连接成一个整体。所以最终，72 台计算机连接在一起，形成一个超级 GPU，一个巨大的 GPU。从软件角度来看，它就是一颗巨型芯片。这些机架，这个机架的成本为 3000 英镑。3000 英镑，120 千瓦功率。这相当于很多很多台 Nintendo Switch 的功率。它不便携，但它极其强大。这就是 Blackwall 系统。我们设计它可以配置成一个超级节点，或者构建成一个庞大的数据中心，里面有成千上万台，理想情况下有数十万台。这些机器通过交换机连接，其中一些交换机是能够无缝集成到你现有的以太网环境中，我们可以使用这些系统来构建 AI 超级计算机。我们可以将它们集成到企业数据中心、超大规模数据中心，或为边缘计算配置。Blackwell 系统不仅强大无比，而且具有极强的适应性，可以轻松融入全球各地计算基础设施的每一个角落。因此，这就是 Blackwell，这就是计算机，但最重要的是，没有在其上运行的所有软件，这台计算机根本无法发挥作用。当你看到这些计算机配有液体冷却系统和复杂的电线时，你会感到震撼。如何才能编程控制如此强大的计算机呢？这正是英伟达软件堆栈的意义所在。我们的所有努力，包括在 CUDA、Megatron 核心等方面的工作。我们多年开发的所有软件，像 TensorRT、Triton，所有这些软件的集成，使得全球任何地方的人都能够部署 AI 超级计算机。然后，AI 软件层进一步简化了AI构建过程。那么，AI 到底是什么呢？我们从许多不同的角度讨论 AI，但我认为有两种类型的 AI 会变得特别流行。另外，两个思维模型对我来说也非常有帮助。第一个 AI 基本上是数字 AI 工作者。这些AI工作者具备理解、规划和执行的能力。有时，数字 AI 工作者被要求执行市场营销活动、客户支持、制定供应链计划、优化芯片设计、协助编程，甚至可以在药物发现行业中担任研究助理或实验室助理。或许，这些 Agent 人可以作为 CEO 的私人导师，也可以成为我们员工的辅导员。这些 AI，这些数字 AI 工作者，我们称之为 AI Agent 人，实际上它们就像是数字化员工。就像数字员工一样，你必须对它们进行培训。你需要通过创建数据来迎接它们加入公司，教它们关于公司的知识。根据你希望它们承担的具体职能，你会为它们提供相应的技能培训，培训完成后，还需要评估它们，确保它们学到了应学的内容。你还需要设立保护机制，确保它们只完成指定的任务，而不是不该做的事情。当然，你还需要运营这些 AI Agent，部署它们，向它们提供来自 Blackwell 的能量和 AI token，它们将与其他 Agent 进行互动，协同工作，解决问题。你将看到各种不同的 Agent。为了让生态系统更容易为企业构建 AI Agent，我们开发了几种工具。英伟达并不从事服务业务，也不创造或交付最终产品，也不提供完整的解决方案。我们所做的是提供技术支持，帮助生态系统创建、交付并不断改进 AI。我们的 AI Agent 生命周期平台叫做 Nemo。Nemo 提供了我之前提到的每个阶段所需的库，从数据整理到训练、微调、合成数据生成、评估再到保护措施。所有这些库都已集成到全球各地的工作流和框架中。我们与 AI 初创公司以及像埃森哲（Accenture）和德勤（Deloitte）这样的服务提供商合作，推动这项技术走向全球的大型企业。我们还与像 ServiceNow 这样的 ISV 合作，帮助他们创建使用 ServiceNow 的 AI Agent。今天，你可以通过许可 ServiceNow 平台来使用它，并且你的员工与 ServiceNow 平台互动获取帮助。未来，ServiceNow 还将提供大量 AI Agent，基本上就是你可以租用的数字员工，帮助你解决问题。我们正与全球的 SAP、Snowflake 等公司合作，目的是共同构建能够帮助提升企业生产力的 AI Agent。