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12-16

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万亿博通的深意：ASIC大刀砍向GPU，英伟达独霸时代濒临终结

11-15

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11-14

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【万字实录】黄仁勋最新演讲：每家公司都将成为AI制造商

11-12

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11-05

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@小虎AV:11月4日美国大选日前夜，马斯克再次参加了Joe Rogan访谈，解释了自己为何这次大选这么活跃（只是想要支持真正的民主），并指出民主党一直都在作弊（利用非法移民干扰正常选举，加州甚至通过了一项法律：投票的时候不允许出示身份证明）。两个半小时的采访，马斯克最后也开玩笑称若哈里斯最后当选，自己也完了~ 周一晚Joe Rogan正式公开发言，表示为特朗普背书。大家觉得这场二选一的游戏，马斯克和特斯拉的命运将何去何从？短期特斯拉股价会涨还是会跌呢？ $特斯拉(TSLA)$ 评论区分享你的观点和看法，一起赢取虎币奖励！

10-24

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黄仁勋最新演讲：英伟达正在打造“AI大脑”，将来会有1亿个人工智能助手

10-21

这是一篇阴谋论文章，水平非常低下

如此卖命支持特朗普，马斯克究竟想要什么回报？

08-16

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万字全文：谷歌前CEO埃里克·施密特最新论AI崛起，全球竞争与科技演变

08-16

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英伟达AI核心地位凸显！谷歌前CEO曝3000亿投资蓝图，高盛力挺AI收益前景

08-03

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@Conan的投资笔记:巴菲特论如果回到30岁，自己会如何去投资，第一个100万美元是最难赚的

07-05

你的成本1800美元吗

06-15

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蔡崇信：微软与OpenAI未来可能分道扬镳

05-25

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04-19

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@他山之石:投资英伟达百倍回报的历程

03-13

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@芯世相:英特尔大败局！

02-15

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2023-12-19

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@孟浩:【干货】虚拟货币大热，一文带你了解都有哪些投资机会？