现在，这些 Agent 能够理解、推理、规划并采取行动，而这些 Agent 实际上是一个由多个 AI 模型组成的系统，并非单一模型。Nemo 帮助我们构建这些 Agent。同时，我们还创建了预训练的 AI 模型，并将它们打包成所谓的 Nim（Nemo 推理），这是一种微服务。所以这些 Nim 就像微服务一样，它们基本上是打包的 AI。过去，软件是以盒装形式包装的，配有光盘，而今天的 AI 则以微服务的形式打包，软件本身是智能的。你可以与这些软件进行对话，因为它能够理解你说的内容。而且，你还可以将这些软件与其他软件连接起来。你可以把这个 AI 与其他 AI 连接在一起，组合成一个 AI Agent，这就是第一点。让我举一个例子，说明这些 AI Agent 的应用。AI 正在改变各行各业，利用复杂的推理和迭代规划解决跨学科的复杂问题。AI Agent 能够加速市场营销活动上线，提供即时洞察；帮助优化供应链，节省数亿成本；还可以通过帮助分析师快速识别漏洞，将软件安全处理流程从几天缩短到几秒。AI 之所以如此强大，是因为它能将数据转化为知识，再将知识转化为行动。举个例子，这个数字 Agent 能够通过从一系列信息密集的研究论文中提取洞察来教育个人，这些研究论文是通过英伟达 AI 蓝图构建的。英伟达 AI 蓝图是一种参考工作流程，包含英伟达加速库、SDK 以及 Nim 微服务，帮助用户快速构建和部署 AI 应用程序。多模态 PDF 数据提取蓝图帮助构建数据摄取管道，而数字人类蓝图则提供了流畅的类人互动。AI Agent 系统包括三个部分：Nemo、Nims 和 Blueprints（蓝图）。这些资源都可以公开获取，你可以根据需要使用并构建属于自己的 AI Agent 团队。没有哪个 Agent 能够完成某个人的 100% 工作，没有任何 Agent 能做到这一点。然而，所有 Agent 将能够完成你工作中的 50%，这就是巨大的成就。与其认为 AI 会替代一部分员工的工作，不如看作 AI 为所有员工完成了其中的 50%。这种思维方式下，你会发现 AI 将帮助提升公司整体的生产力，进而提升你的个人生产力。人们经常问我，AI 会不会取代我的工作？我总是回答，AI 本身不会取代你的工作，只有当别人使用 AI 时，才会取代你的工作。所以，确保尽早开始使用 AI。第一个应用是数字 AI Agent。第二个应用是物理 AI，基本技术是一样的，这些技术现在已经体现在机械系统中。机器人技术毫无疑问将成为全球最重要的行业之一。直到现在，机器人技术还受到很多限制。而这个限制的原因非常明确。事实上，在日本，全球 50% 的制造机器人都是在这里生产的。川崎、Fanuc、安川、三菱是全球机器人技术的四大领先企业，生产了全球一半以上的机器人。尽管机器人在提高制造业生产力方面发挥了重要作用，但机器人产业在很长一段时间内增长缓慢。其原因在于机器人技术过于局限，缺乏灵活性，无法适应不同的场景、条件和工作需求。我们需要一种更加灵活的 AI，能够自我适应并进行自主学习。你会注意到，直到现在我们描述的技术——Agent 型 AI——无论是谁，都应该能够与这些 Agent 进行互动，并得到回应。当然，有时这些回应可能不如我们自己产生的回应，但事实上，许多情况下它们的回应甚至比我们更好。因此，我们可以将这种通用 AI 技术应用到具身 AI 或物理 AI 领域，也就是我们通常所说的机器人技术。为了实现机器人技术，我们需要构建三台计算机。第一台计算机用于训练 AI，就像我们之前提到的所有示例一样。第二台计算机用于模拟 AI，你需要为 AI 提供一个练习环境，让它能够学习和从合成数据中汲取知识。我们称之为 Omniverse。Omniverse 是我们为物理 AI 和机器人技术创建的虚拟世界数字双胞胎物理 AI 库。在训练、验证和评估之后，你可以将经过训练的模型移植到物理机器人中。在这一过程中，我们有专为机器人设计的处理器，名为 Jetson Thor。Thor 是一个为类人机器人设计的机器人处理器。这一过程将不断循环。就像 Nemo AI Agent 生命周期平台一样，Omniverse 平台也可以帮助你创建 AI。最终，你所期望的 AI，将会看到一个世界，它能识别视频、周围的环境以及你的需求，并生成相应的动作。就像我们可以处理文本并生成视频一样，我们也可以处理文本并生成药物化学成分。我们可以处理文本并生成肢体动作。这个概念与生成式 AI 非常相似，这也是我们认为现在我们已经具备了必要的技术基础——从 Omniverse 到我们构建的所有计算机系统，再到最新的生成式 AI 技术——时机已经成熟，人工智能和机器人技术的结合已经成为现实。那么，为什么类人机器人这么难做呢？显然，作为人类我们自身就非常复杂，为类人机器人开发软件更是异常困难。然而，回报是巨大的。现在，世界上只有两种类型的计算机可以轻松部署到全球各地。第一种是类似汽车的机器人系统，这主要是因为我们已经为汽车打造了适应的世界。第二种是类人机器人。这两种机器人系统可以在全球任何地方部署，因为我们已经为我们自己创造了这个世界。虽然这两种技术都异常复杂，但时机已经成熟，其影响力也将是巨大的。就在上周的机器人学习大会上，我们宣布了一个非常重要的新框架，叫做 Isaac Lab。Isaac Lab 是一个强化学习虚拟仿真系统，能够教会类人机器人如何成为类人机器人。我们在此基础上开发了多个工作流程。第一个工作流程叫做 Groot Mimic。Groot Mimic 是一个框架，允许通过人类示范教导机器人如何完成任务。通过使用领域随机化技术，我们可以生成大量类似示范的其他实例，帮助机器人学会如何概括。如果没有这个过程，它只能完成非常特定的任务。通过 Mimic，我们能够让机器人学习到更为广泛的技能。第二个流程是 Groot Gen Groen。利用生成式 AI 技术，在 Omniverse 平台上，我们可以创造出大量随机化领域的环境实例，并设计出希望机器人执行的各种动作。所以我们正在开发一系列测试、评估系统和评估场景，让机器人可以进行尝试并自我提升，学习如何成为更优秀的机器人。第三项是群体控制。群体控制是一个模型蒸馏框架，允许我们将所有学到的任务和技能浓缩为一个统一的模型，使机器人能够执行运动学技能。我刚才讲到的这一点，还有一个更重要的：机器人不仅会变得自主，未来的工厂也将实现机器人化。这些工厂将是机器人驱动的，负责协调机器人，构建机械系统，这些系统本身也是机器人。真是一个不可思议的时代。所以我们有两种机器人系统。一种是数字化的，我们称之为 AI Agent。你可以在办公室中使用这些 Agent，与员工合作，第二种是物理 AI 系统，即机器人技术。这些物理 AI 系统将成为公司构建的产品。因此，公司将使用 AI 来提升员工的生产力，而我们将利用 AI 来驱动和增强我们销售的产品。未来的汽车公司将有两座工厂：一座生产汽车，另一座生产车载 AI。这就是机器人革命的开始。图片全球范围内都在进行大量的活动，我无法想象哪个国家比日本更适合引领机器人 AI 革命。原因很简单，正如你们所知道的，你们喜爱机器人，且创造了世界上最优秀的机器人。这些机器人陪伴了我们成长，成了我们一生钟爱的存在。其实我还有很多最喜欢的机器人没展示出来，比如魔神 Z、钢弹等，实在是太多了，但我可别忘了提到那个失控的机器人，抱歉。所以，我希望日本能够借助最新的人工智能突破，将其与你们在机电一体化领域的顶尖专业知识相结合。世界上没有哪个国家在机电一体化方面比日本更具优势。抓住这个非凡的机会，对你们来说至关重要。希望我们能够共同努力，推动这一梦想的实现。