2023-11-01

$嘉楠科技(CAN)$ 太垃圾了

2023-10-23

$Bitdeer Technologies Group(BTDR)$ 为什么跌这么惨

2023-10-18

1

@小虎通知:老虎国际存量用户安装更新APP指引

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{"i18n":{"language":"zh_CN"},"userPageInfo":{"id":"3568978873871079","uuid":"3568978873871079","gmtCreate":1605884850588,"gmtModify":1731245869764,"name":"xyzfree","pinyin":"xyzfree","introduction":"","introductionEn":"","signature":"做时间的朋友","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","hat":null,"hatId":null,"hatName":null,"vip":1,"status":2,"fanSize":0,"headSize":9,"tweetSize":40,"questionSize":0,"limitLevel":999,"accountStatus":4,"level":{"id":1,"name":"萌萌虎","nameTw":"萌萌虎","represent":"呱呱坠地","factor":"评论帖子3次或发布1条主帖（非转发）","iconColor":"3C9E83","bgColor":"A2F1D9"},"themeCounts":1,"badgeCounts":0,"badges":[],"moderator":false,"superModerator":false,"manageSymbols":null,"badgeLevel":null,"boolIsFan":false,"boolIsHead":false,"favoriteSize":0,"symbols":null,"coverImage":null,"realNameVerified":null,"userBadges":[{"badgeId":"228c86a078844d74991fff2b7ab2428d-1","templateUuid":"228c86a078844d74991fff2b7ab2428d","name":"投资经理虎","description":"证券账户累计交易金额达到10万美元","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/c8dfc27c1ee0e25db1c93e9d0b641101","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/f43908c142f8a33c78f5bdf0e2897488","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/82165ff19cb8a786e8919f92acee5213","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2023.12.30","exceedPercentage":"60.93%","individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1101},{"badgeId":"e50ce593bb40487ebfb542ca54f6a561-2","templateUuid":"e50ce593bb40487ebfb542ca54f6a561","name":"资深虎友","description":"加入老虎社区1000天","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/0063fb68ea29c9ae6858c58630e182d5","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/96c699a93be4214d4b49aea6a5a5d1a4","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/35b0e542a9ff77046ed69ef602bc105d","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2023.08.18","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1001},{"badgeId":"35ec162348d5460f88c959321e554969-2","templateUuid":"35ec162348d5460f88c959321e554969","name":"宗师交易员","description":"证券或期货账户累计交易次数达到100次","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/ad22cfbe2d05aa393b18e9226e4b0307","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/36702e6ff3ffe46acafee66cc85273ca","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/d52eb88fa385cf5abe2616ed63781765","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2023.07.08","exceedPercentage":"80.25%","individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1100},{"badgeId":"976c19eed35f4cd78f17501c2e99ef37-1","templateUuid":"976c19eed35f4cd78f17501c2e99ef37","name":"博闻投资者","description":"累计交易超过10只正股","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/e74cc24115c4fbae6154ec1b1041bf47","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/d48265cbfd97c57f9048db29f22227b0","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/76c6d6898b073c77e1c537ebe9ac1c57","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":0,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.28","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1102},{"badgeId":"518b5610c3e8410da5cfad115e4b0f5a-1","templateUuid":"518b5610c3e8410da5cfad115e4b0f5a","name":"实盘交易者","description":"完成一笔实盘交易","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/2e08a1cc2087a1de93402c2c290fa65b","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/4504a6397ce1137932d56e5f4ce27166","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/4b22c79415b4cd6e3d8ebc4a0fa32604","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":1,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.21","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1100}],"userBadgeCount":5,"currentWearingBadge":{"badgeId":"518b5610c3e8410da5cfad115e4b0f5a-1","templateUuid":"518b5610c3e8410da5cfad115e4b0f5a","name":"实盘交易者","description":"完成一笔实盘交易","bigImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/2e08a1cc2087a1de93402c2c290fa65b","smallImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/4504a6397ce1137932d56e5f4ce27166","grayImgUrl":"https://static.tigerbbs.com/4b22c79415b4cd6e3d8ebc4a0fa32604","redirectLinkEnabled":0,"redirectLink":null,"hasAllocated":1,"isWearing":1,"stamp":null,"stampPosition":0,"hasStamp":0,"allocationCount":1,"allocatedDate":"2021.12.21","exceedPercentage":null,"individualDisplayEnabled":0,"backgroundColor":null,"fontColor":null,"individualDisplaySort":0,"categoryType":1100},"individualDisplayBadges":null,"cr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href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>）9家公司之后，美股又多了一家万亿美金公司，也是全球第12个破万亿美金市值的公司。</p><p>周六晚上和大佬们开电话会议的时候，有个哥们开始装凡尔赛了，他来了一句：美股除了能赚钱，其他什么都得不到。</p><p>这让在大A被折磨的死去活来的我瞬间破防，真不是人。</p><p>今天就来聊聊，博通凭借什么从小到大能到上万亿美金市值的事，以及背后热门话题：AI ASIC的深度逻辑。</p><p>01</p><p>并购狂人下的安<a href=\"https://laohu8.com/S/NOV\">华高</a></p><p>这个博通其实应该叫新博通，它是原来安华高收购老博通来的。</p><p>早在2015年，安华高宣布以370亿美金的现金加股票收购博通，但是收购完成好。安华高并没有继续用自己安华高的名字，反而是把安华高改成博通继续使用原来的名字。所以大家看到在美股上虽然用的是博通的名字但是代码还是用原来的AVGO。</p><p>老公娶了媳妇，然后跟了媳妇姓的既视感。</p><p>安华高前身是HP旗下的一个半导体部门，1991年独立出来更名Agilent。</p><p>2005年，KKR和银湖资本以26亿美金收购<a href=\"https://laohu8.com/S/A\">安捷伦科技</a>，然后与Agilnet合并后变成现在安华高。随后从ICS挖来了当时还是CFO的陈福阳，来担任安华高的CEO，并于2009年上市。</p><p>陈福阳（Hock Tan）是马来西亚华人，他身材矮小，走路的姿势令人联想到斗牛犬，因此外号“斗牛犬”，他以疯狂的大手笔收并购和无情的裁员而著称。</p><p>他并不懂芯片技术，他不像NV老黄，AMD苏妈那种半导体行业专业出身，这两位大神在不仅仅懂经营管理，曾经都还是半导体技术大拿。</p><p>他曾在2015年<a href=\"https://laohu8.com/S/EWBC\">华美</a>半导体协会年度晚宴上这样评价自己，“我不是半导体人，但我懂得赚钱和经营”。</p><p>确实，陈福阳最擅长就是控制成本+提高利润。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ddc8004dcc96b0aef20b3ab38d70e39c\" tg-width=\"526\" tg-height=\"243\"></p><p>图：陈福阳，来源：自网络</p><p>陈福阳来到安华高后，2008年就从<a href=\"https://laohu8.com/S/0KED.UK\">英飞凌</a>手上以3000万美金的白菜价格买来BAW业务，BAW是5G滤波器，而在2008年，5G时代还远未到来，堪称一场豪赌。</p><p>但是随着5G到来，到现在安华高独霸高端BAW市场80%以上的份额，不得不说陈福阳的眼光确实够犀利。</p><p>到现在很多人都问我国内BAW有希望吗？什么时候能打破国外垄断？我想说的是，安华高在BAW的专利，技术，生态，产品线，基本就形成了一道牢不可破的“叹息之墙”。国内这些小打小闹的水平和投入，想要打破安华高在这个领域的垄断，可谓难上加难。</p><p>随后的2011-2015年几时间里，安华高又不断地收购磷化铟光学龙头Cyoptics，存储公司LSI，光纤领域的Emulex，PLX等公司。</p><p>到2015年的时候，陈福阳玩了一把大的，宣布以370亿美金收购博通。</p><p>当时安华高市值360多亿美金，博通只有280亿美金，但是博通的收入超过84亿美金，几乎是安华高同期收入的1倍，而且博通的名声远大于安华高，基本也能算“蛇吞象”式的操作。</p><p>从这点就能看出“斗牛犬”的陈福阳，极具冒险精神。大家都知道这种大型手笔的并购案的下场失败多于成功。</p><p>道理很简单，新加入这么大一块资产势必会因为人员太多，开销太大，核心业务被干扰，或者无法和原来的盈利的主业形成很好的协同效应等因素，导致收进来的优质资产过几年反而变成“负资产”。</p><p>一旦行业不景气走下坡路，就变成卖么卖不掉，砍掉又可惜，左右为难。要是公司市值再多跌一点，股东们不满情绪被激发，一旦董事会发难，公司高层就要动荡了，然后病急乱投医，走马灯似的不断换CEO。新来的CEO水平好也就算了，如果来个校长那种“微操大师”，再一顿瞎折腾，然后就没有然后了，公司就几乎陷入绝境。</p><p>这样的案例比比皆是，比如隔壁<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>，鲍勃斯旺时代整的都是些啥玩意儿，整一个败家子。</p><p>赶走鲍勃斯旺，请来老将基辛格，虽然基辛格干了四年股价继续创新低，你可以说基辛格也不行，让他背锅，但是基辛格“体面退休”后，现在英特尔群龙无首，跟没头苍蝇似的，看不到一点希望，你说怎么办？</p><p>现在英特尔的董事会一会儿有意请台积电刘德音来，一会儿又说对Marvell的马特墨菲有兴趣，一会儿又找到原来的董事，曾经的Cadence CEO 陈立武来请他出山当新CEO，突出一个没有思路，瞎折腾，典型的反面案例。</p><p>当然陈福阳和其他瞎操作玩并购CEO的不同，收购之后为了防止公司部门太多，机构过于臃肿，陈福阳经常手起刀落砍掉边缘部门，聚焦主业，该砍砍，该裁裁，最后落得一个“无情的裁员手”的名号。</p><p>在收购博通之后的安华高，既扩充了安华高专利技术积累，同时进一步增强了他们在芯片领域，尤其是移动、数据中心及物联网等领域的通信芯片行业地位。</p><p>然后又在2017年新博通以59亿美金拿下<a href=\"https://laohu8.com/S/BRCD\">博科</a>，进一波巩固自己在存储区域网络（SAN）交换机的领导地位。</p><p>一直到现在在交换机，路由器核心芯片领域，博通都是无敌的存在，早期Marvell还能和博通争一争，现在基本在高端交换机芯片领域被按着打。</p><p>到2017年底的时候，更疯狂的一幕来了，陈福阳看上了另外一个芯片领域的绝对巨头——<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>。</p><p>当时高通当时麻烦不断，陷入与苹果的诉讼纠纷以及来自欧洲的反垄断调查，股价比年初下滑超过20%。博通所看上的正是高通旗下大量的移动芯片专利技术以及对未来5G无线业务的想象力，如果博通能吃掉高通，那么在有线和无线整个网络领域将会诞生一家超级巨无霸芯片公司，再也没人能抗衡博通了。</p><p>博通报价1300亿美金，试图强行收购高通。</p><p>但这一行动最终遭到高通管理层的强烈反对，最后当时老美总统川建国介入并以安全原因阻止了这笔交易，当时中国在反垄断审查的时候也拖了好久，特别是国内相关产业企业联名上书反对这次收购。</p><p>在内外压力下，最后博通放弃这次收购行动。</p><p>差点半导体行业历史上最大的交易案就诞生了，幸好没有成功。大家要知道当时高通还试图收购欧洲NXP，这要是都成了，就变成高通吃NXP，博通吃高通，那全世界半导体格局又要大变天了，这要是高通和博通的收购都成了，那晋西北还不翻了天了？</p><p>这种绝对霸主级别的行业垄断格局形成，对中小企业则是致命的。</p><p>这次受挫后，博通意识到外国公司身份对于收购策略的阻碍，于是把总部从新加坡迁到美国。</p><p>收购高通失败后的陈福阳并不甘心，随后开始专注利润率更高的软件领域。</p><p>2018年以190亿美金收购美国软件企业CA Technologies。</p><p>2019年以107亿美金收购美国网络安全公司赛门铁克，不过半年后又卖给了<a href=\"https://laohu8.com/S/ACN\">埃森哲</a>。</p><p>2023年，博通再次以610亿美金价格收购云计算巨头VMware。</p><p>自此博通不再是一个单纯的芯片公司，而是从芯片到网络，到云计算服务的多元化巨头。</p><p>02</p><p>整合能力初显威力，两大业务齐发力</p><p>通过多年的并购，到现在博通形成了两大业务，包括了半导体解决方案业务营收约为301亿美元，以及基础设施软件业务营收约为215亿美元，合计516亿美金。</p><p>其中半导体业务部门，涵盖了众多产品，如人工智能芯片，交换机芯片，存储服务器，网络通信等。</p><p>其中人工智能相关收入为 122 亿美元，同比暴涨 220%，这主要得益于其领先的 AI XPU 和以太网网络产品组合。</p><p>特别是这个人工智能相关，因为明年给了很高的预期，所以整个周末各大群都在讨论所谓的Ai ASIC是什么。</p><p>基础软件部门，主要是因为收购了云计算公司 VMware 等交易，博通极大地扩充了其在基础设施软件领域的业务。</p><p>在 2024 财年第四财季，该部门的收入同比增长 196% 至 58.2 亿美元，全年营收约 215 亿美元。其产品包括大型计算机、网络安全和数据中心优化产品等，给博通贡献了大量的利润。</p><p>从博通收购VMware的后续表现就能看出陈福阳的整合能力。</p><p>博通并购企业回来后的核心岗位还是让原本专业的人来负责，陈福阳并不会太多插手业务，所以并购回来的企业大部分核心团队并没有受到太大影响，利益也得到了保障，他只会砍掉或者出售非核心的，不盈利的部门，对于核心业务不会动刀。</p><p>比如VMware公司原本有8000个产品SKU，被博通精简为四种核心产品组合，加强了销售队伍和消除了渠道冲突。同时博通把所有并购回来的产品形成丰富的产品组合，主要集中在半导体定制化解决方案以及基建软件两大业务上，得到包括广大客户的认可，产品与产能都十分稳健。</p><p>另一方面，由于收购之后，新来的优质资产进一步提高公司的盈利能力，公司业务好，那么资本方就会排队送钱，公司就有大把的融资和筹资渠道，就能放开手脚继续干，所以只要是陈福阳想去并购，钱根本不是问题，进一步放大了公司平台的价值和操作空间。</p><p>比如在安华高并购博通当中的370亿美元，陈福阳只需要让安华高拿出10亿，而其它的资金都是通过借债或者股权换购等方式筹集而来，所以在资金上能不错的现金流，另一方面，无论是陈福阳还是过去博通，成本控制都是他们擅长的领域，在并购重组的过程中，并购回来的公司通过博通整体的势能与体量优势会大幅减少销售与营销成本、研发成本以及一系列的重组成本，让企业精细化经营。</p><p>一般来讲，公司价值的定义就是：该公司在其余下的寿命期内可以产生的现金的折现值。而驱动公司现金流最重要的两个因素：盈利能力和公司增长能力。</p><p>不得不说，陈福阳是一个财务与整合高手，他对企业前景，战略挑战，以及收购后的整合动作可谓滴水不漏，收购进来的资产都没有黄掉的，可以说在整合资源方面，他说第二，没有其他CEO敢说第一，其他没人能干到他这种程度。</p><p>不得不佩服，这点也值得国内忙于跨界收购整合的公司们，好好学习。</p><p>03</p><p>AI ASIC与通用处理器的博弈</p><p>这次博通万亿美金市值，除了业绩好，最最最重要就是陈福阳给了很高的预期，他说：</p><p>2027年AI收入600-900亿美金SAM（serviceable adressable market）。且专门说明了SAM这个口径更严谨，只计算现有3大客户可以拿到的收入机会。</p><p>这远高于市场预期，意味着从今年到2027年，AI收入（AISC+网络）几乎每年翻倍。</p><p>于是股价应声暴涨，一天之内暴涨24%，市值多了2000亿美金，折合人民币1.4万多亿元，比全大A所有半导体公司的市值加一起还多一倍不止。</p><p>博通的网络业务我不多说了，今天重点就是说这个AI ASIC相关意义和概念。</p><p>所谓的ASIC，行业称为专用集成电路，从狭义竞品上定义对应是FPGA，如果广义竞品上定义就是通用集成电路，比如CPU这种。</p><p>FPGA叫现场可编程门阵列，这种芯片有个最大的好处，客户可以通过quartus软件随意对芯片内部配置数据进行重新编程，重新定义芯片的各个功能区块，让它变成其他芯片，具备各种功能，可以处理不同领域的任务。</p><p>因此FPGA可以像橡皮泥一样被捏成任意形状一样，客户定义成什么样就是什么样的芯片。</p><p>所以FPGA可以是一个图像处理器，可以是一个音频控制器，可以是一个信号调制解调器，可以是一个内存控制器，可以是一个工业设备的核心芯片，可以是<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>的处理器，可以用于加速神经网络等等等。</p><p>因此，FPGA在工业，汽车，机器人，通信，消费，AI，甚至航天军工行业广泛应用。</p><p>目前FPGA的行业格局可以叫两大一小:</p><p>两大，赛灵思和<a href=\"https://laohu8.com/S/300825\">阿尔特</a>拉，当然现在一个属于AMD，一个属于英特尔，都被两大CPU巨头收购了。</p><p>一小，就是莱迪思。</p><p>其他国外的行业公司还有Actel，Achronix，微芯等。</p><p>国内比较知名就是复旦微，<a href=\"https://laohu8.com/S/688107\">安路科技</a>，高云，智多星，华微，紫光同创，京微齐力等。</p><p>不过高端FPGA国内外目前行业差距还是巨大的。</p><p>FPGA的基本商业逻辑是，客户用量不大，又需要灵活部署产品，自己研发芯片又成本太高，因此灵活多变可编程的FPGA成为一个不错的选择。</p><p>但是毕竟FPGA的种种功能是捏出来的，所以能提供有限的性能，一旦超出范围就无能为力。</p><p>举个典型案例，比如做一台ATE测试设备，早期研发阶段，量不大的时候，对于芯片没有太高的要求的时候用FPGA没问题，但是做到800MHz的时候就达到了FPGA的极限了。</p><p>如果你要做出一款性能卓越的，想超过1GHz的，去对标爱德万经典机型93K，很显然再用FPGA就不够看了，得上专用ASIC芯片，才能做出超过1GHz的性能，才能看齐爱德万的93K。</p><p>因此一旦上量了，或者提出更高性能需求了，同时客户又有钱烧研发了，就会逐渐放弃FPGA方案，转头研发高端ASIC专用芯片了。</p><p>研发一款专用ASIC芯片成本很高，只有在客户确实有需求，真的烧的起钱的时候才会考虑搞专用芯片。</p><p>这就是ASIC和FPGA之间的商业上的竞争逻辑关系。</p><p>再聊广义概念对应的竞品——通用处理器。</p><p>像GPU/GPGPU，CPU，这种都能叫通用处理器，它加上操作系统就可以部署在任意客户应用场景下。</p><p>而专用集成电路的ASIC就做不到这点，它往往是只针对特定客户的某种特定功能，特定任务开发出来，无法做到通用任何场景。</p><p>所以ASIC这个专用的概念，竞品芯片有狭义和广义两个定义，狭义竞品对手对应FPGA，广义竞品对手对应整个通用处理器领域。</p><p>所以针对广义上概念，所有专用芯片都可以叫ASIC芯片，它可以是一个专用蓝牙芯片，可以是一个Wifi芯片，可以是一个DSP，可以是一个编解码芯片，都可以算。</p><p>如果我们再回到博通这个实际情况上。</p><p>实际上博通是在帮谷歌这类互联网大厂开发了一款专用AI ASIC即谷歌的TPU。</p><p>其中的逻辑是这样的，谷歌自己因为要跑自己的Gemini模型，与ChatGPT对抗。</p><p>如果大家都用英伟达的GPU实际上是拉不开差距，到后面变成搞军备竞赛，变成谁拥有的英伟达算力卡多，谁厉害。</p><p>但是英伟达的卡巨贵，货还难拿，那谷歌想来想去直接来个釜底抽薪，它决定自己搞，谷歌自己搞芯片的前置逻辑条件变成：</p><p>第一、我不用CUDA，自然而然我可以不用英伟达的GPU，可以不给英伟达剥削我的机会；</p><p>第二、我自己开发一款专用芯片，这款芯片只用我自己开发的系统，只要能跑我自己的算法，能训练我自己的模型就够了；</p><p>第三、它得低成本肯定要比英伟达的GPU便宜很多，这样综合成本要比用英伟达的GPU跑模型的竞争对手就低成本多了，竞争中就有机会胜出；</p><p>这样一来，用自己的低成本TPU芯片训练Gemini模型的就能和其他家用高成本的英伟达GPU的方案做抗衡，因为算力成本上更便宜，在未来的算力军备竞赛上不会吃亏。</p><p>但是谷歌自己拉团队去做新芯片，实在太烧钱了，有没有折中低成本的方案呢？（当然谷歌自己也有芯片团队）于是谷歌就找到了博通，一起开发一款我谷歌自己专用的TPU。</p><p>这就是谷歌找博通合作开发AI ASIC的核心逻辑。</p><p>这个故事就变成了，谷歌自己来定义芯片，列出需求清单，博通利用自己经验丰富的IC设计团队以及资源庞大的IP来协助开发新款TPU，同时博通还负责流片，这种模式在国内<a href=\"https://laohu8.com/S/688521\">芯原股份</a>，翱捷，甚至<a href=\"https://laohu8.com/S/688008\">澜起科技</a>上也能看到，统称一站式设计服务。</p><p>除了博通，Marvell也干这种类似的业务，有消息称微软就找到Marvell谈合作，Marvell高管还透露称：微软给的机会比想象中要大。</p><p>包括博通，Marvell，这种协助客户做的芯片设计服务也分情况的，有些是做前端代码，有些是做后端布线，甚至有些客户案例是前后端设计+流片+封装全给干了。</p><p>比如<a href=\"https://laohu8.com/S/688702\">盛科通信</a>和Marvell的合作，就是盛科自己搞芯片前端设计，Marvell帮忙做后端布线设计，然后再利用Marvell的身份去台积电要先进工艺的产能来流片。</p><p>此外，世芯，创意，包括国内灿芯模式也类似，不过这几个主要是做后端布线设计+协调背后大哥FAB的产能为主，略微有点区别。</p><p>整体而言，其商业逻辑和软件外包服务模式有几分相似之处，只是研发芯片流程很长，过程比较复杂，分工更细一些。</p><p>除了谷歌，很多互联网大厂比如Meta，国内的字节，<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>，都用过这种模式，甚至OpenAI也不排斥。</p><p>如果哪一天，OpenAI觉得英伟达GPU定价太过离谱，不想再被老黄剥削，同时可以不依赖CUDA，它一定会去这么干，有消息称它想自己干LPU，类似谷歌的TPU，不光是OpenAI，你说苹果会不会也想这么干呢？</p><p>所以整个Ai ASIC行业发展的逻辑就是：</p><p>互联网大厂，以及那些跑模型的公司，对算力极度渴求，但是又不想花大钱的，它们觉得英伟达GPU太贵不想被老黄剥削，同时我可以不依赖CUDA，我只跑自己的模型和算法，我只用我自己的系统，那么我就可以自研一款自己专用的ASIC芯片；</p><p>同时我觉得自己拉团队自研芯片太过烧钱，风险太大，时间成本也不可控，所以我只提需求，我只定义芯片需要什么样的功能，让博通，Marvell这样的芯片开发经验丰富的公司来协助我的团队来完成新的芯片研发工作，最终在风险，算力，性能，成本上达到完美的平衡点。</p><p>这才是Ai ASIC的完整逻辑。</p><p>这里插一句，当年英特尔找到谷歌，希望谷歌用自己的X86构架开发思路是一致的。</p><p>你谷歌不是要自己做芯片吗？我授权给你X86 CPU的IP，然后你根据自己的需求自己定义芯片，我英特尔协助你开发新芯片，然后我英特尔还有代工业务，我还可以帮你生产芯片，同时我英特尔还有先进封装的能力，活我给你全包了。</p><p>想的是很好，但是英特尔服务客户的意识太烂，但是X86构架CPU根本不匹配谷歌真实需求，所以谷歌转头就自己找博通开发新TPU去了。</p><p>看到这里我相信，大家都对AI ASIC的背后逻辑搞的清清楚楚了。</p><p>04</p><p>对抗英伟达和它的GPU帝国？</p><p>到这里，博通还有最后一张能抗衡英伟达帝国的底牌。也是大家积极拥抱博通的原因。</p><p>英伟达只所以现在这么牛，它的GPU在整个高端算力上占据97%的市场份额，一方面是它的GPU确实厉害，吊打同行英特尔和AMD，此外CUDA生态十年播下的种子，现在到了开花结果的时候，这东西实在太好用了。</p><p>最最厉害的杀招，还是以前长文里介绍过的，英伟达的NV Link，自从收购了迈洛思之后，软件芯片一结合，简直无敌。</p><p>NV LINK是英伟达早在2016年开发私用专用网络协议。</p><p>NV LINK是一种高速、低延迟的互联技术，其4.0版本目前的速度几乎三倍于传统网络总线构架PCI-E Gen 5标准的速度。</p><p>有了NV Link，在多GPU系统中，如深度学习模型训练等场景，需要大量的数据在 GPU 之间进行交互，NV Link 提供了比传统 PCIe 总线高得多的带宽，能够实现 GPU 之间的高速数据共享，从而大幅加速计算任务的执行，使得多个 GPU 可以更快速地协同工作，提高并行计算效率。</p><p>这就是笔者常说的英伟达帝国生态圈的三大王牌，GPU+CUDA+NV LINK。</p><p>此外，在优化GPU与CPU之间的数据交换，增强系统的灵活性与扩展性，提高系统的能效比上，NV LINK都具备强有力的竞争能力。</p><p>其他做AI ASIC的，做GPU的芯片设计公司，你可以在硬件上打败英伟达的GPU，但是你不可能干掉NV LINK。</p><p>只要NV LINK 不输，英伟达就不会输。</p><p>所以说总线标准是整个系统的灵魂，总线之争，也是生态之争。</p><p>NV LINK强悍的互联特性，让英伟达的GPU卡集群的生态圈得到进一步加强，已经到了难以撼动的程度了。</p><p>有意思的来了，英伟达的生态圈成功的三大条件，除了CUDA之外，很不好意思博通也具备。</p><p>你英伟达有GPU，我博通可以帮助客户开发它专用ASIC，它可以是TPU，可以是LPU，可以是任意的XPU，只要客户有需求，它自己能定义，我就能协助客户搞出来。</p><p>你英伟达有CUDA，客户说我只要一款高性能，低成本芯片，它不用是十项全能的通用处理器，它只能跑我自己的算法，系统和模型就足够了，至于CUDA兼不兼容无所谓！</p><p>你英伟达有NV LINK，你还有网卡芯片的迈洛思，好巧，我博通就是玩网络出身的哦。</p><p>专用协议？客户自己在自己封闭的圈子里跑自己的模型，系统和算法，自己开发一个即可，没有？我博通这里多的是，实在不行，隔壁这还不是有CXL，UCIe么！英特尔天天盼着大哥们快用CXL和UCIe的协议，快来加入我的联盟吧。</p><p>要网络软硬件全打通，我博通核心业务就擅长这个的好吧！老子Serdes天下无敌好吧，从交换机芯片，到网卡芯片，甚至DPU，我博通核心Serdes IP 在手，什么网络相关的芯片不能做？</p><p>各位要知道在超过50G/s的Serdes 市场中，博通可是占据76%的市场份额。</p><p>当然现在50G/s的速度也不够看，但是你要真硬来，博通不是说没有能力去做112G，甚至224G的产品。</p><p>所以到头来，英伟达看似<a href=\"https://laohu8.com/S/BJZ.SI\">高大</a>的城墙上，硬生生被博通敲出一个洞来。</p><p>所以博通未来急速增长的核心变成：</p><p>AI ASIC这种定制化的，客户自己定义芯片，博通协助客户开发XPU的模式，产业规模产业空间确认至少600亿美金。</p><p>同步博通也有能力协助客户搞类似的NV LINK+迈洛思的方案，进一步放飞客户自研XPU+超高速互联集群服务器的决心。</p><p>所以再一次证实了，AI ASIC在产业方面存在较大的发展空间。</p><p>这一波，博通直接是秦始皇摸电门——赢麻了。</p><p>根据研究机构Rosenblatt预计，随着其他科技巨头的突破，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</p><p>整个高端算力时代，似乎走到了命运的十字路口。</p><p>这点和80年代末，毛瑞斯张创办台积电这种晶圆代工模式去挑战传统的IDM模式的情景十分相似。</p><p>客户好，我博通就好，只要客户定制化AI ASIC的模式能持续下去，我博通就一直有钱赚。</p><p>不光是博通，甚至具备同样能力的Marvell也能跟着一起喝汤，只要它也能抱住几个大腿。</p><p>难题现在抛到英伟达和老黄这边了，你英伟达要不要下场一起干这个事呢？</p><p>要是做AI ASIC的客户多了，岂不是买你GPU的客户就少了？GPU买不动了，降价不？如果客户定制AI ASIC的业务利润不如自己卖GPU，这AI ASIC定制化的活，你老黄接还是不接？</p><p>让时间给出答案吧。</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\" 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>万亿博通的深意：ASIC大刀砍向GPU，英伟达独霸时代濒临终结</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>（AVGO）。</p><p>博通股价截止收盘时上涨24.43%，最终收盘市值达到了1.05万亿美金，继<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>，Meta，<a href=\"https://laohu8.com/S/BRK.A\">伯克希尔</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>，alphabet（<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>）9家公司之后，美股又多了一家万亿美金公司，也是全球第12个破万亿美金市值的公司。</p><p>周六晚上和大佬们开电话会议的时候，有个哥们开始装凡尔赛了，他来了一句：美股除了能赚钱，其他什么都得不到。</p><p>这让在大A被折磨的死去活来的我瞬间破防，真不是人。</p><p>今天就来聊聊，博通凭借什么从小到大能到上万亿美金市值的事，以及背后热门话题：AI ASIC的深度逻辑。</p><p>01</p><p>并购狂人下的安<a href=\"https://laohu8.com/S/NOV\">华高</a></p><p>这个博通其实应该叫新博通，它是原来安华高收购老博通来的。</p><p>早在2015年，安华高宣布以370亿美金的现金加股票收购博通，但是收购完成好。安华高并没有继续用自己安华高的名字，反而是把安华高改成博通继续使用原来的名字。所以大家看到在美股上虽然用的是博通的名字但是代码还是用原来的AVGO。</p><p>老公娶了媳妇，然后跟了媳妇姓的既视感。</p><p>安华高前身是HP旗下的一个半导体部门，1991年独立出来更名Agilent。</p><p>2005年，KKR和银湖资本以26亿美金收购<a href=\"https://laohu8.com/S/A\">安捷伦科技</a>，然后与Agilnet合并后变成现在安华高。随后从ICS挖来了当时还是CFO的陈福阳，来担任安华高的CEO，并于2009年上市。</p><p>陈福阳（Hock Tan）是马来西亚华人，他身材矮小，走路的姿势令人联想到斗牛犬，因此外号“斗牛犬”，他以疯狂的大手笔收并购和无情的裁员而著称。</p><p>他并不懂芯片技术，他不像NV老黄，AMD苏妈那种半导体行业专业出身，这两位大神在不仅仅懂经营管理，曾经都还是半导体技术大拿。</p><p>他曾在2015年<a href=\"https://laohu8.com/S/EWBC\">华美</a>半导体协会年度晚宴上这样评价自己，“我不是半导体人，但我懂得赚钱和经营”。</p><p>确实，陈福阳最擅长就是控制成本+提高利润。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ddc8004dcc96b0aef20b3ab38d70e39c\" tg-width=\"526\" tg-height=\"243\"></p><p>图：陈福阳，来源：自网络</p><p>陈福阳来到安华高后，2008年就从<a href=\"https://laohu8.com/S/0KED.UK\">英飞凌</a>手上以3000万美金的白菜价格买来BAW业务，BAW是5G滤波器，而在2008年，5G时代还远未到来，堪称一场豪赌。</p><p>但是随着5G到来，到现在安华高独霸高端BAW市场80%以上的份额，不得不说陈福阳的眼光确实够犀利。</p><p>到现在很多人都问我国内BAW有希望吗？什么时候能打破国外垄断？我想说的是，安华高在BAW的专利，技术，生态，产品线，基本就形成了一道牢不可破的“叹息之墙”。国内这些小打小闹的水平和投入，想要打破安华高在这个领域的垄断，可谓难上加难。</p><p>随后的2011-2015年几时间里，安华高又不断地收购磷化铟光学龙头Cyoptics，存储公司LSI，光纤领域的Emulex，PLX等公司。</p><p>到2015年的时候，陈福阳玩了一把大的，宣布以370亿美金收购博通。</p><p>当时安华高市值360多亿美金，博通只有280亿美金，但是博通的收入超过84亿美金，几乎是安华高同期收入的1倍，而且博通的名声远大于安华高，基本也能算“蛇吞象”式的操作。</p><p>从这点就能看出“斗牛犬”的陈福阳，极具冒险精神。大家都知道这种大型手笔的并购案的下场失败多于成功。</p><p>道理很简单，新加入这么大一块资产势必会因为人员太多，开销太大，核心业务被干扰，或者无法和原来的盈利的主业形成很好的协同效应等因素，导致收进来的优质资产过几年反而变成“负资产”。</p><p>一旦行业不景气走下坡路，就变成卖么卖不掉，砍掉又可惜，左右为难。要是公司市值再多跌一点，股东们不满情绪被激发，一旦董事会发难，公司高层就要动荡了，然后病急乱投医，走马灯似的不断换CEO。新来的CEO水平好也就算了，如果来个校长那种“微操大师”，再一顿瞎折腾，然后就没有然后了，公司就几乎陷入绝境。</p><p>这样的案例比比皆是，比如隔壁<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>，鲍勃斯旺时代整的都是些啥玩意儿，整一个败家子。</p><p>赶走鲍勃斯旺，请来老将基辛格，虽然基辛格干了四年股价继续创新低，你可以说基辛格也不行，让他背锅，但是基辛格“体面退休”后，现在英特尔群龙无首，跟没头苍蝇似的，看不到一点希望，你说怎么办？</p><p>现在英特尔的董事会一会儿有意请台积电刘德音来，一会儿又说对Marvell的马特墨菲有兴趣，一会儿又找到原来的董事，曾经的Cadence CEO 陈立武来请他出山当新CEO，突出一个没有思路，瞎折腾，典型的反面案例。</p><p>当然陈福阳和其他瞎操作玩并购CEO的不同，收购之后为了防止公司部门太多，机构过于臃肿，陈福阳经常手起刀落砍掉边缘部门，聚焦主业，该砍砍，该裁裁，最后落得一个“无情的裁员手”的名号。</p><p>在收购博通之后的安华高，既扩充了安华高专利技术积累，同时进一步增强了他们在芯片领域，尤其是移动、数据中心及物联网等领域的通信芯片行业地位。</p><p>然后又在2017年新博通以59亿美金拿下<a href=\"https://laohu8.com/S/BRCD\">博科</a>，进一波巩固自己在存储区域网络（SAN）交换机的领导地位。</p><p>一直到现在在交换机，路由器核心芯片领域，博通都是无敌的存在，早期Marvell还能和博通争一争，现在基本在高端交换机芯片领域被按着打。</p><p>到2017年底的时候，更疯狂的一幕来了，陈福阳看上了另外一个芯片领域的绝对巨头——<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>。</p><p>当时高通当时麻烦不断，陷入与苹果的诉讼纠纷以及来自欧洲的反垄断调查，股价比年初下滑超过20%。博通所看上的正是高通旗下大量的移动芯片专利技术以及对未来5G无线业务的想象力，如果博通能吃掉高通，那么在有线和无线整个网络领域将会诞生一家超级巨无霸芯片公司，再也没人能抗衡博通了。</p><p>博通报价1300亿美金，试图强行收购高通。</p><p>但这一行动最终遭到高通管理层的强烈反对，最后当时老美总统川建国介入并以安全原因阻止了这笔交易，当时中国在反垄断审查的时候也拖了好久，特别是国内相关产业企业联名上书反对这次收购。</p><p>在内外压力下，最后博通放弃这次收购行动。</p><p>差点半导体行业历史上最大的交易案就诞生了，幸好没有成功。大家要知道当时高通还试图收购欧洲NXP，这要是都成了，就变成高通吃NXP，博通吃高通，那全世界半导体格局又要大变天了，这要是高通和博通的收购都成了，那晋西北还不翻了天了？</p><p>这种绝对霸主级别的行业垄断格局形成，对中小企业则是致命的。</p><p>这次受挫后，博通意识到外国公司身份对于收购策略的阻碍，于是把总部从新加坡迁到美国。</p><p>收购高通失败后的陈福阳并不甘心，随后开始专注利润率更高的软件领域。</p><p>2018年以190亿美金收购美国软件企业CA Technologies。</p><p>2019年以107亿美金收购美国网络安全公司赛门铁克，不过半年后又卖给了<a href=\"https://laohu8.com/S/ACN\">埃森哲</a>。</p><p>2023年，博通再次以610亿美金价格收购云计算巨头VMware。</p><p>自此博通不再是一个单纯的芯片公司，而是从芯片到网络，到云计算服务的多元化巨头。</p><p>02</p><p>整合能力初显威力，两大业务齐发力</p><p>通过多年的并购，到现在博通形成了两大业务，包括了半导体解决方案业务营收约为301亿美元，以及基础设施软件业务营收约为215亿美元，合计516亿美金。</p><p>其中半导体业务部门，涵盖了众多产品，如人工智能芯片，交换机芯片，存储服务器，网络通信等。</p><p>其中人工智能相关收入为 122 亿美元，同比暴涨 220%，这主要得益于其领先的 AI XPU 和以太网网络产品组合。</p><p>特别是这个人工智能相关，因为明年给了很高的预期，所以整个周末各大群都在讨论所谓的Ai ASIC是什么。</p><p>基础软件部门，主要是因为收购了云计算公司 VMware 等交易，博通极大地扩充了其在基础设施软件领域的业务。</p><p>在 2024 财年第四财季，该部门的收入同比增长 196% 至 58.2 亿美元，全年营收约 215 亿美元。其产品包括大型计算机、网络安全和数据中心优化产品等，给博通贡献了大量的利润。</p><p>从博通收购VMware的后续表现就能看出陈福阳的整合能力。</p><p>博通并购企业回来后的核心岗位还是让原本专业的人来负责，陈福阳并不会太多插手业务，所以并购回来的企业大部分核心团队并没有受到太大影响，利益也得到了保障，他只会砍掉或者出售非核心的，不盈利的部门，对于核心业务不会动刀。</p><p>比如VMware公司原本有8000个产品SKU，被博通精简为四种核心产品组合，加强了销售队伍和消除了渠道冲突。同时博通把所有并购回来的产品形成丰富的产品组合，主要集中在半导体定制化解决方案以及基建软件两大业务上，得到包括广大客户的认可，产品与产能都十分稳健。</p><p>另一方面，由于收购之后，新来的优质资产进一步提高公司的盈利能力，公司业务好，那么资本方就会排队送钱，公司就有大把的融资和筹资渠道，就能放开手脚继续干，所以只要是陈福阳想去并购，钱根本不是问题，进一步放大了公司平台的价值和操作空间。</p><p>比如在安华高并购博通当中的370亿美元，陈福阳只需要让安华高拿出10亿，而其它的资金都是通过借债或者股权换购等方式筹集而来，所以在资金上能不错的现金流，另一方面，无论是陈福阳还是过去博通，成本控制都是他们擅长的领域，在并购重组的过程中，并购回来的公司通过博通整体的势能与体量优势会大幅减少销售与营销成本、研发成本以及一系列的重组成本，让企业精细化经营。</p><p>一般来讲，公司价值的定义就是：该公司在其余下的寿命期内可以产生的现金的折现值。而驱动公司现金流最重要的两个因素：盈利能力和公司增长能力。</p><p>不得不说，陈福阳是一个财务与整合高手，他对企业前景，战略挑战，以及收购后的整合动作可谓滴水不漏，收购进来的资产都没有黄掉的，可以说在整合资源方面，他说第二，没有其他CEO敢说第一，其他没人能干到他这种程度。</p><p>不得不佩服，这点也值得国内忙于跨界收购整合的公司们，好好学习。</p><p>03</p><p>AI ASIC与通用处理器的博弈</p><p>这次博通万亿美金市值，除了业绩好，最最最重要就是陈福阳给了很高的预期，他说：</p><p>2027年AI收入600-900亿美金SAM（serviceable adressable market）。且专门说明了SAM这个口径更严谨，只计算现有3大客户可以拿到的收入机会。</p><p>这远高于市场预期，意味着从今年到2027年，AI收入（AISC+网络）几乎每年翻倍。</p><p>于是股价应声暴涨，一天之内暴涨24%，市值多了2000亿美金，折合人民币1.4万多亿元，比全大A所有半导体公司的市值加一起还多一倍不止。</p><p>博通的网络业务我不多说了，今天重点就是说这个AI ASIC相关意义和概念。</p><p>所谓的ASIC，行业称为专用集成电路，从狭义竞品上定义对应是FPGA，如果广义竞品上定义就是通用集成电路，比如CPU这种。</p><p>FPGA叫现场可编程门阵列，这种芯片有个最大的好处，客户可以通过quartus软件随意对芯片内部配置数据进行重新编程，重新定义芯片的各个功能区块，让它变成其他芯片，具备各种功能，可以处理不同领域的任务。</p><p>因此FPGA可以像橡皮泥一样被捏成任意形状一样，客户定义成什么样就是什么样的芯片。</p><p>所以FPGA可以是一个图像处理器，可以是一个音频控制器，可以是一个信号调制解调器，可以是一个内存控制器，可以是一个工业设备的核心芯片，可以是<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>的处理器，可以用于加速神经网络等等等。</p><p>因此，FPGA在工业，汽车，机器人，通信，消费，AI，甚至航天军工行业广泛应用。</p><p>目前FPGA的行业格局可以叫两大一小:</p><p>两大，赛灵思和<a href=\"https://laohu8.com/S/300825\">阿尔特</a>拉，当然现在一个属于AMD，一个属于英特尔，都被两大CPU巨头收购了。</p><p>一小，就是莱迪思。</p><p>其他国外的行业公司还有Actel，Achronix，微芯等。</p><p>国内比较知名就是复旦微，<a href=\"https://laohu8.com/S/688107\">安路科技</a>，高云，智多星，华微，紫光同创，京微齐力等。</p><p>不过高端FPGA国内外目前行业差距还是巨大的。</p><p>FPGA的基本商业逻辑是，客户用量不大，又需要灵活部署产品，自己研发芯片又成本太高，因此灵活多变可编程的FPGA成为一个不错的选择。</p><p>但是毕竟FPGA的种种功能是捏出来的，所以能提供有限的性能，一旦超出范围就无能为力。</p><p>举个典型案例，比如做一台ATE测试设备，早期研发阶段，量不大的时候，对于芯片没有太高的要求的时候用FPGA没问题，但是做到800MHz的时候就达到了FPGA的极限了。</p><p>如果你要做出一款性能卓越的，想超过1GHz的，去对标爱德万经典机型93K，很显然再用FPGA就不够看了，得上专用ASIC芯片，才能做出超过1GHz的性能，才能看齐爱德万的93K。</p><p>因此一旦上量了，或者提出更高性能需求了，同时客户又有钱烧研发了，就会逐渐放弃FPGA方案，转头研发高端ASIC专用芯片了。</p><p>研发一款专用ASIC芯片成本很高，只有在客户确实有需求，真的烧的起钱的时候才会考虑搞专用芯片。</p><p>这就是ASIC和FPGA之间的商业上的竞争逻辑关系。</p><p>再聊广义概念对应的竞品——通用处理器。</p><p>像GPU/GPGPU，CPU，这种都能叫通用处理器，它加上操作系统就可以部署在任意客户应用场景下。</p><p>而专用集成电路的ASIC就做不到这点，它往往是只针对特定客户的某种特定功能，特定任务开发出来，无法做到通用任何场景。</p><p>所以ASIC这个专用的概念，竞品芯片有狭义和广义两个定义，狭义竞品对手对应FPGA，广义竞品对手对应整个通用处理器领域。</p><p>所以针对广义上概念，所有专用芯片都可以叫ASIC芯片，它可以是一个专用蓝牙芯片，可以是一个Wifi芯片，可以是一个DSP，可以是一个编解码芯片，都可以算。</p><p>如果我们再回到博通这个实际情况上。</p><p>实际上博通是在帮谷歌这类互联网大厂开发了一款专用AI ASIC即谷歌的TPU。</p><p>其中的逻辑是这样的，谷歌自己因为要跑自己的Gemini模型，与ChatGPT对抗。</p><p>如果大家都用英伟达的GPU实际上是拉不开差距，到后面变成搞军备竞赛，变成谁拥有的英伟达算力卡多，谁厉害。</p><p>但是英伟达的卡巨贵，货还难拿，那谷歌想来想去直接来个釜底抽薪，它决定自己搞，谷歌自己搞芯片的前置逻辑条件变成：</p><p>第一、我不用CUDA，自然而然我可以不用英伟达的GPU，可以不给英伟达剥削我的机会；</p><p>第二、我自己开发一款专用芯片，这款芯片只用我自己开发的系统，只要能跑我自己的算法，能训练我自己的模型就够了；</p><p>第三、它得低成本肯定要比英伟达的GPU便宜很多，这样综合成本要比用英伟达的GPU跑模型的竞争对手就低成本多了，竞争中就有机会胜出；</p><p>这样一来，用自己的低成本TPU芯片训练Gemini模型的就能和其他家用高成本的英伟达GPU的方案做抗衡，因为算力成本上更便宜，在未来的算力军备竞赛上不会吃亏。</p><p>但是谷歌自己拉团队去做新芯片，实在太烧钱了，有没有折中低成本的方案呢？（当然谷歌自己也有芯片团队）于是谷歌就找到了博通，一起开发一款我谷歌自己专用的TPU。</p><p>这就是谷歌找博通合作开发AI ASIC的核心逻辑。</p><p>这个故事就变成了，谷歌自己来定义芯片，列出需求清单，博通利用自己经验丰富的IC设计团队以及资源庞大的IP来协助开发新款TPU，同时博通还负责流片，这种模式在国内<a href=\"https://laohu8.com/S/688521\">芯原股份</a>，翱捷，甚至<a href=\"https://laohu8.com/S/688008\">澜起科技</a>上也能看到，统称一站式设计服务。</p><p>除了博通，Marvell也干这种类似的业务，有消息称微软就找到Marvell谈合作，Marvell高管还透露称：微软给的机会比想象中要大。</p><p>包括博通，Marvell，这种协助客户做的芯片设计服务也分情况的，有些是做前端代码，有些是做后端布线，甚至有些客户案例是前后端设计+流片+封装全给干了。</p><p>比如<a href=\"https://laohu8.com/S/688702\">盛科通信</a>和Marvell的合作，就是盛科自己搞芯片前端设计，Marvell帮忙做后端布线设计，然后再利用Marvell的身份去台积电要先进工艺的产能来流片。</p><p>此外，世芯，创意，包括国内灿芯模式也类似，不过这几个主要是做后端布线设计+协调背后大哥FAB的产能为主，略微有点区别。</p><p>整体而言，其商业逻辑和软件外包服务模式有几分相似之处，只是研发芯片流程很长，过程比较复杂，分工更细一些。</p><p>除了谷歌，很多互联网大厂比如Meta，国内的字节，<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>，都用过这种模式，甚至OpenAI也不排斥。</p><p>如果哪一天，OpenAI觉得英伟达GPU定价太过离谱，不想再被老黄剥削，同时可以不依赖CUDA，它一定会去这么干，有消息称它想自己干LPU，类似谷歌的TPU，不光是OpenAI，你说苹果会不会也想这么干呢？