英伟达 AI 在日本取得了巨大的成功，我们有很多合作伙伴。我们有一些合作伙伴正在构建大型语言模型，如东京科技研究院、乐天等。AI 在许多不同的领域都有广泛应用，尤其是在药物发现行业，AI 的应用方式非常多样。因此，我对这里的进展感到非常兴奋，我们希望能够加速发展，抓住AI革命的机会。这个行业正在发生变革。正如我之前所说，计算机行业已经从基于 CPU 的编码时代，转变为如今基于 GPU 运行的机器学习时代，人工智能行业正从一个单纯的软件制造行业，变成一个专注于制造人工智能的行业。人工智能是在工厂中生产的，这些工厂全天候 24 小时运作。当你购买软件并将其安装到计算机时，软件的制造和分发已经完成。然而，智能是永远不完结的，你不断与所有 AI 系统互动，无论是 AI Agent 还是 AI 机器人，智能以 token 为表现形式，而 token 是智能的单位，它是一个数字。这些数字被以不同的方式组织在一起，从而形成了智能——例如，语言中的智能、方向盘中的智能、自驾车中的智能、控制人形机器人的马达中的智能、药物发现中的智能等等。所有这些 token 都在这些工厂中生产。这些基础设施和工厂之前从未存在过，它们代表了全新的产业，这也是我们为何看到全球范围内首次出现如此多的技术进展。我们正在迎来一个新行业——一个全新工厂的诞生，我们称之为人工智能制造。这些工厂将由各家公司建设，每家公司都将成为 AI 制造商。显然，任何公司都无法承受不生产人工智能的后果。任何公司又怎么能承受没有智能的未来？任何国家又如何能够承受没有智能的未来？你不必生产芯片，也不必生产软件，但你必须生产智能。智能至关重要，它是你的身份的核心，也是我们的身份的核心。所以我们有了新的行业——AI 工厂。这就是我所说的新工业革命。上一次这种变革发生是在 300 年前，当时电力被发现并开始普及，电力的生产和分配，以及新型工厂的诞生。那个新工厂不是发电厂，而是能源行业的一部分，发生在工业革命的背景下。而现在，我们迎来了一个全新的行业，这是前所未有的。人工智能不仅是计算机行业的产物，它还被各行各业应用和创造。你们必须创造自己的 AI。制药行业要创造自己的 AI，汽车行业要创造自己的 AI，机器人行业也要创造自己的 AI。每个行业、每个公司、每个国家都必须拥有属于自己的 AI，这就是一场新的工业革命。我今天有一个重要的宣布：我们将与软银合作，在日本建设 AI 基础设施。我们将共同建设日本最大的 AI 工厂——英伟达 AI 工厂。这个工厂将基于英伟达 DGX 平台，计划在明年年初建成。当工厂完成时，它将拥有 25 个 Exaflops 的计算能力。请记住，最近世界上最大的超级计算机才刚刚达到 1 Exaflop，而这个工厂将有 25 Exaflops的能力，专门为生产 AI 而设。但为了分发 AI，软银将集成英伟达 ISS Aerial，这是我之前提到的 5G 无线电引擎，它基于 CUDA 架构。通过这种方式，我们可以统一整合无线电、计算机、基带和来自 5G 网络的 AI 计算能力。现在我们可以发展并重新构建电信网络，将其转变为 AI RAN（无线接入网络）。它不仅能传输语音、数据、视频，还能传输 AI——一种全新的信息智能。这个网络将通过软银的 20 万个站点，服务于 5500 万用户。AI 工厂将制造 AI，AI 分发网络将分发 AI。我们还将基于这一基础设施建立一个新的商店——AI 商店，软银和第三方创建的 AI 产品将通过这个平台提供给 5500 万用户。我们将在英伟达 AI 企业平台的基础上构建这些应用程序，并推出一个新的商店，让所有人都能享用 AI。这将是一次巨大的发展，最终将形成一个遍布日本的 AI 网络。这个 AI 网络将成为基础设施的一部分。而且，最重要的基础设施之一，你需要工厂和道路作为基础设施的一部分，才能制造和分发商品。