</p><p>所以整个Ai ASIC行业发展的逻辑就是：</p><p>互联网大厂，以及那些跑模型的公司，对算力极度渴求，但是又不想花大钱的，它们觉得英伟达GPU太贵不想被老黄剥削，同时我可以不依赖CUDA，我只跑自己的模型和算法，我只用我自己的系统，那么我就可以自研一款自己专用的ASIC芯片；</p><p>同时我觉得自己拉团队自研芯片太过烧钱，风险太大，时间成本也不可控，所以我只提需求，我只定义芯片需要什么样的功能，让博通，Marvell这样的芯片开发经验丰富的公司来协助我的团队来完成新的芯片研发工作，最终在风险，算力，性能，成本上达到完美的平衡点。</p><p>这才是Ai ASIC的完整逻辑。</p><p>这里插一句，当年英特尔找到谷歌，希望谷歌用自己的X86构架开发思路是一致的。</p><p>你谷歌不是要自己做芯片吗？我授权给你X86 CPU的IP，然后你根据自己的需求自己定义芯片，我英特尔协助你开发新芯片，然后我英特尔还有代工业务，我还可以帮你生产芯片，同时我英特尔还有先进封装的能力，活我给你全包了。</p><p>想的是很好，但是英特尔服务客户的意识太烂，但是X86构架CPU根本不匹配谷歌真实需求，所以谷歌转头就自己找博通开发新TPU去了。</p><p>看到这里我相信，大家都对AI ASIC的背后逻辑搞的清清楚楚了。</p><p>04</p><p>对抗英伟达和它的GPU帝国？</p><p>到这里，博通还有最后一张能抗衡英伟达帝国的底牌。也是大家积极拥抱博通的原因。</p><p>英伟达只所以现在这么牛，它的GPU在整个高端算力上占据97%的市场份额，一方面是它的GPU确实厉害，吊打同行英特尔和AMD，此外CUDA生态十年播下的种子，现在到了开花结果的时候，这东西实在太好用了。</p><p>最最厉害的杀招，还是以前长文里介绍过的，英伟达的NV Link，自从收购了迈洛思之后，软件芯片一结合，简直无敌。</p><p>NV LINK是英伟达早在2016年开发私用专用网络协议。</p><p>NV LINK是一种高速、低延迟的互联技术，其4.0版本目前的速度几乎三倍于传统网络总线构架PCI-E Gen 5标准的速度。</p><p>有了NV Link，在多GPU系统中，如深度学习模型训练等场景，需要大量的数据在 GPU 之间进行交互，NV Link 提供了比传统 PCIe 总线高得多的带宽，能够实现 GPU 之间的高速数据共享，从而大幅加速计算任务的执行，使得多个 GPU 可以更快速地协同工作，提高并行计算效率。</p><p>这就是笔者常说的英伟达帝国生态圈的三大王牌，GPU+CUDA+NV LINK。</p><p>此外，在优化GPU与CPU之间的数据交换，增强系统的灵活性与扩展性，提高系统的能效比上，NV LINK都具备强有力的竞争能力。</p><p>其他做AI ASIC的，做GPU的芯片设计公司，你可以在硬件上打败英伟达的GPU，但是你不可能干掉NV LINK。</p><p>只要NV LINK 不输，英伟达就不会输。</p><p>所以说总线标准是整个系统的灵魂，总线之争，也是生态之争。</p><p>NV LINK强悍的互联特性，让英伟达的GPU卡集群的生态圈得到进一步加强，已经到了难以撼动的程度了。</p><p>有意思的来了，英伟达的生态圈成功的三大条件，除了CUDA之外，很不好意思博通也具备。</p><p>你英伟达有GPU，我博通可以帮助客户开发它专用ASIC，它可以是TPU，可以是LPU，可以是任意的XPU，只要客户有需求，它自己能定义，我就能协助客户搞出来。</p><p>你英伟达有CUDA，客户说我只要一款高性能，低成本芯片，它不用是十项全能的通用处理器，它只能跑我自己的算法，系统和模型就足够了，至于CUDA兼不兼容无所谓！</p><p>你英伟达有NV LINK，你还有网卡芯片的迈洛思，好巧，我博通就是玩网络出身的哦。</p><p>专用协议？客户自己在自己封闭的圈子里跑自己的模型，系统和算法，自己开发一个即可，没有？我博通这里多的是，实在不行，隔壁这还不是有CXL，UCIe么！英特尔天天盼着大哥们快用CXL和UCIe的协议，快来加入我的联盟吧。</p><p>要网络软硬件全打通，我博通核心业务就擅长这个的好吧！老子Serdes天下无敌好吧，从交换机芯片，到网卡芯片，甚至DPU，我博通核心Serdes IP 在手，什么网络相关的芯片不能做？</p><p>各位要知道在超过50G/s的Serdes 市场中，博通可是占据76%的市场份额。</p><p>当然现在50G/s的速度也不够看，但是你要真硬来，博通不是说没有能力去做112G，甚至224G的产品。</p><p>所以到头来，英伟达看似<a href=\"https://laohu8.com/S/BJZ.SI\">高大</a>的城墙上，硬生生被博通敲出一个洞来。</p><p>所以博通未来急速增长的核心变成：</p><p>AI ASIC这种定制化的，客户自己定义芯片，博通协助客户开发XPU的模式，产业规模产业空间确认至少600亿美金。</p><p>同步博通也有能力协助客户搞类似的NV LINK+迈洛思的方案，进一步放飞客户自研XPU+超高速互联集群服务器的决心。</p><p>所以再一次证实了，AI ASIC在产业方面存在较大的发展空间。</p><p>这一波，博通直接是秦始皇摸电门——赢麻了。</p><p>根据研究机构Rosenblatt预计，随着其他科技巨头的突破，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</p><p>整个高端算力时代，似乎走到了命运的十字路口。</p><p>这点和80年代末，毛瑞斯张创办台积电这种晶圆代工模式去挑战传统的IDM模式的情景十分相似。</p><p>客户好，我博通就好，只要客户定制化AI ASIC的模式能持续下去，我博通就一直有钱赚。</p><p>不光是博通，甚至具备同样能力的Marvell也能跟着一起喝汤，只要它也能抱住几个大腿。</p><p>难题现在抛到英伟达和老黄这边了，你英伟达要不要下场一起干这个事呢？</p><p>要是做AI ASIC的客户多了，岂不是买你GPU的客户就少了？GPU买不动了，降价不？如果客户定制AI ASIC的业务利润不如自己卖GPU，这AI ASIC定制化的活，你老黄接还是不接？</p><p>让时间给出答案吧。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"IE00BWXC8680.SGD":"PINEBRIDGE US LARGE CAP RESEARCH ENHANCED \"A5\" (SGD) ACC","LU1935043023.USD":"MANULIFE GF GLOBAL MULTI-ASSET DIVERSIFIED INCOME \"AA\" (USD) INC A","LU0316494557.USD":"FRANKLIN GLOBAL FUNDAMENTAL STRATEGIES \"A\" ACC","BK4512":"苹果概念","LU2552382215.SGD":"WELLINGTON US BRAND POWER \"A\" (SGDHDG) ACC","IE00BFSS8Q28.SGD":"Janus Henderson Balanced A Inc SGD-H","LU0708995401.HKD":"FRANKLIN U.S. OPPORTUNITIES \"A\" (HKD) ACC","LU0345769631.USD":"NINETY ONE GSF GLOBAL EQUITY \"A\" (USD) INC","LU2602419157.SGD":"HSBC ISLAMIC GLOBAL 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Tan）是马来西亚华人，他身材矮小，走路的姿势令人联想到斗牛犬，因此外号“斗牛犬”，他以疯狂的大手笔收并购和无情的裁员而著称。他并不懂芯片技术，他不像NV老黄，AMD苏妈那种半导体行业专业出身，这两位大神在不仅仅懂经营管理，曾经都还是半导体技术大拿。他曾在2015年华美半导体协会年度晚宴上这样评价自己，“我不是半导体人，但我懂得赚钱和经营”。确实，陈福阳最擅长就是控制成本+提高利润。图：陈福阳，来源：自网络陈福阳来到安华高后，2008年就从英飞凌手上以3000万美金的白菜价格买来BAW业务，BAW是5G滤波器，而在2008年，5G时代还远未到来，堪称一场豪赌。但是随着5G到来，到现在安华高独霸高端BAW市场80%以上的份额，不得不说陈福阳的眼光确实够犀利。到现在很多人都问我国内BAW有希望吗？什么时候能打破国外垄断？我想说的是，安华高在BAW的专利，技术，生态，产品线，基本就形成了一道牢不可破的“叹息之墙”。国内这些小打小闹的水平和投入，想要打破安华高在这个领域的垄断，可谓难上加难。随后的2011-2015年几时间里，安华高又不断地收购磷化铟光学龙头Cyoptics，存储公司LSI，光纤领域的Emulex，PLX等公司。到2015年的时候，陈福阳玩了一把大的，宣布以370亿美金收购博通。当时安华高市值360多亿美金，博通只有280亿美金，但是博通的收入超过84亿美金，几乎是安华高同期收入的1倍，而且博通的名声远大于安华高，基本也能算“蛇吞象”式的操作。从这点就能看出“斗牛犬”的陈福阳，极具冒险精神。大家都知道这种大型手笔的并购案的下场失败多于成功。道理很简单，新加入这么大一块资产势必会因为人员太多，开销太大，核心业务被干扰，或者无法和原来的盈利的主业形成很好的协同效应等因素，导致收进来的优质资产过几年反而变成“负资产”。一旦行业不景气走下坡路，就变成卖么卖不掉，砍掉又可惜，左右为难。要是公司市值再多跌一点，股东们不满情绪被激发，一旦董事会发难，公司高层就要动荡了，然后病急乱投医，走马灯似的不断换CEO。新来的CEO水平好也就算了，如果来个校长那种“微操大师”，再一顿瞎折腾，然后就没有然后了，公司就几乎陷入绝境。这样的案例比比皆是，比如隔壁英特尔，鲍勃斯旺时代整的都是些啥玩意儿，整一个败家子。赶走鲍勃斯旺，请来老将基辛格，虽然基辛格干了四年股价继续创新低，你可以说基辛格也不行，让他背锅，但是基辛格“体面退休”后，现在英特尔群龙无首，跟没头苍蝇似的，看不到一点希望，你说怎么办？现在英特尔的董事会一会儿有意请台积电刘德音来，一会儿又说对Marvell的马特墨菲有兴趣，一会儿又找到原来的董事，曾经的Cadence CEO 陈立武来请他出山当新CEO，突出一个没有思路，瞎折腾，典型的反面案例。当然陈福阳和其他瞎操作玩并购CEO的不同，收购之后为了防止公司部门太多，机构过于臃肿，陈福阳经常手起刀落砍掉边缘部门，聚焦主业，该砍砍，该裁裁，最后落得一个“无情的裁员手”的名号。在收购博通之后的安华高，既扩充了安华高专利技术积累，同时进一步增强了他们在芯片领域，尤其是移动、数据中心及物联网等领域的通信芯片行业地位。然后又在2017年新博通以59亿美金拿下博科，进一波巩固自己在存储区域网络（SAN）交换机的领导地位。一直到现在在交换机，路由器核心芯片领域，博通都是无敌的存在，早期Marvell还能和博通争一争，现在基本在高端交换机芯片领域被按着打。到2017年底的时候，更疯狂的一幕来了，陈福阳看上了另外一个芯片领域的绝对巨头——高通。当时高通当时麻烦不断，陷入与苹果的诉讼纠纷以及来自欧洲的反垄断调查，股价比年初下滑超过20%。博通所看上的正是高通旗下大量的移动芯片专利技术以及对未来5G无线业务的想象力，如果博通能吃掉高通，那么在有线和无线整个网络领域将会诞生一家超级巨无霸芯片公司，再也没人能抗衡博通了。博通报价1300亿美金，试图强行收购高通。但这一行动最终遭到高通管理层的强烈反对，最后当时老美总统川建国介入并以安全原因阻止了这笔交易，当时中国在反垄断审查的时候也拖了好久，特别是国内相关产业企业联名上书反对这次收购。在内外压力下，最后博通放弃这次收购行动。差点半导体行业历史上最大的交易案就诞生了，幸好没有成功。大家要知道当时高通还试图收购欧洲NXP，这要是都成了，就变成高通吃NXP，博通吃高通，那全世界半导体格局又要大变天了，这要是高通和博通的收购都成了，那晋西北还不翻了天了？这种绝对霸主级别的行业垄断格局形成，对中小企业则是致命的。这次受挫后，博通意识到外国公司身份对于收购策略的阻碍，于是把总部从新加坡迁到美国。收购高通失败后的陈福阳并不甘心，随后开始专注利润率更高的软件领域。2018年以190亿美金收购美国软件企业CA Technologies。2019年以107亿美金收购美国网络安全公司赛门铁克，不过半年后又卖给了埃森哲。2023年，博通再次以610亿美金价格收购云计算巨头VMware。自此博通不再是一个单纯的芯片公司，而是从芯片到网络，到云计算服务的多元化巨头。02整合能力初显威力，两大业务齐发力通过多年的并购，到现在博通形成了两大业务，包括了半导体解决方案业务营收约为301亿美元，以及基础设施软件业务营收约为215亿美元，合计516亿美金。其中半导体业务部门，涵盖了众多产品，如人工智能芯片，交换机芯片，存储服务器，网络通信等。其中人工智能相关收入为 122 亿美元，同比暴涨 220%，这主要得益于其领先的 AI XPU 和以太网网络产品组合。特别是这个人工智能相关，因为明年给了很高的预期，所以整个周末各大群都在讨论所谓的Ai ASIC是什么。基础软件部门，主要是因为收购了云计算公司 VMware 等交易，博通极大地扩充了其在基础设施软件领域的业务。在 2024 财年第四财季，该部门的收入同比增长 196% 至 58.2 亿美元，全年营收约 215 亿美元。其产品包括大型计算机、网络安全和数据中心优化产品等，给博通贡献了大量的利润。从博通收购VMware的后续表现就能看出陈福阳的整合能力。博通并购企业回来后的核心岗位还是让原本专业的人来负责，陈福阳并不会太多插手业务，所以并购回来的企业大部分核心团队并没有受到太大影响，利益也得到了保障，他只会砍掉或者出售非核心的，不盈利的部门，对于核心业务不会动刀。比如VMware公司原本有8000个产品SKU，被博通精简为四种核心产品组合，加强了销售队伍和消除了渠道冲突。同时博通把所有并购回来的产品形成丰富的产品组合，主要集中在半导体定制化解决方案以及基建软件两大业务上，得到包括广大客户的认可，产品与产能都十分稳健。另一方面，由于收购之后，新来的优质资产进一步提高公司的盈利能力，公司业务好，那么资本方就会排队送钱，公司就有大把的融资和筹资渠道，就能放开手脚继续干，所以只要是陈福阳想去并购，钱根本不是问题，进一步放大了公司平台的价值和操作空间。比如在安华高并购博通当中的370亿美元，陈福阳只需要让安华高拿出10亿，而其它的资金都是通过借债或者股权换购等方式筹集而来，所以在资金上能不错的现金流，另一方面，无论是陈福阳还是过去博通，成本控制都是他们擅长的领域，在并购重组的过程中，并购回来的公司通过博通整体的势能与体量优势会大幅减少销售与营销成本、研发成本以及一系列的重组成本，让企业精细化经营。一般来讲，公司价值的定义就是：该公司在其余下的寿命期内可以产生的现金的折现值。而驱动公司现金流最重要的两个因素：盈利能力和公司增长能力。不得不说，陈福阳是一个财务与整合高手，他对企业前景，战略挑战，以及收购后的整合动作可谓滴水不漏，收购进来的资产都没有黄掉的，可以说在整合资源方面，他说第二，没有其他CEO敢说第一，其他没人能干到他这种程度。不得不佩服，这点也值得国内忙于跨界收购整合的公司们，好好学习。03AI ASIC与通用处理器的博弈这次博通万亿美金市值，除了业绩好，最最最重要就是陈福阳给了很高的预期，他说：2027年AI收入600-900亿美金SAM（serviceable adressable market）。且专门说明了SAM这个口径更严谨，只计算现有3大客户可以拿到的收入机会。这远高于市场预期，意味着从今年到2027年，AI收入（AISC+网络）几乎每年翻倍。于是股价应声暴涨，一天之内暴涨24%，市值多了2000亿美金，折合人民币1.4万多亿元，比全大A所有半导体公司的市值加一起还多一倍不止。博通的网络业务我不多说了，今天重点就是说这个AI ASIC相关意义和概念。所谓的ASIC，行业称为专用集成电路，从狭义竞品上定义对应是FPGA，如果广义竞品上定义就是通用集成电路，比如CPU这种。FPGA叫现场可编程门阵列，这种芯片有个最大的好处，客户可以通过quartus软件随意对芯片内部配置数据进行重新编程，重新定义芯片的各个功能区块，让它变成其他芯片，具备各种功能，可以处理不同领域的任务。因此FPGA可以像橡皮泥一样被捏成任意形状一样，客户定义成什么样就是什么样的芯片。所以FPGA可以是一个图像处理器，可以是一个音频控制器，可以是一个信号调制解调器，可以是一个内存控制器，可以是一个工业设备的核心芯片，可以是机器人的处理器，可以用于加速神经网络等等等。因此，FPGA在工业，汽车，机器人，通信，消费，AI，甚至航天军工行业广泛应用。目前FPGA的行业格局可以叫两大一小:两大，赛灵思和阿尔特拉，当然现在一个属于AMD，一个属于英特尔，都被两大CPU巨头收购了。一小，就是莱迪思。其他国外的行业公司还有Actel，Achronix，微芯等。国内比较知名就是复旦微，安路科技，高云，智多星，华微，紫光同创，京微齐力等。不过高端FPGA国内外目前行业差距还是巨大的。FPGA的基本商业逻辑是，客户用量不大，又需要灵活部署产品，自己研发芯片又成本太高，因此灵活多变可编程的FPGA成为一个不错的选择。但是毕竟FPGA的种种功能是捏出来的，所以能提供有限的性能，一旦超出范围就无能为力。举个典型案例，比如做一台ATE测试设备，早期研发阶段，量不大的时候，对于芯片没有太高的要求的时候用FPGA没问题，但是做到800MHz的时候就达到了FPGA的极限了。如果你要做出一款性能卓越的，想超过1GHz的，去对标爱德万经典机型93K，很显然再用FPGA就不够看了，得上专用ASIC芯片，才能做出超过1GHz的性能，才能看齐爱德万的93K。因此一旦上量了，或者提出更高性能需求了，同时客户又有钱烧研发了，就会逐渐放弃FPGA方案，转头研发高端ASIC专用芯片了。研发一款专用ASIC芯片成本很高，只有在客户确实有需求，真的烧的起钱的时候才会考虑搞专用芯片。这就是ASIC和FPGA之间的商业上的竞争逻辑关系。再聊广义概念对应的竞品——通用处理器。像GPU/GPGPU，CPU，这种都能叫通用处理器，它加上操作系统就可以部署在任意客户应用场景下。而专用集成电路的ASIC就做不到这点，它往往是只针对特定客户的某种特定功能，特定任务开发出来，无法做到通用任何场景。所以ASIC这个专用的概念，竞品芯片有狭义和广义两个定义，狭义竞品对手对应FPGA，广义竞品对手对应整个通用处理器领域。所以针对广义上概念，所有专用芯片都可以叫ASIC芯片，它可以是一个专用蓝牙芯片，可以是一个Wifi芯片，可以是一个DSP，可以是一个编解码芯片，都可以算。如果我们再回到博通这个实际情况上。实际上博通是在帮谷歌这类互联网大厂开发了一款专用AI ASIC即谷歌的TPU。其中的逻辑是这样的，谷歌自己因为要跑自己的Gemini模型，与ChatGPT对抗。如果大家都用英伟达的GPU实际上是拉不开差距，到后面变成搞军备竞赛，变成谁拥有的英伟达算力卡多，谁厉害。但是英伟达的卡巨贵，货还难拿，那谷歌想来想去直接来个釜底抽薪，它决定自己搞，谷歌自己搞芯片的前置逻辑条件变成：第一、我不用CUDA，自然而然我可以不用英伟达的GPU，可以不给英伟达剥削我的机会；第二、我自己开发一款专用芯片，这款芯片只用我自己开发的系统，只要能跑我自己的算法，能训练我自己的模型就够了；第三、它得低成本肯定要比英伟达的GPU便宜很多，这样综合成本要比用英伟达的GPU跑模型的竞争对手就低成本多了，竞争中就有机会胜出；这样一来，用自己的低成本TPU芯片训练Gemini模型的就能和其他家用高成本的英伟达GPU的方案做抗衡，因为算力成本上更便宜，在未来的算力军备竞赛上不会吃亏。但是谷歌自己拉团队去做新芯片，实在太烧钱了，有没有折中低成本的方案呢？（当然谷歌自己也有芯片团队）于是谷歌就找到了博通，一起开发一款我谷歌自己专用的TPU。这就是谷歌找博通合作开发AI ASIC的核心逻辑。这个故事就变成了，谷歌自己来定义芯片，列出需求清单，博通利用自己经验丰富的IC设计团队以及资源庞大的IP来协助开发新款TPU，同时博通还负责流片，这种模式在国内芯原股份，翱捷，甚至澜起科技上也能看到，统称一站式设计服务。除了博通，Marvell也干这种类似的业务，有消息称微软就找到Marvell谈合作，Marvell高管还透露称：微软给的机会比想象中要大。包括博通，Marvell，这种协助客户做的芯片设计服务也分情况的，有些是做前端代码，有些是做后端布线，甚至有些客户案例是前后端设计+流片+封装全给干了。比如盛科通信和Marvell的合作，就是盛科自己搞芯片前端设计，Marvell帮忙做后端布线设计，然后再利用Marvell的身份去台积电要先进工艺的产能来流片。此外，世芯，创意，包括国内灿芯模式也类似，不过这几个主要是做后端布线设计+协调背后大哥FAB的产能为主，略微有点区别。整体而言，其商业逻辑和软件外包服务模式有几分相似之处，只是研发芯片流程很长，过程比较复杂，分工更细一些。除了谷歌，很多互联网大厂比如Meta，国内的字节，腾讯，都用过这种模式，甚至OpenAI也不排斥。如果哪一天，OpenAI觉得英伟达GPU定价太过离谱，不想再被老黄剥削，同时可以不依赖CUDA，它一定会去这么干，有消息称它想自己干LPU，类似谷歌的TPU，不光是OpenAI，你说苹果会不会也想这么干呢？所以整个Ai ASIC行业发展的逻辑就是：互联网大厂，以及那些跑模型的公司，对算力极度渴求，但是又不想花大钱的，它们觉得英伟达GPU太贵不想被老黄剥削，同时我可以不依赖CUDA，我只跑自己的模型和算法，我只用我自己的系统，那么我就可以自研一款自己专用的ASIC芯片；同时我觉得自己拉团队自研芯片太过烧钱，风险太大，时间成本也不可控，所以我只提需求，我只定义芯片需要什么样的功能，让博通，Marvell这样的芯片开发经验丰富的公司来协助我的团队来完成新的芯片研发工作，最终在风险，算力，性能，成本上达到完美的平衡点。这才是Ai ASIC的完整逻辑。这里插一句，当年英特尔找到谷歌，希望谷歌用自己的X86构架开发思路是一致的。你谷歌不是要自己做芯片吗？我授权给你X86 CPU的IP，然后你根据自己的需求自己定义芯片，我英特尔协助你开发新芯片，然后我英特尔还有代工业务，我还可以帮你生产芯片，同时我英特尔还有先进封装的能力，活我给你全包了。想的是很好，但是英特尔服务客户的意识太烂，但是X86构架CPU根本不匹配谷歌真实需求，所以谷歌转头就自己找博通开发新TPU去了。看到这里我相信，大家都对AI ASIC的背后逻辑搞的清清楚楚了。04对抗英伟达和它的GPU帝国？到这里，博通还有最后一张能抗衡英伟达帝国的底牌。也是大家积极拥抱博通的原因。英伟达只所以现在这么牛，它的GPU在整个高端算力上占据97%的市场份额，一方面是它的GPU确实厉害，吊打同行英特尔和AMD，此外CUDA生态十年播下的种子，现在到了开花结果的时候，这东西实在太好用了。最最厉害的杀招，还是以前长文里介绍过的，英伟达的NV Link，自从收购了迈洛思之后，软件芯片一结合，简直无敌。NV LINK是英伟达早在2016年开发私用专用网络协议。NV LINK是一种高速、低延迟的互联技术，其4.0版本目前的速度几乎三倍于传统网络总线构架PCI-E Gen 5标准的速度。有了NV Link，在多GPU系统中，如深度学习模型训练等场景，需要大量的数据在 GPU 之间进行交互，NV Link 提供了比传统 PCIe 总线高得多的带宽，能够实现 GPU 之间的高速数据共享，从而大幅加速计算任务的执行，使得多个 GPU 可以更快速地协同工作，提高并行计算效率。这就是笔者常说的英伟达帝国生态圈的三大王牌，GPU+CUDA+NV LINK。此外，在优化GPU与CPU之间的数据交换，增强系统的灵活性与扩展性，提高系统的能效比上，NV LINK都具备强有力的竞争能力。其他做AI ASIC的，做GPU的芯片设计公司，你可以在硬件上打败英伟达的GPU，但是你不可能干掉NV LINK。只要NV LINK 不输，英伟达就不会输。所以说总线标准是整个系统的灵魂，总线之争，也是生态之争。NV LINK强悍的互联特性，让英伟达的GPU卡集群的生态圈得到进一步加强，已经到了难以撼动的程度了。有意思的来了，英伟达的生态圈成功的三大条件，除了CUDA之外，很不好意思博通也具备。你英伟达有GPU，我博通可以帮助客户开发它专用ASIC，它可以是TPU，可以是LPU，可以是任意的XPU，只要客户有需求，它自己能定义，我就能协助客户搞出来。你英伟达有CUDA，客户说我只要一款高性能，低成本芯片，它不用是十项全能的通用处理器，它只能跑我自己的算法，系统和模型就足够了，至于CUDA兼不兼容无所谓！你英伟达有NV LINK，你还有网卡芯片的迈洛思，好巧，我博通就是玩网络出身的哦。专用协议？客户自己在自己封闭的圈子里跑自己的模型，系统和算法，自己开发一个即可，没有？我博通这里多的是，实在不行，隔壁这还不是有CXL，UCIe么！英特尔天天盼着大哥们快用CXL和UCIe的协议，快来加入我的联盟吧。要网络软硬件全打通，我博通核心业务就擅长这个的好吧！老子Serdes天下无敌好吧，从交换机芯片，到网卡芯片，甚至DPU，我博通核心Serdes IP 在手，什么网络相关的芯片不能做？各位要知道在超过50G/s的Serdes 市场中，博通可是占据76%的市场份额。当然现在50G/s的速度也不够看，但是你要真硬来，博通不是说没有能力去做112G，甚至224G的产品。所以到头来，英伟达看似高大的城墙上，硬生生被博通敲出一个洞来。所以博通未来急速增长的核心变成：AI ASIC这种定制化的，客户自己定义芯片，博通协助客户开发XPU的模式，产业规模产业空间确认至少600亿美金。同步博通也有能力协助客户搞类似的NV LINK+迈洛思的方案，进一步放飞客户自研XPU+超高速互联集群服务器的决心。所以再一次证实了，AI ASIC在产业方面存在较大的发展空间。这一波，博通直接是秦始皇摸电门——赢麻了。根据研究机构Rosenblatt预计，随着其他科技巨头的突破，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。整个高端算力时代，似乎走到了命运的十字路口。这点和80年代末，毛瑞斯张创办台积电这种晶圆代工模式去挑战传统的IDM模式的情景十分相似。客户好，我博通就好，只要客户定制化AI ASIC的模式能持续下去，我博通就一直有钱赚。不光是博通，甚至具备同样能力的Marvell也能跟着一起喝汤，只要它也能抱住几个大腿。难题现在抛到英伟达和老黄这边了，你英伟达要不要下场一起干这个事呢？要是做AI ASIC的客户多了，岂不是买你GPU的客户就少了？GPU买不动了，降价不？如果客户定制AI ASIC的业务利润不如自己卖GPU，这AI 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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 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\n \n  11月4日美国大选日前夜，马斯克再次参加了Joe Rogan访谈，解释了自己为何这次大选这么活跃（只是想要支持真正的民主），并指出民主党一直都在作弊（利用非法移民干扰正常选举，加州甚至通过了一项法律：投票的时候不允许出示身份证明）。两个半小时的采访，马斯克最后也开玩笑称若哈里斯最后当选，自己也完了~ 周一晚Joe Rogan正式公开发言，表示为特朗普背书。大家觉得这场二选一的游戏，马斯克和特斯拉的命运将何去何从？短期特斯拉股价会涨还是会跌呢？ <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$</a> 评论区分享你的观点和看法，一起赢取虎币奖励！\n \n","listText":"11月4日美国大选日前夜，马斯克再次参加了Joe Rogan访谈，解释了自己为何这次大选这么活跃（只是想要支持真正的民主），并指出民主党一直都在作弊（利用非法移民干扰正常选举，加州甚至通过了一项法律：投票的时候不允许出示身份证明）。两个半小时的采访，马斯克最后也开玩笑称若哈里斯最后当选，自己也完了~ 周一晚Joe Rogan正式公开发言，表示为特朗普背书。大家觉得这场二选一的游戏，马斯克和特斯拉的命运将何去何从？短期特斯拉股价会涨还是会跌呢？ <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$</a> 评论区分享你的观点和看法，一起赢取虎币奖励！","text":"11月4日美国大选日前夜，马斯克再次参加了Joe Rogan访谈，解释了自己为何这次大选这么活跃（只是想要支持真正的民主），并指出民主党一直都在作弊（利用非法移民干扰正常选举，加州甚至通过了一项法律：投票的时候不允许出示身份证明）。两个半小时的采访，马斯克最后也开玩笑称若哈里斯最后当选，自己也完了~ 周一晚Joe Rogan正式公开发言，表示为特朗普背书。大家觉得这场二选一的游戏，马斯克和特斯拉的命运将何去何从？短期特斯拉股价会涨还是会跌呢？ $特斯拉(TSLA)$ 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到来</strong></p><p>黄仁勋宣称，我们正在见证一场新的工业革命到来。但这场革命不是由蒸汽或电力驱动，而是由人工智能驱动。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/65b0cd2e6b3a7ddb31a0c5fd1ef84a79\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"563\"/></p><p>他说，从传统软件编码向人工智能神经网络的转变彻底改变了整个堆栈，这不仅意味着计算能力的提升，更是对工作本质的重新定义。黄仁勋强调：“人工智能学习的不是工具，而是工作的精髓。” 与为人类设计的软件工具不同，人工智能可以掌握技能，对复杂的问题进行推理，甚至与其他系统协同工作，自主执行任务。</p><p>黄仁勋称，这一转变预示着企业层面的巨大变革。历史上，我们曾专注于制造硬件和软件工具，而现在，数字智能正崭露头角。他表示：“我们正步入一个前所未有的新领域，标志着新工业革命的开端。”</p><p>早期，软件作为高价值抽象产品的概念具有启示意义。黄仁勋认为，人工智能的发展也将遵循类似轨迹，但此次革命的核心不再是软件，而是正在生产的Token，即人工智能的构建模块。</p><p>这些由人工智能生成的Token代表着一种全新的输出形式。黄仁勋提到：“这是一个新兴行业，将涌现出专门将原材料（数据）转化为这种无形资产的工厂——即内部配备计算机的建筑物，这些计算机每小时能通过数百万个Token创造收益，而Token能重组为语言、图像和视频。”</p><p>他解释说：“我们正在大量地创造出非常有用的数字智能。很快，我们就能让<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>听得懂自然语言，并按特定方式行动。现在，技术正迅速接近通用人工智能机器人的门槛。我觉得，最重要的是要找到合适的方法，把这些技术的潜力展现出来，让大家看到它们能做到什么。这样，我们才能真正发挥出这些技术的力量。”</p><p><strong>生活在未来和“代币化”</strong></p><p>黄仁勋向数千名商业技术领袖强调，他们的企业必须转型为人工智能驱动的组织，以迎接“新工业革命”的挑战。他鼓励首席信息官们培养面向未来的心态，积极适应快速变化的技术环境。</p><p>黄仁勋透露，英伟达在这方面已经有所作为，将人工智能融入芯片设计、软件编写及供应链管理等核心领域，他认为这些领域的“影响最为深远”。他建议首席信息官们在公司内部发掘高效的工作流程，并探索人工智能如何对其进行革新。</p><p>英伟达作为支持人工智能的关键处理单元供应商，转型成效显著。最新财报显示，2024年第二季度收入高达300亿美元，环比增长15%，同比增长更是高达122%。</p><p>展望未来，黄仁勋透露英伟达正致力于构建自己的“人工智能大脑”，即为人工智能提供动力的基础技术。它可以收集企业运营、业务流程及客户互动信息，并进行智能处理，其目标是将这些信息转化为首席信息官和首席执行官能“直接沟通”的智能形态。</p><p>黄仁勋还称，英伟达已开始将全部私有数据转化为人工智能资源，并呼吁“每个人都应如此做”。为此，英伟达推出了一款新工具，旨在使PDF文件更易被人工智能解析与利用。以往，电子邮件和PDF等“非结构化数据”往往难以被传统人工智能系统有效捕获。</p><p><strong>数字员工 vs 人类员工</strong></p><p>尽管有人担忧人工智能的快速发展会大规模取代劳动力，但黄仁勋却对此持乐观态度。他认为，与人类并肩工作的数字员工（或称AI智能体）有助于提升效率，并为每个人带来更多机遇。</p><p>黄仁勋表示：“人工智能将促进人类员工与数字员工互动，目的并非取代人类，而是提升公司整体的生产力和增长。我会以激励人类员工的方式激励这些数字员工。它们会相互协作，形成团队，共同解决问题。”</p><p>他补充道：“我们首先要创造更多的人工智能工作岗位，进而创造更多的人类工作岗位……若现在增加人工智能工作岗位，公司将更加高效，产生更多收入，从而雇佣更多人。”</p><p>黄仁勋认为，这意味着公司将拥有众多数字员工，它们是能在极少人为干预下做出决策的模型，将在营销、销售、工程和供应链等岗位上与人类同事协同工作。为此，包括商业技术领导者在内的每个人都需学习如何应用人工智能。</p><p>英伟达正与SAP、<a href=\"https://laohu8.com/S/NOW\">ServiceNow</a>等软件公司合作，将其技术融入后者的系统，并与<a href=\"https://laohu8.com/S/ACN\">埃森哲</a>合作建立适用于私人数据中心的智能体平台。黄仁勋说：“你还是要编程，但你将以某种可与人工智能交流的方式进行。”</p><p>目前，英伟达的人工智能正助力公司设计芯片和编写软件。这些AI智能体相当于“人工智能芯片设计师”和“人工智能软件工程师”。黄仁勋强调：“在可预见的未来，我们期望人工智能也可以做人类员工能够胜任的事情。”</p><p>他预测，英伟达未来将拥有5万名员工和超过1亿个人工智能助手，并认为将来每个组织都将有大量数字员工。他说：“毋庸置疑，无论是在你们这一代还是下一代，这终将成为现实。”</p><p>对于首席信息官而言，黄仁勋指出，他们当前的任务是管理人们对人工智能商业价值的期望，并持续探索其极限。英伟达的芯片不仅适用于其他供应商提供的云平台，还可在数据中心和私有云平台上使用。</p><p>他强调：“如今，计算几乎已经无所不在，加速计算和人工智能也将是如此！”</p><p><strong>看准目标要深信不疑，立即付诸行动</strong></p><p>身着标志性的黑色皮夹克，黄仁勋在回应普卢默关于其个人风格及这种简约是否为其领导愿景留出空间的问题时表示，他的领导能力核心在于面向未来，而非过分关注风格。</p><p>他解释道：“面对那些有影响力的、令人惊讶和意想不到的事物，重要的是要自问：这背后的意义何在？它将带来怎样的长远影响？接下来，如果你对某件事深信不疑，就必须付诸行动。而最行之有效的做法，就是立即行动起来。”</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","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\" 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Symposium/Xpo活动上，英伟达首席执行官黄仁勋接受了Gartner副总裁、首席研究员达里尔·普卢默（Daryl Plummer）的采访。黄仁勋为实施“人工智能优先”战略的企业辩护，并呼吁商业技术领导者必须为“新工业革命”的到来做好准备。英伟达CEO黄仁勋表示，商业技术领导者必须为“新工业革命”做好准备AI正驱动“新工业革命” 到来黄仁勋宣称，我们正在见证一场新的工业革命到来。但这场革命不是由蒸汽或电力驱动，而是由人工智能驱动。他说，从传统软件编码向人工智能神经网络的转变彻底改变了整个堆栈，这不仅意味着计算能力的提升，更是对工作本质的重新定义。黄仁勋强调：“人工智能学习的不是工具，而是工作的精髓。” 与为人类设计的软件工具不同，人工智能可以掌握技能，对复杂的问题进行推理，甚至与其他系统协同工作，自主执行任务。黄仁勋称，这一转变预示着企业层面的巨大变革。历史上，我们曾专注于制造硬件和软件工具，而现在，数字智能正崭露头角。他表示：“我们正步入一个前所未有的新领域，标志着新工业革命的开端。”早期，软件作为高价值抽象产品的概念具有启示意义。黄仁勋认为，人工智能的发展也将遵循类似轨迹，但此次革命的核心不再是软件，而是正在生产的Token，即人工智能的构建模块。这些由人工智能生成的Token代表着一种全新的输出形式。黄仁勋提到：“这是一个新兴行业，将涌现出专门将原材料（数据）转化为这种无形资产的工厂——即内部配备计算机的建筑物，这些计算机每小时能通过数百万个Token创造收益，而Token能重组为语言、图像和视频。”他解释说：“我们正在大量地创造出非常有用的数字智能。很快，我们就能让机器人听得懂自然语言，并按特定方式行动。现在，技术正迅速接近通用人工智能机器人的门槛。我觉得，最重要的是要找到合适的方法，把这些技术的潜力展现出来，让大家看到它们能做到什么。这样，我们才能真正发挥出这些技术的力量。”生活在未来和“代币化”黄仁勋向数千名商业技术领袖强调，他们的企业必须转型为人工智能驱动的组织，以迎接“新工业革命”的挑战。他鼓励首席信息官们培养面向未来的心态，积极适应快速变化的技术环境。黄仁勋透露，英伟达在这方面已经有所作为，将人工智能融入芯片设计、软件编写及供应链管理等核心领域，他认为这些领域的“影响最为深远”。他建议首席信息官们在公司内部发掘高效的工作流程，并探索人工智能如何对其进行革新。英伟达作为支持人工智能的关键处理单元供应商，转型成效显著。最新财报显示，2024年第二季度收入高达300亿美元，环比增长15%，同比增长更是高达122%。展望未来，黄仁勋透露英伟达正致力于构建自己的“人工智能大脑”，即为人工智能提供动力的基础技术。它可以收集企业运营、业务流程及客户互动信息，并进行智能处理，其目标是将这些信息转化为首席信息官和首席执行官能“直接沟通”的智能形态。黄仁勋还称，英伟达已开始将全部私有数据转化为人工智能资源，并呼吁“每个人都应如此做”。为此，英伟达推出了一款新工具，旨在使PDF文件更易被人工智能解析与利用。以往，电子邮件和PDF等“非结构化数据”往往难以被传统人工智能系统有效捕获。数字员工 vs 人类员工尽管有人担忧人工智能的快速发展会大规模取代劳动力，但黄仁勋却对此持乐观态度。他认为，与人类并肩工作的数字员工（或称AI智能体）有助于提升效率，并为每个人带来更多机遇。黄仁勋表示：“人工智能将促进人类员工与数字员工互动，目的并非取代人类，而是提升公司整体的生产力和增长。我会以激励人类员工的方式激励这些数字员工。它们会相互协作，形成团队，共同解决问题。”他补充道：“我们首先要创造更多的人工智能工作岗位，进而创造更多的人类工作岗位……若现在增加人工智能工作岗位，公司将更加高效，产生更多收入，从而雇佣更多人。”黄仁勋认为，这意味着公司将拥有众多数字员工，它们是能在极少人为干预下做出决策的模型，将在营销、销售、工程和供应链等岗位上与人类同事协同工作。为此，包括商业技术领导者在内的每个人都需学习如何应用人工智能。英伟达正与SAP、ServiceNow等软件公司合作，将其技术融入后者的系统，并与埃森哲合作建立适用于私人数据中心的智能体平台。黄仁勋说：“你还是要编程，但你将以某种可与人工智能交流的方式进行。”目前，英伟达的人工智能正助力公司设计芯片和编写软件。这些AI智能体相当于“人工智能芯片设计师”和“人工智能软件工程师”。黄仁勋强调：“在可预见的未来，我们期望人工智能也可以做人类员工能够胜任的事情。”他预测，英伟达未来将拥有5万名员工和超过1亿个人工智能助手，并认为将来每个组织都将有大量数字员工。他说：“毋庸置疑，无论是在你们这一代还是下一代，这终将成为现实。”对于首席信息官而言，黄仁勋指出，他们当前的任务是管理人们对人工智能商业价值的期望，并持续探索其极限。英伟达的芯片不仅适用于其他供应商提供的云平台，还可在数据中心和私有云平台上使用。他强调：“如今，计算几乎已经无所不在，加速计算和人工智能也将是如此！”看准目标要深信不疑，立即付诸行动身着标志性的黑色皮夹克，黄仁勋在回应普卢默关于其个人风格及这种简约是否为其领导愿景留出空间的问题时表示，他的领导能力核心在于面向未来，而非过分关注风格。他解释道：“面对那些有影响力的、令人惊讶和意想不到的事物，重要的是要自问：这背后的意义何在？它将带来怎样的长远影响？接下来，如果你对某件事深信不疑，就必须付诸行动。而最行之有效的做法，就是立即行动起来。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":325,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":362403895173344,"gmtCreate":1729496247772,"gmtModify":1729497177087,"author":{"id":"3568978873871079","authorId":"3568978873871079","name":"xyzfree","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3568978873871079","authorIdStr":"3568978873871079"},"themes":[],"htmlText":"这是一篇阴谋论文章，水平非常低下","listText":"这是一篇阴谋论文章，水平非常低下","text":"这是一篇阴谋论文章，水平非常低下","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/362403895173344","repostId":"1152302827","repostType":4,"repost":{"id":"1152302827","kind":"news","pubTimestamp":1729466620,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1152302827?lang=&edition=full","pubTime":"2024-10-21 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justify;\">马斯克和特朗普的关系，就像一本活生生的《阿特拉斯耸耸肩》，特朗普打算直接邀请马斯克进政府，扮演那个可以按照自己想法重新设计美国和美国人生活的阿特拉斯。</p><blockquote><p>注：《阿特拉斯耸耸肩》（Atlas Shrugged）是美国作家安·兰德（Ayn Rand）于1957年出版的一部小说。讲述了一群才华横溢的企业家和创造者在面对政府干预和过度监管的情况下，决定退出社会，建立自己的新世界。</p><p>书名中的“阿特拉斯”是指希腊神话中背负天穹的巨人阿特拉斯，隐喻那些支撑社会运转的优秀个人。当他们“耸耸肩”放下重担时，整个社会就会陷入瘫痪。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">马斯克对这个梦想的追求，早就超越了亿万富翁的小打小闹。他已经搬到宾夕法尼亚，亲自负责特朗普在那里的拉票工作。为此，他从自己的公司调来了顶尖人才，还打算砸下5亿美元。而这还不算上他用自己的名气为特朗普站台的价值，以及他把X（原推特）变成特朗普竞选非官方宣传平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克起初对特朗普是持怀疑态度的——其实他一开始支持的是佛罗里达州长德桑蒂斯。只是渐渐地，他变成了一个公开、狂热的MAGA信徒。他对特朗普的态度，跟他对人工智能的看法有点相似。一方面，AI可能会毁灭人类；但另一方面，这趋势无法避免，而如果被一个天才工程师掌控，它可能会带来辉煌，甚至是拯救的机会。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克支持特朗普，几乎可以肯定是出于他对自身利益的精明考虑。像很多推崇自由主义的亿万富翁一样，他把政府变成了自己的大金库。他的公司SpaceX靠着和各类政府机构以及五角大楼的合同赚钱，甚至接手了NASA的一些核心任务。特斯拉则依靠电动车的税收优惠和充电站的补贴发展壮大。</p><p style=\"text-align: justify;\">据统计，特斯拉和SpaceX两家公司已经拿下了150亿美元的联邦合同。但这还只是他“试水”的商业计划。《华尔街日报》透露，SpaceX还在为“国家安全客户”设计一系列新产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克才刚刚开始挖掘政府这块赚钱的潜力，而特朗普正是他的理想人选。特朗普一向喜欢重赏那些对他忠诚的人，不管是对他低头的外国领导人，还是那些在他度假村办活动的支持者。</p><p style=\"text-align: justify;\">别的总统可能会被各种规矩束缚，但特朗普却无所谓。在他第一个任期里，他发现自己的党派根本不会因为他的越界行为惩罚他。</p><p style=\"text-align: justify;\">在不断变化的“特朗普圈子”里，没有哪个支持者或亲信能比得上马斯克的筹码。如果特朗普赢了，很可能是靠微弱的投票优势，而马斯克可以自夸是那个决定胜负的关键因素。</p><p style=\"text-align: justify;\">不难想象马斯克会怎么利用这段联盟关系。特朗普已经说了，要让他负责一个提高政府效率的委员会，或者用特朗普的话说，马斯克会是“削减成本的大臣”。</p><p style=\"text-align: justify;\">SpaceX就是个样板：马斯克会主张把政府私有化，把国家的事情外包给灵活的企业家和聪明的技术人员。这也就意味着他的公司会有更多机会拿下巨额合同。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以，当特朗普吹嘘说马斯克会在他任期内把火箭送上火星时，他可不是在想象什么新的阿波罗计划，而是在打算给SpaceX开出美国政府史上最大的一张支票——让世界上最有钱的人变得更有钱。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/b17e439ac8db8789072bf4b4dd07885d\" title=\"\" tg-width=\"814\" tg-height=\"451\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这可能只是吹吹牛而已。但这和右翼对特朗普第二任期的整体计划完全对得上号，那就是削弱联邦政府——砍掉一大批政治中立的公务员，甚至整个内阁部门和机构。这种大刀阔斧的变革，正好符合马斯克那种把自己当成人类历史关键角色的宏大想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">这可不是什么普通的寡头政治，而是硅谷那种自我至上和社会达尔文主义的极致体现——他们觉得，把权力集中在天才手里才是最理想的社会模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如彼得·蒂尔说的，“竞争是失败者的游戏。”在这种世界观里，限制权力也是“失败者的游戏”。</p><p style=\"text-align: justify;\">靠着这些政府合同和他的内部影响力，马斯克会在国家安全体系中扎得更深。</p><p style=\"text-align: justify;\">他已经拿到了一份价值18亿美元的机密合同，是和国家侦察局（National Reconnaissance Office，简称NRO，负责从太空进行情报收集）签的，通过SpaceX的一个部门Starshield完成。他还为军方提供通信网络。在政府面对AI未来和太空商业化的关键决策时，他的想法将会很有影响力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在特斯拉，马斯克给自己取了个“科技之王”的称号。这个名字听起来有点像玩笑，也有点偏执，正好反映了其中的危险。按照特朗普的做法，他完全不用剥离自己的公司，甚至包括他的社交媒体平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在一个无视批评的政府里，他不用担心国会监督，可以轻松忽视任何质疑他的人。在所有特朗普第二任期可能带来的风险中，这也许是最让人担心的一个。</p></body></html>","source":"lsy1729466584149","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>如此卖命支持特朗普，马斯克究竟想要什么回报？</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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在埃隆·马斯克眼中，特朗普就是人类历史的奇点。如果马斯克能让特朗普重返白宫，那就意味着他的超级智能将与地球上最强大的权力机构——美国政府——结合在一起...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/5X9gJRWG-naWZ5ZAArBgjw\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/63ef2b8c66468654189c90083f2bdeb5","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉","DJT":"特朗普媒体科技集团"},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/5X9gJRWG-naWZ5ZAArBgjw","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1152302827","content_text":"马斯克目前正在疯狂为特朗普助选，除了捐款7500万美元外，他还组织了一个两千人的团队在摇摆州挨家挨户扫票，他甚至承诺每天从宾夕法尼亚州选民随机抽出一人，给予其100万美元。在美国历史上，从未有一个资本家与总统候选人如此紧密地捆绑，他的目的究竟什么？ 在埃隆·马斯克眼中，特朗普就是人类历史的奇点。如果马斯克能让特朗普重返白宫，那就意味着他的超级智能将与地球上最强大的权力机构——美国政府——结合在一起，更别提这还是一个百年一遇的商业机会。硅谷还有很多大佬跟特朗普站在一起，但马斯克才是那个最有机会实现终极科技独裁梦想的人。凭借他的影响力，他有望掌控国家，不只是为了赚钱。马斯克和特朗普的关系，就像一本活生生的《阿特拉斯耸耸肩》，特朗普打算直接邀请马斯克进政府，扮演那个可以按照自己想法重新设计美国和美国人生活的阿特拉斯。注：《阿特拉斯耸耸肩》（Atlas Shrugged）是美国作家安·兰德（Ayn Rand）于1957年出版的一部小说。讲述了一群才华横溢的企业家和创造者在面对政府干预和过度监管的情况下，决定退出社会，建立自己的新世界。书名中的“阿特拉斯”是指希腊神话中背负天穹的巨人阿特拉斯，隐喻那些支撑社会运转的优秀个人。当他们“耸耸肩”放下重担时，整个社会就会陷入瘫痪。马斯克对这个梦想的追求，早就超越了亿万富翁的小打小闹。他已经搬到宾夕法尼亚，亲自负责特朗普在那里的拉票工作。为此，他从自己的公司调来了顶尖人才，还打算砸下5亿美元。而这还不算上他用自己的名气为特朗普站台的价值，以及他把X（原推特）变成特朗普竞选非官方宣传平台。马斯克起初对特朗普是持怀疑态度的——其实他一开始支持的是佛罗里达州长德桑蒂斯。只是渐渐地，他变成了一个公开、狂热的MAGA信徒。他对特朗普的态度，跟他对人工智能的看法有点相似。一方面，AI可能会毁灭人类；但另一方面，这趋势无法避免，而如果被一个天才工程师掌控，它可能会带来辉煌，甚至是拯救的机会。马斯克支持特朗普，几乎可以肯定是出于他对自身利益的精明考虑。像很多推崇自由主义的亿万富翁一样，他把政府变成了自己的大金库。他的公司SpaceX靠着和各类政府机构以及五角大楼的合同赚钱，甚至接手了NASA的一些核心任务。特斯拉则依靠电动车的税收优惠和充电站的补贴发展壮大。据统计，特斯拉和SpaceX两家公司已经拿下了150亿美元的联邦合同。但这还只是他“试水”的商业计划。《华尔街日报》透露，SpaceX还在为“国家安全客户”设计一系列新产品。马斯克才刚刚开始挖掘政府这块赚钱的潜力，而特朗普正是他的理想人选。特朗普一向喜欢重赏那些对他忠诚的人，不管是对他低头的外国领导人，还是那些在他度假村办活动的支持者。别的总统可能会被各种规矩束缚，但特朗普却无所谓。在他第一个任期里，他发现自己的党派根本不会因为他的越界行为惩罚他。在不断变化的“特朗普圈子”里，没有哪个支持者或亲信能比得上马斯克的筹码。如果特朗普赢了，很可能是靠微弱的投票优势，而马斯克可以自夸是那个决定胜负的关键因素。不难想象马斯克会怎么利用这段联盟关系。特朗普已经说了，要让他负责一个提高政府效率的委员会，或者用特朗普的话说，马斯克会是“削减成本的大臣”。SpaceX就是个样板：马斯克会主张把政府私有化，把国家的事情外包给灵活的企业家和聪明的技术人员。这也就意味着他的公司会有更多机会拿下巨额合同。所以，当特朗普吹嘘说马斯克会在他任期内把火箭送上火星时，他可不是在想象什么新的阿波罗计划，而是在打算给SpaceX开出美国政府史上最大的一张支票——让世界上最有钱的人变得更有钱。当然，这可能只是吹吹牛而已。但这和右翼对特朗普第二任期的整体计划完全对得上号，那就是削弱联邦政府——砍掉一大批政治中立的公务员，甚至整个内阁部门和机构。这种大刀阔斧的变革，正好符合马斯克那种把自己当成人类历史关键角色的宏大想法。这可不是什么普通的寡头政治，而是硅谷那种自我至上和社会达尔文主义的极致体现——他们觉得，把权力集中在天才手里才是最理想的社会模式。正如彼得·蒂尔说的，“竞争是失败者的游戏。”在这种世界观里，限制权力也是“失败者的游戏”。靠着这些政府合同和他的内部影响力，马斯克会在国家安全体系中扎得更深。他已经拿到了一份价值18亿美元的机密合同，是和国家侦察局（National Reconnaissance Office，简称NRO，负责从太空进行情报收集）签的，通过SpaceX的一个部门Starshield完成。他还为军方提供通信网络。在政府面对AI未来和太空商业化的关键决策时，他的想法将会很有影响力。在特斯拉，马斯克给自己取了个“科技之王”的称号。这个名字听起来有点像玩笑，也有点偏执，正好反映了其中的危险。按照特朗普的做法，他完全不用剥离自己的公司，甚至包括他的社交媒体平台。在一个无视批评的政府里，他不用担心国会监督，可以轻松忽视任何质疑他的人。在所有特朗普第二任期可能带来的风险中，这也许是最让人担心的一个。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":303,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":338967004057848,"gmtCreate":1723796373565,"gmtModify":1723796374950,"author":{"id":"3568978873871079","authorId":"3568978873871079","name":"xyzfree","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3568978873871079","authorIdStr":"3568978873871079"},"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/338967004057848","repostId":"1173063369","repostType":2,"repost":{"id":"1173063369","kind":"news","pubTimestamp":1723794441,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1173063369?lang=&edition=full","pubTime":"2024-08-16 15:47","market":"us","language":"zh","title":"万字全文：谷歌前CEO埃里克·施密特最新论AI崛起，全球竞争与科技演变","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1173063369","media":" Web3天空之城","summary":"在最新的斯坦福课堂访谈里，谷歌前CEO 埃里克·施密特深入探讨了人工智能的发展方向、全球科技竞争的未来，以及这些技术如何在短期内对社会、经济和国家安全产生深远影响。施密特警告，美国需要加大投入，以应对中国在AI领域的迅速崛起，并保持在这一领域的全球主导地位。此外，施密特呼吁加强对AI的监管，以应对数据隐私、知识产权和错误信息传播等问题。","content":"<html><head></head><body><p>在最新的斯坦福课堂访谈里，谷歌前CEO 埃里克·施密特（Eric Schmidt）深入探讨了人工智能的发展方向、全球科技竞争的未来，以及这些技术如何在短期内对社会、经济和国家安全产生深远影响。施密特回顾了他在科技行业的多年经历，分享了对未来几年人工智能技术突破的预见，并讨论了这些突破如何塑造企业、国家间的竞争格局，尤其是在美国与中国的较量中。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特特别强调了技术进步背后的复杂因素，如计算能力的提升、新算法的开发以及市场对智能系统的无限追求。他还讨论了人工智能对劳动力市场、数据隐私、反垄断以及国家安全的潜在影响，并提出了如何在这种快速变化的环境中保持竞争优势的建议。</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>需要特别指出的是，作为长期为美国国防部服务的施密特，他的言论立场是需要鉴别的，相信读者一定能自行理解。</em></p><h2 id=\"id_2552603989\">人工智能的短期突破与深远影响：</h2><p style=\"text-align: justify;\">施密特预测，未来一到两年内，人工智能将迎来重要突破，尤其是在上下文窗口扩展、AI代理和文本到操作这三个领域的结合。这些技术进步将使人工智能系统能够更有效地处理复杂任务，超越当前的局限性。这种进步将不仅仅局限于技术领域，而是会深刻影响社会各个层面，包括教育、医疗、政府和商业。他强调，这些技术的发展可能带来的变革性影响，甚至可能比社交媒体的崛起对社会的影响更为深远。</p><h2 id=\"id_2870952767\">全球科技竞争中的中美博弈：</h2><p style=\"text-align: justify;\">施密特详细分析了美国和中国在人工智能领域的激烈竞争。他指出，美国目前在技术、人才和资源方面领先，但要维持这一优势，需要持续的高额投资和国际合作，特别是与加拿大等盟友的合作，以确保能源和资源的可持续供应。他强调，AI的未来不仅仅是技术竞赛，还是一场国家之间的战略博弈，涉及到国家安全、经济竞争力以及全球领导地位。施密特警告，美国需要加大投入，以应对中国在AI领域的迅速崛起，并保持在这一领域的全球主导地位。</p><h2 id=\"id_2794448895\">科技巨头的垄断与创新挑战：</h2><p style=\"text-align: justify;\">在讨论当前科技巨头的主导地位时，施密特指出，NVIDIA等公司在AI领域的垄断地位得益于其强大的技术能力和资本优势。他提到，虽然市场上存在竞争者，但挑战这些科技巨头的地位需要巨额投资和技术创新。他还对这些巨头如何在未来继续推动技术创新表示担忧，认为资本密集型的AI开发可能会导致软件开发模式的根本变化，从开源转向闭源，从而进一步巩固巨头的垄断地位。</p><h2 id=\"id_2250104430\">人工智能对社会和劳动力市场的冲击：</h2><p style=\"text-align: justify;\">施密特探讨了人工智能对社会、经济和劳动力市场的潜在影响。他认为，虽然AI技术可能会取代某些重复性工作，但它也会增强高技能工作的重要性，推动人们在复杂任务中的生产力提升。他还对人工智能可能带来的社会不平等表示担忧，指出富裕国家将从AI中获得更多利益，而贫穷国家可能会被甩在后面。此外，施密特呼吁加强对AI的监管，以应对数据隐私、知识产权和错误信息传播等问题。</p><h2 id=\"id_933138756\">对抗性人工智能与安全挑战：</h2><p style=\"text-align: justify;\">施密特特别提到对抗性人工智能的潜在威胁，预测未来可能会有专门设计的AI系统用于攻击和破坏其他AI系统。这种发展将为安全性和伦理带来新的挑战。施密特建议，科技界和政府需要合作，研究如何防范这些风险，并制定相应的法规和技术标准，以确保人工智能的安全和可信度。他还提到，这一领域的研究将成为未来科技发展的一个重要方向，并可能在大学和研究机构中得到更多关注。</p><h2 id=\"id_1698887220\">对话全文</h2><p style=\"text-align: justify;\">主持教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">今天的嘉宾无需多做介绍。我第一次见到Eric是在大约25年前，当时他以Novell首席执行官的身份来到斯坦福商学院。从那时起，他在谷歌担任重要职务，从2001年开始，并在2017年加入Schmidt Futures。此外，他还参与了许多其他项目，大家可以查阅相关资料。所以Eric，如果可以的话，我就从那开始吧。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，你认为人工智能在短期内的发展方向是什么？我想你将其定义为未来一到两年。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">事情变化得太快了，我觉得每六个月我都需要就即将发生的事情发表一次新的演讲。这里有一群计算机科学专业的学生，有谁能给班上的其他人解释一下“一百万个token上下文窗口”是什么吗？请说出你的名字，并告诉我们它的作用。</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>学生：基本上，它允许你用一百万个标记或一百万个单词进行提示。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">所以你可以问一个百万字的问题。Anthropic是20万token，要到一百万，等等。你可以想象OpenAI有一个类似的目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">这里有人能给出AI代理的技术定义吗？再说一次，计算机科学。</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>学生：AI代理可能是以某种方式行动的东西。它可能是在网络上调用东西，代表你查找信息。它可能是沿着这个思路的许多不同的东西。在一个过程中有各种各样的事情。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：所以代理是执行某种任务的东西。另一个定义是它是一个LLM、状态和记忆。再来，计算机科学家，你们中有人能定义“文本到动作”吗？</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>学生：不是将文本转换成更多文本，而是让AI根据此触发操作。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">另一个定义是Python语言。我从未希望看到一种编程语言存活下来。AI中的一切都是用Python完成的。刚刚出现了一种名为Mojo的新语言，看起来他们终于解决了AI编程问题，但我们会看看它是否真的能在Python的主导地位下存活下来。</p><p style=\"text-align: justify;\">还有一个技术问题。为什么NVIDIA价值2万亿美元，而其他公司却在苦苦挣扎？</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>学生：技术答案是，大多数代码都需要使用目前只有NVIDIA GPU支持的CUDA优化来运行，因此其他公司可以做任何他们想做的事情，但除非他们有10年的软件经验，否则你不会拥有机器学习优化。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我喜欢将 CUDA 视为 GPU 的 C 编程语言，这个想法让我感到满意。CUDA 成立于 2008 年。尽管我一直认为它是一种糟糕的语言，但它却占据了主导地位。还有一个值得注意的见解：有一组开源库针对 CUDA 进行了高度优化，而其他任何库都没有做到这一点。所有构建这些技术堆栈的人在讨论中完全忽略了这一点。这些库在技术上被称为 VLLM，还有许多类似的库也针对 CUDA 进行了高度优化，这使得竞争对手很难复制。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，这一切意味着什么呢？明年，你将看到非常大的上下文窗口、代理和文本到操作的应用。当这些技术大规模交付时，它们将对世界产生巨大的影响，远超社交媒体带来的影响。原因如下：在上下文窗口中，你可以将其用作短期记忆，我对上下文窗口的长度感到震惊。技术上的原因与服务和计算的难度有关。短期记忆的有趣之处在于，当你输入信息并询问问题时，比如阅读 20 本书并将书的文本作为查询，然后询问它们的内容，它会忘记中间部分，这与人类大脑的工作方式相似。</p><p style=\"text-align: justify;\">关于代理，现在有些人正在构建 LLM 代理，他们通过阅读和理解化学等领域的知识，然后进行测试，并将其重新添加到他们的理解中。这非常强大。第三个方面是文本到行动。我给你举个例子：假设政府正在试图禁止 TikTok。如果 TikTok 被禁止，我建议你对你的 LLM 说以下的话：为我复制 TikTok，将我的偏好放入其中，在接下来的 30 秒内制作这个程序并发布它，然后在一小时内，如果它没有流行起来，就做一些类似的事情。这就是命令。你可以看到这有多强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你可以从任意语言转换为任意数字命令，这在本质上就是这个场景中的 Python。想象一下，地球上的每个人都有自己的程序员，他们实际上做他们想做的事情，而不是那些不按要求工作的程序员。这里的程序员知道我在说什么。想象一个不傲慢的程序员实际上做了你想做的事，而你不必付出高昂的代价。而这些程序员的供应是无限的。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：这一切将在未来一两年内发生？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">很快。以上三件事，我确信将在下一波浪潮中同时发生。所以你问还会发生什么。每六个月我都会波动一次，所以我们处于奇偶振荡状态。目前，前沿模型（现在只有三个）与其他模型之间的差距似乎越来越大。六个月前，我确信这种差距正在缩小，因此我在一些小公司上投入了大量资金。然而，现在我对此不太确定了。</p><p style=\"text-align: justify;\">我正在与一些大公司进行对话，他们告诉我，他们需要100亿、200亿、500亿甚至1000亿美元的资金。星际之门项目需要1000亿美元，非常困难。我的好朋友Sam Altman认为，这可能需要大约3000亿美元，甚至更多。我向他指出，我已经计算了所需的能量。</p><p style=\"text-align: justify;\">为了全面公开，我在周五前往白宫，告诉他们我们需要与加拿大成为最好的朋友。因为加拿大人民真的很好，他们帮助发明了人工智能，并且拥有大量的水力发电资源。因为我们作为一个国家没有足够的力量来完成这一目标。另一种选择是让阿拉伯国家资助这个项目。我个人很喜欢阿拉伯人，我在那里花了很多时间，但他们可能不会遵守我们的国家安全规则。而加拿大和美国是我们都同意的三巨头之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，在这些价值1000亿到3000亿美元的数据中心中，电力开始成为稀缺资源。</p><p style=\"text-align: justify;\">顺便说一句，如果遵循这种推理，你可能会问我为什么要讨论CUDA和NVIDIA？如果3000亿美元全部流向NVIDIA，你就知道在股市上该怎么做了。不过，这不是股票推荐，我不是许可方。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">部分原因是我们将需要更多的芯片，但英特尔从美国政府获得了很多资金。AMD正在尝试在韩国建立晶圆厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你的任何计算设备中有英特尔芯片，请举手。垄断就到此为止。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">但这就是重点。他们曾经确实垄断过，现在NVIDIA已经垄断了。那么这些是进入壁垒吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">说到CUDA，还有其他选择吗？前几天我和Percy Lange聊过。他正在TPU和NVIDIA芯片之间切换，这取决于他能接触到什么。这是因为他别无选择。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">如果他有无限的资金，今天他会选择NVIDIA的B200架构，因为它更快。我不是在暗示——有竞争是件好事。</p><p style=\"text-align: justify;\">我和AMD的Lisa Su谈过很久。他们已经构建了一个可以将CUDA架构转换为他们自己架构的东西，称为Rokam。它还没有完全发挥作用，但他们正在努力。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">你在谷歌工作了很长时间，他们发明了Transformer架构。感谢那边的杰出人士，比如Peter、Jeff Dean以及所有人。目前，OpenAI似乎已经失去了主动权。在我看到的最新排行榜中，Anthropic的Claude位居榜首。我曾询问过Sundar，但他并没有给我一个非常明确的答案。也许你对那里的情况有更尖锐或客观的解释。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我已经不再是谷歌的员工了。谷歌在工作与生活的平衡上更注重让员工早点回家和在家工作，而不是一味追求胜利。相比之下，初创公司之所以成功，是因为员工拼命工作。虽然这样说可能有些直白，但事实是，如果你们从大学出来创办公司，并想与其他初创公司竞争，就不能让员工每周只来一天。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：在谷歌的早期，微软也是如此。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">现在看来，在我们的行业中，长期以来，公司总是通过真正有创意的方式赢得胜利，并主宰某个领域，而不是进行下一次转型。这是有据可查的。我认为创始人是特别的，他们需要掌控一切，尽管与他们共事可能很困难，因为他们对员工施加很大压力。尽管我们不喜欢埃隆的个人行为，但看看他从员工那里得到了什么。我曾与他共进晚餐，他当时在飞行。我在蒙大拿州，而他那天晚上10点要乘飞机去参加午夜与x.ai的会议。想一想。</p><p style=\"text-align: justify;\">不同地方有不同的文化。台积电给我留下了深刻印象。他们有一条规定，刚毕业的博士生，即优秀的物理学家，要在工厂的地下室工作。你能想象让美国的物理学博士这样做吗？不太可能。这是不同的职业道德。</p><p style=\"text-align: justify;\">我对工作的严格要求是因为这些系统具有网络效应，所以时间非常重要。而在大多数企业中，时间并不那么重要，你有很多时间。可口可乐和百事可乐仍将存在，它们之间的竞争将继续进行，一切都是冷冰冰的。当我与电信公司打交道时，典型的交易需要18个月才能签署。没有理由花18个月来做任何事情，应该尽快完成。我们正处于增长和收益最大化的时期，但这也需要疯狂的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">例如，当微软与OpenAI达成交易时，我认为那是我听过的最愚蠢的想法。将你的人工智能领导层外包给OpenAI和Sam及其团队？这太疯狂了。在微软或其他任何地方，没有人会这样做。然而今天，他们正在成为最有价值的公司，当然在苹果身上针锋相对。苹果没有好的人工智能解决方案，但看起来他们让它奏效了。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">在国家安全或地缘政治利益方面，人工智能将如何发挥作用，尤其是在与中国的竞争中？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">作为一个人工智能委员会的主席，我对此进行了深入研究。我们撰写了一份大约752页的报告，总结如下：我们目前处于领先地位，并需要保持这种优势，这需要大量资金支持。我们的主要客户是参议院和众议院，这也促成了CHIPS法案和其他类似政策的出台。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果前沿模型和一些开源模型继续发展，可能只有少数公司能够参与这个领域的竞争。哪些国家具备这样的能力？这些国家需要资金充足、人才济济、教育体系强大，并且有获胜的意愿。美国和中国是其中的两个主要国家。至于其他国家是否能参与其中，我不确定。但可以肯定的是，在未来，美国和中国在知识霸权上的竞争将是一场重大斗争。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国政府基本上禁止了NVIDIA芯片出口到中国，尽管他们不愿公开承认这一点。我们在亚DUV芯片方面拥有大约10年的技术优势，即亚5纳米芯片。这一优势让我们领先中国几年，这让中国非常不满。这一政策是由特朗普政府制定，并得到了拜登政府的支持。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：国会是否听取你们的建议并进行大规模投资，显然CHIPS法案是一个例子。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，我们还需要建立一个庞大的人工智能系统。我领导着一个非正式、临时、非法律的团体，成员包括一些常见的业内人士。去年，这些成员提出了成为拜登政府人工智能法案的理由，这是历史上最长的总统指令。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们曾经讨论过一个核心问题：如何检测一个已经学会了但你不知道该问什么的系统里的危险？换句话说，系统可能学到了一些不好的东西，但你不知道该如何询问它。比如，它可能学会了如何以某种新的方式混合化学物质，但你不知道如何问它。为了解决这个问题，我们在给政府的备忘录中建议设定一个阈值，我们称之为10的26次方，这是一种技术计算量度。超过这个阈值，企业必须向政府报告他们的活动。欧盟为了确保它们的不同，将10的25次方设为10。但这些数值已经足够接近了。我认为所有这些区别都会消失，因为现有的技术将会被淘汰。技术术语称为联合训练，基本上是指可以将各个部分合并在一起。因此，我们可能无法保护人们免受这些新事物的伤害。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">有传言称，OpenAI必须这样训练，部分原因是功耗问题。没有一个地方是他们这样做的。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们谈谈正在发生的一场真正的战争。我知道您积极参与乌克兰战争，特别是关于“白鹳”计划，以及您用价值500美元的无人机摧毁价值500万美元的坦克的目标。这如何改变战争？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我为国防部长工作了七年，试图改变我们管理军队的方式。我不是特别喜欢军队，但它非常昂贵，我想看看我是否能有所帮助。我认为，我基本上失败了。他们给了我一枚奖章，所以他们可能把奖章颁发给失败者或其他什么人。但我的自我批评是，什么都没有真正改变，美国的制度不会导致真正的创新。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我决定和您的朋友塞巴斯蒂安·特伦（他曾是这里的教员）以及一大群斯坦福人一起创办一家公司。这个想法基本上是做两件事：在这些本质上是机器人战争的战争中，以复杂而强大的方式使用人工智能；第二件事是降低机器人的成本。现在你可能会想，为什么像我这样的善良自由主义者会这样做？答案是，军队的整个理论就是坦克、大炮和迫击炮，而我们可以消灭它们。我们可以让入侵一个国家（至少是陆路入侵）的惩罚基本上不可能实现。它应该消除那种陆战。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">这是一个非常有趣的问题。它是否让防守比进攻更具优势？你能区分吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">因为我去年一直在做这件事，我学到了很多关于战争的知识，我真的不想知道。关于战争，你需要知道的一件事是，进攻总是有优势，因为你总能压倒防御系统。因此，从国防战略的角度来看，你最好拥有一个非常强大的进攻，以便在需要时使用。我和其他人正在构建的系统将做到这一点。由于系统的运作方式，我现在是一名持牌军火商。所以我是一名计算机科学家、商人、军火商。我很遗憾地说。这是个进步吗？我不知道。我不建议你在职业生涯中从事这个。我会坚持从事人工智能。由于法律的运作方式，我们私下进行这项工作，在政府的支持下，这一切都是合法的。它直接进入乌克兰，然后他们开始打仗。不谈所有细节，情况相当糟糕。我认为，在五月或六月，如果俄罗斯人按照预期进行建设，乌克兰将在失去整个国家的过程中失去一大块领土。情况相当糟糕。如果你认识Marjorie Taylor Greene，我建议你将她从你的联系人列表中删除。因为她就是那个阻止了数十亿美元资金用于拯救一个重要民主国家的人。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">接下来，我想讨论一个有点哲学性的问题。去年，你和亨利·基辛格以及丹·赫滕洛赫共同撰写了一篇关于知识本质及其发展方式的文章。前几天晚上，我也讨论过这个问题。在历史的大部分时间里，人类对宇宙的理解是神秘的，直到科学革命和启蒙运动的到来。在你的文章中，你提到现在的模型变得如此复杂和难以理解，以至于我们真的不知道它们内部发生了什么。我引用理查德·费曼的话：“我不能创造的东西，我就不理解。”前几天我看到了这句话。但现在人们正在创造他们可以创造的东西，却并不真正了解其内部运作。知识的本质是否在某种程度上发生了变化？我们是否必须开始只接受这些模型的表面，而它们无法向我们解释？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我想举一个青少年的例子。如果你有一个青少年，你知道他们是人类，但你无法完全弄清楚他们在想什么。然而，我们在社会上设法适应了青少年的存在，他们最终会摆脱这种状态。这是一个严肃的问题。因此，我们可能会拥有无法完全描述的知识系统，但我们了解它们的界限和能做什么的极限，这可能是我们能得到的最好的结果。你认为我们会了解这些限制吗？如果我们能做到这一点，那就很好。</p><p style=\"text-align: justify;\">我的小组每周开会的共识是，最终会出现所谓的对抗性人工智能，实际上会有公司雇佣你并付钱来破坏你的人工智能系统。就像红队一样。与今天的人类红队不同，你将拥有整个公司和整个人工智能系统行业，他们的工作是破坏现有的人工智能系统并找到它们的漏洞，尤其是那些我们无法弄清楚的知识。这对我来说很有意义。对于斯坦福大学来说，这也是一个很棒的项目。如果你有一个研究生，他必须弄清楚如何攻击这些大型模型之一并了解它的作用，那么这将是构建下一代的重要技能。因此，将两者结合起来是有意义的。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，让我们回答一些学生的问题。后面有一位同学，请说出你的名字。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">你之前提到过，这与现在的评论有关，让人工智能真正做你想做的事。你刚才提到了对抗性人工智能，我想知道你能否更详细地阐述这一点。看起来，除了计算能力显然会增加，你可以得到更高性能的模型，但让它们做你想做的事情的问题，似乎部分没有得到解答。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">好吧，你必须假设当前的幻觉问题会减少，随着技术的进步等等。我并不是说它会消失。然后你还必须假设存在功效测试，所以必须有一种方法来知道这件事是否成功。在我提到的TikTok竞争对手的例子中，我并不是建议非法窃取他人的音乐。如果你是硅谷的企业家，你会怎么做呢？希望你们都是硅谷的企业家。如果你的产品成功了，你会雇佣一大群律师来处理后续问题。但如果没有人使用你的产品，那么即使你窃取了所有内容也无关紧要。当然，不要引用我的话。</p><p style=\"text-align: justify;\">硅谷通常会进行这些测试并处理后续问题。这是常见的做法。我认为，你会看到越来越多的性能系统，甚至更好的测试，最终是对抗性测试，这将把它控制在一个框架内。这个专业术语叫做思路链推理。人们相信在未来几年内，你将能够生成一千步的思路链推理，就像制作食谱一样。你可以运行它，实际测试它是否产生了正确的结果，这就是系统的工作方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">总的来说，你对人工智能进步的潜力非常乐观。我很好奇，是什么推动了这一进步？是更多的计算能力吗？是更多的数据吗？是根本性的还是实际的转变？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">答案是以上所有。投入的资金数额令人难以置信。我基本上投资了一切，因为我不知道谁会赢，而我跟随的资金数额如此之大。部分原因是早期的钱已经赚了，而那些不太了解的人必须拥有人工智能组件。现在一切都是人工智能投资，他们无法分辨出差异。</p><p style=\"text-align: justify;\">我将人工智能定义为学习系统，即真正学习的系统。我认为这是其中之一。第二点是，现在出现了一些非常复杂的新算法，它们有点像后Transformer。我有一个朋友，也是我长期的合作伙伴，发明了一种新的非Transformer架构。我在巴黎资助的一个小组声称也做了同样的事情。那里有大量的发明，斯坦福大学也有很多研究。最后一点是，市场相信智能的发明有无限的回报。假设你向一家公司投入了500亿美元的资金，你必须从智能中赚到很多钱才能偿还这笔钱。我们可能会经历一些巨大的投资泡沫，然后它会自行解决。过去一直如此，现在也可能如此。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：你之前提到，领导者正在拉开与其他人的距离。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，法国有一家叫Mistral的公司，他们做得非常好。我显然是一名投资者。他们已经制作了第二个版本，他们的第三种模式很可能是封闭的，因为它太昂贵了。他们需要收入，不能免费提供他们的模式。我们行业中关于开源与闭源的争论非常激烈。我的整个职业生涯都建立在人们愿意以开源方式分享软件的基础上。我的一切工作都是基于开源的。谷歌的大部分基础也是建立在开源之上。我所从事的工作主要集中在技术领域。然而，巨大的资本成本可能会从根本上改变软件的构建方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">我对软件程序员的看法是，他们的生产力至少会翻倍。目前有三四家软件公司正在尝试实现这一目标，我在这段时间里投资了所有这些公司。他们都在努力提高软件程序员的生产力。我最近遇到了一家非常有趣的公司，名为 Augment。我常常想到一个程序员，他们说这不是我们的目标。我们的目标是那些拥有数百万行代码的100人软件编程团队，没有人知道发生了什么。这是人工智能的一个非常好的应用。他们会赚钱吗？我希望如此，但这里有很多问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">一开始，你提到上下文窗口扩展、代理和文本到操作的组合将产生难以想象的影响。首先，为什么这种组合很重要？其次，我知道你不是预言家，无法预知未来，但你为什么认为它超出了我们的想象呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我认为主要是因为上下文窗口可以让你解决新近性问题。目前的模型需要大约18个月的时间来训练，包括六个月的准备、六个月的训练和六个月的微调，因此它们总是过时的。而通过上下文窗口，你可以输入最新发生的事情，并在上下文中询问有关哈马斯-以色列战争的问题，这非常强大，使其变得像谷歌一样最新。</p><p style=\"text-align: justify;\">在代理的情况下，我可以举个例子。我成立了一个基金会，为一个非营利组织提供资金。我不太懂化学，但有一个名为 ChatCrow 的工具，这是一个基于大型语言模型的系统，可以学习化学。他们运行这个系统来生成有关蛋白质的化学假设，然后实验室连夜进行测试，系统就会学习。这对化学、材料科学等领域是一个巨大的促进剂。这是一个代理模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">我认为，只要有很多廉价的程序员，就可以理解文本到动作的概念。我认为我们不明白当每个人都有自己的程序员时会发生什么。这也是你的专业领域。我不是在谈论简单的任务，比如打开和关闭灯。我想象另一个例子，假设你不喜欢谷歌，你可以说，为我建立一个谷歌的竞争对手。是的，你个人可以这样做。为我建立一个谷歌的竞争对手，搜索网络，构建用户界面，制作一个好的副本，并以有趣的方式添加生成式人工智能。在30秒内完成，看看它是否有效。很多人认为，包括谷歌在内的现任者很容易受到这种攻击。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，我们来看看。Slido 发送了许多问题，其中一些已经被上传。去年我们曾讨论过如何阻止人工智能影响舆论和传播错误信息，尤其是在即将到来的选举期间。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我们需要考虑短期和长期的解决方案。在即将到来的全球选举中，大多数错误信息将出现在社交媒体上，而社交媒体公司目前的组织能力不足以有效监管这些信息。例如，TikTok被指控偏爱某种虚假信息，尽管我没有证据。我认为我们面临一团糟的局面。</p><p style=\"text-align: justify;\">国家需要学习批判性思维，这对美国来说可能是一个艰巨的挑战。有人告诉你某事并不意味着它是真的。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">我们是否会走得太远，以至于一些真实的事情也无人再相信？有些人称之为认识论危机。现在，埃隆·马斯克说他从未做过某些事情，但如何证明呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我们可以用唐纳德·特朗普的例子来说明。我认为我们的社会存在信任问题，民主可能会因此失败。对民主的最大威胁是错误信息，因为我们在这方面变得非常擅长。</p><p style=\"text-align: justify;\">当我管理YouTube时，我们遇到的最大问题是人们上传虚假视频，导致人员死亡。我们有一个不死亡政策，试图解决这个问题令人震惊且可怕。这是在生成式人工智能出现之前。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">我没有好的答案，但有一个技术问题似乎可以缓解这种情况，那就是公钥认证。当乔·拜登讲话时，为什么不使用类似SSL的数字签名？名人、公众人物或其他人是否可以拥有公钥？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">这是一种公钥形式，提供某种确定性，就像我将信用卡发送到亚马逊时，我知道这是亚马逊。</p><p style=\"text-align: justify;\">我曾与Jonathan Haidt合作发表了一篇论文，但没有产生影响。他是一个非常好的沟通者，而我可能不是。我的结论是，系统并没有按照我们所说的那样组织。首席执行官通常在最大化收入，为此他们要最大化参与度，而最大化参与度的方式是最大化愤怒。算法选择愤怒，因为这会产生更多收入，因此人们倾向于支持极端的东西。这在各个方面都是一个问题，必须得到解决。</p><p style=\"text-align: justify;\">在民主国家，我对TikTok的解决方案是基于我们之前私下讨论过的内容。当我还是个孩子的时候，有一种叫做平等时间规则的东西。TikTok 实际上并不是一个社交媒体平台，而更像是一种电视形式。美国的每个 TikTok 用户每天平均使用该应用90分钟，并制作200个视频，这个使用量非常大。虽然政府没有实施平等时间规则，但这可能是一个值得考虑的方向，需要某种形式的平衡。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">首先是关于劳动力市场的经济影响。这个影响比最初预期的要慢，尤其是在劳动力市场方面。还有关于客服人员的问题。你认为学术界是否应该获得人工智能补贴，或者应该与大公司合作？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我一直在努力推动大学建立数据中心。如果我是计算机科学系的教员，我会因为无法与研究生一起开发算法进行博士研究而感到沮丧，因为我被迫与公司合作。而这些公司在这方面并不够慷慨。很多教职员工花费大量时间等待谷歌云的积分，这种情况很糟糕。我们希望美国的大学能够在这方面取得成功，因此我认为让他们获得这些学分是正确的做法。</p><p style=\"text-align: justify;\">关于劳动力市场的影响，我会听取真正专家的意见。作为一名业余经济学家，我相信大学教育和高技能任务会有好的前景，因为人们会使用这些系统。我认为这些系统与以往的技术浪潮没有本质区别。危险的工作和不需要人类判断的工作将被取代。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">关于从文本到行动的转变及其对计算机科学教育的影响？我认为计算机科学教育应该适应时代变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我假设本科生中的计算机科学家总是会有一个程序员伙伴。当你学习第一个for循环时，会有一个工具成为你的天然伙伴。教授会讲解概念，而你会通过这种方式参与其中。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：关于非Transformer架构的讨论，我认为状态模型是一个被讨论的方向，但现在更多关注的是上下文。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我对数学的理解不够深入，但我很高兴这为数学家创造了就业机会，因为这里的数学非常复杂。基本上，这些是进行梯度下降和矩阵乘法的不同方法，目标是更快更好。正如你所知，Transformers是一种同时进行乘法的系统方法。这是我的想法。它与此类似，但数学不同。让我们看看。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">你在关于国家安全的论文中提到，今天中国、美国和其他国家的情况。从下一个集群往下的十个国家，要么是美国盟友，要么有可能成为美国盟友。我很好奇你对这十个国家的看法。他们有点像中间人，不是正式的盟友。他们有多大可能加入保护我们安全的工作？是什么阻止了他们加入呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">最有趣的国家是印度，因为顶尖的人工智能人才都来自印度，来到了美国。我们应该让印度保留一些顶尖人才，不是全部，但有一部分。而且他们没有我们这里丰富的训练设施和项目。在我看来，印度在这方面是一个摇摆不定的国家。日本和韩国显然是我们的阵营。台湾软件很糟糕，所以这行不通。硬件很棒。而在世界其他地方，没有很多其他好的选择。欧洲因为布鲁塞尔而搞砸了，这不是什么新鲜事。我花了10年时间与他们抗争。我非常努力地让他们修改欧盟法案。他们仍然有各种限制，使我们在欧洲进行研究非常困难。我的法国朋友把所有时间都花在了与布鲁塞尔的斗争上。作为我的私人朋友，马克龙正在为此努力奋斗。所以我认为法国有机会。我认为德国不会来，其他国家也不够强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">我知道您是一名受过训练的工程师，我认为您被称为编译器。鉴于您设想的这些模型所具有的功能，我们还应该花时间学习编码吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">是的，因为归根结底，这是老生常谈的问题，如果你会说英语，为什么还要学习英语？你会学得更好。你确实需要了解这些系统是如何工作的，我对此深有体会。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">我很好奇您是否探索过分布式设置。我之所以问这个问题，是因为，当然，制作一个大型集群很困难，但 MacBook 功能强大。世界各地有很多小型机器。那么，您认为在家折叠或类似的想法是否适用于训练这些系统？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">是的，我们已经非常认真地研究过这个问题。因此，算法的工作方式是您有一个非常大的矩阵，并且您基本上有一个乘法函数。所以可以把它想象成来回反复。而这些系统完全受到内存到 CPU 或 GPU 的速度的限制。事实上，下一代 NVIDIA 芯片已将所有这些功能整合到一个芯片中。芯片现在太大了，以至于它们都粘在一起了。事实上，封装非常敏感，封装和芯片本身都是在洁净室中组装的。所以答案看起来超级计算机和光速，尤其是内存互连，真的占了上风。我认为目前分割大型语言模型（LLM）暂时不太可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">Jeff Dean 去年在一次演讲中提到，可以将模型分为不同的部分，分别训练后再联合起来。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">但要实现这一点，需要拥有上千万个这样的模型，提问的速度也会变得非常慢。他提到需要8台、10台或12台超级计算机来实现这一目标，但这并不在他的级别上。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">关于数据隐私的问题，我了解到纽约时报曾起诉OpenAI使用他们的作品进行训练。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我认为未来可能会有很多类似的诉讼，最终会达成某种协议，比如规定使用某些作品需要支付一定比例的收入，就像音乐行业的ASCAP和EMI那样。这种模式虽然看起来有些过时，但我认为最终会这样运作。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI领域，似乎有一些公司在主导市场，并且与反垄断法规关注的大公司有重叠。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我曾在职业生涯中参与过微软的拆分案，但最终没有成功；我也为谷歌不被拆分而努力过，但同样没有成功。因此，我认为趋势是不被拆分。只要这些公司不成为像约翰·洛克菲勒那样的垄断者，政府就不太可能采取行动。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些大公司之所以占据主导地位，是因为只有他们有资本建立数据中心。我有朋友里德和穆斯塔法，他们做出了将业务拆分给微软的决定，因为他们无法筹集到数百亿美元的资金。至于具体的数字，可能需要让里德来告诉你。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我想知道这些发展对那些不参与前沿模型开发和计算的国家会有什么影响。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">富裕国家会变得更富，而贫穷国家只能尽力而为。这实际上是一场富国的游戏，需要巨大的资本、技术人才和强大的政府支持。在全球范围内，许多国家面临着各种各样的问题，尤其是在资源匮乏的情况下。他们需要找到合作伙伴，与他人合作以解决这些问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">我记得我们上次见面时，你正在AGI House参加黑客马拉松。我知道你花了很多时间帮助年轻人创造财富，并对此充满热情。对于那些正在为课程写商业计划或在职业生涯中撰写政策提案或研究提案的人，你有什么建议吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我在商学院教授相关课程，你应该来听听。我对你们展示新想法的速度感到震惊。</p><p style=\"text-align: justify;\">在我参加的一次黑客马拉松中，获胜团队的任务是让无人机在两座塔楼之间飞行。他们在一个虚拟的无人机空间中，使用Python生成代码，并在模拟器中成功完成了任务。优秀的专业程序员可能需要一两个星期才能做到这一点。我认为快速制作原型的能力非常重要，因为创业者面临的部分问题是速度。如果你不能在一天内用这些工具制作出原型，你就需要重新考虑，因为这正是你的竞争对手在做的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，我最大的建议是，当你开始考虑创办公司时，写一份商业计划是可以的。事实上，你可以让电脑为你写，只要它是合法的。尽快使用这些工具制作你的想法的原型非常重要，因为在其他公司、大学或你未曾去过的地方，可能有人在做同样的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：非常感谢。</p></body></html>","source":"lsy1683188610541","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>万字全文：谷歌前CEO埃里克·施密特最新论AI崛起，全球竞争与科技演变</title>\n<style 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Schmidt）深入探讨了人工智能的发展方向、全球科技竞争的未来，以及这些技术如何在短期内对社会、经济和国家安全产生深远影响。施密特回顾了他在科技行业的多年经历，分享了对未来几年人工智能技术突破的预见，并讨论了这些突破如何塑造企业、国家间的竞争格局，尤其是在美国与中国的较量中。施密特特别强调了技术进步背后的复杂因素，如计算能力的提升、新算法的开发以及市场对智能系统的无限追求。他还讨论了人工智能对劳动力市场、数据隐私、反垄断以及国家安全的潜在影响，并提出了如何在这种快速变化的环境中保持竞争优势的建议。需要特别指出的是，作为长期为美国国防部服务的施密特，他的言论立场是需要鉴别的，相信读者一定能自行理解。人工智能的短期突破与深远影响：施密特预测，未来一到两年内，人工智能将迎来重要突破，尤其是在上下文窗口扩展、AI代理和文本到操作这三个领域的结合。这些技术进步将使人工智能系统能够更有效地处理复杂任务，超越当前的局限性。这种进步将不仅仅局限于技术领域，而是会深刻影响社会各个层面，包括教育、医疗、政府和商业。他强调，这些技术的发展可能带来的变革性影响，甚至可能比社交媒体的崛起对社会的影响更为深远。全球科技竞争中的中美博弈：施密特详细分析了美国和中国在人工智能领域的激烈竞争。他指出，美国目前在技术、人才和资源方面领先，但要维持这一优势，需要持续的高额投资和国际合作，特别是与加拿大等盟友的合作，以确保能源和资源的可持续供应。他强调，AI的未来不仅仅是技术竞赛，还是一场国家之间的战略博弈，涉及到国家安全、经济竞争力以及全球领导地位。施密特警告，美国需要加大投入，以应对中国在AI领域的迅速崛起，并保持在这一领域的全球主导地位。科技巨头的垄断与创新挑战：在讨论当前科技巨头的主导地位时，施密特指出，NVIDIA等公司在AI领域的垄断地位得益于其强大的技术能力和资本优势。他提到，虽然市场上存在竞争者，但挑战这些科技巨头的地位需要巨额投资和技术创新。他还对这些巨头如何在未来继续推动技术创新表示担忧，认为资本密集型的AI开发可能会导致软件开发模式的根本变化，从开源转向闭源，从而进一步巩固巨头的垄断地位。人工智能对社会和劳动力市场的冲击：施密特探讨了人工智能对社会、经济和劳动力市场的潜在影响。他认为，虽然AI技术可能会取代某些重复性工作，但它也会增强高技能工作的重要性，推动人们在复杂任务中的生产力提升。他还对人工智能可能带来的社会不平等表示担忧，指出富裕国家将从AI中获得更多利益，而贫穷国家可能会被甩在后面。此外，施密特呼吁加强对AI的监管，以应对数据隐私、知识产权和错误信息传播等问题。对抗性人工智能与安全挑战：施密特特别提到对抗性人工智能的潜在威胁，预测未来可能会有专门设计的AI系统用于攻击和破坏其他AI系统。这种发展将为安全性和伦理带来新的挑战。施密特建议，科技界和政府需要合作，研究如何防范这些风险，并制定相应的法规和技术标准，以确保人工智能的安全和可信度。他还提到，这一领域的研究将成为未来科技发展的一个重要方向，并可能在大学和研究机构中得到更多关注。对话全文主持教授：今天的嘉宾无需多做介绍。我第一次见到Eric是在大约25年前，当时他以Novell首席执行官的身份来到斯坦福商学院。从那时起，他在谷歌担任重要职务，从2001年开始，并在2017年加入Schmidt Futures。此外，他还参与了许多其他项目，大家可以查阅相关资料。所以Eric，如果可以的话，我就从那开始吧。首先，你认为人工智能在短期内的发展方向是什么？我想你将其定义为未来一到两年。施密特：事情变化得太快了，我觉得每六个月我都需要就即将发生的事情发表一次新的演讲。这里有一群计算机科学专业的学生，有谁能给班上的其他人解释一下“一百万个token上下文窗口”是什么吗？请说出你的名字，并告诉我们它的作用。学生：基本上，它允许你用一百万个标记或一百万个单词进行提示。施密特：所以你可以问一个百万字的问题。Anthropic是20万token，要到一百万，等等。你可以想象OpenAI有一个类似的目标。这里有人能给出AI代理的技术定义吗？再说一次，计算机科学。学生：AI代理可能是以某种方式行动的东西。它可能是在网络上调用东西，代表你查找信息。它可能是沿着这个思路的许多不同的东西。在一个过程中有各种各样的事情。施密特：所以代理是执行某种任务的东西。另一个定义是它是一个LLM、状态和记忆。再来，计算机科学家，你们中有人能定义“文本到动作”吗？学生：不是将文本转换成更多文本，而是让AI根据此触发操作。施密特：另一个定义是Python语言。我从未希望看到一种编程语言存活下来。AI中的一切都是用Python完成的。刚刚出现了一种名为Mojo的新语言，看起来他们终于解决了AI编程问题，但我们会看看它是否真的能在Python的主导地位下存活下来。还有一个技术问题。为什么NVIDIA价值2万亿美元，而其他公司却在苦苦挣扎？学生：技术答案是，大多数代码都需要使用目前只有NVIDIA GPU支持的CUDA优化来运行，因此其他公司可以做任何他们想做的事情，但除非他们有10年的软件经验，否则你不会拥有机器学习优化。施密特：我喜欢将 CUDA 视为 GPU 的 C 编程语言，这个想法让我感到满意。CUDA 成立于 2008 年。尽管我一直认为它是一种糟糕的语言，但它却占据了主导地位。还有一个值得注意的见解：有一组开源库针对 CUDA 进行了高度优化，而其他任何库都没有做到这一点。所有构建这些技术堆栈的人在讨论中完全忽略了这一点。这些库在技术上被称为 VLLM，还有许多类似的库也针对 CUDA 进行了高度优化，这使得竞争对手很难复制。那么，这一切意味着什么呢？明年，你将看到非常大的上下文窗口、代理和文本到操作的应用。当这些技术大规模交付时，它们将对世界产生巨大的影响，远超社交媒体带来的影响。原因如下：在上下文窗口中，你可以将其用作短期记忆，我对上下文窗口的长度感到震惊。技术上的原因与服务和计算的难度有关。短期记忆的有趣之处在于，当你输入信息并询问问题时，比如阅读 20 本书并将书的文本作为查询，然后询问它们的内容，它会忘记中间部分，这与人类大脑的工作方式相似。关于代理，现在有些人正在构建 LLM 代理，他们通过阅读和理解化学等领域的知识，然后进行测试，并将其重新添加到他们的理解中。这非常强大。第三个方面是文本到行动。我给你举个例子：假设政府正在试图禁止 TikTok。如果 TikTok 被禁止，我建议你对你的 LLM 说以下的话：为我复制 TikTok，将我的偏好放入其中，在接下来的 30 秒内制作这个程序并发布它，然后在一小时内，如果它没有流行起来，就做一些类似的事情。这就是命令。你可以看到这有多强大。如果你可以从任意语言转换为任意数字命令，这在本质上就是这个场景中的 Python。想象一下，地球上的每个人都有自己的程序员，他们实际上做他们想做的事情，而不是那些不按要求工作的程序员。这里的程序员知道我在说什么。想象一个不傲慢的程序员实际上做了你想做的事，而你不必付出高昂的代价。而这些程序员的供应是无限的。教授：这一切将在未来一两年内发生？施密特：很快。以上三件事，我确信将在下一波浪潮中同时发生。所以你问还会发生什么。每六个月我都会波动一次，所以我们处于奇偶振荡状态。目前，前沿模型（现在只有三个）与其他模型之间的差距似乎越来越大。六个月前，我确信这种差距正在缩小，因此我在一些小公司上投入了大量资金。然而，现在我对此不太确定了。我正在与一些大公司进行对话，他们告诉我，他们需要100亿、200亿、500亿甚至1000亿美元的资金。星际之门项目需要1000亿美元，非常困难。我的好朋友Sam Altman认为，这可能需要大约3000亿美元，甚至更多。我向他指出，我已经计算了所需的能量。为了全面公开，我在周五前往白宫，告诉他们我们需要与加拿大成为最好的朋友。因为加拿大人民真的很好，他们帮助发明了人工智能，并且拥有大量的水力发电资源。因为我们作为一个国家没有足够的力量来完成这一目标。另一种选择是让阿拉伯国家资助这个项目。我个人很喜欢阿拉伯人，我在那里花了很多时间，但他们可能不会遵守我们的国家安全规则。而加拿大和美国是我们都同意的三巨头之一。因此，在这些价值1000亿到3000亿美元的数据中心中，电力开始成为稀缺资源。顺便说一句，如果遵循这种推理，你可能会问我为什么要讨论CUDA和NVIDIA？如果3000亿美元全部流向NVIDIA，你就知道在股市上该怎么做了。不过，这不是股票推荐，我不是许可方。教授：部分原因是我们将需要更多的芯片，但英特尔从美国政府获得了很多资金。AMD正在尝试在韩国建立晶圆厂。施密特：如果你的任何计算设备中有英特尔芯片，请举手。垄断就到此为止。教授：但这就是重点。他们曾经确实垄断过，现在NVIDIA已经垄断了。那么这些是进入壁垒吗？说到CUDA，还有其他选择吗？前几天我和Percy Lange聊过。他正在TPU和NVIDIA芯片之间切换，这取决于他能接触到什么。这是因为他别无选择。施密特：如果他有无限的资金，今天他会选择NVIDIA的B200架构，因为它更快。我不是在暗示——有竞争是件好事。我和AMD的Lisa Su谈过很久。他们已经构建了一个可以将CUDA架构转换为他们自己架构的东西，称为Rokam。它还没有完全发挥作用，但他们正在努力。教授：你在谷歌工作了很长时间，他们发明了Transformer架构。感谢那边的杰出人士，比如Peter、Jeff Dean以及所有人。