你还需要能源和通讯，作为基础设施的一部分。每当你为基础设施做出根本性创新时，就会诞生新的产业、新公司、新经济机会和新的繁荣。如果没有道路和工厂，我们如何能够经历工业革命？没有能源和通讯，我们如何能迎来信息技术革命？每一项新的基础设施都为我们带来了新的机会。所以，对于我来说，与软银合作，在日本实现这一目标，真的非常令人兴奋。这是一次彻底的革命。这是第一次把电信网络转变为人工智能网络。好了，让我给你展示你能做到的事情。比如这个例子。我现在站在一个基站下方，站在一个无线电塔旁，车上有视频，而这些视频正通过基站进行流媒体传输。这个基站装有 AI。这个无线电塔配备了视频智能，它能看到汽车所看到的一切，并理解汽车所看到的内容。这个 AI 模型可能太大，不能安装在汽车上，但它绝对可以放在基站里。通过基站接收的视频，它能理解汽车和周围环境发生的任何事情。好的，这只是一个使用边缘 AI 保证安全的例子。或者说，它基本上是自驾车的空中交通管制，应用范围是无限的。我们还可以用这种基本思路，将整个工厂转变为 AI。看，这是一家工厂。现在，我究竟在哪里？好的，我迷路了，这里有许多摄像头，视频被流传到基站。令人惊讶的是，凭借这些摄像头和AI模型，这家工厂现在已变成了一个 AI。你可以与工厂对话，询问工厂发生了什么。问工厂：今天是否发生了任何事故？有没有异常情况？今天是否有人受伤？所有这些信息会以日报的形式提供给你，你只需要询问工厂，因为现在工厂已经变成了 AI。这个 AI 模型不必在工厂内部运行，它也可以在软银的无线电系统中运行。好吧，这是另一个例子。实际上，你可以将几乎所有的物理对象转变为 AI——体育场、道路、工厂、仓库、办公室、大楼。它们都可以成为 AI。你只需要像和 ChatGPT 对话一样与它们沟通。那么，仓库过道的情况如何？是否有任何障碍物或溢出物？你只是与工厂对话。工厂已经观察并理解了所有情况，它可以进行推理并规划行动，或者只是和你对话。它可能会回答：「不，仓库过道没有障碍物、溢出物或危险。视频中的过道状况看起来井然有序、清洁且没有任何障碍或危险。」。好的，现在你们是在与工厂对话，这太不可思议了。你们是在与仓库对话，你们是在与汽车对话，因为这些现在都已经变得智能了。懊悔错失英伟达，黄仁勋与孙正义相同的痛黄仁勋：今天还有一位非常特别的嘉宾，也谈谈如何将人工智能带到日本。这个朋友，你们可能认识他。伟大的 Masa（孙正义，Son Masayoshi），来告诉大家一些事儿。我不知道你们是否知道这件事，我在科技行业已经很多年了。计算机行业从 PC 到互联网，再到云计算，接着是移动互联网，云计算最后到人工智能。Masa是唯一一个在每一代都能够选对赢家并与之合作的企业家，唯一的创新者。记住，正是 Masa 把 Bill Gates 带到了日本，是 Masa 把 Jerry Yang 带到了日本，正是 Masa 让中国的云计算产业得以诞生，是 Masa 帮助阿里巴巴起飞，还是 Masa 把 Steve Jobs 和 iPhone 带到了日本。你们中很多人可能不知道，Masa 曾经是英伟达的最大股东。哦，没关系。你是怎么做到的？你是如何挑选出计算机历史上每一项技术革命的创新者？孙正义：嗯，我觉得我只是运气好。我生在了对的时代，遇到了像你这样的伟大企业家。这是一种激情，一种梦想，也是一种本能，你能嗅到谁是真正的开拓者，谁是真正的创新者。我真的觉得我很幸运。但这也是一样的愿景，我们能嗅到彼此，对吧？就像狼嗅到彼此的气味。我觉得我们像狼一样能闻到彼此。黄仁勋：哈哈哈，我有两只小狗。我现在不喜欢这个比喻。回顾历史，正如你所说，这次的过渡、平台的变革和革命，和以前的革命有什么不同？你觉得有什么区别吗？图片孙正义：嗯，我认为这是最令人兴奋、最具活力的未来前沿。这比之前的一切要大 100 倍、千倍。这是最大的浪潮，我告诉你。黄仁勋：是的，我认为从数学上或从产业角度来看，必须认识到，虽然 AI 是软件，但它是一种非常不同类型的软件。你和我共同创造的那个软件产业，是工具产业，是为人类使用的工具。而这种新的软件类型，神经网络、大型语言模型、智能 Agent 和机器人，它们不是工具，它们是技能，它们是任务。它们能做事，能执行工作，而「工作产业」的市场，不是 1 万亿美元，而是 100 万亿美元。这就是我们意识到，这个行业实际上不仅仅是 IT 行业的转型，它是每个行业的转型，这也是为什么它如此重要。孙正义：是的，人类是唯一拥有超级大脑的动物，相比其他物种。正是因为大脑的强大，人类才如此强大。如果仅仅从肌肉来看，像狮子和大象，它们的肌肉更强壮，但人类拥有最聪明的大脑。今天全球 GDP 的所有活动都基于人类的大脑活动。我认为每个行业都会被这场革命所影响。黄仁勋：你说得对，当然其中一件令人惊讶的事是，受原子支配的行业，它的规模是有限的。因为原子数量有限，你能移动的原子也有限，而且它们很重。但人工智能行业是由电子构成的，没错，它受量子力学的支配，规模是无限的。孙正义：对，智能的价值远远高于单纯的物质运动。想一想那种思维的链条、推理过程，真是不可思议，太神奇了。黄仁勋：是的，今天我们宣布的其中一项重要内容就是一起建设日本的 AI 网格。这个 AI 网格将包括 AI 工厂，用于开发 AI 模型，还会有 AI 网络，能够将这些 AI 模型分发到日本各地。我们共同设计的 AI 工厂架构和 AI 网络是革命性的，世界上没有类似的模式。日本将成为全球第一个实现这一目标的国家。孙正义：其他的电信公司必须跟随这股新潮流。黄仁勋：接下来我有几个问题想问你。首先，软银如何将这个系统应用于自己和你的子公司？你如何看待这个AI网络会如何彻底改变日本的AI产业？孙正义：正如你刚刚提到的，我们的基站过去只是用于承载电信和互联网等数据传输。然而，现在，通过这个智能网络的支持，我们将彼此紧密连接，成为日本智能基础设施的一部分。这将是非常惊人的。黄仁勋：当然，你也可以将它应用于你的子公司，像我提到的雅虎日本和 PayPay，没错。所以，你可以创建 AI 系统，使你们所有的服务变得更加有趣和实用，提升消费者体验。但我最兴奋的一点是，能将这个资源开放，供研究人员、学生和初创公司使用，让他们在日本得到成长。孙正义：确实如此，得益于你们的支持，我们正在创建日本最大的 AI 数据中心，我和宫川正在商讨，我们应该将这个平台开放给许多研究人员、学生和初创公司，以鼓励他们发展。我们也在努力补贴，帮助他们更好地访问这些计算资源。黄仁勋：建设基础设施需要大量资本投入。是的，你正在对日本进行一次重大的投资。你知道，我们以前讨论过很多次，在很多方面，日本曾在机电一体化时代引领了技术革新，那时候机械技术和电子技术开始结合。事实上，即便是在那个时代，日本在消费电子领域也确实引领了全球。然而，当IT行业和软件开始崛起时，我认为过去三十年，西方和中国的软件行业蓬勃发展，而日本本可以更加积极一些。孙正义：那时候，甚至直到今天，很多大企业和媒体都认为自己是「成年人」，他们曾说过「做物理产品」，意思是做实体的东西才有真正的价值和意义，而软件只是虚拟的，难以信任的东西。这样对软件价值的看法在日本已经存在了很多年，这也导致年轻创业者特别是经历了互联网泡沫破裂后，感到沮丧与压抑，批评的声音让年轻人受到了很大的打击。我认为，我们必须通过机器人技术来重新燃起这份激情，正如你所说的，将人工智能融入机器人技术。日本有「铁臂阿童木」这样的卡通形象，而我最喜欢的就是特斯拉的机器人。你不能只有肌肉，机器人必须拥有智能，才能说话、拥有情感，成为朋友。我认为，这种前沿技术的推动，以及我们的挑战，现在在日本非常需要。黄仁勋：是的，我认为软件时代现在已经到来。好消息是，这标志着新时代的开始。