目前，OpenAI似乎已经失去了主动权。在我看到的最新排行榜中，Anthropic的Claude位居榜首。我曾询问过Sundar，但他并没有给我一个非常明确的答案。也许你对那里的情况有更尖锐或客观的解释。施密特：我已经不再是谷歌的员工了。谷歌在工作与生活的平衡上更注重让员工早点回家和在家工作，而不是一味追求胜利。相比之下，初创公司之所以成功，是因为员工拼命工作。虽然这样说可能有些直白，但事实是，如果你们从大学出来创办公司，并想与其他初创公司竞争，就不能让员工每周只来一天。教授：在谷歌的早期，微软也是如此。施密特：现在看来，在我们的行业中，长期以来，公司总是通过真正有创意的方式赢得胜利，并主宰某个领域，而不是进行下一次转型。这是有据可查的。我认为创始人是特别的，他们需要掌控一切，尽管与他们共事可能很困难，因为他们对员工施加很大压力。尽管我们不喜欢埃隆的个人行为，但看看他从员工那里得到了什么。我曾与他共进晚餐，他当时在飞行。我在蒙大拿州，而他那天晚上10点要乘飞机去参加午夜与x.ai的会议。想一想。不同地方有不同的文化。台积电给我留下了深刻印象。他们有一条规定，刚毕业的博士生，即优秀的物理学家，要在工厂的地下室工作。你能想象让美国的物理学博士这样做吗？不太可能。这是不同的职业道德。我对工作的严格要求是因为这些系统具有网络效应，所以时间非常重要。而在大多数企业中，时间并不那么重要，你有很多时间。可口可乐和百事可乐仍将存在，它们之间的竞争将继续进行，一切都是冷冰冰的。当我与电信公司打交道时，典型的交易需要18个月才能签署。没有理由花18个月来做任何事情，应该尽快完成。我们正处于增长和收益最大化的时期，但这也需要疯狂的想法。例如，当微软与OpenAI达成交易时，我认为那是我听过的最愚蠢的想法。将你的人工智能领导层外包给OpenAI和Sam及其团队？这太疯狂了。在微软或其他任何地方，没有人会这样做。然而今天，他们正在成为最有价值的公司，当然在苹果身上针锋相对。苹果没有好的人工智能解决方案，但看起来他们让它奏效了。学生：在国家安全或地缘政治利益方面，人工智能将如何发挥作用，尤其是在与中国的竞争中？施密特：作为一个人工智能委员会的主席，我对此进行了深入研究。我们撰写了一份大约752页的报告，总结如下：我们目前处于领先地位，并需要保持这种优势，这需要大量资金支持。我们的主要客户是参议院和众议院，这也促成了CHIPS法案和其他类似政策的出台。如果前沿模型和一些开源模型继续发展，可能只有少数公司能够参与这个领域的竞争。哪些国家具备这样的能力？这些国家需要资金充足、人才济济、教育体系强大，并且有获胜的意愿。美国和中国是其中的两个主要国家。至于其他国家是否能参与其中，我不确定。但可以肯定的是，在未来，美国和中国在知识霸权上的竞争将是一场重大斗争。美国政府基本上禁止了NVIDIA芯片出口到中国，尽管他们不愿公开承认这一点。我们在亚DUV芯片方面拥有大约10年的技术优势，即亚5纳米芯片。这一优势让我们领先中国几年，这让中国非常不满。这一政策是由特朗普政府制定，并得到了拜登政府的支持。教授：国会是否听取你们的建议并进行大规模投资，显然CHIPS法案是一个例子。施密特：此外，我们还需要建立一个庞大的人工智能系统。我领导着一个非正式、临时、非法律的团体，成员包括一些常见的业内人士。去年，这些成员提出了成为拜登政府人工智能法案的理由，这是历史上最长的总统指令。我们曾经讨论过一个核心问题：如何检测一个已经学会了但你不知道该问什么的系统里的危险？换句话说，系统可能学到了一些不好的东西，但你不知道该如何询问它。比如，它可能学会了如何以某种新的方式混合化学物质，但你不知道如何问它。为了解决这个问题，我们在给政府的备忘录中建议设定一个阈值，我们称之为10的26次方，这是一种技术计算量度。超过这个阈值，企业必须向政府报告他们的活动。欧盟为了确保它们的不同，将10的25次方设为10。但这些数值已经足够接近了。我认为所有这些区别都会消失，因为现有的技术将会被淘汰。技术术语称为联合训练，基本上是指可以将各个部分合并在一起。因此，我们可能无法保护人们免受这些新事物的伤害。教授：有传言称，OpenAI必须这样训练，部分原因是功耗问题。没有一个地方是他们这样做的。让我们谈谈正在发生的一场真正的战争。我知道您积极参与乌克兰战争，特别是关于“白鹳”计划，以及您用价值500美元的无人机摧毁价值500万美元的坦克的目标。这如何改变战争？施密特：我为国防部长工作了七年，试图改变我们管理军队的方式。我不是特别喜欢军队，但它非常昂贵，我想看看我是否能有所帮助。我认为，我基本上失败了。他们给了我一枚奖章，所以他们可能把奖章颁发给失败者或其他什么人。但我的自我批评是，什么都没有真正改变，美国的制度不会导致真正的创新。所以我决定和您的朋友塞巴斯蒂安·特伦（他曾是这里的教员）以及一大群斯坦福人一起创办一家公司。这个想法基本上是做两件事：在这些本质上是机器人战争的战争中，以复杂而强大的方式使用人工智能；第二件事是降低机器人的成本。现在你可能会想，为什么像我这样的善良自由主义者会这样做？答案是，军队的整个理论就是坦克、大炮和迫击炮，而我们可以消灭它们。我们可以让入侵一个国家（至少是陆路入侵）的惩罚基本上不可能实现。它应该消除那种陆战。教授：这是一个非常有趣的问题。它是否让防守比进攻更具优势？你能区分吗？施密特：因为我去年一直在做这件事，我学到了很多关于战争的知识，我真的不想知道。关于战争，你需要知道的一件事是，进攻总是有优势，因为你总能压倒防御系统。因此，从国防战略的角度来看，你最好拥有一个非常强大的进攻，以便在需要时使用。我和其他人正在构建的系统将做到这一点。由于系统的运作方式，我现在是一名持牌军火商。所以我是一名计算机科学家、商人、军火商。我很遗憾地说。这是个进步吗？我不知道。我不建议你在职业生涯中从事这个。我会坚持从事人工智能。由于法律的运作方式，我们私下进行这项工作，在政府的支持下，这一切都是合法的。它直接进入乌克兰，然后他们开始打仗。不谈所有细节，情况相当糟糕。我认为，在五月或六月，如果俄罗斯人按照预期进行建设，乌克兰将在失去整个国家的过程中失去一大块领土。情况相当糟糕。如果你认识Marjorie Taylor Greene，我建议你将她从你的联系人列表中删除。因为她就是那个阻止了数十亿美元资金用于拯救一个重要民主国家的人。教授：接下来，我想讨论一个有点哲学性的问题。去年，你和亨利·基辛格以及丹·赫滕洛赫共同撰写了一篇关于知识本质及其发展方式的文章。前几天晚上，我也讨论过这个问题。在历史的大部分时间里，人类对宇宙的理解是神秘的，直到科学革命和启蒙运动的到来。在你的文章中，你提到现在的模型变得如此复杂和难以理解，以至于我们真的不知道它们内部发生了什么。我引用理查德·费曼的话：“我不能创造的东西，我就不理解。”前几天我看到了这句话。但现在人们正在创造他们可以创造的东西，却并不真正了解其内部运作。知识的本质是否在某种程度上发生了变化？我们是否必须开始只接受这些模型的表面，而它们无法向我们解释？施密特：我想举一个青少年的例子。如果你有一个青少年，你知道他们是人类，但你无法完全弄清楚他们在想什么。然而，我们在社会上设法适应了青少年的存在，他们最终会摆脱这种状态。这是一个严肃的问题。因此，我们可能会拥有无法完全描述的知识系统，但我们了解它们的界限和能做什么的极限，这可能是我们能得到的最好的结果。你认为我们会了解这些限制吗？如果我们能做到这一点，那就很好。我的小组每周开会的共识是，最终会出现所谓的对抗性人工智能，实际上会有公司雇佣你并付钱来破坏你的人工智能系统。就像红队一样。与今天的人类红队不同，你将拥有整个公司和整个人工智能系统行业，他们的工作是破坏现有的人工智能系统并找到它们的漏洞，尤其是那些我们无法弄清楚的知识。这对我来说很有意义。对于斯坦福大学来说，这也是一个很棒的项目。如果你有一个研究生，他必须弄清楚如何攻击这些大型模型之一并了解它的作用，那么这将是构建下一代的重要技能。因此，将两者结合起来是有意义的。教授：现在，让我们回答一些学生的问题。后面有一位同学，请说出你的名字。学生：你之前提到过，这与现在的评论有关，让人工智能真正做你想做的事。你刚才提到了对抗性人工智能，我想知道你能否更详细地阐述这一点。看起来，除了计算能力显然会增加，你可以得到更高性能的模型，但让它们做你想做的事情的问题，似乎部分没有得到解答。施密特：好吧，你必须假设当前的幻觉问题会减少，随着技术的进步等等。我并不是说它会消失。然后你还必须假设存在功效测试，所以必须有一种方法来知道这件事是否成功。在我提到的TikTok竞争对手的例子中，我并不是建议非法窃取他人的音乐。如果你是硅谷的企业家，你会怎么做呢？希望你们都是硅谷的企业家。如果你的产品成功了，你会雇佣一大群律师来处理后续问题。但如果没有人使用你的产品，那么即使你窃取了所有内容也无关紧要。当然，不要引用我的话。硅谷通常会进行这些测试并处理后续问题。这是常见的做法。我认为，你会看到越来越多的性能系统，甚至更好的测试，最终是对抗性测试，这将把它控制在一个框架内。这个专业术语叫做思路链推理。人们相信在未来几年内，你将能够生成一千步的思路链推理，就像制作食谱一样。你可以运行它，实际测试它是否产生了正确的结果，这就是系统的工作方式。学生：总的来说，你对人工智能进步的潜力非常乐观。我很好奇，是什么推动了这一进步？是更多的计算能力吗？是更多的数据吗？是根本性的还是实际的转变？施密特：答案是以上所有。投入的资金数额令人难以置信。我基本上投资了一切，因为我不知道谁会赢，而我跟随的资金数额如此之大。部分原因是早期的钱已经赚了，而那些不太了解的人必须拥有人工智能组件。现在一切都是人工智能投资，他们无法分辨出差异。我将人工智能定义为学习系统，即真正学习的系统。我认为这是其中之一。第二点是，现在出现了一些非常复杂的新算法，它们有点像后Transformer。我有一个朋友，也是我长期的合作伙伴，发明了一种新的非Transformer架构。我在巴黎资助的一个小组声称也做了同样的事情。那里有大量的发明，斯坦福大学也有很多研究。最后一点是，市场相信智能的发明有无限的回报。假设你向一家公司投入了500亿美元的资金，你必须从智能中赚到很多钱才能偿还这笔钱。我们可能会经历一些巨大的投资泡沫，然后它会自行解决。过去一直如此，现在也可能如此。教授：你之前提到，领导者正在拉开与其他人的距离。施密特：现在，法国有一家叫Mistral的公司，他们做得非常好。我显然是一名投资者。他们已经制作了第二个版本，他们的第三种模式很可能是封闭的，因为它太昂贵了。他们需要收入，不能免费提供他们的模式。我们行业中关于开源与闭源的争论非常激烈。我的整个职业生涯都建立在人们愿意以开源方式分享软件的基础上。我的一切工作都是基于开源的。谷歌的大部分基础也是建立在开源之上。我所从事的工作主要集中在技术领域。然而，巨大的资本成本可能会从根本上改变软件的构建方式。我对软件程序员的看法是，他们的生产力至少会翻倍。目前有三四家软件公司正在尝试实现这一目标，我在这段时间里投资了所有这些公司。他们都在努力提高软件程序员的生产力。我最近遇到了一家非常有趣的公司，名为 Augment。我常常想到一个程序员，他们说这不是我们的目标。我们的目标是那些拥有数百万行代码的100人软件编程团队，没有人知道发生了什么。这是人工智能的一个非常好的应用。他们会赚钱吗？我希望如此，但这里有很多问题。学生：一开始，你提到上下文窗口扩展、代理和文本到操作的组合将产生难以想象的影响。首先，为什么这种组合很重要？其次，我知道你不是预言家，无法预知未来，但你为什么认为它超出了我们的想象呢？施密特：我认为主要是因为上下文窗口可以让你解决新近性问题。目前的模型需要大约18个月的时间来训练，包括六个月的准备、六个月的训练和六个月的微调，因此它们总是过时的。而通过上下文窗口，你可以输入最新发生的事情，并在上下文中询问有关哈马斯-以色列战争的问题，这非常强大，使其变得像谷歌一样最新。在代理的情况下，我可以举个例子。我成立了一个基金会，为一个非营利组织提供资金。我不太懂化学，但有一个名为 ChatCrow 的工具，这是一个基于大型语言模型的系统，可以学习化学。他们运行这个系统来生成有关蛋白质的化学假设，然后实验室连夜进行测试，系统就会学习。这对化学、材料科学等领域是一个巨大的促进剂。这是一个代理模型。我认为，只要有很多廉价的程序员，就可以理解文本到动作的概念。我认为我们不明白当每个人都有自己的程序员时会发生什么。这也是你的专业领域。我不是在谈论简单的任务，比如打开和关闭灯。我想象另一个例子，假设你不喜欢谷歌，你可以说，为我建立一个谷歌的竞争对手。是的，你个人可以这样做。为我建立一个谷歌的竞争对手，搜索网络，构建用户界面，制作一个好的副本，并以有趣的方式添加生成式人工智能。在30秒内完成，看看它是否有效。很多人认为，包括谷歌在内的现任者很容易受到这种攻击。教授：现在，我们来看看。Slido 发送了许多问题，其中一些已经被上传。去年我们曾讨论过如何阻止人工智能影响舆论和传播错误信息，尤其是在即将到来的选举期间。施密特：我们需要考虑短期和长期的解决方案。在即将到来的全球选举中，大多数错误信息将出现在社交媒体上，而社交媒体公司目前的组织能力不足以有效监管这些信息。例如，TikTok被指控偏爱某种虚假信息，尽管我没有证据。我认为我们面临一团糟的局面。国家需要学习批判性思维，这对美国来说可能是一个艰巨的挑战。有人告诉你某事并不意味着它是真的。教授：我们是否会走得太远，以至于一些真实的事情也无人再相信？有些人称之为认识论危机。现在，埃隆·马斯克说他从未做过某些事情，但如何证明呢？施密特：我们可以用唐纳德·特朗普的例子来说明。我认为我们的社会存在信任问题，民主可能会因此失败。对民主的最大威胁是错误信息，因为我们在这方面变得非常擅长。当我管理YouTube时，我们遇到的最大问题是人们上传虚假视频，导致人员死亡。我们有一个不死亡政策，试图解决这个问题令人震惊且可怕。这是在生成式人工智能出现之前。教授：我没有好的答案，但有一个技术问题似乎可以缓解这种情况，那就是公钥认证。当乔·拜登讲话时，为什么不使用类似SSL的数字签名？名人、公众人物或其他人是否可以拥有公钥？施密特：这是一种公钥形式，提供某种确定性，就像我将信用卡发送到亚马逊时，我知道这是亚马逊。我曾与Jonathan Haidt合作发表了一篇论文，但没有产生影响。他是一个非常好的沟通者，而我可能不是。我的结论是，系统并没有按照我们所说的那样组织。首席执行官通常在最大化收入，为此他们要最大化参与度，而最大化参与度的方式是最大化愤怒。算法选择愤怒，因为这会产生更多收入，因此人们倾向于支持极端的东西。这在各个方面都是一个问题，必须得到解决。在民主国家，我对TikTok的解决方案是基于我们之前私下讨论过的内容。当我还是个孩子的时候，有一种叫做平等时间规则的东西。TikTok 实际上并不是一个社交媒体平台，而更像是一种电视形式。美国的每个 TikTok 用户每天平均使用该应用90分钟，并制作200个视频，这个使用量非常大。虽然政府没有实施平等时间规则，但这可能是一个值得考虑的方向，需要某种形式的平衡。学生：首先是关于劳动力市场的经济影响。这个影响比最初预期的要慢，尤其是在劳动力市场方面。还有关于客服人员的问题。你认为学术界是否应该获得人工智能补贴，或者应该与大公司合作？施密特：我一直在努力推动大学建立数据中心。如果我是计算机科学系的教员，我会因为无法与研究生一起开发算法进行博士研究而感到沮丧，因为我被迫与公司合作。而这些公司在这方面并不够慷慨。很多教职员工花费大量时间等待谷歌云的积分，这种情况很糟糕。我们希望美国的大学能够在这方面取得成功，因此我认为让他们获得这些学分是正确的做法。关于劳动力市场的影响，我会听取真正专家的意见。作为一名业余经济学家，我相信大学教育和高技能任务会有好的前景，因为人们会使用这些系统。我认为这些系统与以往的技术浪潮没有本质区别。危险的工作和不需要人类判断的工作将被取代。学生：关于从文本到行动的转变及其对计算机科学教育的影响？我认为计算机科学教育应该适应时代变化。施密特：我假设本科生中的计算机科学家总是会有一个程序员伙伴。当你学习第一个for循环时，会有一个工具成为你的天然伙伴。教授会讲解概念，而你会通过这种方式参与其中。学生：关于非Transformer架构的讨论，我认为状态模型是一个被讨论的方向，但现在更多关注的是上下文。施密特：我对数学的理解不够深入，但我很高兴这为数学家创造了就业机会，因为这里的数学非常复杂。基本上，这些是进行梯度下降和矩阵乘法的不同方法，目标是更快更好。正如你所知，Transformers是一种同时进行乘法的系统方法。这是我的想法。它与此类似，但数学不同。让我们看看。学生：你在关于国家安全的论文中提到，今天中国、美国和其他国家的情况。从下一个集群往下的十个国家，要么是美国盟友，要么有可能成为美国盟友。我很好奇你对这十个国家的看法。他们有点像中间人，不是正式的盟友。他们有多大可能加入保护我们安全的工作？是什么阻止了他们加入呢？施密特：最有趣的国家是印度，因为顶尖的人工智能人才都来自印度，来到了美国。我们应该让印度保留一些顶尖人才，不是全部，但有一部分。而且他们没有我们这里丰富的训练设施和项目。在我看来，印度在这方面是一个摇摆不定的国家。日本和韩国显然是我们的阵营。台湾软件很糟糕，所以这行不通。硬件很棒。而在世界其他地方，没有很多其他好的选择。欧洲因为布鲁塞尔而搞砸了，这不是什么新鲜事。我花了10年时间与他们抗争。我非常努力地让他们修改欧盟法案。他们仍然有各种限制，使我们在欧洲进行研究非常困难。我的法国朋友把所有时间都花在了与布鲁塞尔的斗争上。作为我的私人朋友，马克龙正在为此努力奋斗。所以我认为法国有机会。我认为德国不会来，其他国家也不够强大。学生：我知道您是一名受过训练的工程师，我认为您被称为编译器。鉴于您设想的这些模型所具有的功能，我们还应该花时间学习编码吗？施密特：是的，因为归根结底，这是老生常谈的问题，如果你会说英语，为什么还要学习英语？你会学得更好。你确实需要了解这些系统是如何工作的，我对此深有体会。学生：我很好奇您是否探索过分布式设置。我之所以问这个问题，是因为，当然，制作一个大型集群很困难，但 MacBook 功能强大。世界各地有很多小型机器。那么，您认为在家折叠或类似的想法是否适用于训练这些系统？施密特：是的，我们已经非常认真地研究过这个问题。因此，算法的工作方式是您有一个非常大的矩阵，并且您基本上有一个乘法函数。所以可以把它想象成来回反复。而这些系统完全受到内存到 CPU 或 GPU 的速度的限制。事实上，下一代 NVIDIA 芯片已将所有这些功能整合到一个芯片中。芯片现在太大了，以至于它们都粘在一起了。事实上，封装非常敏感，封装和芯片本身都是在洁净室中组装的。所以答案看起来超级计算机和光速，尤其是内存互连，真的占了上风。我认为目前分割大型语言模型（LLM）暂时不太可能。教授：Jeff Dean 去年在一次演讲中提到，可以将模型分为不同的部分，分别训练后再联合起来。施密特：但要实现这一点，需要拥有上千万个这样的模型，提问的速度也会变得非常慢。他提到需要8台、10台或12台超级计算机来实现这一目标，但这并不在他的级别上。学生：关于数据隐私的问题，我了解到纽约时报曾起诉OpenAI使用他们的作品进行训练。施密特：我认为未来可能会有很多类似的诉讼，最终会达成某种协议，比如规定使用某些作品需要支付一定比例的收入，就像音乐行业的ASCAP和EMI那样。这种模式虽然看起来有些过时，但我认为最终会这样运作。学生：在AI领域，似乎有一些公司在主导市场，并且与反垄断法规关注的大公司有重叠。施密特：我曾在职业生涯中参与过微软的拆分案，但最终没有成功；我也为谷歌不被拆分而努力过，但同样没有成功。因此，我认为趋势是不被拆分。只要这些公司不成为像约翰·洛克菲勒那样的垄断者，政府就不太可能采取行动。这些大公司之所以占据主导地位，是因为只有他们有资本建立数据中心。我有朋友里德和穆斯塔法，他们做出了将业务拆分给微软的决定，因为他们无法筹集到数百亿美元的资金。至于具体的数字，可能需要让里德来告诉你。学生：最后，我想知道这些发展对那些不参与前沿模型开发和计算的国家会有什么影响。施密特：富裕国家会变得更富，而贫穷国家只能尽力而为。这实际上是一场富国的游戏，需要巨大的资本、技术人才和强大的政府支持。在全球范围内，许多国家面临着各种各样的问题，尤其是在资源匮乏的情况下。他们需要找到合作伙伴，与他人合作以解决这些问题。教授：我记得我们上次见面时，你正在AGI House参加黑客马拉松。我知道你花了很多时间帮助年轻人创造财富，并对此充满热情。对于那些正在为课程写商业计划或在职业生涯中撰写政策提案或研究提案的人，你有什么建议吗？施密特：我在商学院教授相关课程，你应该来听听。我对你们展示新想法的速度感到震惊。在我参加的一次黑客马拉松中，获胜团队的任务是让无人机在两座塔楼之间飞行。他们在一个虚拟的无人机空间中，使用Python生成代码，并在模拟器中成功完成了任务。优秀的专业程序员可能需要一两个星期才能做到这一点。我认为快速制作原型的能力非常重要，因为创业者面临的部分问题是速度。如果你不能在一天内用这些工具制作出原型，你就需要重新考虑，因为这正是你的竞争对手在做的事情。因此，我最大的建议是，当你开始考虑创办公司时，写一份商业计划是可以的。事实上，你可以让电脑为你写，只要它是合法的。尽快使用这些工具制作你的想法的原型非常重要，因为在其他公司、大学或你未曾去过的地方，可能有人在做同样的事情。教授：非常感谢。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":602,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":338966966739040,"gmtCreate":1723796362131,"gmtModify":1723796364007,"author":{"id":"3568978873871079","authorId":"3568978873871079","name":"xyzfree","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3568978873871079","authorIdStr":"3568978873871079"},"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/338966966739040","repostId":"2459664752","repostType":2,"repost":{"id":"2459664752","kind":"news","pubTimestamp":1723794862,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2459664752?lang=&edition=full","pubTime":"2024-08-16 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href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>(NVDA.US)进行大规模投资，特别是在人工智能数据中心的建设上，预计成本可能高达3000亿美元。</p><p>在一段后来被删除的视频中，施密特表示：“我正在与大公司进行交谈，他们告诉我，他们迫切需要200亿美元、500亿美元、甚至1000亿美元。”他还透露自己是OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼的密友。</p><p>施密特强调，这些巨额投资中的很大一部分将流向英伟达，该公司生产的数据中心AI芯片在市场上占据主导地位，并且已经连续三个季度实现了超过200%的收入增长。与此同时，谷歌开发的张量处理单元(TPU)芯片虽然有潜力与英伟达竞争，但目前仍处于早期阶段。</p><p>施密特暗示，如果3000亿美元全部流向英伟达，投资者应该知道如何在股市上做出反应。但他同时明确表示：“这不是股票推荐。”关于他是否持有英伟达的股票，施密特并未透露。</p><p>据了解，施密特曾在2001年至2011年担任谷歌首席执行官，并一直担任董事会成员至2019年。他要求删除该视频，因为他在讲座中错误地提到了谷歌的工作文化。然而，他的坦率言论揭示了英伟达在人工智能领域的崛起和其在生成式人工智能热潮中的核心地位。</p><p>尽管英伟达的需求正在飙升，但华尔街对这家芯片制造商的顶级客户是否在AI基础设施上过度投资表示质疑。英伟达将在8月28日报告季度业绩，届时将提供市场的最新更新。</p><p>施密特认为，虽然英伟达不会是人工智能领域的唯一赢家，但其他选择并不多。他指出，能够向英伟达芯片和数据中心投入更多资金的大公司将获得技术领先优势。施密特还提到，六个月前他确信差距正在缩小，因此向小公司投资了大量资金，但现在他不那么确定了。</p><p>Meta首席执行官马克·扎克伯格的公司已经购买了约60万块英伟达的GPU，而Meta的下一代型号将需要大约10倍的计算能力。此外，奥特曼正在与<a 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Inc.(TMUS.US)认识到人工智能是客户普遍关心的问题，并观察到大型企业在这一领域的雄心勃勃的推进。</p><p>这些观点不仅反映了AI技术在不同行业中的渗透和应用，也揭示了企业对于利用AI推动增长和创新的共同认识。随着AI技术的不断进步，它将继续作为推动企业转型和市场发展的关键驱动力。</p><p>对于希望将AI领域纳入投资组合的投资者，可以考虑一些旨在提供该领域投资机会的交易所交易基金，如人工智能与科技ETF(AIQ.US)、<a href=\"https://laohu8.com/S/EFFE\">Global X</a> Robotics &amp; Artificial Intelligence Thematic ETF(BOTZ.US)、<a href=\"https://laohu8.com/S/DTEC\">ALPS Disruptive Technologies ETF</a>(DTEC.US)、First Trust Nasdaq Artificial Intelligence &amp; Robotics ETF (ROBT.US)。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","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>英伟达AI核心地位凸显！谷歌前CEO曝3000亿投资蓝图，高盛力挺AI收益前景</title>\n<style 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Endeavors，目前持有约1.47亿股谷歌股票，价值约240亿美元。除了投资初创公司外，他还是一名慈善家，并为多个政府技术委员会提供咨询。在对英伟达及其在人工智能领域中所扮演角色的深入分析之后，让我们转向华尔街的视角，以获得更广泛的行业洞察。高盛，作为全球领先的投资银行之一，提供了对当前市场趋势的权威看法。在分析了第二季度的业绩报告后，高盛指出，人工智能(AI)不仅是科技巨头关注的焦点，而且已经成为各行各业企业战略规划的核心部分。以下是高盛对华尔街一些知名公司在其最新收益报告中对人工智能应用和展望的总结：亚马逊(AMZN.US)强调了生成性和非生成性人工智能工作负载的持续增长，显示出AI在推动其业务创新中的关键作用。贝莱德(BLK.US)看到了人工智能数据中心和能源转型领域的强劲需求，突显了AI技术实现所需的基础设施投资的重要性。Visa(V.US)表达了对新一代人工智能的全力投入，这与他们过去十年在预测人工智能领域的承诺相呼应。美国银行(BAC.US)通过向财务顾问提供超过600万条AI驱动的见解，展示了AI在提升客户服务质量方面的巨大潜力。RTX Corporation(RTX.US)计划增加30多个AI和深度学习用例，以提高生产力并节约成本，体现了对数字化转型的坚定承诺。T-Mobile US, Inc.(TMUS.US)认识到人工智能是客户普遍关心的问题，并观察到大型企业在这一领域的雄心勃勃的推进。这些观点不仅反映了AI技术在不同行业中的渗透和应用，也揭示了企业对于利用AI推动增长和创新的共同认识。随着AI技术的不断进步，它将继续作为推动企业转型和市场发展的关键驱动力。对于希望将AI领域纳入投资组合的投资者，可以考虑一些旨在提供该领域投资机会的交易所交易基金，如人工智能与科技ETF(AIQ.US)、Global X Robotics & Artificial Intelligence Thematic ETF(BOTZ.US)、ALPS Disruptive Technologies ETF(DTEC.US)、First Trust Nasdaq Artificial Intelligence & Robotics ETF 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其实机构投资行业很多从业者挣钱并不是靠投资，比如很多机构投资者其实靠工资作为主要收入，和绩效挂钩奖金部分其实很少，机构投资者实行末位淘汰，不落到最后，一直大家买啥你也买啥，其实掉队概率会下降很多，可以保住工作。这也让很多在基金，券商自营，投资公司等等上班的机构投资者天长日久后，其实真实投资者能力是有大幅退化的。喜欢投资，挣的是管理费和死工资，兴趣是扮演股神，说的就是这种情况。 反而是一些个人投资者因为高度自负盈亏，而且他基本走上这条路，就是因为非常喜欢，本金也少，比如工作之余先半职业，最后转职业。所以他们回更早就率先度过了类似从0开始赚第一个1000万人民币或100万美元这样的关卡。形成了一套自己稳定且有厚度的投资体系。就类似昨天奥运中国选手樊振东在男单乒乓球8强赛0比2落后后，最终4比3逆转战胜日本选手张本智和时中国乒乓球男队教练陈玘说的那样，最终取胜靠的是樊振东的厚度，那种在遇到绝境对各种战术和技术经验的厚度。所谓厚度我理解说的就是赚第一个100万美元时积累的东西[龇牙] 正式问答部分 提问：如果你今天30多岁重新开始，在当前的环境中你会做什么不同或相同的事情来复制你的成功？简而言之，巴菲特先生, 我怎样才能赚到300亿美元? 巴菲特：如果我今天刚从学校毕业, 并且我有1万美元可以投资，我会从字母A开始逐一研究不同行业的公司。因为我投资的金额较小, 我会优先关注小公司，我更有机会发现被忽视的东","listText":"巴菲特和芒格回复这个问题质量比较高，但我就说其中一点，我觉得巴菲特和芒格说的有一个问题是很关键的，就是第一个100万美元是最难赚的，排除运气和牛熊市等等这些因素，这基本代表了你的投资水平可以到一个比较稳定的水平线上。他们说的问题也验证了我之前观察和一直在思考一个现象，就是有些个人投资者在投资行业的水平和战绩其实是高于机构投资者，哪怕这些机构投资者很有名，或者出自很有名的投资机构。 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justify;\"><strong>对话的精彩观点如下：</strong></p><p>1.“追求眼前的胜利”与“建立持久的赢球文化”有时会相互矛盾。</p><p>2.如果从教育孩子的角度来理解人工智能的训练，就会意识到培养优秀的人才需要漫长的过程。</p><p>3.人工智能也有局限，比如社交方面，我们无法让机器在一天内交10个朋友。</p><p>4.虽然<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>与OpenAI建立了紧密的合作，但两者的独立地位意味着他们未来可能会分道扬镳。</p><p>5.人工智能是一个至关重要的领域，不能只依赖单一路径。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>以下为对话全文（有删改）：</strong></p><p><strong>赋予年轻员工更多决策权</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>主持人：</strong>我想对于蔡崇信无需过多介绍，能与他对话我深感荣幸。记得2005年，马云在第一届峰会上发表了精彩演讲。二十年后的今天，我们同样有幸邀请到了蔡先生。</p><p style=\"text-align: justify;\">在深入探讨阿里巴巴的业务之前，我很期待听听蔡先生对于<a href=\"https://laohu8.com/S/BRKR\">布鲁克</a>林篮网队和纽约自由人队新赛季的展望。另外，我们是否有机会期待他们到中国进行巡演？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>蔡崇信：</strong>谈到纽约自由人队，新赛季已经如火如荼，我们目前四战全胜，这是个好兆头。而布鲁克林篮网队，现在正处在一个关键的转折点。我们上赛季的表现确实不尽如人意，但我们正积极调整战略，以期重塑竞争力。</p><p style=\"text-align: justify;\">每当被问及我作为老板对球队的期望时，我认为<strong>“追求眼前的胜利”与“建立持久的赢球文化”有时会相互矛盾</strong>。若只着眼于当前的胜利，我或许会采取短视的交易策略，牺牲球队的未来。然而，我的愿景是为布鲁克林篮网队打造一种长久、稳定且胜券在握的文化。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>主持人：</strong>这种哲学似乎也适用于阿里巴巴。自去年9月接任阿里巴巴董事长以来，你对管理层进行了全面的重组，并推行了一系列变革。能否与我们分享一下这些变革背后的理念或思考？特别是你将如何激发阿里巴巴持续增长的创新精神，这种精神曾推动阿里巴巴从服务中国小企业的市场起步，发展到如今拥有超过十亿消费者的跨国科技巨头。同时也有声音认为，在最近一年的重组中，这种创新精神有所减弱。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>蔡崇信：</strong>一年前，阿里决定进行重大重组。主要的考虑是希望确保公司的决策可以更加迅速、高效，因此我们赋予了更多业务团队主管自主权。毕竟，<strong>让一个集团CEO每天做出上百个决策是不切实际的</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>我们进行了一系列人事调整，通过权力下放，让业务部门和年轻员工拥有更多决策权，以缓解CEO的工作压力，</strong>我现在的职位便是此次调整的产物。</p><p style=\"text-align: justify;\">令人欣慰的是，我现在与一位比我年轻许多的CEO共事，他就是负责日常运营的吴泳铭。他在公司内部享有极高的威望。当年，我们曾一起在一处公寓里打拼，他参与了淘宝、支付宝等主要平台的开发，还参与了这些平台的货币化技术工作，是个非常有能力的领导者。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这个新的架构下，阿里巴巴的目标更加明确和专注。现在的阿里巴巴向员工传达的内部信息是：<strong>我们将专注于两大核心业务：电子商务和云计算。</strong>当然，除了这两大核心业务，我们还有很多具有战略意义的业务。在这个过程中，我们已经厘清了哪些是核心业务，哪些是战略性的支持业务，以及哪些是非核心业务或金融投资。我们会根据实际情况，逐步对这些业务进行调整和优化。</p><p style=\"text-align: justify;\">比如说，我们通过饿了么平台开展了外卖业务。<strong>外卖配送不是我们的核心业务，但对我们来说具有非常高的战略价值。</strong>因为它建立起来的即时配送基础设施，不仅可以用来送餐，还可以用来送药、送花、送水果等容易腐烂的物品。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>训练模型需要漫长的过程</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>主持人：</strong>在本次峰会的讨论中，人工智能成为了核心议题，而阿里巴巴在生成式人工智能领域也展现出了积极的投资态势。未来几年人工智能将在全球范围内扮演怎样的角色？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>蔡崇信：</strong>对于我这个非人工智能领域的人来说，坐在此处谈论它就像是班门弄斧。但既然您问到了，我就尝试从门外汉的角度来谈谈我的看法：<strong>人工智能的发展，尤其是大语言模型，就像是在模拟人脑的思维过程，试图达到或接近人类的智能水平。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这一过程犹如教育孩子。想象一下，我们将孩子送入小学、初中、高中，直至大学，他们最终可能获得博士学位，甚至多个领域的博士学位，这正是大语言模型竞赛的实质。当人们竞相展示各自的大语言模型时，他们其实是在说：“我有一个拥有三个博士学位的‘孩子’，他对生物学、数学、心理学等领域都非常精通。”</p><p style=\"text-align: justify;\">关键在于，<strong>如果从教育孩子的角度来理解人工智能的训练，就会意识到培养一个优秀人才需要漫长的过程</strong>——从小学到大学毕业通常需要十几年甚至更久，有时候“孩子们”还可能继续深造，攻读研究生、博士学位。<br/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>令人惊叹的是，我们仅仅用了三四年的时间，就让大语言模型在知识和某些数学计算方面达到了与人类相当的水平，甚至在某些方面达到了博士生的水平。</strong>这种进步的速度之快令我感到害怕，又让人觉得不可思议。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴在人工智能领域有几种不同的参与方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，作为一家科技公司，我们深信人工智能将持续进步，变得越来越聪明。当前，很多人都在谈论，通用人工智能（AGI）达到通用智能的理想状态取决于对AGI的不同定义，但未来的某一天，我们必将拥有具备AGI特性的机器。这些机器在某些方面可能会超越人类，比如物理学研究等。当然，<strong>这些机器也有它们的局限性，比如在社交方面，你无法让AI在一天内交10个朋友</strong>。所以AI依旧无法完全替代人类进行工作，只能作为推手帮助人们提升工作效率。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过不断增加数据资源和计算能力，大语言模型在性能上的提升将呈现超线性的增长趋势。<strong>数据之于机器，就如同食物和书籍之于人类，是成长和进步的关键。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">阿里巴巴是全球少数几家同时拥有强大人工智能和领先云计算业务的公司之一。这种结合为我们带来了巨大的竞争优势。如果深入剖析行业格局，会发现<strong>虽然微软与OpenAI建立了紧密的合作，但两者的独立地位意味着他们未来极有可能会分道扬镳。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">微软实际上并未拥有自主的人工智能开发能力，他们基本上将这项工作外包给了OpenAI；而<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>在云计算领域虽有所建树，却缺乏自主研发的大语言模型；Meta尽管推出了开源的大语言模型Llama，但其在云计算方面尚未建立起坚实基础。</p><p style=\"text-align: justify;\">唯一一家在云计算和人工智能领域均具备竞争力的美国公司是<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>，但它在这两项业务中的排名均为第三，所以我认为谷歌某些领域无法与OpenAI匹敌。阿里巴巴坚信，<strong>在多个垂直领域中运用人工智能技术至关重要</strong>。以电子商务为例，通过人工智能，能够更精准地向消费者推荐产品。例如，在虚拟试衣间体验中，人工智能能模拟出衣物在顾客身上的效果，判断衣物是否适合。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且人工智能还可以作为个人助理，提供及时且贴心的服务。这些在电子商务中的人工智能应用案例充分展示了其巨大的潜力和优势。通过这些方式，阿里巴巴深入参与并致力于人工智能的发展，因为我们坚信它将为未来带来更多可能性。这正是我们全力以赴投入人工智能领域的原因。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>主持人：</strong>除了阿里巴巴自主研发的大语言模型外，你们还对另外五个大语言模型进行了战略投资。你们是否看到了这些模型之间的协同效应，又是如何评估这些投资的？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>蔡崇信：</strong>大语言模型之间的协同效应是显而易见的。这些模型在利用我们的云计算资源时，会促进我们云业务的进一步发展。同时这也是一种对冲策略。在过去的25年里，我们深刻认识到，在选择专有模型、开源模型或投资其他模型时分散风险的重要性。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>人工智能是一个至关重要的领域，不能只依赖单一路径。</strong>这让我想起了约吉·贝拉（Yogi Berra ）的名言：“当你站在人生的岔路口时，只管勇敢地前行。”虽然这句话咋听起来可能有些让人费解，但其背后的意思是，面对选择时，我们要勇于尝试不同的道路，<strong>通过多元化的投资来分散风险</strong>。</p><p><strong>我现在的工作更具战略性</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>主持人：</strong>监管压力在不断增大，电子商务行业的竞争也日趋激烈，你如何看待这些挑战对阿里巴巴所产生的影响？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>蔡崇信：</strong>监管、竞争等因素，都是目前中国科技企业所普遍面临的问题。在过去几年里，阿里巴巴受到了这些因素的影响。但我们的核心关注点始终是增长。我们一直致力于技术创新，并将这些技术应用到我们的核心业务中，为客户创造价值，最终也为我们的股东带来回报。</p><p style=\"text-align: justify;\">关于监管的影响，我们认为现在正逐渐进入一个相对稳定的监管环境阶段。在这样的背景下，监管政策变得更加可预测，我们也更加清晰地了解到哪些行为是合规的。在竞争方面，从阿里巴巴创立之初，竞争就一直伴随着我们。但<strong>竞争并不仅仅意味着降低成本，更重要的是保持一种成长的心态</strong>，这也是我们一直所坚持的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>主持人：</strong>对于阿里巴巴的投资者和股东来说，这无疑充满了期待。我相信他们听到这个消息会感到非常振奋。在阿里的这些年，您的领导风格是如何逐渐演变的呢？同时您能否与我们分享您对阿里巴巴未来的展望？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>蔡崇信：</strong>作为集团管理团队的核心成员，我与首席执行官一同决策如何合理分配公司资源，这不仅仅涉及到资金的调配，更包括人员的安排，例如决定由谁来负责各个部门的运营工作。一旦这些决策得以确定，作为公司的高层管理者，我就会竭尽全力确保这些资源能够得到最大化的利用，以满足公司发展的需要。</p><p style=\"text-align: justify;\">这涉及构建一个高效协作的团队，我不仅要负责选拔业务部门的首席执行官，更要确保他们的直接下属也具备出色的能力和素质。在团队建设的过程中，我还会积极协助他们进行人才的招募，以确保每个关键岗位都能找到最合适的人选。同时，我还会制定合理的激励计划，将个人的经济利益与公司的整体业绩紧密地联系在一起。在制定这些计划的过程中，我会全面考虑资本资源的配置问题，以确保公司能够实现持续、稳定的发展。</p><p style=\"text-align: justify;\">与15年前相比，我现在的工作更具有战略性，它要求我为公司制定明确的发展方向。我深知只有让员工们充分发挥他们的才华和潜力，公司才能不断取得新的进步和突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，<strong>我会尽可能地赋予首席执行官们和运营团队更多的自主权和决策权</strong>，让他们能够在一线工作中根据实际情况做出最合理的选择。因为他们身处一线，最接近我们的用户和客户，他们理应成为这些决策的主导者，而不是我。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>主持人：</strong>在座的许多阿里巴巴的股东以及潜在股东都对公司未来的发展充满期待，他们很关心公司未来几年的表现。您认为他们可以对公司有哪些期待呢？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>蔡崇信：</strong>对于股东们来说，阿里巴巴的管理层将对核心业务保持高度的专注，并致力于为客户创造更大的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">战略层面，我们已经明确将用户放在电商业务的中心位置。<strong>阿里巴巴一直在深入思考，我们的客户究竟是谁——是卖家还是实际购买产品的用户？我们选择了用户，因为正是他们的消费行为直接推动了我们的业务量增长</strong>，进而使商家受益。用户是利用互联网技术进行购买行为的真正<a href=\"https://laohu8.com/S/600405\">动力源</a>泉。因此，我们始终坚持用户优先的原则。</p><p style=\"text-align: justify;\">基于这一原则，我们非常清楚哪些事至关重要。因此，我们不会在不必要的事务上浪费资源。目前，我们的投资组合中包含了一些非核心业务，这些并非我们的核心关注点，所以我们将积极寻求合适的退出方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">展望未来，我们仍会对部分非核心业务进行投资，但我们将更加谨慎地管理。大家可能已经了解到，我们在上一个季度已经出售了部分非核心金融资产，并公布了基于这些销售收益的特别股息。我们已经组建了专门的团队，以确保它们不会分散我们运营管理团队的主要精力。这样，我们可以更加专注于核心业务的发展，为股东们创造更大的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>主持人：</strong>在今天的对话即将结束时，我想和您聊一个轻松的话题——关于体育。作为NBA球队的老板，您是如何保持自己的最佳状态的呢？您会和球队一起打篮球吗？或者说，您有什么秘诀来保持健康？令人惊讶的是，您在过去的25年里似乎没有太大变化。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>蔡崇信：</strong>很多人可能会误以为，拥有一支NBA球队就意味着我可以和球员们一起在赛场上打球。但其实我并没有这样的特权，尽管他们偶尔会邀请我。不过，他们其实并不太愿意和我一起打球，因为我打得不太好。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于如何保持最佳状态的问题，我认为自律非常重要。饮食、休息以及规律的生活习惯都对我的状态产生了影响。然而，我经常旅行，时差对我的生活节奏产生了不小的影响。过去，我常常在抵达新地方后立即去健身房锻炼，但现在我更倾向于优先考虑睡眠而非锻炼。</p></body></html>","source":"zgqyj","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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href=https://mp.weixin.qq.com/s/-Rm5TvJFbkOG0pqG9y5fyQ><strong>中国企业家杂志</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>AI无法像人类一样在一天内交10个朋友。近日，阿里巴巴集团董事长蔡崇信与摩根大通北亚区董事长Kam Shing Kwang展开深入对话，系统谈及了阿里的现在、未来与战略重心，并分享了他对AI的最新见解。访谈中，蔡崇信将人工智能的训练生动比喻为教育孩子：“如果我们从教育孩子的角度来理解人工智能和机器智能的训练，就会意识到，培养一个优秀人才需要漫长的过程——从小学到大学毕业通常需要十几年甚至更久，但...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/-Rm5TvJFbkOG0pqG9y5fyQ\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/1812f7acaaea00954926b568a1a85ffe","relate_stocks":{"LU1046421795.USD":"富达环球科技A-ACC","LU0251144936.SGD":"Fidelity Sustainable Asia Equity A-SGD","IE00BFSS8Q28.SGD":"Janus Henderson Balanced A Inc SGD-H","BK1591":"就地过年概念","LU0127658192.USD":"EASTSPRING INVESTMENTS GLOBAL TECHNOLOGY \"A\" (USD) ACC","IE00BKVL7J92.USD":"Legg Mason ClearBridge - US Equity Sustainability Leaders A Acc USD","LU0651946864.USD":"贝莱德新兴市场股票收益A2","LU1880383366.USD":"东方汇理中国股票基金 A2 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Kwang展开深入对话，系统谈及了阿里的现在、未来与战略重心，并分享了他对AI的最新见解。访谈中，蔡崇信将人工智能的训练生动比喻为教育孩子：“如果我们从教育孩子的角度来理解人工智能和机器智能的训练，就会意识到，培养一个优秀人才需要漫长的过程——从小学到大学毕业通常需要十几年甚至更久，但人类仅仅用三四年的时间就让大语言模型在某些方面达到了和人类相当的水平。”在他看来，AI技术的进步之快既令人感到不安，又让人觉得不可思议。对话的精彩观点如下：1.“追求眼前的胜利”与“建立持久的赢球文化”有时会相互矛盾。2.如果从教育孩子的角度来理解人工智能的训练，就会意识到培养优秀的人才需要漫长的过程。3.人工智能也有局限，比如社交方面，我们无法让机器在一天内交10个朋友。4.虽然微软与OpenAI建立了紧密的合作，但两者的独立地位意味着他们未来可能会分道扬镳。5.人工智能是一个至关重要的领域，不能只依赖单一路径。以下为对话全文（有删改）：赋予年轻员工更多决策权主持人：我想对于蔡崇信无需过多介绍，能与他对话我深感荣幸。记得2005年，马云在第一届峰会上发表了精彩演讲。二十年后的今天，我们同样有幸邀请到了蔡先生。在深入探讨阿里巴巴的业务之前，我很期待听听蔡先生对于布鲁克林篮网队和纽约自由人队新赛季的展望。另外，我们是否有机会期待他们到中国进行巡演？蔡崇信：谈到纽约自由人队，新赛季已经如火如荼，我们目前四战全胜，这是个好兆头。而布鲁克林篮网队，现在正处在一个关键的转折点。我们上赛季的表现确实不尽如人意，但我们正积极调整战略，以期重塑竞争力。每当被问及我作为老板对球队的期望时，我认为“追求眼前的胜利”与“建立持久的赢球文化”有时会相互矛盾。若只着眼于当前的胜利，我或许会采取短视的交易策略，牺牲球队的未来。然而，我的愿景是为布鲁克林篮网队打造一种长久、稳定且胜券在握的文化。主持人：这种哲学似乎也适用于阿里巴巴。自去年9月接任阿里巴巴董事长以来，你对管理层进行了全面的重组，并推行了一系列变革。能否与我们分享一下这些变革背后的理念或思考？特别是你将如何激发阿里巴巴持续增长的创新精神，这种精神曾推动阿里巴巴从服务中国小企业的市场起步，发展到如今拥有超过十亿消费者的跨国科技巨头。同时也有声音认为，在最近一年的重组中，这种创新精神有所减弱。蔡崇信：一年前，阿里决定进行重大重组。主要的考虑是希望确保公司的决策可以更加迅速、高效，因此我们赋予了更多业务团队主管自主权。毕竟，让一个集团CEO每天做出上百个决策是不切实际的。我们进行了一系列人事调整，通过权力下放，让业务部门和年轻员工拥有更多决策权，以缓解CEO的工作压力，我现在的职位便是此次调整的产物。令人欣慰的是，我现在与一位比我年轻许多的CEO共事，他就是负责日常运营的吴泳铭。他在公司内部享有极高的威望。当年，我们曾一起在一处公寓里打拼，他参与了淘宝、支付宝等主要平台的开发，还参与了这些平台的货币化技术工作，是个非常有能力的领导者。在这个新的架构下，阿里巴巴的目标更加明确和专注。现在的阿里巴巴向员工传达的内部信息是：我们将专注于两大核心业务：电子商务和云计算。当然，除了这两大核心业务，我们还有很多具有战略意义的业务。在这个过程中，我们已经厘清了哪些是核心业务，哪些是战略性的支持业务，以及哪些是非核心业务或金融投资。我们会根据实际情况，逐步对这些业务进行调整和优化。比如说，我们通过饿了么平台开展了外卖业务。外卖配送不是我们的核心业务，但对我们来说具有非常高的战略价值。因为它建立起来的即时配送基础设施，不仅可以用来送餐，还可以用来送药、送花、送水果等容易腐烂的物品。训练模型需要漫长的过程主持人：在本次峰会的讨论中，人工智能成为了核心议题，而阿里巴巴在生成式人工智能领域也展现出了积极的投资态势。未来几年人工智能将在全球范围内扮演怎样的角色？蔡崇信：对于我这个非人工智能领域的人来说，坐在此处谈论它就像是班门弄斧。但既然您问到了，我就尝试从门外汉的角度来谈谈我的看法：人工智能的发展，尤其是大语言模型，就像是在模拟人脑的思维过程，试图达到或接近人类的智能水平。这一过程犹如教育孩子。想象一下，我们将孩子送入小学、初中、高中，直至大学，他们最终可能获得博士学位，甚至多个领域的博士学位，这正是大语言模型竞赛的实质。当人们竞相展示各自的大语言模型时，他们其实是在说：“我有一个拥有三个博士学位的‘孩子’，他对生物学、数学、心理学等领域都非常精通。”关键在于，如果从教育孩子的角度来理解人工智能的训练，就会意识到培养一个优秀人才需要漫长的过程——从小学到大学毕业通常需要十几年甚至更久，有时候“孩子们”还可能继续深造，攻读研究生、博士学位。令人惊叹的是，我们仅仅用了三四年的时间，就让大语言模型在知识和某些数学计算方面达到了与人类相当的水平，甚至在某些方面达到了博士生的水平。这种进步的速度之快令我感到害怕，又让人觉得不可思议。阿里巴巴在人工智能领域有几种不同的参与方式。首先，作为一家科技公司，我们深信人工智能将持续进步，变得越来越聪明。当前，很多人都在谈论，通用人工智能（AGI）达到通用智能的理想状态取决于对AGI的不同定义，但未来的某一天，我们必将拥有具备AGI特性的机器。这些机器在某些方面可能会超越人类，比如物理学研究等。当然，这些机器也有它们的局限性，比如在社交方面，你无法让AI在一天内交10个朋友。所以AI依旧无法完全替代人类进行工作，只能作为推手帮助人们提升工作效率。通过不断增加数据资源和计算能力，大语言模型在性能上的提升将呈现超线性的增长趋势。数据之于机器，就如同食物和书籍之于人类，是成长和进步的关键。阿里巴巴是全球少数几家同时拥有强大人工智能和领先云计算业务的公司之一。这种结合为我们带来了巨大的竞争优势。如果深入剖析行业格局，会发现虽然微软与OpenAI建立了紧密的合作，但两者的独立地位意味着他们未来极有可能会分道扬镳。微软实际上并未拥有自主的人工智能开发能力，他们基本上将这项工作外包给了OpenAI；而亚马逊在云计算领域虽有所建树，却缺乏自主研发的大语言模型；Meta尽管推出了开源的大语言模型Llama，但其在云计算方面尚未建立起坚实基础。唯一一家在云计算和人工智能领域均具备竞争力的美国公司是谷歌，但它在这两项业务中的排名均为第三，所以我认为谷歌某些领域无法与OpenAI匹敌。阿里巴巴坚信，在多个垂直领域中运用人工智能技术至关重要。以电子商务为例，通过人工智能，能够更精准地向消费者推荐产品。例如，在虚拟试衣间体验中，人工智能能模拟出衣物在顾客身上的效果，判断衣物是否适合。而且人工智能还可以作为个人助理，提供及时且贴心的服务。这些在电子商务中的人工智能应用案例充分展示了其巨大的潜力和优势。通过这些方式，阿里巴巴深入参与并致力于人工智能的发展，因为我们坚信它将为未来带来更多可能性。这正是我们全力以赴投入人工智能领域的原因。主持人：除了阿里巴巴自主研发的大语言模型外，你们还对另外五个大语言模型进行了战略投资。你们是否看到了这些模型之间的协同效应，又是如何评估这些投资的？蔡崇信：大语言模型之间的协同效应是显而易见的。这些模型在利用我们的云计算资源时，会促进我们云业务的进一步发展。同时这也是一种对冲策略。在过去的25年里，我们深刻认识到，在选择专有模型、开源模型或投资其他模型时分散风险的重要性。人工智能是一个至关重要的领域，不能只依赖单一路径。这让我想起了约吉·贝拉（Yogi Berra ）的名言：“当你站在人生的岔路口时，只管勇敢地前行。”虽然这句话咋听起来可能有些让人费解，但其背后的意思是，面对选择时，我们要勇于尝试不同的道路，通过多元化的投资来分散风险。我现在的工作更具战略性主持人：监管压力在不断增大，电子商务行业的竞争也日趋激烈，你如何看待这些挑战对阿里巴巴所产生的影响？蔡崇信：监管、竞争等因素，都是目前中国科技企业所普遍面临的问题。在过去几年里，阿里巴巴受到了这些因素的影响。但我们的核心关注点始终是增长。我们一直致力于技术创新，并将这些技术应用到我们的核心业务中，为客户创造价值，最终也为我们的股东带来回报。关于监管的影响，我们认为现在正逐渐进入一个相对稳定的监管环境阶段。在这样的背景下，监管政策变得更加可预测，我们也更加清晰地了解到哪些行为是合规的。在竞争方面，从阿里巴巴创立之初，竞争就一直伴随着我们。但竞争并不仅仅意味着降低成本，更重要的是保持一种成长的心态，这也是我们一直所坚持的。主持人：对于阿里巴巴的投资者和股东来说，这无疑充满了期待。我相信他们听到这个消息会感到非常振奋。在阿里的这些年，您的领导风格是如何逐渐演变的呢？同时您能否与我们分享您对阿里巴巴未来的展望？蔡崇信：作为集团管理团队的核心成员，我与首席执行官一同决策如何合理分配公司资源，这不仅仅涉及到资金的调配，更包括人员的安排，例如决定由谁来负责各个部门的运营工作。一旦这些决策得以确定，作为公司的高层管理者，我就会竭尽全力确保这些资源能够得到最大化的利用，以满足公司发展的需要。这涉及构建一个高效协作的团队，我不仅要负责选拔业务部门的首席执行官，更要确保他们的直接下属也具备出色的能力和素质。在团队建设的过程中，我还会积极协助他们进行人才的招募，以确保每个关键岗位都能找到最合适的人选。同时，我还会制定合理的激励计划，将个人的经济利益与公司的整体业绩紧密地联系在一起。在制定这些计划的过程中，我会全面考虑资本资源的配置问题，以确保公司能够实现持续、稳定的发展。与15年前相比，我现在的工作更具有战略性，它要求我为公司制定明确的发展方向。我深知只有让员工们充分发挥他们的才华和潜力，公司才能不断取得新的进步和突破。因此，我会尽可能地赋予首席执行官们和运营团队更多的自主权和决策权，让他们能够在一线工作中根据实际情况做出最合理的选择。因为他们身处一线，最接近我们的用户和客户，他们理应成为这些决策的主导者，而不是我。主持人：在座的许多阿里巴巴的股东以及潜在股东都对公司未来的发展充满期待，他们很关心公司未来几年的表现。您认为他们可以对公司有哪些期待呢？蔡崇信：对于股东们来说，阿里巴巴的管理层将对核心业务保持高度的专注，并致力于为客户创造更大的价值。战略层面，我们已经明确将用户放在电商业务的中心位置。阿里巴巴一直在深入思考，我们的客户究竟是谁——是卖家还是实际购买产品的用户？我们选择了用户，因为正是他们的消费行为直接推动了我们的业务量增长，进而使商家受益。用户是利用互联网技术进行购买行为的真正动力源泉。因此，我们始终坚持用户优先的原则。基于这一原则，我们非常清楚哪些事至关重要。因此，我们不会在不必要的事务上浪费资源。目前，我们的投资组合中包含了一些非核心业务，这些并非我们的核心关注点，所以我们将积极寻求合适的退出方式。展望未来，我们仍会对部分非核心业务进行投资，但我们将更加谨慎地管理。大家可能已经了解到，我们在上一个季度已经出售了部分非核心金融资产，并公布了基于这些销售收益的特别股息。我们已经组建了专门的团队，以确保它们不会分散我们运营管理团队的主要精力。这样，我们可以更加专注于核心业务的发展，为股东们创造更大的价值。主持人：在今天的对话即将结束时，我想和您聊一个轻松的话题——关于体育。作为NBA球队的老板，您是如何保持自己的最佳状态的呢？您会和球队一起打篮球吗？或者说，您有什么秘诀来保持健康？令人惊讶的是，您在过去的25年里似乎没有太大变化。蔡崇信：很多人可能会误以为，拥有一支NBA球队就意味着我可以和球员们一起在赛场上打球。但其实我并没有这样的特权，尽管他们偶尔会邀请我。不过，他们其实并不太愿意和我一起打球，因为我打得不太好。对于如何保持最佳状态的问题，我认为自律非常重要。饮食、休息以及规律的生活习惯都对我的状态产生了影响。然而，我经常旅行，时差对我的生活节奏产生了不小的影响。过去，我常常在抵达新地方后立即去健身房锻炼，但现在我更倾向于优先考虑睡眠而非锻炼。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":756,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":309811746349192,"gmtCreate":1716641561788,"gmtModify":1716641563684,"author":{"id":"3568978873871079","authorId":"3568978873871079","name":"xyzfree","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3568978873871079","authorIdStr":"3568978873871079"},"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/309811746349192","repostId":"1143774827","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":509,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":296994281484392,"gmtCreate":1713537215655,"gmtModify":1713537217368,"author":{"id":"3568978873871079","authorId":"3568978873871079","name":"xyzfree","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3568978873871079","authorIdStr":"3568978873871079"},"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/296994281484392","repostId":"296537085644808","repostType":1,"repost":{"id":296537085644808,"gmtCreate":1713434447057,"gmtModify":1713579602265,"author":{"id":"4094711023257340","authorId":"4094711023257340","name":"他山之石","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2926b902a9d2022df66b891fa06c83bc","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4094711023257340","authorIdStr":"4094711023257340"},"themes":[],"title":"投资英伟达百倍回报的历程","htmlText":"彼得.林奇创造了10倍股（10-bagger）说法。能够成功在一项投资中获得10倍回报，会受到万众瞩目。那么如果我们再进一步，能够获得100倍的投资回报，会是什么样？ <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 英伟达就是这样一个百倍股。在过去的11年中，上涨超过250倍。 图片 （注：D代表有分红） 在这过程中，很多投资英伟达的人能够赚钱，但是能够盈利超过100倍的投资者却寥寥无几。O'Keefe Stevens Advisory就是其中之一。公司的创始人彼得-奥基夫（Peter O'Keefe）从2013年4月买入英伟达，买入价格3.1美元（拆分调整后的价格），市值77亿美元。而时至今日，英伟达的股价已经达到860美元，市值2.1万亿美元。O'Keefe在这11年中的收益超过150倍，成为他40多年投资生涯中最成功的投资。 历史是最好的老师。通过O'Keefe在持有英伟达过程中分享如何思考这家公司，也让我们能够了解他在这过程中都经历了什么。 但是，我们不能从后视镜去看成功。投资者不会在11年前就会认知到人工智能会发展到现在的水平，以及英伟达在其中起到的关键作用。投资者开始对英伟达的定位仅仅是一家提升电脑游戏效果的GPU提供商。而在这之后，英伟达在比特币挖矿、疫情影响下的居家办公、人工智能应用等一波波浪潮的推动下，不断扩大自己的市场，在发展中建立、扩大自己的护城河。股价也在波折中一路上扬。 难能可贵的是，对于O'Keefe而言，在持有的过程中对于公司的定位和认知会不断进化，自己也会从中不断重新对公司重新定位，帮助自己逐步认识到企业的价值。 也正是这种不断学习，自我纠正认知的过程，让O'Keefe能够不惧短期的波折，持续持有这家伟大的企业，带来上百倍的回报。 下面就是他山之石总结的O'Keefe投资英伟达的历程。","listText":"彼得.林奇创造了10倍股（10-bagger）说法。能够成功在一项投资中获得10倍回报，会受到万众瞩目。那么如果我们再进一步，能够获得100倍的投资回报，会是什么样？ <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 英伟达就是这样一个百倍股。在过去的11年中，上涨超过250倍。 图片 （注：D代表有分红） 在这过程中，很多投资英伟达的人能够赚钱，但是能够盈利超过100倍的投资者却寥寥无几。O'Keefe Stevens 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但是，我们不能从后视镜去看成功。投资者不会在11年前就会认知到人工智能会发展到现在的水平，以及英伟达在其中起到的关键作用。投资者开始对英伟达的定位仅仅是一家提升电脑游戏效果的GPU提供商。而在这之后，英伟达在比特币挖矿、疫情影响下的居家办公、人工智能应用等一波波浪潮的推动下，不断扩大自己的市场，在发展中建立、扩大自己的护城河。股价也在波折中一路上扬。 难能可贵的是，对于O'Keefe而言，在持有的过程中对于公司的定位和认知会不断进化，自己也会从中不断重新对公司重新定位，帮助自己逐步认识到企业的价值。 也正是这种不断学习，自我纠正认知的过程，让O'Keefe能够不惧短期的波折，持续持有这家伟大的企业，带来上百倍的回报。 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EUV光刻机。作为2nm以下先进制程芯片量产的必备“武器”，其售价超3亿美元。花费巨资的英特尔，向世界表露了赶超全球“代工之王”台积电的野心。不过，作为已经沦为全球晶圆厂排名第十的“末位”玩家，英特尔想要再起风云已是“不可能完成的任务”。1971年，刚成立三年的英特尔开发出第一个商用处理器Intel 4004，拉开了世界计算机和互联网革命序幕。此后，从内存到个人电脑和服务器CPU，从芯片设计和制造，英特尔都长期是美国乃至全球半导体的绝对霸主。上世纪末，它和微软系统形成的“Wintel”联盟，造就了全球化的PC时代浪潮。2000年，英特尔市值由此突破3000亿美元，其风光盛过今日的英伟达。但顶峰之后，它几乎一路挨打，并在近十年里陷入势不可挡的衰败。2017年，一则“三星业绩超越英特尔，成半导体新霸主”的爆炸消息，席卷行业。作为专注于利润率较低、价格波动较大的存储芯片王者，三星常年被在个人电脑和服务器等关键市场占据着高份额、高利润的英特尔，压着一头。面对突如其来的扬眉吐气，三星审慎地拒绝置评。英特尔反倒强势表示，“我们对战略和业绩感到非常满意。”&nbsp;事实却是，那已是英特尔最后的倔强了：原定的10nm芯片计划推迟，这在技术为王的半导体行业极为致命。而它CPU和代工市场的两个最大对手AMD、台积电，却各有突破。技术难产加上","listText":"本文由华商韬略原创，首发于微信公众号：华商韬略（id：hstl8888）作者：耿康祁2000年，英特尔以3000亿美元的市值傲立科技浪潮之巅。20多年过去，英特尔的同行们，当初500亿美元的台积电市值超过7500亿美元，当初50亿美元的英伟达市值超过2万亿美元，当初连它脚跟都摸不到的AMD，市值超过3300亿美元……而当初市值就超过3000亿美元的英特尔，已市值不到1900亿美元。01最惨霸主3月5日，英特尔高调宣布，收到了ASML的全球首台新一代高NA EUV光刻机。作为2nm以下先进制程芯片量产的必备“武器”，其售价超3亿美元。花费巨资的英特尔，向世界表露了赶超全球“代工之王”台积电的野心。不过，作为已经沦为全球晶圆厂排名第十的“末位”玩家，英特尔想要再起风云已是“不可能完成的任务”。1971年，刚成立三年的英特尔开发出第一个商用处理器Intel 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Store-打开自动更新。（*注意：如设置自动更新，则您手机上安装的所有App都将自动更新。）手动更新：打开App Store，点击右上角头像进入账户页面，通过下方更新列表，或点击【已购项目】查看目前已有App的状态，点击手动更新对应App。苹果用户下载苹果老用户，直接进入App Store下载。点击右上角的头像，进入【账户】页面， 点击【已购项目】，再切换右边的【不在此iPhone上】按钮，可以查看到已安装过的APP，下载安装老虎国际App。更换苹果手机的存量用户，请下载并安装TestFlight包。在手机浏览器中打开链接：<a href=\"https://tigr.link/9AtLVX\" target=\"_blank\">点击下载安装包：https://tigr.link/9AtLVX</a>点击\"第1步\"中的【在App Store查看】，下载TestFlight应用；下载完成后返回浏览器（不需打开TestFlight应用）点击\"第2步\"Beta版本下方【开始测试】，跳转后点击【安装】，安装后即可正常使用。存量用户安装更新APP（安卓手机版）安卓用户更新更新提醒：当App全量更新后，您启动App时会收到升级弹窗提醒，您可以点击【立即更新】更新到最新App版本。手","listText":"尊敬的客户您好，本公司将于2023年5月18日起调整境内用户更新客户端的方式，在境内应用市场下架旗下APP「老虎国际」。本次调整不影响存量客户对APP的正常使用，公司仍将持续为存量客户提供优质服务并保障客户资产安全。对于境内增量用户，公司已于2022年12月31日零点起不再受理中国境内用户的开户申请。未来，公司将按照中国监管要求，继续依法合规地服务好存量客户。本指引只适用于存量客户，存量客户更新、下载APP的相关安排如下：存量用户安装更新APP（苹果手机版）苹果用户更新自动更新：苹果手机设置页，点击设置-App Store-打开自动更新。（*注意：如设置自动更新，则您手机上安装的所有App都将自动更新。）手动更新：打开App Store，点击右上角头像进入账户页面，通过下方更新列表，或点击【已购项目】查看目前已有App的状态，点击手动更新对应App。苹果用户下载苹果老用户，直接进入App Store下载。点击右上角的头像，进入【账户】页面， 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08:18","market":"sh","language":"zh","title":"万亿博通的深意：ASIC大刀砍向GPU，英伟达独霸时代濒临终结","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2491839916","media":"锦缎","summary":"早在2015年，安华高宣布以370亿美金的现金加股票收购博通，但是收购完成好。博通报价1300亿美金，试图强行收购高通。在内外压力下，最后博通放弃这次收购行动。这次受挫后，博通意识到外国公司身份对于收购策略的阻碍，于是把总部从新加坡迁到美国。其中人工智能相关收入为 122 亿美元，同比暴涨 220%，这主要得益于其领先的 AI XPU 和以太网网络产品组合。基础软件部门，主要是因为收购了云计算公司 VMware 等交易，博通极大地扩","content":"<p>上周最后一个美股交易日，美股又诞生了一家万亿美金市值的公司——<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>（AVGO）。</p><p>博通股价截止收盘时上涨24.43%，最终收盘市值达到了1.05万亿美金，继<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>，Meta，<a href=\"https://laohu8.com/S/BRK.A\">伯克希尔</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>，alphabet（<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>）9家公司之后，美股又多了一家万亿美金公司，也是全球第12个破万亿美金市值的公司。</p><p>周六晚上和大佬们开电话会议的时候，有个哥们开始装凡尔赛了，他来了一句：美股除了能赚钱，其他什么都得不到。</p><p>这让在大A被折磨的死去活来的我瞬间破防，真不是人。</p><p>今天就来聊聊，博通凭借什么从小到大能到上万亿美金市值的事，以及背后热门话题：AI ASIC的深度逻辑。</p><p>01</p><p>并购狂人下的安<a href=\"https://laohu8.com/S/NOV\">华高</a></p><p>这个博通其实应该叫新博通，它是原来安华高收购老博通来的。</p><p>早在2015年，安华高宣布以370亿美金的现金加股票收购博通，但是收购完成好。安华高并没有继续用自己安华高的名字，反而是把安华高改成博通继续使用原来的名字。所以大家看到在美股上虽然用的是博通的名字但是代码还是用原来的AVGO。</p><p>老公娶了媳妇，然后跟了媳妇姓的既视感。</p><p>安华高前身是HP旗下的一个半导体部门，1991年独立出来更名Agilent。</p><p>2005年，KKR和银湖资本以26亿美金收购<a href=\"https://laohu8.com/S/A\">安捷伦科技</a>，然后与Agilnet合并后变成现在安华高。随后从ICS挖来了当时还是CFO的陈福阳，来担任安华高的CEO，并于2009年上市。</p><p>陈福阳（Hock Tan）是马来西亚华人，他身材矮小，走路的姿势令人联想到斗牛犬，因此外号“斗牛犬”，他以疯狂的大手笔收并购和无情的裁员而著称。</p><p>他并不懂芯片技术，他不像NV老黄，AMD苏妈那种半导体行业专业出身，这两位大神在不仅仅懂经营管理，曾经都还是半导体技术大拿。</p><p>他曾在2015年<a href=\"https://laohu8.com/S/EWBC\">华美</a>半导体协会年度晚宴上这样评价自己，“我不是半导体人，但我懂得赚钱和经营”。</p><p>确实，陈福阳最擅长就是控制成本+提高利润。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ddc8004dcc96b0aef20b3ab38d70e39c\" tg-width=\"526\" tg-height=\"243\"></p><p>图：陈福阳，来源：自网络</p><p>陈福阳来到安华高后，2008年就从<a href=\"https://laohu8.com/S/0KED.UK\">英飞凌</a>手上以3000万美金的白菜价格买来BAW业务，BAW是5G滤波器，而在2008年，5G时代还远未到来，堪称一场豪赌。</p><p>但是随着5G到来，到现在安华高独霸高端BAW市场80%以上的份额，不得不说陈福阳的眼光确实够犀利。</p><p>到现在很多人都问我国内BAW有希望吗？什么时候能打破国外垄断？我想说的是，安华高在BAW的专利，技术，生态，产品线，基本就形成了一道牢不可破的“叹息之墙”。国内这些小打小闹的水平和投入，想要打破安华高在这个领域的垄断，可谓难上加难。</p><p>随后的2011-2015年几时间里，安华高又不断地收购磷化铟光学龙头Cyoptics，存储公司LSI，光纤领域的Emulex，PLX等公司。</p><p>到2015年的时候，陈福阳玩了一把大的，宣布以370亿美金收购博通。</p><p>当时安华高市值360多亿美金，博通只有280亿美金，但是博通的收入超过84亿美金，几乎是安华高同期收入的1倍，而且博通的名声远大于安华高，基本也能算“蛇吞象”式的操作。</p><p>从这点就能看出“斗牛犬”的陈福阳，极具冒险精神。大家都知道这种大型手笔的并购案的下场失败多于成功。</p><p>道理很简单，新加入这么大一块资产势必会因为人员太多，开销太大，核心业务被干扰，或者无法和原来的盈利的主业形成很好的协同效应等因素，导致收进来的优质资产过几年反而变成“负资产”。</p><p>一旦行业不景气走下坡路，就变成卖么卖不掉，砍掉又可惜，左右为难。要是公司市值再多跌一点，股东们不满情绪被激发，一旦董事会发难，公司高层就要动荡了，然后病急乱投医，走马灯似的不断换CEO。新来的CEO水平好也就算了，如果来个校长那种“微操大师”，再一顿瞎折腾，然后就没有然后了，公司就几乎陷入绝境。</p><p>这样的案例比比皆是，比如隔壁<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>，鲍勃斯旺时代整的都是些啥玩意儿，整一个败家子。</p><p>赶走鲍勃斯旺，请来老将基辛格，虽然基辛格干了四年股价继续创新低，你可以说基辛格也不行，让他背锅，但是基辛格“体面退休”后，现在英特尔群龙无首，跟没头苍蝇似的，看不到一点希望，你说怎么办？</p><p>现在英特尔的董事会一会儿有意请台积电刘德音来，一会儿又说对Marvell的马特墨菲有兴趣，一会儿又找到原来的董事，曾经的Cadence CEO 陈立武来请他出山当新CEO，突出一个没有思路，瞎折腾，典型的反面案例。</p><p>当然陈福阳和其他瞎操作玩并购CEO的不同，收购之后为了防止公司部门太多，机构过于臃肿，陈福阳经常手起刀落砍掉边缘部门，聚焦主业，该砍砍，该裁裁，最后落得一个“无情的裁员手”的名号。</p><p>在收购博通之后的安华高，既扩充了安华高专利技术积累，同时进一步增强了他们在芯片领域，尤其是移动、数据中心及物联网等领域的通信芯片行业地位。</p><p>然后又在2017年新博通以59亿美金拿下<a href=\"https://laohu8.com/S/BRCD\">博科</a>，进一波巩固自己在存储区域网络（SAN）交换机的领导地位。</p><p>一直到现在在交换机，路由器核心芯片领域，博通都是无敌的存在，早期Marvell还能和博通争一争，现在基本在高端交换机芯片领域被按着打。</p><p>到2017年底的时候，更疯狂的一幕来了，陈福阳看上了另外一个芯片领域的绝对巨头——<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>。</p><p>当时高通当时麻烦不断，陷入与苹果的诉讼纠纷以及来自欧洲的反垄断调查，股价比年初下滑超过20%。博通所看上的正是高通旗下大量的移动芯片专利技术以及对未来5G无线业务的想象力，如果博通能吃掉高通，那么在有线和无线整个网络领域将会诞生一家超级巨无霸芯片公司，再也没人能抗衡博通了。</p><p>博通报价1300亿美金，试图强行收购高通。</p><p>但这一行动最终遭到高通管理层的强烈反对，最后当时老美总统川建国介入并以安全原因阻止了这笔交易，当时中国在反垄断审查的时候也拖了好久，特别是国内相关产业企业联名上书反对这次收购。</p><p>在内外压力下，最后博通放弃这次收购行动。</p><p>差点半导体行业历史上最大的交易案就诞生了，幸好没有成功。大家要知道当时高通还试图收购欧洲NXP，这要是都成了，就变成高通吃NXP，博通吃高通，那全世界半导体格局又要大变天了，这要是高通和博通的收购都成了，那晋西北还不翻了天了？</p><p>这种绝对霸主级别的行业垄断格局形成，对中小企业则是致命的。</p><p>这次受挫后，博通意识到外国公司身份对于收购策略的阻碍，于是把总部从新加坡迁到美国。</p><p>收购高通失败后的陈福阳并不甘心，随后开始专注利润率更高的软件领域。</p><p>2018年以190亿美金收购美国软件企业CA Technologies。</p><p>2019年以107亿美金收购美国网络安全公司赛门铁克，不过半年后又卖给了<a href=\"https://laohu8.com/S/ACN\">埃森哲</a>。</p><p>2023年，博通再次以610亿美金价格收购云计算巨头VMware。</p><p>自此博通不再是一个单纯的芯片公司，而是从芯片到网络，到云计算服务的多元化巨头。</p><p>02</p><p>整合能力初显威力，两大业务齐发力</p><p>通过多年的并购，到现在博通形成了两大业务，包括了半导体解决方案业务营收约为301亿美元，以及基础设施软件业务营收约为215亿美元，合计516亿美金。</p><p>其中半导体业务部门，涵盖了众多产品，如人工智能芯片，交换机芯片，存储服务器，网络通信等。</p><p>其中人工智能相关收入为 122 亿美元，同比暴涨 220%，这主要得益于其领先的 AI XPU 和以太网网络产品组合。</p><p>特别是这个人工智能相关，因为明年给了很高的预期，所以整个周末各大群都在讨论所谓的Ai ASIC是什么。</p><p>基础软件部门，主要是因为收购了云计算公司 VMware 等交易，博通极大地扩充了其在基础设施软件领域的业务。</p><p>在 2024 财年第四财季，该部门的收入同比增长 196% 至 58.2 亿美元，全年营收约 215 亿美元。其产品包括大型计算机、网络安全和数据中心优化产品等，给博通贡献了大量的利润。</p><p>从博通收购VMware的后续表现就能看出陈福阳的整合能力。</p><p>博通并购企业回来后的核心岗位还是让原本专业的人来负责，陈福阳并不会太多插手业务，所以并购回来的企业大部分核心团队并没有受到太大影响，利益也得到了保障，他只会砍掉或者出售非核心的，不盈利的部门，对于核心业务不会动刀。</p><p>比如VMware公司原本有8000个产品SKU，被博通精简为四种核心产品组合，加强了销售队伍和消除了渠道冲突。同时博通把所有并购回来的产品形成丰富的产品组合，主要集中在半导体定制化解决方案以及基建软件两大业务上，得到包括广大客户的认可，产品与产能都十分稳健。</p><p>另一方面，由于收购之后，新来的优质资产进一步提高公司的盈利能力，公司业务好，那么资本方就会排队送钱，公司就有大把的融资和筹资渠道，就能放开手脚继续干，所以只要是陈福阳想去并购，钱根本不是问题，进一步放大了公司平台的价值和操作空间。</p><p>比如在安华高并购博通当中的370亿美元，陈福阳只需要让安华高拿出10亿，而其它的资金都是通过借债或者股权换购等方式筹集而来，所以在资金上能不错的现金流，另一方面，无论是陈福阳还是过去博通，成本控制都是他们擅长的领域，在并购重组的过程中，并购回来的公司通过博通整体的势能与体量优势会大幅减少销售与营销成本、研发成本以及一系列的重组成本，让企业精细化经营。</p><p>一般来讲，公司价值的定义就是：该公司在其余下的寿命期内可以产生的现金的折现值。而驱动公司现金流最重要的两个因素：盈利能力和公司增长能力。</p><p>不得不说，陈福阳是一个财务与整合高手，他对企业前景，战略挑战，以及收购后的整合动作可谓滴水不漏，收购进来的资产都没有黄掉的，可以说在整合资源方面，他说第二，没有其他CEO敢说第一，其他没人能干到他这种程度。</p><p>不得不佩服，这点也值得国内忙于跨界收购整合的公司们，好好学习。</p><p>03</p><p>AI ASIC与通用处理器的博弈</p><p>这次博通万亿美金市值，除了业绩好，最最最重要就是陈福阳给了很高的预期，他说：</p><p>2027年AI收入600-900亿美金SAM（serviceable adressable market）。且专门说明了SAM这个口径更严谨，只计算现有3大客户可以拿到的收入机会。</p><p>这远高于市场预期，意味着从今年到2027年，AI收入（AISC+网络）几乎每年翻倍。</p><p>于是股价应声暴涨，一天之内暴涨24%，市值多了2000亿美金，折合人民币1.4万多亿元，比全大A所有半导体公司的市值加一起还多一倍不止。</p><p>博通的网络业务我不多说了，今天重点就是说这个AI ASIC相关意义和概念。</p><p>所谓的ASIC，行业称为专用集成电路，从狭义竞品上定义对应是FPGA，如果广义竞品上定义就是通用集成电路，比如CPU这种。</p><p>FPGA叫现场可编程门阵列，这种芯片有个最大的好处，客户可以通过quartus软件随意对芯片内部配置数据进行重新编程，重新定义芯片的各个功能区块，让它变成其他芯片，具备各种功能，可以处理不同领域的任务。</p><p>因此FPGA可以像橡皮泥一样被捏成任意形状一样，客户定义成什么样就是什么样的芯片。</p><p>所以FPGA可以是一个图像处理器，可以是一个音频控制器，可以是一个信号调制解调器，可以是一个内存控制器，可以是一个工业设备的核心芯片，可以是<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>的处理器，可以用于加速神经网络等等等。</p><p>因此，FPGA在工业，汽车，机器人，通信，消费，AI，甚至航天军工行业广泛应用。</p><p>目前FPGA的行业格局可以叫两大一小:</p><p>两大，赛灵思和<a href=\"https://laohu8.com/S/300825\">阿尔特</a>拉，当然现在一个属于AMD，一个属于英特尔，都被两大CPU巨头收购了。</p><p>一小，就是莱迪思。</p><p>其他国外的行业公司还有Actel，Achronix，微芯等。</p><p>国内比较知名就是复旦微，<a href=\"https://laohu8.com/S/688107\">安路科技</a>，高云，智多星，华微，紫光同创，京微齐力等。</p><p>不过高端FPGA国内外目前行业差距还是巨大的。</p><p>FPGA的基本商业逻辑是，客户用量不大，又需要灵活部署产品，自己研发芯片又成本太高，因此灵活多变可编程的FPGA成为一个不错的选择。</p><p>但是毕竟FPGA的种种功能是捏出来的，所以能提供有限的性能，一旦超出范围就无能为力。</p><p>举个典型案例，比如做一台ATE测试设备，早期研发阶段，量不大的时候，对于芯片没有太高的要求的时候用FPGA没问题，但是做到800MHz的时候就达到了FPGA的极限了。</p><p>如果你要做出一款性能卓越的，想超过1GHz的，去对标爱德万经典机型93K，很显然再用FPGA就不够看了，得上专用ASIC芯片，才能做出超过1GHz的性能，才能看齐爱德万的93K。</p><p>因此一旦上量了，或者提出更高性能需求了，同时客户又有钱烧研发了，就会逐渐放弃FPGA方案，转头研发高端ASIC专用芯片了。</p><p>研发一款专用ASIC芯片成本很高，只有在客户确实有需求，真的烧的起钱的时候才会考虑搞专用芯片。</p><p>这就是ASIC和FPGA之间的商业上的竞争逻辑关系。</p><p>再聊广义概念对应的竞品——通用处理器。</p><p>像GPU/GPGPU，CPU，这种都能叫通用处理器，它加上操作系统就可以部署在任意客户应用场景下。</p><p>而专用集成电路的ASIC就做不到这点，它往往是只针对特定客户的某种特定功能，特定任务开发出来，无法做到通用任何场景。</p><p>所以ASIC这个专用的概念，竞品芯片有狭义和广义两个定义，狭义竞品对手对应FPGA，广义竞品对手对应整个通用处理器领域。</p><p>所以针对广义上概念，所有专用芯片都可以叫ASIC芯片，它可以是一个专用蓝牙芯片，可以是一个Wifi芯片，可以是一个DSP，可以是一个编解码芯片，都可以算。</p><p>如果我们再回到博通这个实际情况上。</p><p>实际上博通是在帮谷歌这类互联网大厂开发了一款专用AI ASIC即谷歌的TPU。</p><p>其中的逻辑是这样的，谷歌自己因为要跑自己的Gemini模型，与ChatGPT对抗。</p><p>如果大家都用英伟达的GPU实际上是拉不开差距，到后面变成搞军备竞赛，变成谁拥有的英伟达算力卡多，谁厉害。</p><p>但是英伟达的卡巨贵，货还难拿，那谷歌想来想去直接来个釜底抽薪，它决定自己搞，谷歌自己搞芯片的前置逻辑条件变成：</p><p>第一、我不用CUDA，自然而然我可以不用英伟达的GPU，可以不给英伟达剥削我的机会；</p><p>第二、我自己开发一款专用芯片，这款芯片只用我自己开发的系统，只要能跑我自己的算法，能训练我自己的模型就够了；</p><p>第三、它得低成本肯定要比英伟达的GPU便宜很多，这样综合成本要比用英伟达的GPU跑模型的竞争对手就低成本多了，竞争中就有机会胜出；</p><p>这样一来，用自己的低成本TPU芯片训练Gemini模型的就能和其他家用高成本的英伟达GPU的方案做抗衡，因为算力成本上更便宜，在未来的算力军备竞赛上不会吃亏。</p><p>但是谷歌自己拉团队去做新芯片，实在太烧钱了，有没有折中低成本的方案呢？（当然谷歌自己也有芯片团队）于是谷歌就找到了博通，一起开发一款我谷歌自己专用的TPU。</p><p>这就是谷歌找博通合作开发AI ASIC的核心逻辑。</p><p>这个故事就变成了，谷歌自己来定义芯片，列出需求清单，博通利用自己经验丰富的IC设计团队以及资源庞大的IP来协助开发新款TPU，同时博通还负责流片，这种模式在国内<a href=\"https://laohu8.com/S/688521\">芯原股份</a>，翱捷，甚至<a href=\"https://laohu8.com/S/688008\">澜起科技</a>上也能看到，统称一站式设计服务。</p><p>除了博通，Marvell也干这种类似的业务，有消息称微软就找到Marvell谈合作，Marvell高管还透露称：微软给的机会比想象中要大。</p><p>包括博通，Marvell，这种协助客户做的芯片设计服务也分情况的，有些是做前端代码，有些是做后端布线，甚至有些客户案例是前后端设计+流片+封装全给干了。</p><p>比如<a href=\"https://laohu8.com/S/688702\">盛科通信</a>和Marvell的合作，就是盛科自己搞芯片前端设计，Marvell帮忙做后端布线设计，然后再利用Marvell的身份去台积电要先进工艺的产能来流片。</p><p>此外，世芯，创意，包括国内灿芯模式也类似，不过这几个主要是做后端布线设计+协调背后大哥FAB的产能为主，略微有点区别。</p><p>整体而言，其商业逻辑和软件外包服务模式有几分相似之处，只是研发芯片流程很长，过程比较复杂，分工更细一些。</p><p>除了谷歌，很多互联网大厂比如Meta，国内的字节，<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>，都用过这种模式，甚至OpenAI也不排斥。</p><p>如果哪一天，OpenAI觉得英伟达GPU定价太过离谱，不想再被老黄剥削，同时可以不依赖CUDA，它一定会去这么干，有消息称它想自己干LPU，类似谷歌的TPU，不光是OpenAI，你说苹果会不会也想这么干呢？</p><p>所以整个Ai ASIC行业发展的逻辑就是：</p><p>互联网大厂，以及那些跑模型的公司，对算力极度渴求，但是又不想花大钱的，它们觉得英伟达GPU太贵不想被老黄剥削，同时我可以不依赖CUDA，我只跑自己的模型和算法，我只用我自己的系统，那么我就可以自研一款自己专用的ASIC芯片；</p><p>同时我觉得自己拉团队自研芯片太过烧钱，风险太大，时间成本也不可控，所以我只提需求，我只定义芯片需要什么样的功能，让博通，Marvell这样的芯片开发经验丰富的公司来协助我的团队来完成新的芯片研发工作，最终在风险，算力，性能，成本上达到完美的平衡点。</p><p>这才是Ai ASIC的完整逻辑。</p><p>这里插一句，当年英特尔找到谷歌，希望谷歌用自己的X86构架开发思路是一致的。</p><p>你谷歌不是要自己做芯片吗？我授权给你X86 CPU的IP，然后你根据自己的需求自己定义芯片，我英特尔协助你开发新芯片，然后我英特尔还有代工业务，我还可以帮你生产芯片，同时我英特尔还有先进封装的能力，活我给你全包了。</p><p>想的是很好，但是英特尔服务客户的意识太烂，但是X86构架CPU根本不匹配谷歌真实需求，所以谷歌转头就自己找博通开发新TPU去了。</p><p>看到这里我相信，大家都对AI ASIC的背后逻辑搞的清清楚楚了。</p><p>04</p><p>对抗英伟达和它的GPU帝国？</p><p>到这里，博通还有最后一张能抗衡英伟达帝国的底牌。也是大家积极拥抱博通的原因。</p><p>英伟达只所以现在这么牛，它的GPU在整个高端算力上占据97%的市场份额，一方面是它的GPU确实厉害，吊打同行英特尔和AMD，此外CUDA生态十年播下的种子，现在到了开花结果的时候，这东西实在太好用了。</p><p>最最厉害的杀招，还是以前长文里介绍过的，英伟达的NV Link，自从收购了迈洛思之后，软件芯片一结合，简直无敌。</p><p>NV LINK是英伟达早在2016年开发私用专用网络协议。</p><p>NV LINK是一种高速、低延迟的互联技术，其4.0版本目前的速度几乎三倍于传统网络总线构架PCI-E Gen 5标准的速度。</p><p>有了NV Link，在多GPU系统中，如深度学习模型训练等场景，需要大量的数据在 GPU 之间进行交互，NV Link 提供了比传统 PCIe 总线高得多的带宽，能够实现 GPU 之间的高速数据共享，从而大幅加速计算任务的执行，使得多个 GPU 可以更快速地协同工作，提高并行计算效率。</p><p>这就是笔者常说的英伟达帝国生态圈的三大王牌，GPU+CUDA+NV LINK。</p><p>此外，在优化GPU与CPU之间的数据交换，增强系统的灵活性与扩展性，提高系统的能效比上，NV LINK都具备强有力的竞争能力。</p><p>其他做AI ASIC的，做GPU的芯片设计公司，你可以在硬件上打败英伟达的GPU，但是你不可能干掉NV LINK。</p><p>只要NV LINK 不输，英伟达就不会输。</p><p>所以说总线标准是整个系统的灵魂，总线之争，也是生态之争。</p><p>NV LINK强悍的互联特性，让英伟达的GPU卡集群的生态圈得到进一步加强，已经到了难以撼动的程度了。</p><p>有意思的来了，英伟达的生态圈成功的三大条件，除了CUDA之外，很不好意思博通也具备。</p><p>你英伟达有GPU，我博通可以帮助客户开发它专用ASIC，它可以是TPU，可以是LPU，可以是任意的XPU，只要客户有需求，它自己能定义，我就能协助客户搞出来。</p><p>你英伟达有CUDA，客户说我只要一款高性能，低成本芯片，它不用是十项全能的通用处理器，它只能跑我自己的算法，系统和模型就足够了，至于CUDA兼不兼容无所谓！</p><p>你英伟达有NV LINK，你还有网卡芯片的迈洛思，好巧，我博通就是玩网络出身的哦。</p><p>专用协议？客户自己在自己封闭的圈子里跑自己的模型，系统和算法，自己开发一个即可，没有？我博通这里多的是，实在不行，隔壁这还不是有CXL，UCIe么！英特尔天天盼着大哥们快用CXL和UCIe的协议，快来加入我的联盟吧。</p><p>要网络软硬件全打通，我博通核心业务就擅长这个的好吧！老子Serdes天下无敌好吧，从交换机芯片，到网卡芯片，甚至DPU，我博通核心Serdes IP 在手，什么网络相关的芯片不能做？</p><p>各位要知道在超过50G/s的Serdes 市场中，博通可是占据76%的市场份额。</p><p>当然现在50G/s的速度也不够看，但是你要真硬来，博通不是说没有能力去做112G，甚至224G的产品。</p><p>所以到头来，英伟达看似<a href=\"https://laohu8.com/S/BJZ.SI\">高大</a>的城墙上，硬生生被博通敲出一个洞来。</p><p>所以博通未来急速增长的核心变成：</p><p>AI ASIC这种定制化的，客户自己定义芯片，博通协助客户开发XPU的模式，产业规模产业空间确认至少600亿美金。</p><p>同步博通也有能力协助客户搞类似的NV LINK+迈洛思的方案，进一步放飞客户自研XPU+超高速互联集群服务器的决心。</p><p>所以再一次证实了，AI ASIC在产业方面存在较大的发展空间。</p><p>这一波，博通直接是秦始皇摸电门——赢麻了。</p><p>根据研究机构Rosenblatt预计，随着其他科技巨头的突破，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</p><p>整个高端算力时代，似乎走到了命运的十字路口。</p><p>这点和80年代末，毛瑞斯张创办台积电这种晶圆代工模式去挑战传统的IDM模式的情景十分相似。</p><p>客户好，我博通就好，只要客户定制化AI ASIC的模式能持续下去，我博通就一直有钱赚。</p><p>不光是博通，甚至具备同样能力的Marvell也能跟着一起喝汤，只要它也能抱住几个大腿。</p><p>难题现在抛到英伟达和老黄这边了，你英伟达要不要下场一起干这个事呢？</p><p>要是做AI ASIC的客户多了，岂不是买你GPU的客户就少了？GPU买不动了，降价不？如果客户定制AI ASIC的业务利润不如自己卖GPU，这AI ASIC定制化的活，你老黄接还是不接？</p><p>让时间给出答案吧。</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\" 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>万亿博通的深意：ASIC大刀砍向GPU，英伟达独霸时代濒临终结</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>（AVGO）。</p><p>博通股价截止收盘时上涨24.43%，最终收盘市值达到了1.05万亿美金，继<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>，Meta，<a href=\"https://laohu8.com/S/BRK.A\">伯克希尔</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>，alphabet（<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>）9家公司之后，美股又多了一家万亿美金公司，也是全球第12个破万亿美金市值的公司。</p><p>周六晚上和大佬们开电话会议的时候，有个哥们开始装凡尔赛了，他来了一句：美股除了能赚钱，其他什么都得不到。</p><p>这让在大A被折磨的死去活来的我瞬间破防，真不是人。</p><p>今天就来聊聊，博通凭借什么从小到大能到上万亿美金市值的事，以及背后热门话题：AI ASIC的深度逻辑。</p><p>01</p><p>并购狂人下的安<a href=\"https://laohu8.com/S/NOV\">华高</a></p><p>这个博通其实应该叫新博通，它是原来安华高收购老博通来的。</p><p>早在2015年，安华高宣布以370亿美金的现金加股票收购博通，但是收购完成好。安华高并没有继续用自己安华高的名字，反而是把安华高改成博通继续使用原来的名字。所以大家看到在美股上虽然用的是博通的名字但是代码还是用原来的AVGO。</p><p>老公娶了媳妇，然后跟了媳妇姓的既视感。</p><p>安华高前身是HP旗下的一个半导体部门，1991年独立出来更名Agilent。</p><p>2005年，KKR和银湖资本以26亿美金收购<a href=\"https://laohu8.com/S/A\">安捷伦科技</a>，然后与Agilnet合并后变成现在安华高。随后从ICS挖来了当时还是CFO的陈福阳，来担任安华高的CEO，并于2009年上市。</p><p>陈福阳（Hock Tan）是马来西亚华人，他身材矮小，走路的姿势令人联想到斗牛犬，因此外号“斗牛犬”，他以疯狂的大手笔收并购和无情的裁员而著称。</p><p>他并不懂芯片技术，他不像NV老黄，AMD苏妈那种半导体行业专业出身，这两位大神在不仅仅懂经营管理，曾经都还是半导体技术大拿。</p><p>他曾在2015年<a href=\"https://laohu8.com/S/EWBC\">华美</a>半导体协会年度晚宴上这样评价自己，“我不是半导体人，但我懂得赚钱和经营”。</p><p>确实，陈福阳最擅长就是控制成本+提高利润。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ddc8004dcc96b0aef20b3ab38d70e39c\" tg-width=\"526\" tg-height=\"243\"></p><p>图：陈福阳，来源：自网络</p><p>陈福阳来到安华高后，2008年就从<a href=\"https://laohu8.com/S/0KED.UK\">英飞凌</a>手上以3000万美金的白菜价格买来BAW业务，BAW是5G滤波器，而在2008年，5G时代还远未到来，堪称一场豪赌。</p><p>但是随着5G到来，到现在安华高独霸高端BAW市场80%以上的份额，不得不说陈福阳的眼光确实够犀利。</p><p>到现在很多人都问我国内BAW有希望吗？什么时候能打破国外垄断？我想说的是，安华高在BAW的专利，技术，生态，产品线，基本就形成了一道牢不可破的“叹息之墙”。国内这些小打小闹的水平和投入，想要打破安华高在这个领域的垄断，可谓难上加难。</p><p>随后的2011-2015年几时间里，安华高又不断地收购磷化铟光学龙头Cyoptics，存储公司LSI，光纤领域的Emulex，PLX等公司。</p><p>到2015年的时候，陈福阳玩了一把大的，宣布以370亿美金收购博通。</p><p>当时安华高市值360多亿美金，博通只有280亿美金，但是博通的收入超过84亿美金，几乎是安华高同期收入的1倍，而且博通的名声远大于安华高，基本也能算“蛇吞象”式的操作。</p><p>从这点就能看出“斗牛犬”的陈福阳，极具冒险精神。大家都知道这种大型手笔的并购案的下场失败多于成功。</p><p>道理很简单，新加入这么大一块资产势必会因为人员太多，开销太大，核心业务被干扰，或者无法和原来的盈利的主业形成很好的协同效应等因素，导致收进来的优质资产过几年反而变成“负资产”。</p><p>一旦行业不景气走下坡路，就变成卖么卖不掉，砍掉又可惜，左右为难。要是公司市值再多跌一点，股东们不满情绪被激发，一旦董事会发难，公司高层就要动荡了，然后病急乱投医，走马灯似的不断换CEO。新来的CEO水平好也就算了，如果来个校长那种“微操大师”，再一顿瞎折腾，然后就没有然后了，公司就几乎陷入绝境。</p><p>这样的案例比比皆是，比如隔壁<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>，鲍勃斯旺时代整的都是些啥玩意儿，整一个败家子。</p><p>赶走鲍勃斯旺，请来老将基辛格，虽然基辛格干了四年股价继续创新低，你可以说基辛格也不行，让他背锅，但是基辛格“体面退休”后，现在英特尔群龙无首，跟没头苍蝇似的，看不到一点希望，你说怎么办？</p><p>现在英特尔的董事会一会儿有意请台积电刘德音来，一会儿又说对Marvell的马特墨菲有兴趣，一会儿又找到原来的董事，曾经的Cadence CEO 陈立武来请他出山当新CEO，突出一个没有思路，瞎折腾，典型的反面案例。</p><p>当然陈福阳和其他瞎操作玩并购CEO的不同，收购之后为了防止公司部门太多，机构过于臃肿，陈福阳经常手起刀落砍掉边缘部门，聚焦主业，该砍砍，该裁裁，最后落得一个“无情的裁员手”的名号。</p><p>在收购博通之后的安华高，既扩充了安华高专利技术积累，同时进一步增强了他们在芯片领域，尤其是移动、数据中心及物联网等领域的通信芯片行业地位。</p><p>然后又在2017年新博通以59亿美金拿下<a href=\"https://laohu8.com/S/BRCD\">博科</a>，进一波巩固自己在存储区域网络（SAN）交换机的领导地位。</p><p>一直到现在在交换机，路由器核心芯片领域，博通都是无敌的存在，早期Marvell还能和博通争一争，现在基本在高端交换机芯片领域被按着打。</p><p>到2017年底的时候，更疯狂的一幕来了，陈福阳看上了另外一个芯片领域的绝对巨头——<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>。</p><p>当时高通当时麻烦不断，陷入与苹果的诉讼纠纷以及来自欧洲的反垄断调查，股价比年初下滑超过20%。博通所看上的正是高通旗下大量的移动芯片专利技术以及对未来5G无线业务的想象力，如果博通能吃掉高通，那么在有线和无线整个网络领域将会诞生一家超级巨无霸芯片公司，再也没人能抗衡博通了。</p><p>博通报价1300亿美金，试图强行收购高通。</p><p>但这一行动最终遭到高通管理层的强烈反对，最后当时老美总统川建国介入并以安全原因阻止了这笔交易，当时中国在反垄断审查的时候也拖了好久，特别是国内相关产业企业联名上书反对这次收购。</p><p>在内外压力下，最后博通放弃这次收购行动。</p><p>差点半导体行业历史上最大的交易案就诞生了，幸好没有成功。大家要知道当时高通还试图收购欧洲NXP，这要是都成了，就变成高通吃NXP，博通吃高通，那全世界半导体格局又要大变天了，这要是高通和博通的收购都成了，那晋西北还不翻了天了？</p><p>这种绝对霸主级别的行业垄断格局形成，对中小企业则是致命的。</p><p>这次受挫后，博通意识到外国公司身份对于收购策略的阻碍，于是把总部从新加坡迁到美国。</p><p>收购高通失败后的陈福阳并不甘心，随后开始专注利润率更高的软件领域。</p><p>2018年以190亿美金收购美国软件企业CA Technologies。</p><p>2019年以107亿美金收购美国网络安全公司赛门铁克，不过半年后又卖给了<a href=\"https://laohu8.com/S/ACN\">埃森哲</a>。</p><p>2023年，博通再次以610亿美金价格收购云计算巨头VMware。</p><p>自此博通不再是一个单纯的芯片公司，而是从芯片到网络，到云计算服务的多元化巨头。</p><p>02</p><p>整合能力初显威力，两大业务齐发力</p><p>通过多年的并购，到现在博通形成了两大业务，包括了半导体解决方案业务营收约为301亿美元，以及基础设施软件业务营收约为215亿美元，合计516亿美金。</p><p>其中半导体业务部门，涵盖了众多产品，如人工智能芯片，交换机芯片，存储服务器，网络通信等。</p><p>其中人工智能相关收入为 122 亿美元，同比暴涨 220%，这主要得益于其领先的 AI XPU 和以太网网络产品组合。</p><p>特别是这个人工智能相关，因为明年给了很高的预期，所以整个周末各大群都在讨论所谓的Ai ASIC是什么。</p><p>基础软件部门，主要是因为收购了云计算公司 VMware 等交易，博通极大地扩充了其在基础设施软件领域的业务。</p><p>在 2024 财年第四财季，该部门的收入同比增长 196% 至 58.2 亿美元，全年营收约 215 亿美元。其产品包括大型计算机、网络安全和数据中心优化产品等，给博通贡献了大量的利润。</p><p>从博通收购VMware的后续表现就能看出陈福阳的整合能力。</p><p>博通并购企业回来后的核心岗位还是让原本专业的人来负责，陈福阳并不会太多插手业务，所以并购回来的企业大部分核心团队并没有受到太大影响，利益也得到了保障，他只会砍掉或者出售非核心的，不盈利的部门，对于核心业务不会动刀。