孙正义：是的，重置一次，再次重置，按下重置按钮。黄仁勋：没错，行业正在重置。你可以看到，整个技术栈正在被重构，因为上一代的公司在这个新时代里并不顺利。没错，所以涌现了一个全新的技术栈，带来了前所未有的机会。日本必须把握这个机会，利用这段时间。而人工智能与软件完全不同。人工智能要求你拥有数据和领域专长。是的，如果你是艺术家，你就拥有领域专长。如果你开发视频游戏，你也具备领域专长。黄仁勋：如果你从事药物研究，发明新药，你也拥有领域专长。如果你拥有领域专长，你可以用数据来描述这些专长，这些数据可以用来训练AI模型，而这个AI模型就变成了你的人工智能。孙正义：完全正确。所以，这是一个全新的机会。幸运的是，日本至少没有压制这场 AI 革命。其他一些国家试图过度保护他们的技术，因此他们的监管体系变得有些混乱。而在日本，至少我们很幸运，政府似乎并没有对这场革命设障碍。虽然如此，我认为政府应该更加鼓励AI发展，鼓励更多的创新。正如你所说，这就是行业重置的时刻，这是迎接新革命的最佳时机。我们绝对不能错过这个时刻，不能错过这个机会。黄仁勋：当然，要成为人工智能革命的一部分，你需要基础设施和这种类型的软件，因为它是机器学习。你将需要大量的资源。而且你需要基础设施。没有基础设施，就不可能完全实现人工智能。这就是为什么软银正在日本建设AI网络的原因。你将催化、激活并加速这里已经存在的所有活动。今天我们在日本已经与 350 家初创企业合作。是的，350 家初创企业，而全球有 22000 家。是的，这个比例并不合理。所以我们必须鼓励年轻企业家和创新者大胆尝试，投入到 AI 领域。基础设施已经到位。孙正义：我们将创建日本最大的 AI 数据中心。所以我们将提供很多鼓励性项目，补贴计算能力，让他们几乎可以免费使用，几乎免费去尝试新的模型，测试他们的应用程序。AI 的应用也应该得到一些捐赠的支持，对吧？黄仁勋：好吧，最后，这是我最后一次邀请 Masa，每次见到 Masa，我就得花钱。孙正义：这对大家都有好处。黄仁勋：是的，非常高兴听到这些。Masa，你最期待日本未来 AI 的哪些方面？你有什么期望？你的梦想是什么？孙正义：嗯，正如你说的，我对 AI 和机器人技术非常热衷。我认为，AI 医疗解决方案，尤其是医疗 AGI，肯定会到来。我也看到现在有很多新的 AI Agent 出现，比如我们有LINE，有 Yahoo，还有其他服务，PayPal 也可以为帮助日本的生活方式定制许多专门的 AI Agent。这些完全可以由我们提供。你知道的，我们了解日本的文化、行为、当地的智能和 API，日本的许多网站都在使用这些技术。所以我认为，企业 AI Agent，我非常支持你提到的这个方向，对此我感到非常兴奋。但我也认为，个人 AI Agent 会真正出现在每个人的生活中。比尔·盖茨曾经说过，「每个桌面上都有一台 PC」，史蒂夫·乔布斯说过，「每个人的手上都有一部智能手机」。我觉得现在我们应该说，「每个人都应该有自己的AI Agent」。所以，未来每个人都会拥有自己的个人 AI 助手。没错，它将帮助我们规划旅行、假期，甚至是教育。黄仁勋：它将伴随你一生。是的，你能想象有一个AI Agent了解你的一生吗？孙正义：完全对，我们的孙子、孙女们从一岁开始就会和 iPhone 一起成长。每当他们看到一张照片时，他们都会用手指去触摸，哪怕是静态图片也一样。因为他们从小就学会了用两根手指。将来他们会想，或许每张图片都可以被放大？黄仁勋：他们看到图片后，会和它说话，对吧？他们戳一戳，希望它能回应。孙正义：你可以想象，他们从一岁起就有了自己的个人 AI 助手，像第二个朋友一样，陪伴他们一起成长，了解一切。当他们生病时，AI 助手知道，家里有什么，或者它是他们的私人导师。黄仁勋：是的，从小就开始，完全没错。它记得你读过的一切，记得它教给你的一切，完全像你的个人亚里士多德。