</p><p>比如VMware公司原本有8000个产品SKU，被博通精简为四种核心产品组合，加强了销售队伍和消除了渠道冲突。同时博通把所有并购回来的产品形成丰富的产品组合，主要集中在半导体定制化解决方案以及基建软件两大业务上，得到包括广大客户的认可，产品与产能都十分稳健。</p><p>另一方面，由于收购之后，新来的优质资产进一步提高公司的盈利能力，公司业务好，那么资本方就会排队送钱，公司就有大把的融资和筹资渠道，就能放开手脚继续干，所以只要是陈福阳想去并购，钱根本不是问题，进一步放大了公司平台的价值和操作空间。</p><p>比如在安华高并购博通当中的370亿美元，陈福阳只需要让安华高拿出10亿，而其它的资金都是通过借债或者股权换购等方式筹集而来，所以在资金上能不错的现金流，另一方面，无论是陈福阳还是过去博通，成本控制都是他们擅长的领域，在并购重组的过程中，并购回来的公司通过博通整体的势能与体量优势会大幅减少销售与营销成本、研发成本以及一系列的重组成本，让企业精细化经营。</p><p>一般来讲，公司价值的定义就是：该公司在其余下的寿命期内可以产生的现金的折现值。而驱动公司现金流最重要的两个因素：盈利能力和公司增长能力。</p><p>不得不说，陈福阳是一个财务与整合高手，他对企业前景，战略挑战，以及收购后的整合动作可谓滴水不漏，收购进来的资产都没有黄掉的，可以说在整合资源方面，他说第二，没有其他CEO敢说第一，其他没人能干到他这种程度。</p><p>不得不佩服，这点也值得国内忙于跨界收购整合的公司们，好好学习。</p><p>03</p><p>AI ASIC与通用处理器的博弈</p><p>这次博通万亿美金市值，除了业绩好，最最最重要就是陈福阳给了很高的预期，他说：</p><p>2027年AI收入600-900亿美金SAM（serviceable adressable market）。且专门说明了SAM这个口径更严谨，只计算现有3大客户可以拿到的收入机会。</p><p>这远高于市场预期，意味着从今年到2027年，AI收入（AISC+网络）几乎每年翻倍。</p><p>于是股价应声暴涨，一天之内暴涨24%，市值多了2000亿美金，折合人民币1.4万多亿元，比全大A所有半导体公司的市值加一起还多一倍不止。</p><p>博通的网络业务我不多说了，今天重点就是说这个AI ASIC相关意义和概念。</p><p>所谓的ASIC，行业称为专用集成电路，从狭义竞品上定义对应是FPGA，如果广义竞品上定义就是通用集成电路，比如CPU这种。</p><p>FPGA叫现场可编程门阵列，这种芯片有个最大的好处，客户可以通过quartus软件随意对芯片内部配置数据进行重新编程，重新定义芯片的各个功能区块，让它变成其他芯片，具备各种功能，可以处理不同领域的任务。</p><p>因此FPGA可以像橡皮泥一样被捏成任意形状一样，客户定义成什么样就是什么样的芯片。</p><p>所以FPGA可以是一个图像处理器，可以是一个音频控制器，可以是一个信号调制解调器，可以是一个内存控制器，可以是一个工业设备的核心芯片，可以是<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>的处理器，可以用于加速神经网络等等等。</p><p>因此，FPGA在工业，汽车，机器人，通信，消费，AI，甚至航天军工行业广泛应用。</p><p>目前FPGA的行业格局可以叫两大一小:</p><p>两大，赛灵思和<a href=\"https://laohu8.com/S/300825\">阿尔特</a>拉，当然现在一个属于AMD，一个属于英特尔，都被两大CPU巨头收购了。</p><p>一小，就是莱迪思。</p><p>其他国外的行业公司还有Actel，Achronix，微芯等。</p><p>国内比较知名就是复旦微，<a href=\"https://laohu8.com/S/688107\">安路科技</a>，高云，智多星，华微，紫光同创，京微齐力等。</p><p>不过高端FPGA国内外目前行业差距还是巨大的。</p><p>FPGA的基本商业逻辑是，客户用量不大，又需要灵活部署产品，自己研发芯片又成本太高，因此灵活多变可编程的FPGA成为一个不错的选择。</p><p>但是毕竟FPGA的种种功能是捏出来的，所以能提供有限的性能，一旦超出范围就无能为力。</p><p>举个典型案例，比如做一台ATE测试设备，早期研发阶段，量不大的时候，对于芯片没有太高的要求的时候用FPGA没问题，但是做到800MHz的时候就达到了FPGA的极限了。</p><p>如果你要做出一款性能卓越的，想超过1GHz的，去对标爱德万经典机型93K，很显然再用FPGA就不够看了，得上专用ASIC芯片，才能做出超过1GHz的性能，才能看齐爱德万的93K。</p><p>因此一旦上量了，或者提出更高性能需求了，同时客户又有钱烧研发了，就会逐渐放弃FPGA方案，转头研发高端ASIC专用芯片了。</p><p>研发一款专用ASIC芯片成本很高，只有在客户确实有需求，真的烧的起钱的时候才会考虑搞专用芯片。</p><p>这就是ASIC和FPGA之间的商业上的竞争逻辑关系。</p><p>再聊广义概念对应的竞品——通用处理器。</p><p>像GPU/GPGPU，CPU，这种都能叫通用处理器，它加上操作系统就可以部署在任意客户应用场景下。</p><p>而专用集成电路的ASIC就做不到这点，它往往是只针对特定客户的某种特定功能，特定任务开发出来，无法做到通用任何场景。</p><p>所以ASIC这个专用的概念，竞品芯片有狭义和广义两个定义，狭义竞品对手对应FPGA，广义竞品对手对应整个通用处理器领域。</p><p>所以针对广义上概念，所有专用芯片都可以叫ASIC芯片，它可以是一个专用蓝牙芯片，可以是一个Wifi芯片，可以是一个DSP，可以是一个编解码芯片，都可以算。</p><p>如果我们再回到博通这个实际情况上。</p><p>实际上博通是在帮谷歌这类互联网大厂开发了一款专用AI ASIC即谷歌的TPU。</p><p>其中的逻辑是这样的，谷歌自己因为要跑自己的Gemini模型，与ChatGPT对抗。</p><p>如果大家都用英伟达的GPU实际上是拉不开差距，到后面变成搞军备竞赛，变成谁拥有的英伟达算力卡多，谁厉害。</p><p>但是英伟达的卡巨贵，货还难拿，那谷歌想来想去直接来个釜底抽薪，它决定自己搞，谷歌自己搞芯片的前置逻辑条件变成：</p><p>第一、我不用CUDA，自然而然我可以不用英伟达的GPU，可以不给英伟达剥削我的机会；</p><p>第二、我自己开发一款专用芯片，这款芯片只用我自己开发的系统，只要能跑我自己的算法，能训练我自己的模型就够了；</p><p>第三、它得低成本肯定要比英伟达的GPU便宜很多，这样综合成本要比用英伟达的GPU跑模型的竞争对手就低成本多了，竞争中就有机会胜出；</p><p>这样一来，用自己的低成本TPU芯片训练Gemini模型的就能和其他家用高成本的英伟达GPU的方案做抗衡，因为算力成本上更便宜，在未来的算力军备竞赛上不会吃亏。</p><p>但是谷歌自己拉团队去做新芯片，实在太烧钱了，有没有折中低成本的方案呢？（当然谷歌自己也有芯片团队）于是谷歌就找到了博通，一起开发一款我谷歌自己专用的TPU。</p><p>这就是谷歌找博通合作开发AI ASIC的核心逻辑。</p><p>这个故事就变成了，谷歌自己来定义芯片，列出需求清单，博通利用自己经验丰富的IC设计团队以及资源庞大的IP来协助开发新款TPU，同时博通还负责流片，这种模式在国内<a href=\"https://laohu8.com/S/688521\">芯原股份</a>，翱捷，甚至<a href=\"https://laohu8.com/S/688008\">澜起科技</a>上也能看到，统称一站式设计服务。</p><p>除了博通，Marvell也干这种类似的业务，有消息称微软就找到Marvell谈合作，Marvell高管还透露称：微软给的机会比想象中要大。</p><p>包括博通，Marvell，这种协助客户做的芯片设计服务也分情况的，有些是做前端代码，有些是做后端布线，甚至有些客户案例是前后端设计+流片+封装全给干了。</p><p>比如<a href=\"https://laohu8.com/S/688702\">盛科通信</a>和Marvell的合作，就是盛科自己搞芯片前端设计，Marvell帮忙做后端布线设计，然后再利用Marvell的身份去台积电要先进工艺的产能来流片。</p><p>此外，世芯，创意，包括国内灿芯模式也类似，不过这几个主要是做后端布线设计+协调背后大哥FAB的产能为主，略微有点区别。</p><p>整体而言，其商业逻辑和软件外包服务模式有几分相似之处，只是研发芯片流程很长，过程比较复杂，分工更细一些。</p><p>除了谷歌，很多互联网大厂比如Meta，国内的字节，<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>，都用过这种模式，甚至OpenAI也不排斥。</p><p>如果哪一天，OpenAI觉得英伟达GPU定价太过离谱，不想再被老黄剥削，同时可以不依赖CUDA，它一定会去这么干，有消息称它想自己干LPU，类似谷歌的TPU，不光是OpenAI，你说苹果会不会也想这么干呢？</p><p>所以整个Ai ASIC行业发展的逻辑就是：</p><p>互联网大厂，以及那些跑模型的公司，对算力极度渴求，但是又不想花大钱的，它们觉得英伟达GPU太贵不想被老黄剥削，同时我可以不依赖CUDA，我只跑自己的模型和算法，我只用我自己的系统，那么我就可以自研一款自己专用的ASIC芯片；</p><p>同时我觉得自己拉团队自研芯片太过烧钱，风险太大，时间成本也不可控，所以我只提需求，我只定义芯片需要什么样的功能，让博通，Marvell这样的芯片开发经验丰富的公司来协助我的团队来完成新的芯片研发工作，最终在风险，算力，性能，成本上达到完美的平衡点。</p><p>这才是Ai ASIC的完整逻辑。</p><p>这里插一句，当年英特尔找到谷歌，希望谷歌用自己的X86构架开发思路是一致的。</p><p>你谷歌不是要自己做芯片吗？我授权给你X86 CPU的IP，然后你根据自己的需求自己定义芯片，我英特尔协助你开发新芯片，然后我英特尔还有代工业务，我还可以帮你生产芯片，同时我英特尔还有先进封装的能力，活我给你全包了。</p><p>想的是很好，但是英特尔服务客户的意识太烂，但是X86构架CPU根本不匹配谷歌真实需求，所以谷歌转头就自己找博通开发新TPU去了。</p><p>看到这里我相信，大家都对AI ASIC的背后逻辑搞的清清楚楚了。</p><p>04</p><p>对抗英伟达和它的GPU帝国？</p><p>到这里，博通还有最后一张能抗衡英伟达帝国的底牌。也是大家积极拥抱博通的原因。</p><p>英伟达只所以现在这么牛，它的GPU在整个高端算力上占据97%的市场份额，一方面是它的GPU确实厉害，吊打同行英特尔和AMD，此外CUDA生态十年播下的种子，现在到了开花结果的时候，这东西实在太好用了。</p><p>最最厉害的杀招，还是以前长文里介绍过的，英伟达的NV Link，自从收购了迈洛思之后，软件芯片一结合，简直无敌。</p><p>NV LINK是英伟达早在2016年开发私用专用网络协议。</p><p>NV LINK是一种高速、低延迟的互联技术，其4.0版本目前的速度几乎三倍于传统网络总线构架PCI-E Gen 5标准的速度。</p><p>有了NV Link，在多GPU系统中，如深度学习模型训练等场景，需要大量的数据在 GPU 之间进行交互，NV Link 提供了比传统 PCIe 总线高得多的带宽，能够实现 GPU 之间的高速数据共享，从而大幅加速计算任务的执行，使得多个 GPU 可以更快速地协同工作，提高并行计算效率。</p><p>这就是笔者常说的英伟达帝国生态圈的三大王牌，GPU+CUDA+NV LINK。</p><p>此外，在优化GPU与CPU之间的数据交换，增强系统的灵活性与扩展性，提高系统的能效比上，NV LINK都具备强有力的竞争能力。</p><p>其他做AI ASIC的，做GPU的芯片设计公司，你可以在硬件上打败英伟达的GPU，但是你不可能干掉NV LINK。</p><p>只要NV LINK 不输，英伟达就不会输。</p><p>所以说总线标准是整个系统的灵魂，总线之争，也是生态之争。</p><p>NV LINK强悍的互联特性，让英伟达的GPU卡集群的生态圈得到进一步加强，已经到了难以撼动的程度了。</p><p>有意思的来了，英伟达的生态圈成功的三大条件，除了CUDA之外，很不好意思博通也具备。</p><p>你英伟达有GPU，我博通可以帮助客户开发它专用ASIC，它可以是TPU，可以是LPU，可以是任意的XPU，只要客户有需求，它自己能定义，我就能协助客户搞出来。</p><p>你英伟达有CUDA，客户说我只要一款高性能，低成本芯片，它不用是十项全能的通用处理器，它只能跑我自己的算法，系统和模型就足够了，至于CUDA兼不兼容无所谓！</p><p>你英伟达有NV LINK，你还有网卡芯片的迈洛思，好巧，我博通就是玩网络出身的哦。</p><p>专用协议？客户自己在自己封闭的圈子里跑自己的模型，系统和算法，自己开发一个即可，没有？我博通这里多的是，实在不行，隔壁这还不是有CXL，UCIe么！英特尔天天盼着大哥们快用CXL和UCIe的协议，快来加入我的联盟吧。</p><p>要网络软硬件全打通，我博通核心业务就擅长这个的好吧！老子Serdes天下无敌好吧，从交换机芯片，到网卡芯片，甚至DPU，我博通核心Serdes IP 在手，什么网络相关的芯片不能做？</p><p>各位要知道在超过50G/s的Serdes 市场中，博通可是占据76%的市场份额。</p><p>当然现在50G/s的速度也不够看，但是你要真硬来，博通不是说没有能力去做112G，甚至224G的产品。</p><p>所以到头来，英伟达看似<a href=\"https://laohu8.com/S/BJZ.SI\">高大</a>的城墙上，硬生生被博通敲出一个洞来。</p><p>所以博通未来急速增长的核心变成：</p><p>AI ASIC这种定制化的，客户自己定义芯片，博通协助客户开发XPU的模式，产业规模产业空间确认至少600亿美金。</p><p>同步博通也有能力协助客户搞类似的NV LINK+迈洛思的方案，进一步放飞客户自研XPU+超高速互联集群服务器的决心。</p><p>所以再一次证实了，AI ASIC在产业方面存在较大的发展空间。</p><p>这一波，博通直接是秦始皇摸电门——赢麻了。</p><p>根据研究机构Rosenblatt预计，随着其他科技巨头的突破，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</p><p>整个高端算力时代，似乎走到了命运的十字路口。</p><p>这点和80年代末，毛瑞斯张创办台积电这种晶圆代工模式去挑战传统的IDM模式的情景十分相似。</p><p>客户好，我博通就好，只要客户定制化AI ASIC的模式能持续下去，我博通就一直有钱赚。</p><p>不光是博通，甚至具备同样能力的Marvell也能跟着一起喝汤，只要它也能抱住几个大腿。</p><p>难题现在抛到英伟达和老黄这边了，你英伟达要不要下场一起干这个事呢？</p><p>要是做AI ASIC的客户多了，岂不是买你GPU的客户就少了？GPU买不动了，降价不？如果客户定制AI ASIC的业务利润不如自己卖GPU，这AI ASIC定制化的活，你老黄接还是不接？</p><p>让时间给出答案吧。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"IE00BWXC8680.SGD":"PINEBRIDGE US LARGE CAP RESEARCH ENHANCED \"A5\" (SGD) ACC","LU1935043023.USD":"MANULIFE GF GLOBAL MULTI-ASSET DIVERSIFIED INCOME \"AA\" (USD) INC A","LU0316494557.USD":"FRANKLIN GLOBAL FUNDAMENTAL STRATEGIES \"A\" ACC","BK4512":"苹果概念","LU2552382215.SGD":"WELLINGTON US BRAND POWER \"A\" (SGDHDG) ACC","IE00BFSS8Q28.SGD":"Janus Henderson Balanced A Inc SGD-H","LU0708995401.HKD":"FRANKLIN U.S. OPPORTUNITIES \"A\" (HKD) ACC","LU0345769631.USD":"NINETY ONE GSF GLOBAL EQUITY \"A\" (USD) INC","LU2602419157.SGD":"HSBC ISLAMIC GLOBAL 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Tan）是马来西亚华人，他身材矮小，走路的姿势令人联想到斗牛犬，因此外号“斗牛犬”，他以疯狂的大手笔收并购和无情的裁员而著称。他并不懂芯片技术，他不像NV老黄，AMD苏妈那种半导体行业专业出身，这两位大神在不仅仅懂经营管理，曾经都还是半导体技术大拿。他曾在2015年华美半导体协会年度晚宴上这样评价自己，“我不是半导体人，但我懂得赚钱和经营”。确实，陈福阳最擅长就是控制成本+提高利润。图：陈福阳，来源：自网络陈福阳来到安华高后，2008年就从英飞凌手上以3000万美金的白菜价格买来BAW业务，BAW是5G滤波器，而在2008年，5G时代还远未到来，堪称一场豪赌。但是随着5G到来，到现在安华高独霸高端BAW市场80%以上的份额，不得不说陈福阳的眼光确实够犀利。到现在很多人都问我国内BAW有希望吗？什么时候能打破国外垄断？我想说的是，安华高在BAW的专利，技术，生态，产品线，基本就形成了一道牢不可破的“叹息之墙”。国内这些小打小闹的水平和投入，想要打破安华高在这个领域的垄断，可谓难上加难。随后的2011-2015年几时间里，安华高又不断地收购磷化铟光学龙头Cyoptics，存储公司LSI，光纤领域的Emulex，PLX等公司。到2015年的时候，陈福阳玩了一把大的，宣布以370亿美金收购博通。当时安华高市值360多亿美金，博通只有280亿美金，但是博通的收入超过84亿美金，几乎是安华高同期收入的1倍，而且博通的名声远大于安华高，基本也能算“蛇吞象”式的操作。从这点就能看出“斗牛犬”的陈福阳，极具冒险精神。大家都知道这种大型手笔的并购案的下场失败多于成功。道理很简单，新加入这么大一块资产势必会因为人员太多，开销太大，核心业务被干扰，或者无法和原来的盈利的主业形成很好的协同效应等因素，导致收进来的优质资产过几年反而变成“负资产”。一旦行业不景气走下坡路，就变成卖么卖不掉，砍掉又可惜，左右为难。要是公司市值再多跌一点，股东们不满情绪被激发，一旦董事会发难，公司高层就要动荡了，然后病急乱投医，走马灯似的不断换CEO。新来的CEO水平好也就算了，如果来个校长那种“微操大师”，再一顿瞎折腾，然后就没有然后了，公司就几乎陷入绝境。这样的案例比比皆是，比如隔壁英特尔，鲍勃斯旺时代整的都是些啥玩意儿，整一个败家子。赶走鲍勃斯旺，请来老将基辛格，虽然基辛格干了四年股价继续创新低，你可以说基辛格也不行，让他背锅，但是基辛格“体面退休”后，现在英特尔群龙无首，跟没头苍蝇似的，看不到一点希望，你说怎么办？现在英特尔的董事会一会儿有意请台积电刘德音来，一会儿又说对Marvell的马特墨菲有兴趣，一会儿又找到原来的董事，曾经的Cadence CEO 陈立武来请他出山当新CEO，突出一个没有思路，瞎折腾，典型的反面案例。当然陈福阳和其他瞎操作玩并购CEO的不同，收购之后为了防止公司部门太多，机构过于臃肿，陈福阳经常手起刀落砍掉边缘部门，聚焦主业，该砍砍，该裁裁，最后落得一个“无情的裁员手”的名号。在收购博通之后的安华高，既扩充了安华高专利技术积累，同时进一步增强了他们在芯片领域，尤其是移动、数据中心及物联网等领域的通信芯片行业地位。然后又在2017年新博通以59亿美金拿下博科，进一波巩固自己在存储区域网络（SAN）交换机的领导地位。一直到现在在交换机，路由器核心芯片领域，博通都是无敌的存在，早期Marvell还能和博通争一争，现在基本在高端交换机芯片领域被按着打。到2017年底的时候，更疯狂的一幕来了，陈福阳看上了另外一个芯片领域的绝对巨头——高通。当时高通当时麻烦不断，陷入与苹果的诉讼纠纷以及来自欧洲的反垄断调查，股价比年初下滑超过20%。博通所看上的正是高通旗下大量的移动芯片专利技术以及对未来5G无线业务的想象力，如果博通能吃掉高通，那么在有线和无线整个网络领域将会诞生一家超级巨无霸芯片公司，再也没人能抗衡博通了。博通报价1300亿美金，试图强行收购高通。但这一行动最终遭到高通管理层的强烈反对，最后当时老美总统川建国介入并以安全原因阻止了这笔交易，当时中国在反垄断审查的时候也拖了好久，特别是国内相关产业企业联名上书反对这次收购。在内外压力下，最后博通放弃这次收购行动。差点半导体行业历史上最大的交易案就诞生了，幸好没有成功。大家要知道当时高通还试图收购欧洲NXP，这要是都成了，就变成高通吃NXP，博通吃高通，那全世界半导体格局又要大变天了，这要是高通和博通的收购都成了，那晋西北还不翻了天了？这种绝对霸主级别的行业垄断格局形成，对中小企业则是致命的。这次受挫后，博通意识到外国公司身份对于收购策略的阻碍，于是把总部从新加坡迁到美国。收购高通失败后的陈福阳并不甘心，随后开始专注利润率更高的软件领域。2018年以190亿美金收购美国软件企业CA Technologies。2019年以107亿美金收购美国网络安全公司赛门铁克，不过半年后又卖给了埃森哲。2023年，博通再次以610亿美金价格收购云计算巨头VMware。自此博通不再是一个单纯的芯片公司，而是从芯片到网络，到云计算服务的多元化巨头。02整合能力初显威力，两大业务齐发力通过多年的并购，到现在博通形成了两大业务，包括了半导体解决方案业务营收约为301亿美元，以及基础设施软件业务营收约为215亿美元，合计516亿美金。其中半导体业务部门，涵盖了众多产品，如人工智能芯片，交换机芯片，存储服务器，网络通信等。其中人工智能相关收入为 122 亿美元，同比暴涨 220%，这主要得益于其领先的 AI XPU 和以太网网络产品组合。特别是这个人工智能相关，因为明年给了很高的预期，所以整个周末各大群都在讨论所谓的Ai ASIC是什么。基础软件部门，主要是因为收购了云计算公司 VMware 等交易，博通极大地扩充了其在基础设施软件领域的业务。在 2024 财年第四财季，该部门的收入同比增长 196% 至 58.2 亿美元，全年营收约 215 亿美元。其产品包括大型计算机、网络安全和数据中心优化产品等，给博通贡献了大量的利润。从博通收购VMware的后续表现就能看出陈福阳的整合能力。博通并购企业回来后的核心岗位还是让原本专业的人来负责，陈福阳并不会太多插手业务，所以并购回来的企业大部分核心团队并没有受到太大影响，利益也得到了保障，他只会砍掉或者出售非核心的，不盈利的部门，对于核心业务不会动刀。比如VMware公司原本有8000个产品SKU，被博通精简为四种核心产品组合，加强了销售队伍和消除了渠道冲突。同时博通把所有并购回来的产品形成丰富的产品组合，主要集中在半导体定制化解决方案以及基建软件两大业务上，得到包括广大客户的认可，产品与产能都十分稳健。另一方面，由于收购之后，新来的优质资产进一步提高公司的盈利能力，公司业务好，那么资本方就会排队送钱，公司就有大把的融资和筹资渠道，就能放开手脚继续干，所以只要是陈福阳想去并购，钱根本不是问题，进一步放大了公司平台的价值和操作空间。比如在安华高并购博通当中的370亿美元，陈福阳只需要让安华高拿出10亿，而其它的资金都是通过借债或者股权换购等方式筹集而来，所以在资金上能不错的现金流，另一方面，无论是陈福阳还是过去博通，成本控制都是他们擅长的领域，在并购重组的过程中，并购回来的公司通过博通整体的势能与体量优势会大幅减少销售与营销成本、研发成本以及一系列的重组成本，让企业精细化经营。一般来讲，公司价值的定义就是：该公司在其余下的寿命期内可以产生的现金的折现值。而驱动公司现金流最重要的两个因素：盈利能力和公司增长能力。不得不说，陈福阳是一个财务与整合高手，他对企业前景，战略挑战，以及收购后的整合动作可谓滴水不漏，收购进来的资产都没有黄掉的，可以说在整合资源方面，他说第二，没有其他CEO敢说第一，其他没人能干到他这种程度。不得不佩服，这点也值得国内忙于跨界收购整合的公司们，好好学习。03AI ASIC与通用处理器的博弈这次博通万亿美金市值，除了业绩好，最最最重要就是陈福阳给了很高的预期，他说：2027年AI收入600-900亿美金SAM（serviceable adressable market）。且专门说明了SAM这个口径更严谨，只计算现有3大客户可以拿到的收入机会。这远高于市场预期，意味着从今年到2027年，AI收入（AISC+网络）几乎每年翻倍。于是股价应声暴涨，一天之内暴涨24%，市值多了2000亿美金，折合人民币1.4万多亿元，比全大A所有半导体公司的市值加一起还多一倍不止。博通的网络业务我不多说了，今天重点就是说这个AI ASIC相关意义和概念。所谓的ASIC，行业称为专用集成电路，从狭义竞品上定义对应是FPGA，如果广义竞品上定义就是通用集成电路，比如CPU这种。FPGA叫现场可编程门阵列，这种芯片有个最大的好处，客户可以通过quartus软件随意对芯片内部配置数据进行重新编程，重新定义芯片的各个功能区块，让它变成其他芯片，具备各种功能，可以处理不同领域的任务。因此FPGA可以像橡皮泥一样被捏成任意形状一样，客户定义成什么样就是什么样的芯片。所以FPGA可以是一个图像处理器，可以是一个音频控制器，可以是一个信号调制解调器，可以是一个内存控制器，可以是一个工业设备的核心芯片，可以是机器人的处理器，可以用于加速神经网络等等等。因此，FPGA在工业，汽车，机器人，通信，消费，AI，甚至航天军工行业广泛应用。目前FPGA的行业格局可以叫两大一小:两大，赛灵思和阿尔特拉，当然现在一个属于AMD，一个属于英特尔，都被两大CPU巨头收购了。一小，就是莱迪思。其他国外的行业公司还有Actel，Achronix，微芯等。国内比较知名就是复旦微，安路科技，高云，智多星，华微，紫光同创，京微齐力等。不过高端FPGA国内外目前行业差距还是巨大的。FPGA的基本商业逻辑是，客户用量不大，又需要灵活部署产品，自己研发芯片又成本太高，因此灵活多变可编程的FPGA成为一个不错的选择。但是毕竟FPGA的种种功能是捏出来的，所以能提供有限的性能，一旦超出范围就无能为力。举个典型案例，比如做一台ATE测试设备，早期研发阶段，量不大的时候，对于芯片没有太高的要求的时候用FPGA没问题，但是做到800MHz的时候就达到了FPGA的极限了。如果你要做出一款性能卓越的，想超过1GHz的，去对标爱德万经典机型93K，很显然再用FPGA就不够看了，得上专用ASIC芯片，才能做出超过1GHz的性能，才能看齐爱德万的93K。因此一旦上量了，或者提出更高性能需求了，同时客户又有钱烧研发了，就会逐渐放弃FPGA方案，转头研发高端ASIC专用芯片了。研发一款专用ASIC芯片成本很高，只有在客户确实有需求，真的烧的起钱的时候才会考虑搞专用芯片。这就是ASIC和FPGA之间的商业上的竞争逻辑关系。再聊广义概念对应的竞品——通用处理器。像GPU/GPGPU，CPU，这种都能叫通用处理器，它加上操作系统就可以部署在任意客户应用场景下。而专用集成电路的ASIC就做不到这点，它往往是只针对特定客户的某种特定功能，特定任务开发出来，无法做到通用任何场景。所以ASIC这个专用的概念，竞品芯片有狭义和广义两个定义，狭义竞品对手对应FPGA，广义竞品对手对应整个通用处理器领域。所以针对广义上概念，所有专用芯片都可以叫ASIC芯片，它可以是一个专用蓝牙芯片，可以是一个Wifi芯片，可以是一个DSP，可以是一个编解码芯片，都可以算。如果我们再回到博通这个实际情况上。实际上博通是在帮谷歌这类互联网大厂开发了一款专用AI ASIC即谷歌的TPU。其中的逻辑是这样的，谷歌自己因为要跑自己的Gemini模型，与ChatGPT对抗。如果大家都用英伟达的GPU实际上是拉不开差距，到后面变成搞军备竞赛，变成谁拥有的英伟达算力卡多，谁厉害。但是英伟达的卡巨贵，货还难拿，那谷歌想来想去直接来个釜底抽薪，它决定自己搞，谷歌自己搞芯片的前置逻辑条件变成：第一、我不用CUDA，自然而然我可以不用英伟达的GPU，可以不给英伟达剥削我的机会；第二、我自己开发一款专用芯片，这款芯片只用我自己开发的系统，只要能跑我自己的算法，能训练我自己的模型就够了；第三、它得低成本肯定要比英伟达的GPU便宜很多，这样综合成本要比用英伟达的GPU跑模型的竞争对手就低成本多了，竞争中就有机会胜出；这样一来，用自己的低成本TPU芯片训练Gemini模型的就能和其他家用高成本的英伟达GPU的方案做抗衡，因为算力成本上更便宜，在未来的算力军备竞赛上不会吃亏。但是谷歌自己拉团队去做新芯片，实在太烧钱了，有没有折中低成本的方案呢？（当然谷歌自己也有芯片团队）于是谷歌就找到了博通，一起开发一款我谷歌自己专用的TPU。这就是谷歌找博通合作开发AI ASIC的核心逻辑。这个故事就变成了，谷歌自己来定义芯片，列出需求清单，博通利用自己经验丰富的IC设计团队以及资源庞大的IP来协助开发新款TPU，同时博通还负责流片，这种模式在国内芯原股份，翱捷，甚至澜起科技上也能看到，统称一站式设计服务。除了博通，Marvell也干这种类似的业务，有消息称微软就找到Marvell谈合作，Marvell高管还透露称：微软给的机会比想象中要大。包括博通，Marvell，这种协助客户做的芯片设计服务也分情况的，有些是做前端代码，有些是做后端布线，甚至有些客户案例是前后端设计+流片+封装全给干了。比如盛科通信和Marvell的合作，就是盛科自己搞芯片前端设计，Marvell帮忙做后端布线设计，然后再利用Marvell的身份去台积电要先进工艺的产能来流片。此外，世芯，创意，包括国内灿芯模式也类似，不过这几个主要是做后端布线设计+协调背后大哥FAB的产能为主，略微有点区别。整体而言，其商业逻辑和软件外包服务模式有几分相似之处，只是研发芯片流程很长，过程比较复杂，分工更细一些。除了谷歌，很多互联网大厂比如Meta，国内的字节，腾讯，都用过这种模式，甚至OpenAI也不排斥。如果哪一天，OpenAI觉得英伟达GPU定价太过离谱，不想再被老黄剥削，同时可以不依赖CUDA，它一定会去这么干，有消息称它想自己干LPU，类似谷歌的TPU，不光是OpenAI，你说苹果会不会也想这么干呢？所以整个Ai ASIC行业发展的逻辑就是：互联网大厂，以及那些跑模型的公司，对算力极度渴求，但是又不想花大钱的，它们觉得英伟达GPU太贵不想被老黄剥削，同时我可以不依赖CUDA，我只跑自己的模型和算法，我只用我自己的系统，那么我就可以自研一款自己专用的ASIC芯片；同时我觉得自己拉团队自研芯片太过烧钱，风险太大，时间成本也不可控，所以我只提需求，我只定义芯片需要什么样的功能，让博通，Marvell这样的芯片开发经验丰富的公司来协助我的团队来完成新的芯片研发工作，最终在风险，算力，性能，成本上达到完美的平衡点。这才是Ai ASIC的完整逻辑。这里插一句，当年英特尔找到谷歌，希望谷歌用自己的X86构架开发思路是一致的。你谷歌不是要自己做芯片吗？我授权给你X86 CPU的IP，然后你根据自己的需求自己定义芯片，我英特尔协助你开发新芯片，然后我英特尔还有代工业务，我还可以帮你生产芯片，同时我英特尔还有先进封装的能力，活我给你全包了。想的是很好，但是英特尔服务客户的意识太烂，但是X86构架CPU根本不匹配谷歌真实需求，所以谷歌转头就自己找博通开发新TPU去了。看到这里我相信，大家都对AI ASIC的背后逻辑搞的清清楚楚了。04对抗英伟达和它的GPU帝国？到这里，博通还有最后一张能抗衡英伟达帝国的底牌。也是大家积极拥抱博通的原因。英伟达只所以现在这么牛，它的GPU在整个高端算力上占据97%的市场份额，一方面是它的GPU确实厉害，吊打同行英特尔和AMD，此外CUDA生态十年播下的种子，现在到了开花结果的时候，这东西实在太好用了。最最厉害的杀招，还是以前长文里介绍过的，英伟达的NV Link，自从收购了迈洛思之后，软件芯片一结合，简直无敌。NV LINK是英伟达早在2016年开发私用专用网络协议。NV LINK是一种高速、低延迟的互联技术，其4.0版本目前的速度几乎三倍于传统网络总线构架PCI-E Gen 5标准的速度。有了NV Link，在多GPU系统中，如深度学习模型训练等场景，需要大量的数据在 GPU 之间进行交互，NV Link 提供了比传统 PCIe 总线高得多的带宽，能够实现 GPU 之间的高速数据共享，从而大幅加速计算任务的执行，使得多个 GPU 可以更快速地协同工作，提高并行计算效率。这就是笔者常说的英伟达帝国生态圈的三大王牌，GPU+CUDA+NV LINK。此外，在优化GPU与CPU之间的数据交换，增强系统的灵活性与扩展性，提高系统的能效比上，NV LINK都具备强有力的竞争能力。其他做AI ASIC的，做GPU的芯片设计公司，你可以在硬件上打败英伟达的GPU，但是你不可能干掉NV LINK。只要NV LINK 不输，英伟达就不会输。所以说总线标准是整个系统的灵魂，总线之争，也是生态之争。NV LINK强悍的互联特性，让英伟达的GPU卡集群的生态圈得到进一步加强，已经到了难以撼动的程度了。有意思的来了，英伟达的生态圈成功的三大条件，除了CUDA之外，很不好意思博通也具备。你英伟达有GPU，我博通可以帮助客户开发它专用ASIC，它可以是TPU，可以是LPU，可以是任意的XPU，只要客户有需求，它自己能定义，我就能协助客户搞出来。你英伟达有CUDA，客户说我只要一款高性能，低成本芯片，它不用是十项全能的通用处理器，它只能跑我自己的算法，系统和模型就足够了，至于CUDA兼不兼容无所谓！你英伟达有NV LINK，你还有网卡芯片的迈洛思，好巧，我博通就是玩网络出身的哦。专用协议？客户自己在自己封闭的圈子里跑自己的模型，系统和算法，自己开发一个即可，没有？我博通这里多的是，实在不行，隔壁这还不是有CXL，UCIe么！英特尔天天盼着大哥们快用CXL和UCIe的协议，快来加入我的联盟吧。要网络软硬件全打通，我博通核心业务就擅长这个的好吧！老子Serdes天下无敌好吧，从交换机芯片，到网卡芯片，甚至DPU，我博通核心Serdes IP 在手，什么网络相关的芯片不能做？各位要知道在超过50G/s的Serdes 市场中，博通可是占据76%的市场份额。当然现在50G/s的速度也不够看，但是你要真硬来，博通不是说没有能力去做112G，甚至224G的产品。所以到头来，英伟达看似高大的城墙上，硬生生被博通敲出一个洞来。所以博通未来急速增长的核心变成：AI ASIC这种定制化的，客户自己定义芯片，博通协助客户开发XPU的模式，产业规模产业空间确认至少600亿美金。同步博通也有能力协助客户搞类似的NV LINK+迈洛思的方案，进一步放飞客户自研XPU+超高速互联集群服务器的决心。所以再一次证实了，AI ASIC在产业方面存在较大的发展空间。这一波，博通直接是秦始皇摸电门——赢麻了。根据研究机构Rosenblatt预计，随着其他科技巨头的突破，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。整个高端算力时代，似乎走到了命运的十字路口。这点和80年代末，毛瑞斯张创办台积电这种晶圆代工模式去挑战传统的IDM模式的情景十分相似。客户好，我博通就好，只要客户定制化AI ASIC的模式能持续下去，我博通就一直有钱赚。不光是博通，甚至具备同样能力的Marvell也能跟着一起喝汤，只要它也能抱住几个大腿。难题现在抛到英伟达和老黄这边了，你英伟达要不要下场一起干这个事呢？要是做AI ASIC的客户多了，岂不是买你GPU的客户就少了？GPU买不动了，降价不？如果客户定制AI ASIC的业务利润不如自己卖GPU，这AI ASIC定制化的活，你老黄接还是不接？让时间给出答案吧。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":371143593963648,"gmtCreate":1731625626744,"gmtModify":1731625628695,"author":{"id":"3568978873871079","authorId":"3568978873871079","name":"xyzfree","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3568978873871079","authorIdStr":"3568978873871079"},"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/371143593963648","repostId":"1115350474","repostType":4,"repost":{"id":"1115350474","kind":"news","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":1731564614,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1115350474?lang=&edition=full","pubTime":"2024-11-14 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Colonnese表示，比特币挖矿股的相对落后表现为投资者创造了一个非常有吸引力的买入机会。他预计，未来12个月内，纯比特币挖矿公司会有最大的上涨潜力，因为这些公司与比特币价格高度关联，而那些转向AI领域的公司股价已经表现不错。Colonnese还提到，在看涨市场中，比特币挖矿股表现通常是比特币本身的2.5倍。今年两大挖矿公司 Riot Platforms 和 Marathon Digital Holdings Inc 的股价分别下跌了18%和7%，尽管近期加密货币和其他风险资产大涨。而他在行业中最看好的CleanSpark公司今年股价上涨近36%。在多元化经营的矿业公司中， TeraWulf Inc. 同期暴涨了206%， Core Scientific, Inc. 上涨了190%，而改名前称Iris Energy的 Iris Energy Ltd 也增长了52%。Bernstein分析师Gautam 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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 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Corner的公司目前持有279,420个比特币，价值接近230亿美元，因为比特币价格创下82,000美元以上的历史新高。MicroStrategy总共为这些比特币花费了119亿美元，目前账面盈利约110亿美元。公司宣布，本季度比特币收益为7.4%，年初至今收益超26%。最新购买的27,200个比特币平均买入价为74,463美元/枚，目前每枚涨了近8,000美元，已经带来了超过2亿美元的利润。MicroStrategy的比特币购买策略是通过发行股票筹集资金，然后用所得购买比特币，这一策略推动了比特币价格上涨，同时也提升了MSTR的股价。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":234,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":367832852132024,"gmtCreate":1730820690710,"gmtModify":1730820692156,"author":{"id":"3568978873871079","authorId":"3568978873871079","name":"xyzfree","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3568978873871079","authorIdStr":"3568978873871079"},"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/367832852132024","repostId":"367720793825352","repostType":1,"repost":{"id":367720793825352,"gmtCreate":1730793100396,"gmtModify":1730821203727,"author":{"id":"3514329116425907","authorId":"3514329116425907","name":"小虎AV","avatar":"https://static.tigerbbs.com/162e12f8dcec770ec19f66f2abb0d5db","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3514329116425907","authorIdStr":"3514329116425907"},"themes":[],"title":"马斯克：民主党一直都在作弊！大选极限二选一，特斯拉将何去何从？","htmlText":"\n \n \n  11月4日美国大选日前夜，马斯克再次参加了Joe Rogan访谈，解释了自己为何这次大选这么活跃（只是想要支持真正的民主），并指出民主党一直都在作弊（利用非法移民干扰正常选举，加州甚至通过了一项法律：投票的时候不允许出示身份证明）。两个半小时的采访，马斯克最后也开玩笑称若哈里斯最后当选，自己也完了~ 周一晚Joe Rogan正式公开发言，表示为特朗普背书。大家觉得这场二选一的游戏，马斯克和特斯拉的命运将何去何从？短期特斯拉股价会涨还是会跌呢？ <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$</a> 评论区分享你的观点和看法，一起赢取虎币奖励！\n \n","listText":"11月4日美国大选日前夜，马斯克再次参加了Joe Rogan访谈，解释了自己为何这次大选这么活跃（只是想要支持真正的民主），并指出民主党一直都在作弊（利用非法移民干扰正常选举，加州甚至通过了一项法律：投票的时候不允许出示身份证明）。两个半小时的采访，马斯克最后也开玩笑称若哈里斯最后当选，自己也完了~ 周一晚Joe Rogan正式公开发言，表示为特朗普背书。大家觉得这场二选一的游戏，马斯克和特斯拉的命运将何去何从？短期特斯拉股价会涨还是会跌呢？ <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$</a> 评论区分享你的观点和看法，一起赢取虎币奖励！","text":"11月4日美国大选日前夜，马斯克再次参加了Joe Rogan访谈，解释了自己为何这次大选这么活跃（只是想要支持真正的民主），并指出民主党一直都在作弊（利用非法移民干扰正常选举，加州甚至通过了一项法律：投票的时候不允许出示身份证明）。两个半小时的采访，马斯克最后也开玩笑称若哈里斯最后当选，自己也完了~ 周一晚Joe Rogan正式公开发言，表示为特朗普背书。大家觉得这场二选一的游戏，马斯克和特斯拉的命运将何去何从？短期特斯拉股价会涨还是会跌呢？ $特斯拉(TSLA)$ 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22:25","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋最新演讲：英伟达正在打造“AI大脑”，将来会有1亿个人工智能助手","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1116794835","media":"腾讯科技","summary":"展望未来，黄仁勋透露英伟达正致力于构建自己的“人工智能大脑”，即为人工智能提供动力的基础技术。黄仁勋还称，英伟达已开始将全部私有数据转化为人工智能资源，并呼吁“每个人都应如此做”。他预测，英伟达未来将拥有5万名员工和超过1亿个人工智能助手，并认为将来每个组织都将有大量数字员工。","content":"<html><head></head><body><p><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的GPU取得了巨大成功，它起初以处理图形密集型任务（例如视频游戏）著称，但随后在大语言模型（LLM）方面展现出强大的效能。OpenAI的ChatGPT面世后，短时间内迅速走红，促使企业竞相构建GenAI平台，英伟达因此受益匪浅，并跻身全球顶级公司行列。鉴于此，首席信息官们迫切希望从英伟达高管处汲取类似的成功经验。</p><p>美国当地时间周二，在市场研究和咨询公司Gartner于奥兰多举行的IT Symposium/Xpo活动上，英伟达首席执行官黄仁勋接受了Gartner副总裁、首席研究员达里尔·普卢默（Daryl Plummer）的采访。黄仁勋为实施“人工智能优先”战略的企业辩护，并呼吁商业技术领导者必须为“新工业革命”的到来做好准备。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e9b4c3484f1a79833973e75e7dcc924b\" title=\"英伟达CEO黄仁勋表示，商业技术领导者必须为“新工业革命”做好准备\" tg-width=\"850\" tg-height=\"478\"/><span>英伟达CEO黄仁勋表示，商业技术领导者必须为“新工业革命”做好准备</span></p><p><strong>AI正驱动“新工业革命” 到来</strong></p><p>黄仁勋宣称，我们正在见证一场新的工业革命到来。但这场革命不是由蒸汽或电力驱动，而是由人工智能驱动。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/65b0cd2e6b3a7ddb31a0c5fd1ef84a79\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"563\"/></p><p>他说，从传统软件编码向人工智能神经网络的转变彻底改变了整个堆栈，这不仅意味着计算能力的提升，更是对工作本质的重新定义。黄仁勋强调：“人工智能学习的不是工具，而是工作的精髓。” 与为人类设计的软件工具不同，人工智能可以掌握技能，对复杂的问题进行推理，甚至与其他系统协同工作，自主执行任务。</p><p>黄仁勋称，这一转变预示着企业层面的巨大变革。历史上，我们曾专注于制造硬件和软件工具，而现在，数字智能正崭露头角。他表示：“我们正步入一个前所未有的新领域，标志着新工业革命的开端。”</p><p>早期，软件作为高价值抽象产品的概念具有启示意义。黄仁勋认为，人工智能的发展也将遵循类似轨迹，但此次革命的核心不再是软件，而是正在生产的Token，即人工智能的构建模块。</p><p>这些由人工智能生成的Token代表着一种全新的输出形式。黄仁勋提到：“这是一个新兴行业，将涌现出专门将原材料（数据）转化为这种无形资产的工厂——即内部配备计算机的建筑物，这些计算机每小时能通过数百万个Token创造收益，而Token能重组为语言、图像和视频。”</p><p>他解释说：“我们正在大量地创造出非常有用的数字智能。很快，我们就能让<a 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人类员工</strong></p><p>尽管有人担忧人工智能的快速发展会大规模取代劳动力，但黄仁勋却对此持乐观态度。他认为，与人类并肩工作的数字员工（或称AI智能体）有助于提升效率，并为每个人带来更多机遇。</p><p>黄仁勋表示：“人工智能将促进人类员工与数字员工互动，目的并非取代人类，而是提升公司整体的生产力和增长。我会以激励人类员工的方式激励这些数字员工。它们会相互协作，形成团队，共同解决问题。”</p><p>他补充道：“我们首先要创造更多的人工智能工作岗位，进而创造更多的人类工作岗位……若现在增加人工智能工作岗位，公司将更加高效，产生更多收入，从而雇佣更多人。”</p><p>黄仁勋认为，这意味着公司将拥有众多数字员工，它们是能在极少人为干预下做出决策的模型，将在营销、销售、工程和供应链等岗位上与人类同事协同工作。为此，包括商业技术领导者在内的每个人都需学习如何应用人工智能。</p><p>英伟达正与SAP、<a href=\"https://laohu8.com/S/NOW\">ServiceNow</a>等软件公司合作，将其技术融入后者的系统，并与<a href=\"https://laohu8.com/S/ACN\">埃森哲</a>合作建立适用于私人数据中心的智能体平台。黄仁勋说：“你还是要编程，但你将以某种可与人工智能交流的方式进行。”</p><p>目前，英伟达的人工智能正助力公司设计芯片和编写软件。这些AI智能体相当于“人工智能芯片设计师”和“人工智能软件工程师”。黄仁勋强调：“在可预见的未来，我们期望人工智能也可以做人类员工能够胜任的事情。”</p><p>他预测，英伟达未来将拥有5万名员工和超过1亿个人工智能助手，并认为将来每个组织都将有大量数字员工。他说：“毋庸置疑，无论是在你们这一代还是下一代，这终将成为现实。”</p><p>对于首席信息官而言，黄仁勋指出，他们当前的任务是管理人们对人工智能商业价值的期望，并持续探索其极限。英伟达的芯片不仅适用于其他供应商提供的云平台，还可在数据中心和私有云平台上使用。</p><p>他强调：“如今，计算几乎已经无所不在，加速计算和人工智能也将是如此！”</p><p><strong>看准目标要深信不疑，立即付诸行动</strong></p><p>身着标志性的黑色皮夹克，黄仁勋在回应普卢默关于其个人风格及这种简约是否为其领导愿景留出空间的问题时表示，他的领导能力核心在于面向未来，而非过分关注风格。</p><p>他解释道：“面对那些有影响力的、令人惊讶和意想不到的事物，重要的是要自问：这背后的意义何在？它将带来怎样的长远影响？接下来，如果你对某件事深信不疑，就必须付诸行动。而最行之有效的做法，就是立即行动起来。”</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","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\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/NoZFuuK7vZUGAvKJ_EgOaQ><strong>腾讯科技</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>英伟达的GPU取得了巨大成功，它起初以处理图形密集型任务（例如视频游戏）著称，但随后在大语言模型（LLM）方面展现出强大的效能。OpenAI的ChatGPT面世后，短时间内迅速走红，促使企业竞相构建GenAI平台，英伟达因此受益匪浅，并跻身全球顶级公司行列。鉴于此，首席信息官们迫切希望从英伟达高管处汲取类似的成功经验。美国当地时间周二，在市场研究和咨询公司Gartner于奥兰多举行的IT ...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/NoZFuuK7vZUGAvKJ_EgOaQ\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/65b0cd2e6b3a7ddb31a0c5fd1ef84a79","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/NoZFuuK7vZUGAvKJ_EgOaQ","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1116794835","content_text":"英伟达的GPU取得了巨大成功，它起初以处理图形密集型任务（例如视频游戏）著称，但随后在大语言模型（LLM）方面展现出强大的效能。OpenAI的ChatGPT面世后，短时间内迅速走红，促使企业竞相构建GenAI平台，英伟达因此受益匪浅，并跻身全球顶级公司行列。鉴于此，首席信息官们迫切希望从英伟达高管处汲取类似的成功经验。美国当地时间周二，在市场研究和咨询公司Gartner于奥兰多举行的IT Symposium/Xpo活动上，英伟达首席执行官黄仁勋接受了Gartner副总裁、首席研究员达里尔·普卢默（Daryl Plummer）的采访。黄仁勋为实施“人工智能优先”战略的企业辩护，并呼吁商业技术领导者必须为“新工业革命”的到来做好准备。英伟达CEO黄仁勋表示，商业技术领导者必须为“新工业革命”做好准备AI正驱动“新工业革命” 到来黄仁勋宣称，我们正在见证一场新的工业革命到来。但这场革命不是由蒸汽或电力驱动，而是由人工智能驱动。他说，从传统软件编码向人工智能神经网络的转变彻底改变了整个堆栈，这不仅意味着计算能力的提升，更是对工作本质的重新定义。黄仁勋强调：“人工智能学习的不是工具，而是工作的精髓。” 与为人类设计的软件工具不同，人工智能可以掌握技能，对复杂的问题进行推理，甚至与其他系统协同工作，自主执行任务。黄仁勋称，这一转变预示着企业层面的巨大变革。历史上，我们曾专注于制造硬件和软件工具，而现在，数字智能正崭露头角。他表示：“我们正步入一个前所未有的新领域，标志着新工业革命的开端。”早期，软件作为高价值抽象产品的概念具有启示意义。黄仁勋认为，人工智能的发展也将遵循类似轨迹，但此次革命的核心不再是软件，而是正在生产的Token，即人工智能的构建模块。这些由人工智能生成的Token代表着一种全新的输出形式。黄仁勋提到：“这是一个新兴行业，将涌现出专门将原材料（数据）转化为这种无形资产的工厂——即内部配备计算机的建筑物，这些计算机每小时能通过数百万个Token创造收益，而Token能重组为语言、图像和视频。”他解释说：“我们正在大量地创造出非常有用的数字智能。很快，我们就能让机器人听得懂自然语言，并按特定方式行动。现在，技术正迅速接近通用人工智能机器人的门槛。我觉得，最重要的是要找到合适的方法，把这些技术的潜力展现出来，让大家看到它们能做到什么。这样，我们才能真正发挥出这些技术的力量。”生活在未来和“代币化”黄仁勋向数千名商业技术领袖强调，他们的企业必须转型为人工智能驱动的组织，以迎接“新工业革命”的挑战。他鼓励首席信息官们培养面向未来的心态，积极适应快速变化的技术环境。黄仁勋透露，英伟达在这方面已经有所作为，将人工智能融入芯片设计、软件编写及供应链管理等核心领域，他认为这些领域的“影响最为深远”。他建议首席信息官们在公司内部发掘高效的工作流程，并探索人工智能如何对其进行革新。英伟达作为支持人工智能的关键处理单元供应商，转型成效显著。最新财报显示，2024年第二季度收入高达300亿美元，环比增长15%，同比增长更是高达122%。