孙正义：完全是，完全是数字孪生。我觉得它真的是要来了，结合日本本土的知识、文化等等，再加上本土化的 Agent 商业化，我们的未来将是巨大的、惊人的。黄仁勋：是的，你知道，大多数国家现在都意识到，国家的公民数据其实承载了这个国家的知识、文化和智慧，而这些数据应该属于国家，就像国家的安全一样。所以每个国家都应该处理自己的数据，转化为为本国人民服务的人工智能，完全没有理由将这些外包给别人。孙正义：这是非常非常重要的。每个主权国家、每个政府都必须把国家安全数据迁移到自己的数据中心AI数据中心，这将成为每个国家必须具备的东西。每个国家都必须确保自己的数据安全。我认为，未来每个国家都会形成相关的法律法规，确保每个国家都能生成属于自己的智慧。黄仁勋：当然，每个公司也将创造属于自己的智慧、属于自己的人工智能。是的，怎么可能有公司不创建自己的人工智能呢？孙正义：是的，公司把自己的「大脑」交给别人。黄仁勋：没错，没错。所以我认为世界已经开始觉醒了。而最重要的第一步，就是必须要有一个国家级的AI网络。没有基础设施，你怎么可能有汽车工业呢？孙正义：的确，你知道的。黄仁勋：所以，你已经为日本建设了AI的「道路」，在这些道路上，各种新的服务和新公司将蓬勃发展。我真的非常非常激动。你能想象如果今天你是（英伟达）最大的股东吗？孙正义：哈哈，没错。我们曾经有过三次成为英伟达最大股东的机会。黄仁勋：我记得是两次。孙正义：不，不，不，第一次我们通过市场购买成为股东，我们讨论过的，嗯，甚至谈到了我们不愿提的事情。别说了。十年前，如果我知道现在会后悔，我一定会……黄仁勋：没事。让我告诉你们 Masa 说了什么。Masa 说，Jensen，市场不理解英伟达的价值。你的未来是不可思议的，但市场无法理解它。你的痛苦之路还将继续，因为你在创造未来。所以让我给你钱去买英伟达。他曾想借钱给我去买英伟达。现在我后悔没接受那个提议。真是个好主意。好吧，最棒的主意。对的，这个就是我们刚才说过的那个主意。接着我们讨论了合并这两家公司。是的，另一个秘密的梦想。孙正义：那个是我们最初的想法。第一次我们讨论的是私有化，然后第二次我只是通过市场购买，第三次就是……哦，好吧，三次尝试。黄仁勋：但现在我们将共同创造不可思议的价值。是的，英伟达和软银将会合作。市场太不可思议了。孙正义：哈哈哈哈哈哈，很不错。黄仁勋：所以我非常高兴，我们正在做一件如此有意义的事情。是的，我对日本的未来充满希望。孙正义：嗯，这只是个开始，我们将一起做很多事情。谢谢你，行业非常庞大，有大量的移动、物联网和汽车领域，而你们有出色的数据中心、游戏以及其他领域，我们可以有很多合作机会。黄仁勋：我很期待这一切。是的，女士们，先生们，阳光明媚。孙正义，嗯，我毫无疑问地认为他是世界上最伟大的企业家之一。感谢 Masa 先生。你们可以看到他对人工智能的热情，我们正在开展的合作伙伴关系将为日本带来 AI 网络，从工厂到分布式 AI 网络。在我离开之前，我想欢迎大家参加 AI 峰会。这里有很多精彩的会议，也有很多合作伙伴。我们的目标，我们的使命是与大家合作，将 AI 带到日本，在这里激活 AI，并利用这次技术重置的机会，推动企业转型，打造下一个伟大的公司。日本对我来说一直特别亲近。大多数人可能不知道，如果没有日本，我非常严肃地说，如果没有日本，英伟达今天可能不会在这里。而且有原因的。如果没有日本，我们也看不到第一台 AI 超级计算机的诞生。所以，日本对我来说一直非常重要。我非常感激我们的合作伙伴关系，也非常感激你们的友谊。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":7,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0}],"lives":[]}