展望未来，黄仁勋透露英伟达正致力于构建自己的“人工智能大脑”，即为人工智能提供动力的基础技术。它可以收集企业运营、业务流程及客户互动信息，并进行智能处理，其目标是将这些信息转化为首席信息官和首席执行官能“直接沟通”的智能形态。黄仁勋还称，英伟达已开始将全部私有数据转化为人工智能资源，并呼吁“每个人都应如此做”。为此，英伟达推出了一款新工具，旨在使PDF文件更易被人工智能解析与利用。以往，电子邮件和PDF等“非结构化数据”往往难以被传统人工智能系统有效捕获。数字员工 vs 人类员工尽管有人担忧人工智能的快速发展会大规模取代劳动力，但黄仁勋却对此持乐观态度。他认为，与人类并肩工作的数字员工（或称AI智能体）有助于提升效率，并为每个人带来更多机遇。黄仁勋表示：“人工智能将促进人类员工与数字员工互动，目的并非取代人类，而是提升公司整体的生产力和增长。我会以激励人类员工的方式激励这些数字员工。它们会相互协作，形成团队，共同解决问题。”他补充道：“我们首先要创造更多的人工智能工作岗位，进而创造更多的人类工作岗位……若现在增加人工智能工作岗位，公司将更加高效，产生更多收入，从而雇佣更多人。”黄仁勋认为，这意味着公司将拥有众多数字员工，它们是能在极少人为干预下做出决策的模型，将在营销、销售、工程和供应链等岗位上与人类同事协同工作。为此，包括商业技术领导者在内的每个人都需学习如何应用人工智能。英伟达正与SAP、ServiceNow等软件公司合作，将其技术融入后者的系统，并与埃森哲合作建立适用于私人数据中心的智能体平台。黄仁勋说：“你还是要编程，但你将以某种可与人工智能交流的方式进行。”目前，英伟达的人工智能正助力公司设计芯片和编写软件。这些AI智能体相当于“人工智能芯片设计师”和“人工智能软件工程师”。黄仁勋强调：“在可预见的未来，我们期望人工智能也可以做人类员工能够胜任的事情。”他预测，英伟达未来将拥有5万名员工和超过1亿个人工智能助手，并认为将来每个组织都将有大量数字员工。他说：“毋庸置疑，无论是在你们这一代还是下一代，这终将成为现实。”对于首席信息官而言，黄仁勋指出，他们当前的任务是管理人们对人工智能商业价值的期望，并持续探索其极限。英伟达的芯片不仅适用于其他供应商提供的云平台，还可在数据中心和私有云平台上使用。他强调：“如今，计算几乎已经无所不在，加速计算和人工智能也将是如此！”看准目标要深信不疑，立即付诸行动身着标志性的黑色皮夹克，黄仁勋在回应普卢默关于其个人风格及这种简约是否为其领导愿景留出空间的问题时表示，他的领导能力核心在于面向未来，而非过分关注风格。他解释道：“面对那些有影响力的、令人惊讶和意想不到的事物，重要的是要自问：这背后的意义何在？它将带来怎样的长远影响？接下来，如果你对某件事深信不疑，就必须付诸行动。而最行之有效的做法，就是立即行动起来。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":325,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":362403895173344,"gmtCreate":1729496247772,"gmtModify":1729497177087,"author":{"id":"3568978873871079","authorId":"3568978873871079","name":"xyzfree","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3568978873871079","authorIdStr":"3568978873871079"},"themes":[],"htmlText":"这是一篇阴谋论文章，水平非常低下","listText":"这是一篇阴谋论文章，水平非常低下","text":"这是一篇阴谋论文章，水平非常低下","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/362403895173344","repostId":"1152302827","repostType":4,"repost":{"id":"1152302827","kind":"news","pubTimestamp":1729466620,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1152302827?lang=&edition=full","pubTime":"2024-10-21 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justify;\">马斯克和特朗普的关系，就像一本活生生的《阿特拉斯耸耸肩》，特朗普打算直接邀请马斯克进政府，扮演那个可以按照自己想法重新设计美国和美国人生活的阿特拉斯。</p><blockquote><p>注：《阿特拉斯耸耸肩》（Atlas Shrugged）是美国作家安·兰德（Ayn Rand）于1957年出版的一部小说。讲述了一群才华横溢的企业家和创造者在面对政府干预和过度监管的情况下，决定退出社会，建立自己的新世界。</p><p>书名中的“阿特拉斯”是指希腊神话中背负天穹的巨人阿特拉斯，隐喻那些支撑社会运转的优秀个人。当他们“耸耸肩”放下重担时，整个社会就会陷入瘫痪。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">马斯克对这个梦想的追求，早就超越了亿万富翁的小打小闹。他已经搬到宾夕法尼亚，亲自负责特朗普在那里的拉票工作。为此，他从自己的公司调来了顶尖人才，还打算砸下5亿美元。而这还不算上他用自己的名气为特朗普站台的价值，以及他把X（原推特）变成特朗普竞选非官方宣传平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克起初对特朗普是持怀疑态度的——其实他一开始支持的是佛罗里达州长德桑蒂斯。只是渐渐地，他变成了一个公开、狂热的MAGA信徒。他对特朗普的态度，跟他对人工智能的看法有点相似。一方面，AI可能会毁灭人类；但另一方面，这趋势无法避免，而如果被一个天才工程师掌控，它可能会带来辉煌，甚至是拯救的机会。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克支持特朗普，几乎可以肯定是出于他对自身利益的精明考虑。像很多推崇自由主义的亿万富翁一样，他把政府变成了自己的大金库。他的公司SpaceX靠着和各类政府机构以及五角大楼的合同赚钱，甚至接手了NASA的一些核心任务。特斯拉则依靠电动车的税收优惠和充电站的补贴发展壮大。</p><p style=\"text-align: justify;\">据统计，特斯拉和SpaceX两家公司已经拿下了150亿美元的联邦合同。但这还只是他“试水”的商业计划。《华尔街日报》透露，SpaceX还在为“国家安全客户”设计一系列新产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克才刚刚开始挖掘政府这块赚钱的潜力，而特朗普正是他的理想人选。特朗普一向喜欢重赏那些对他忠诚的人，不管是对他低头的外国领导人，还是那些在他度假村办活动的支持者。</p><p style=\"text-align: justify;\">别的总统可能会被各种规矩束缚，但特朗普却无所谓。在他第一个任期里，他发现自己的党派根本不会因为他的越界行为惩罚他。</p><p style=\"text-align: justify;\">在不断变化的“特朗普圈子”里，没有哪个支持者或亲信能比得上马斯克的筹码。如果特朗普赢了，很可能是靠微弱的投票优势，而马斯克可以自夸是那个决定胜负的关键因素。</p><p style=\"text-align: justify;\">不难想象马斯克会怎么利用这段联盟关系。特朗普已经说了，要让他负责一个提高政府效率的委员会，或者用特朗普的话说，马斯克会是“削减成本的大臣”。</p><p style=\"text-align: justify;\">SpaceX就是个样板：马斯克会主张把政府私有化，把国家的事情外包给灵活的企业家和聪明的技术人员。这也就意味着他的公司会有更多机会拿下巨额合同。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以，当特朗普吹嘘说马斯克会在他任期内把火箭送上火星时，他可不是在想象什么新的阿波罗计划，而是在打算给SpaceX开出美国政府史上最大的一张支票——让世界上最有钱的人变得更有钱。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/b17e439ac8db8789072bf4b4dd07885d\" title=\"\" tg-width=\"814\" tg-height=\"451\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这可能只是吹吹牛而已。但这和右翼对特朗普第二任期的整体计划完全对得上号，那就是削弱联邦政府——砍掉一大批政治中立的公务员，甚至整个内阁部门和机构。这种大刀阔斧的变革，正好符合马斯克那种把自己当成人类历史关键角色的宏大想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">这可不是什么普通的寡头政治，而是硅谷那种自我至上和社会达尔文主义的极致体现——他们觉得，把权力集中在天才手里才是最理想的社会模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如彼得·蒂尔说的，“竞争是失败者的游戏。”在这种世界观里，限制权力也是“失败者的游戏”。</p><p style=\"text-align: justify;\">靠着这些政府合同和他的内部影响力，马斯克会在国家安全体系中扎得更深。</p><p style=\"text-align: justify;\">他已经拿到了一份价值18亿美元的机密合同，是和国家侦察局（National Reconnaissance Office，简称NRO，负责从太空进行情报收集）签的，通过SpaceX的一个部门Starshield完成。他还为军方提供通信网络。在政府面对AI未来和太空商业化的关键决策时，他的想法将会很有影响力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在特斯拉，马斯克给自己取了个“科技之王”的称号。这个名字听起来有点像玩笑，也有点偏执，正好反映了其中的危险。按照特朗普的做法，他完全不用剥离自己的公司，甚至包括他的社交媒体平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在一个无视批评的政府里，他不用担心国会监督，可以轻松忽视任何质疑他的人。在所有特朗普第二任期可能带来的风险中，这也许是最让人担心的一个。</p></body></html>","source":"lsy1729466584149","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\" 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Rand）于1957年出版的一部小说。讲述了一群才华横溢的企业家和创造者在面对政府干预和过度监管的情况下，决定退出社会，建立自己的新世界。书名中的“阿特拉斯”是指希腊神话中背负天穹的巨人阿特拉斯，隐喻那些支撑社会运转的优秀个人。当他们“耸耸肩”放下重担时，整个社会就会陷入瘫痪。马斯克对这个梦想的追求，早就超越了亿万富翁的小打小闹。他已经搬到宾夕法尼亚，亲自负责特朗普在那里的拉票工作。为此，他从自己的公司调来了顶尖人才，还打算砸下5亿美元。而这还不算上他用自己的名气为特朗普站台的价值，以及他把X（原推特）变成特朗普竞选非官方宣传平台。马斯克起初对特朗普是持怀疑态度的——其实他一开始支持的是佛罗里达州长德桑蒂斯。只是渐渐地，他变成了一个公开、狂热的MAGA信徒。他对特朗普的态度，跟他对人工智能的看法有点相似。一方面，AI可能会毁灭人类；但另一方面，这趋势无法避免，而如果被一个天才工程师掌控，它可能会带来辉煌，甚至是拯救的机会。马斯克支持特朗普，几乎可以肯定是出于他对自身利益的精明考虑。像很多推崇自由主义的亿万富翁一样，他把政府变成了自己的大金库。他的公司SpaceX靠着和各类政府机构以及五角大楼的合同赚钱，甚至接手了NASA的一些核心任务。特斯拉则依靠电动车的税收优惠和充电站的补贴发展壮大。据统计，特斯拉和SpaceX两家公司已经拿下了150亿美元的联邦合同。但这还只是他“试水”的商业计划。《华尔街日报》透露，SpaceX还在为“国家安全客户”设计一系列新产品。马斯克才刚刚开始挖掘政府这块赚钱的潜力，而特朗普正是他的理想人选。特朗普一向喜欢重赏那些对他忠诚的人，不管是对他低头的外国领导人，还是那些在他度假村办活动的支持者。别的总统可能会被各种规矩束缚，但特朗普却无所谓。在他第一个任期里，他发现自己的党派根本不会因为他的越界行为惩罚他。在不断变化的“特朗普圈子”里，没有哪个支持者或亲信能比得上马斯克的筹码。如果特朗普赢了，很可能是靠微弱的投票优势，而马斯克可以自夸是那个决定胜负的关键因素。不难想象马斯克会怎么利用这段联盟关系。特朗普已经说了，要让他负责一个提高政府效率的委员会，或者用特朗普的话说，马斯克会是“削减成本的大臣”。SpaceX就是个样板：马斯克会主张把政府私有化，把国家的事情外包给灵活的企业家和聪明的技术人员。这也就意味着他的公司会有更多机会拿下巨额合同。所以，当特朗普吹嘘说马斯克会在他任期内把火箭送上火星时，他可不是在想象什么新的阿波罗计划，而是在打算给SpaceX开出美国政府史上最大的一张支票——让世界上最有钱的人变得更有钱。当然，这可能只是吹吹牛而已。但这和右翼对特朗普第二任期的整体计划完全对得上号，那就是削弱联邦政府——砍掉一大批政治中立的公务员，甚至整个内阁部门和机构。这种大刀阔斧的变革，正好符合马斯克那种把自己当成人类历史关键角色的宏大想法。这可不是什么普通的寡头政治，而是硅谷那种自我至上和社会达尔文主义的极致体现——他们觉得，把权力集中在天才手里才是最理想的社会模式。正如彼得·蒂尔说的，“竞争是失败者的游戏。”在这种世界观里，限制权力也是“失败者的游戏”。靠着这些政府合同和他的内部影响力，马斯克会在国家安全体系中扎得更深。他已经拿到了一份价值18亿美元的机密合同，是和国家侦察局（National 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15:47","market":"us","language":"zh","title":"万字全文：谷歌前CEO埃里克·施密特最新论AI崛起，全球竞争与科技演变","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1173063369","media":" Web3天空之城","summary":"在最新的斯坦福课堂访谈里，谷歌前CEO 埃里克·施密特深入探讨了人工智能的发展方向、全球科技竞争的未来，以及这些技术如何在短期内对社会、经济和国家安全产生深远影响。施密特警告，美国需要加大投入，以应对中国在AI领域的迅速崛起，并保持在这一领域的全球主导地位。此外，施密特呼吁加强对AI的监管，以应对数据隐私、知识产权和错误信息传播等问题。","content":"<html><head></head><body><p>在最新的斯坦福课堂访谈里，谷歌前CEO 埃里克·施密特（Eric Schmidt）深入探讨了人工智能的发展方向、全球科技竞争的未来，以及这些技术如何在短期内对社会、经济和国家安全产生深远影响。施密特回顾了他在科技行业的多年经历，分享了对未来几年人工智能技术突破的预见，并讨论了这些突破如何塑造企业、国家间的竞争格局，尤其是在美国与中国的较量中。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特特别强调了技术进步背后的复杂因素，如计算能力的提升、新算法的开发以及市场对智能系统的无限追求。他还讨论了人工智能对劳动力市场、数据隐私、反垄断以及国家安全的潜在影响，并提出了如何在这种快速变化的环境中保持竞争优势的建议。</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>需要特别指出的是，作为长期为美国国防部服务的施密特，他的言论立场是需要鉴别的，相信读者一定能自行理解。</em></p><h2 id=\"id_2552603989\">人工智能的短期突破与深远影响：</h2><p style=\"text-align: justify;\">施密特预测，未来一到两年内，人工智能将迎来重要突破，尤其是在上下文窗口扩展、AI代理和文本到操作这三个领域的结合。这些技术进步将使人工智能系统能够更有效地处理复杂任务，超越当前的局限性。这种进步将不仅仅局限于技术领域，而是会深刻影响社会各个层面，包括教育、医疗、政府和商业。他强调，这些技术的发展可能带来的变革性影响，甚至可能比社交媒体的崛起对社会的影响更为深远。</p><h2 id=\"id_2870952767\">全球科技竞争中的中美博弈：</h2><p style=\"text-align: justify;\">施密特详细分析了美国和中国在人工智能领域的激烈竞争。他指出，美国目前在技术、人才和资源方面领先，但要维持这一优势，需要持续的高额投资和国际合作，特别是与加拿大等盟友的合作，以确保能源和资源的可持续供应。他强调，AI的未来不仅仅是技术竞赛，还是一场国家之间的战略博弈，涉及到国家安全、经济竞争力以及全球领导地位。施密特警告，美国需要加大投入，以应对中国在AI领域的迅速崛起，并保持在这一领域的全球主导地位。</p><h2 id=\"id_2794448895\">科技巨头的垄断与创新挑战：</h2><p style=\"text-align: justify;\">在讨论当前科技巨头的主导地位时，施密特指出，NVIDIA等公司在AI领域的垄断地位得益于其强大的技术能力和资本优势。他提到，虽然市场上存在竞争者，但挑战这些科技巨头的地位需要巨额投资和技术创新。他还对这些巨头如何在未来继续推动技术创新表示担忧，认为资本密集型的AI开发可能会导致软件开发模式的根本变化，从开源转向闭源，从而进一步巩固巨头的垄断地位。</p><h2 id=\"id_2250104430\">人工智能对社会和劳动力市场的冲击：</h2><p style=\"text-align: justify;\">施密特探讨了人工智能对社会、经济和劳动力市场的潜在影响。他认为，虽然AI技术可能会取代某些重复性工作，但它也会增强高技能工作的重要性，推动人们在复杂任务中的生产力提升。他还对人工智能可能带来的社会不平等表示担忧，指出富裕国家将从AI中获得更多利益，而贫穷国家可能会被甩在后面。此外，施密特呼吁加强对AI的监管，以应对数据隐私、知识产权和错误信息传播等问题。</p><h2 id=\"id_933138756\">对抗性人工智能与安全挑战：</h2><p style=\"text-align: justify;\">施密特特别提到对抗性人工智能的潜在威胁，预测未来可能会有专门设计的AI系统用于攻击和破坏其他AI系统。这种发展将为安全性和伦理带来新的挑战。施密特建议，科技界和政府需要合作，研究如何防范这些风险，并制定相应的法规和技术标准，以确保人工智能的安全和可信度。他还提到，这一领域的研究将成为未来科技发展的一个重要方向，并可能在大学和研究机构中得到更多关注。</p><h2 id=\"id_1698887220\">对话全文</h2><p style=\"text-align: justify;\">主持教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">今天的嘉宾无需多做介绍。我第一次见到Eric是在大约25年前，当时他以Novell首席执行官的身份来到斯坦福商学院。从那时起，他在谷歌担任重要职务，从2001年开始，并在2017年加入Schmidt Futures。此外，他还参与了许多其他项目，大家可以查阅相关资料。所以Eric，如果可以的话，我就从那开始吧。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，你认为人工智能在短期内的发展方向是什么？我想你将其定义为未来一到两年。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">事情变化得太快了，我觉得每六个月我都需要就即将发生的事情发表一次新的演讲。这里有一群计算机科学专业的学生，有谁能给班上的其他人解释一下“一百万个token上下文窗口”是什么吗？请说出你的名字，并告诉我们它的作用。</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>学生：基本上，它允许你用一百万个标记或一百万个单词进行提示。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">所以你可以问一个百万字的问题。Anthropic是20万token，要到一百万，等等。你可以想象OpenAI有一个类似的目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">这里有人能给出AI代理的技术定义吗？再说一次，计算机科学。</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>学生：AI代理可能是以某种方式行动的东西。它可能是在网络上调用东西，代表你查找信息。它可能是沿着这个思路的许多不同的东西。在一个过程中有各种各样的事情。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：所以代理是执行某种任务的东西。另一个定义是它是一个LLM、状态和记忆。再来，计算机科学家，你们中有人能定义“文本到动作”吗？</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>学生：不是将文本转换成更多文本，而是让AI根据此触发操作。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">另一个定义是Python语言。我从未希望看到一种编程语言存活下来。AI中的一切都是用Python完成的。刚刚出现了一种名为Mojo的新语言，看起来他们终于解决了AI编程问题，但我们会看看它是否真的能在Python的主导地位下存活下来。</p><p style=\"text-align: justify;\">还有一个技术问题。为什么NVIDIA价值2万亿美元，而其他公司却在苦苦挣扎？</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>学生：技术答案是，大多数代码都需要使用目前只有NVIDIA GPU支持的CUDA优化来运行，因此其他公司可以做任何他们想做的事情，但除非他们有10年的软件经验，否则你不会拥有机器学习优化。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我喜欢将 CUDA 视为 GPU 的 C 编程语言，这个想法让我感到满意。CUDA 成立于 2008 年。尽管我一直认为它是一种糟糕的语言，但它却占据了主导地位。还有一个值得注意的见解：有一组开源库针对 CUDA 进行了高度优化，而其他任何库都没有做到这一点。所有构建这些技术堆栈的人在讨论中完全忽略了这一点。这些库在技术上被称为 VLLM，还有许多类似的库也针对 CUDA 进行了高度优化，这使得竞争对手很难复制。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，这一切意味着什么呢？明年，你将看到非常大的上下文窗口、代理和文本到操作的应用。当这些技术大规模交付时，它们将对世界产生巨大的影响，远超社交媒体带来的影响。原因如下：在上下文窗口中，你可以将其用作短期记忆，我对上下文窗口的长度感到震惊。技术上的原因与服务和计算的难度有关。短期记忆的有趣之处在于，当你输入信息并询问问题时，比如阅读 20 本书并将书的文本作为查询，然后询问它们的内容，它会忘记中间部分，这与人类大脑的工作方式相似。</p><p style=\"text-align: justify;\">关于代理，现在有些人正在构建 LLM 代理，他们通过阅读和理解化学等领域的知识，然后进行测试，并将其重新添加到他们的理解中。这非常强大。第三个方面是文本到行动。我给你举个例子：假设政府正在试图禁止 TikTok。如果 TikTok 被禁止，我建议你对你的 LLM 说以下的话：为我复制 TikTok，将我的偏好放入其中，在接下来的 30 秒内制作这个程序并发布它，然后在一小时内，如果它没有流行起来，就做一些类似的事情。这就是命令。你可以看到这有多强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你可以从任意语言转换为任意数字命令，这在本质上就是这个场景中的 Python。想象一下，地球上的每个人都有自己的程序员，他们实际上做他们想做的事情，而不是那些不按要求工作的程序员。这里的程序员知道我在说什么。想象一个不傲慢的程序员实际上做了你想做的事，而你不必付出高昂的代价。而这些程序员的供应是无限的。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：这一切将在未来一两年内发生？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">很快。以上三件事，我确信将在下一波浪潮中同时发生。所以你问还会发生什么。每六个月我都会波动一次，所以我们处于奇偶振荡状态。目前，前沿模型（现在只有三个）与其他模型之间的差距似乎越来越大。六个月前，我确信这种差距正在缩小，因此我在一些小公司上投入了大量资金。然而，现在我对此不太确定了。</p><p style=\"text-align: justify;\">我正在与一些大公司进行对话，他们告诉我，他们需要100亿、200亿、500亿甚至1000亿美元的资金。星际之门项目需要1000亿美元，非常困难。我的好朋友Sam Altman认为，这可能需要大约3000亿美元，甚至更多。我向他指出，我已经计算了所需的能量。</p><p style=\"text-align: justify;\">为了全面公开，我在周五前往白宫，告诉他们我们需要与加拿大成为最好的朋友。因为加拿大人民真的很好，他们帮助发明了人工智能，并且拥有大量的水力发电资源。因为我们作为一个国家没有足够的力量来完成这一目标。另一种选择是让阿拉伯国家资助这个项目。我个人很喜欢阿拉伯人，我在那里花了很多时间，但他们可能不会遵守我们的国家安全规则。而加拿大和美国是我们都同意的三巨头之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，在这些价值1000亿到3000亿美元的数据中心中，电力开始成为稀缺资源。</p><p style=\"text-align: justify;\">顺便说一句，如果遵循这种推理，你可能会问我为什么要讨论CUDA和NVIDIA？如果3000亿美元全部流向NVIDIA，你就知道在股市上该怎么做了。不过，这不是股票推荐，我不是许可方。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">部分原因是我们将需要更多的芯片，但英特尔从美国政府获得了很多资金。AMD正在尝试在韩国建立晶圆厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你的任何计算设备中有英特尔芯片，请举手。垄断就到此为止。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">但这就是重点。他们曾经确实垄断过，现在NVIDIA已经垄断了。那么这些是进入壁垒吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">说到CUDA，还有其他选择吗？前几天我和Percy Lange聊过。他正在TPU和NVIDIA芯片之间切换，这取决于他能接触到什么。这是因为他别无选择。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">如果他有无限的资金，今天他会选择NVIDIA的B200架构，因为它更快。我不是在暗示——有竞争是件好事。</p><p style=\"text-align: justify;\">我和AMD的Lisa Su谈过很久。他们已经构建了一个可以将CUDA架构转换为他们自己架构的东西，称为Rokam。它还没有完全发挥作用，但他们正在努力。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">你在谷歌工作了很长时间，他们发明了Transformer架构。感谢那边的杰出人士，比如Peter、Jeff Dean以及所有人。目前，OpenAI似乎已经失去了主动权。在我看到的最新排行榜中，Anthropic的Claude位居榜首。我曾询问过Sundar，但他并没有给我一个非常明确的答案。也许你对那里的情况有更尖锐或客观的解释。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我已经不再是谷歌的员工了。谷歌在工作与生活的平衡上更注重让员工早点回家和在家工作，而不是一味追求胜利。相比之下，初创公司之所以成功，是因为员工拼命工作。虽然这样说可能有些直白，但事实是，如果你们从大学出来创办公司，并想与其他初创公司竞争，就不能让员工每周只来一天。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：在谷歌的早期，微软也是如此。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">现在看来，在我们的行业中，长期以来，公司总是通过真正有创意的方式赢得胜利，并主宰某个领域，而不是进行下一次转型。这是有据可查的。我认为创始人是特别的，他们需要掌控一切，尽管与他们共事可能很困难，因为他们对员工施加很大压力。尽管我们不喜欢埃隆的个人行为，但看看他从员工那里得到了什么。我曾与他共进晚餐，他当时在飞行。我在蒙大拿州，而他那天晚上10点要乘飞机去参加午夜与x.ai的会议。想一想。</p><p style=\"text-align: justify;\">不同地方有不同的文化。台积电给我留下了深刻印象。他们有一条规定，刚毕业的博士生，即优秀的物理学家，要在工厂的地下室工作。你能想象让美国的物理学博士这样做吗？不太可能。这是不同的职业道德。</p><p style=\"text-align: justify;\">我对工作的严格要求是因为这些系统具有网络效应，所以时间非常重要。而在大多数企业中，时间并不那么重要，你有很多时间。可口可乐和百事可乐仍将存在，它们之间的竞争将继续进行，一切都是冷冰冰的。当我与电信公司打交道时，典型的交易需要18个月才能签署。没有理由花18个月来做任何事情，应该尽快完成。我们正处于增长和收益最大化的时期，但这也需要疯狂的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">例如，当微软与OpenAI达成交易时，我认为那是我听过的最愚蠢的想法。将你的人工智能领导层外包给OpenAI和Sam及其团队？这太疯狂了。在微软或其他任何地方，没有人会这样做。然而今天，他们正在成为最有价值的公司，当然在苹果身上针锋相对。苹果没有好的人工智能解决方案，但看起来他们让它奏效了。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">在国家安全或地缘政治利益方面，人工智能将如何发挥作用，尤其是在与中国的竞争中？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">作为一个人工智能委员会的主席，我对此进行了深入研究。我们撰写了一份大约752页的报告，总结如下：我们目前处于领先地位，并需要保持这种优势，这需要大量资金支持。我们的主要客户是参议院和众议院，这也促成了CHIPS法案和其他类似政策的出台。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果前沿模型和一些开源模型继续发展，可能只有少数公司能够参与这个领域的竞争。哪些国家具备这样的能力？这些国家需要资金充足、人才济济、教育体系强大，并且有获胜的意愿。美国和中国是其中的两个主要国家。至于其他国家是否能参与其中，我不确定。但可以肯定的是，在未来，美国和中国在知识霸权上的竞争将是一场重大斗争。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国政府基本上禁止了NVIDIA芯片出口到中国，尽管他们不愿公开承认这一点。我们在亚DUV芯片方面拥有大约10年的技术优势，即亚5纳米芯片。这一优势让我们领先中国几年，这让中国非常不满。这一政策是由特朗普政府制定，并得到了拜登政府的支持。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：国会是否听取你们的建议并进行大规模投资，显然CHIPS法案是一个例子。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，我们还需要建立一个庞大的人工智能系统。我领导着一个非正式、临时、非法律的团体，成员包括一些常见的业内人士。去年，这些成员提出了成为拜登政府人工智能法案的理由，这是历史上最长的总统指令。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们曾经讨论过一个核心问题：如何检测一个已经学会了但你不知道该问什么的系统里的危险？换句话说，系统可能学到了一些不好的东西，但你不知道该如何询问它。比如，它可能学会了如何以某种新的方式混合化学物质，但你不知道如何问它。为了解决这个问题，我们在给政府的备忘录中建议设定一个阈值，我们称之为10的26次方，这是一种技术计算量度。超过这个阈值，企业必须向政府报告他们的活动。欧盟为了确保它们的不同，将10的25次方设为10。但这些数值已经足够接近了。我认为所有这些区别都会消失，因为现有的技术将会被淘汰。技术术语称为联合训练，基本上是指可以将各个部分合并在一起。因此，我们可能无法保护人们免受这些新事物的伤害。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">有传言称，OpenAI必须这样训练，部分原因是功耗问题。没有一个地方是他们这样做的。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们谈谈正在发生的一场真正的战争。我知道您积极参与乌克兰战争，特别是关于“白鹳”计划，以及您用价值500美元的无人机摧毁价值500万美元的坦克的目标。这如何改变战争？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我为国防部长工作了七年，试图改变我们管理军队的方式。我不是特别喜欢军队，但它非常昂贵，我想看看我是否能有所帮助。我认为，我基本上失败了。他们给了我一枚奖章，所以他们可能把奖章颁发给失败者或其他什么人。但我的自我批评是，什么都没有真正改变，美国的制度不会导致真正的创新。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我决定和您的朋友塞巴斯蒂安·特伦（他曾是这里的教员）以及一大群斯坦福人一起创办一家公司。这个想法基本上是做两件事：在这些本质上是机器人战争的战争中，以复杂而强大的方式使用人工智能；第二件事是降低机器人的成本。现在你可能会想，为什么像我这样的善良自由主义者会这样做？答案是，军队的整个理论就是坦克、大炮和迫击炮，而我们可以消灭它们。我们可以让入侵一个国家（至少是陆路入侵）的惩罚基本上不可能实现。它应该消除那种陆战。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">这是一个非常有趣的问题。它是否让防守比进攻更具优势？你能区分吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">因为我去年一直在做这件事，我学到了很多关于战争的知识，我真的不想知道。关于战争，你需要知道的一件事是，进攻总是有优势，因为你总能压倒防御系统。因此，从国防战略的角度来看，你最好拥有一个非常强大的进攻，以便在需要时使用。我和其他人正在构建的系统将做到这一点。由于系统的运作方式，我现在是一名持牌军火商。所以我是一名计算机科学家、商人、军火商。我很遗憾地说。这是个进步吗？我不知道。我不建议你在职业生涯中从事这个。我会坚持从事人工智能。由于法律的运作方式，我们私下进行这项工作，在政府的支持下，这一切都是合法的。它直接进入乌克兰，然后他们开始打仗。不谈所有细节，情况相当糟糕。我认为，在五月或六月，如果俄罗斯人按照预期进行建设，乌克兰将在失去整个国家的过程中失去一大块领土。情况相当糟糕。如果你认识Marjorie Taylor Greene，我建议你将她从你的联系人列表中删除。因为她就是那个阻止了数十亿美元资金用于拯救一个重要民主国家的人。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">接下来，我想讨论一个有点哲学性的问题。去年，你和亨利·基辛格以及丹·赫滕洛赫共同撰写了一篇关于知识本质及其发展方式的文章。前几天晚上，我也讨论过这个问题。在历史的大部分时间里，人类对宇宙的理解是神秘的，直到科学革命和启蒙运动的到来。在你的文章中，你提到现在的模型变得如此复杂和难以理解，以至于我们真的不知道它们内部发生了什么。我引用理查德·费曼的话：“我不能创造的东西，我就不理解。”前几天我看到了这句话。但现在人们正在创造他们可以创造的东西，却并不真正了解其内部运作。知识的本质是否在某种程度上发生了变化？我们是否必须开始只接受这些模型的表面，而它们无法向我们解释？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我想举一个青少年的例子。如果你有一个青少年，你知道他们是人类，但你无法完全弄清楚他们在想什么。然而，我们在社会上设法适应了青少年的存在，他们最终会摆脱这种状态。这是一个严肃的问题。因此，我们可能会拥有无法完全描述的知识系统，但我们了解它们的界限和能做什么的极限，这可能是我们能得到的最好的结果。你认为我们会了解这些限制吗？如果我们能做到这一点，那就很好。</p><p style=\"text-align: justify;\">我的小组每周开会的共识是，最终会出现所谓的对抗性人工智能，实际上会有公司雇佣你并付钱来破坏你的人工智能系统。就像红队一样。与今天的人类红队不同，你将拥有整个公司和整个人工智能系统行业，他们的工作是破坏现有的人工智能系统并找到它们的漏洞，尤其是那些我们无法弄清楚的知识。这对我来说很有意义。对于斯坦福大学来说，这也是一个很棒的项目。如果你有一个研究生，他必须弄清楚如何攻击这些大型模型之一并了解它的作用，那么这将是构建下一代的重要技能。因此，将两者结合起来是有意义的。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，让我们回答一些学生的问题。后面有一位同学，请说出你的名字。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">你之前提到过，这与现在的评论有关，让人工智能真正做你想做的事。你刚才提到了对抗性人工智能，我想知道你能否更详细地阐述这一点。看起来，除了计算能力显然会增加，你可以得到更高性能的模型，但让它们做你想做的事情的问题，似乎部分没有得到解答。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">好吧，你必须假设当前的幻觉问题会减少，随着技术的进步等等。我并不是说它会消失。然后你还必须假设存在功效测试，所以必须有一种方法来知道这件事是否成功。在我提到的TikTok竞争对手的例子中，我并不是建议非法窃取他人的音乐。如果你是硅谷的企业家，你会怎么做呢？希望你们都是硅谷的企业家。如果你的产品成功了，你会雇佣一大群律师来处理后续问题。但如果没有人使用你的产品，那么即使你窃取了所有内容也无关紧要。当然，不要引用我的话。</p><p style=\"text-align: justify;\">硅谷通常会进行这些测试并处理后续问题。这是常见的做法。我认为，你会看到越来越多的性能系统，甚至更好的测试，最终是对抗性测试，这将把它控制在一个框架内。这个专业术语叫做思路链推理。人们相信在未来几年内，你将能够生成一千步的思路链推理，就像制作食谱一样。你可以运行它，实际测试它是否产生了正确的结果，这就是系统的工作方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">总的来说，你对人工智能进步的潜力非常乐观。我很好奇，是什么推动了这一进步？是更多的计算能力吗？是更多的数据吗？是根本性的还是实际的转变？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">答案是以上所有。投入的资金数额令人难以置信。我基本上投资了一切，因为我不知道谁会赢，而我跟随的资金数额如此之大。部分原因是早期的钱已经赚了，而那些不太了解的人必须拥有人工智能组件。现在一切都是人工智能投资，他们无法分辨出差异。</p><p style=\"text-align: justify;\">我将人工智能定义为学习系统，即真正学习的系统。我认为这是其中之一。第二点是，现在出现了一些非常复杂的新算法，它们有点像后Transformer。我有一个朋友，也是我长期的合作伙伴，发明了一种新的非Transformer架构。我在巴黎资助的一个小组声称也做了同样的事情。那里有大量的发明，斯坦福大学也有很多研究。最后一点是，市场相信智能的发明有无限的回报。假设你向一家公司投入了500亿美元的资金，你必须从智能中赚到很多钱才能偿还这笔钱。我们可能会经历一些巨大的投资泡沫，然后它会自行解决。过去一直如此，现在也可能如此。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：你之前提到，领导者正在拉开与其他人的距离。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，法国有一家叫Mistral的公司，他们做得非常好。我显然是一名投资者。他们已经制作了第二个版本，他们的第三种模式很可能是封闭的，因为它太昂贵了。他们需要收入，不能免费提供他们的模式。我们行业中关于开源与闭源的争论非常激烈。我的整个职业生涯都建立在人们愿意以开源方式分享软件的基础上。我的一切工作都是基于开源的。谷歌的大部分基础也是建立在开源之上。我所从事的工作主要集中在技术领域。然而，巨大的资本成本可能会从根本上改变软件的构建方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">我对软件程序员的看法是，他们的生产力至少会翻倍。目前有三四家软件公司正在尝试实现这一目标，我在这段时间里投资了所有这些公司。他们都在努力提高软件程序员的生产力。我最近遇到了一家非常有趣的公司，名为 Augment。我常常想到一个程序员，他们说这不是我们的目标。我们的目标是那些拥有数百万行代码的100人软件编程团队，没有人知道发生了什么。这是人工智能的一个非常好的应用。他们会赚钱吗？我希望如此，但这里有很多问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">一开始，你提到上下文窗口扩展、代理和文本到操作的组合将产生难以想象的影响。首先，为什么这种组合很重要？其次，我知道你不是预言家，无法预知未来，但你为什么认为它超出了我们的想象呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我认为主要是因为上下文窗口可以让你解决新近性问题。目前的模型需要大约18个月的时间来训练，包括六个月的准备、六个月的训练和六个月的微调，因此它们总是过时的。而通过上下文窗口，你可以输入最新发生的事情，并在上下文中询问有关哈马斯-以色列战争的问题，这非常强大，使其变得像谷歌一样最新。</p><p style=\"text-align: justify;\">在代理的情况下，我可以举个例子。我成立了一个基金会，为一个非营利组织提供资金。我不太懂化学，但有一个名为 ChatCrow 的工具，这是一个基于大型语言模型的系统，可以学习化学。他们运行这个系统来生成有关蛋白质的化学假设，然后实验室连夜进行测试，系统就会学习。这对化学、材料科学等领域是一个巨大的促进剂。这是一个代理模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">我认为，只要有很多廉价的程序员，就可以理解文本到动作的概念。我认为我们不明白当每个人都有自己的程序员时会发生什么。这也是你的专业领域。我不是在谈论简单的任务，比如打开和关闭灯。我想象另一个例子，假设你不喜欢谷歌，你可以说，为我建立一个谷歌的竞争对手。是的，你个人可以这样做。为我建立一个谷歌的竞争对手，搜索网络，构建用户界面，制作一个好的副本，并以有趣的方式添加生成式人工智能。在30秒内完成，看看它是否有效。很多人认为，包括谷歌在内的现任者很容易受到这种攻击。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，我们来看看。Slido 发送了许多问题，其中一些已经被上传。去年我们曾讨论过如何阻止人工智能影响舆论和传播错误信息，尤其是在即将到来的选举期间。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我们需要考虑短期和长期的解决方案。在即将到来的全球选举中，大多数错误信息将出现在社交媒体上，而社交媒体公司目前的组织能力不足以有效监管这些信息。例如，TikTok被指控偏爱某种虚假信息，尽管我没有证据。我认为我们面临一团糟的局面。</p><p style=\"text-align: justify;\">国家需要学习批判性思维，这对美国来说可能是一个艰巨的挑战。有人告诉你某事并不意味着它是真的。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">我们是否会走得太远，以至于一些真实的事情也无人再相信？有些人称之为认识论危机。现在，埃隆·马斯克说他从未做过某些事情，但如何证明呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我们可以用唐纳德·特朗普的例子来说明。我认为我们的社会存在信任问题，民主可能会因此失败。对民主的最大威胁是错误信息，因为我们在这方面变得非常擅长。</p><p style=\"text-align: justify;\">当我管理YouTube时，我们遇到的最大问题是人们上传虚假视频，导致人员死亡。我们有一个不死亡政策，试图解决这个问题令人震惊且可怕。这是在生成式人工智能出现之前。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">我没有好的答案，但有一个技术问题似乎可以缓解这种情况，那就是公钥认证。当乔·拜登讲话时，为什么不使用类似SSL的数字签名？名人、公众人物或其他人是否可以拥有公钥？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">这是一种公钥形式，提供某种确定性，就像我将信用卡发送到亚马逊时，我知道这是亚马逊。</p><p style=\"text-align: justify;\">我曾与Jonathan Haidt合作发表了一篇论文，但没有产生影响。他是一个非常好的沟通者，而我可能不是。我的结论是，系统并没有按照我们所说的那样组织。首席执行官通常在最大化收入，为此他们要最大化参与度，而最大化参与度的方式是最大化愤怒。算法选择愤怒，因为这会产生更多收入，因此人们倾向于支持极端的东西。这在各个方面都是一个问题，必须得到解决。</p><p style=\"text-align: justify;\">在民主国家，我对TikTok的解决方案是基于我们之前私下讨论过的内容。当我还是个孩子的时候，有一种叫做平等时间规则的东西。TikTok 实际上并不是一个社交媒体平台，而更像是一种电视形式。美国的每个 TikTok 用户每天平均使用该应用90分钟，并制作200个视频，这个使用量非常大。虽然政府没有实施平等时间规则，但这可能是一个值得考虑的方向，需要某种形式的平衡。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">首先是关于劳动力市场的经济影响。这个影响比最初预期的要慢，尤其是在劳动力市场方面。还有关于客服人员的问题。你认为学术界是否应该获得人工智能补贴，或者应该与大公司合作？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我一直在努力推动大学建立数据中心。如果我是计算机科学系的教员，我会因为无法与研究生一起开发算法进行博士研究而感到沮丧，因为我被迫与公司合作。而这些公司在这方面并不够慷慨。很多教职员工花费大量时间等待谷歌云的积分，这种情况很糟糕。我们希望美国的大学能够在这方面取得成功，因此我认为让他们获得这些学分是正确的做法。</p><p style=\"text-align: justify;\">关于劳动力市场的影响，我会听取真正专家的意见。作为一名业余经济学家，我相信大学教育和高技能任务会有好的前景，因为人们会使用这些系统。我认为这些系统与以往的技术浪潮没有本质区别。危险的工作和不需要人类判断的工作将被取代。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">关于从文本到行动的转变及其对计算机科学教育的影响？我认为计算机科学教育应该适应时代变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我假设本科生中的计算机科学家总是会有一个程序员伙伴。当你学习第一个for循环时，会有一个工具成为你的天然伙伴。教授会讲解概念，而你会通过这种方式参与其中。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：关于非Transformer架构的讨论，我认为状态模型是一个被讨论的方向，但现在更多关注的是上下文。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我对数学的理解不够深入，但我很高兴这为数学家创造了就业机会，因为这里的数学非常复杂。基本上，这些是进行梯度下降和矩阵乘法的不同方法，目标是更快更好。正如你所知，Transformers是一种同时进行乘法的系统方法。这是我的想法。它与此类似，但数学不同。让我们看看。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">你在关于国家安全的论文中提到，今天中国、美国和其他国家的情况。从下一个集群往下的十个国家，要么是美国盟友，要么有可能成为美国盟友。我很好奇你对这十个国家的看法。他们有点像中间人，不是正式的盟友。他们有多大可能加入保护我们安全的工作？是什么阻止了他们加入呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">最有趣的国家是印度，因为顶尖的人工智能人才都来自印度，来到了美国。我们应该让印度保留一些顶尖人才，不是全部，但有一部分。而且他们没有我们这里丰富的训练设施和项目。在我看来，印度在这方面是一个摇摆不定的国家。日本和韩国显然是我们的阵营。台湾软件很糟糕，所以这行不通。硬件很棒。而在世界其他地方，没有很多其他好的选择。欧洲因为布鲁塞尔而搞砸了，这不是什么新鲜事。我花了10年时间与他们抗争。我非常努力地让他们修改欧盟法案。他们仍然有各种限制，使我们在欧洲进行研究非常困难。我的法国朋友把所有时间都花在了与布鲁塞尔的斗争上。作为我的私人朋友，马克龙正在为此努力奋斗。所以我认为法国有机会。我认为德国不会来，其他国家也不够强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">我知道您是一名受过训练的工程师，我认为您被称为编译器。鉴于您设想的这些模型所具有的功能，我们还应该花时间学习编码吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">是的，因为归根结底，这是老生常谈的问题，如果你会说英语，为什么还要学习英语？你会学得更好。你确实需要了解这些系统是如何工作的，我对此深有体会。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">我很好奇您是否探索过分布式设置。我之所以问这个问题，是因为，当然，制作一个大型集群很困难，但 MacBook 功能强大。世界各地有很多小型机器。那么，您认为在家折叠或类似的想法是否适用于训练这些系统？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">是的，我们已经非常认真地研究过这个问题。因此，算法的工作方式是您有一个非常大的矩阵，并且您基本上有一个乘法函数。所以可以把它想象成来回反复。而这些系统完全受到内存到 CPU 或 GPU 的速度的限制。事实上，下一代 NVIDIA 芯片已将所有这些功能整合到一个芯片中。芯片现在太大了，以至于它们都粘在一起了。事实上，封装非常敏感，封装和芯片本身都是在洁净室中组装的。所以答案看起来超级计算机和光速，尤其是内存互连，真的占了上风。我认为目前分割大型语言模型（LLM）暂时不太可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">Jeff Dean 去年在一次演讲中提到，可以将模型分为不同的部分，分别训练后再联合起来。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">但要实现这一点，需要拥有上千万个这样的模型，提问的速度也会变得非常慢。他提到需要8台、10台或12台超级计算机来实现这一目标，但这并不在他的级别上。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">关于数据隐私的问题，我了解到纽约时报曾起诉OpenAI使用他们的作品进行训练。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我认为未来可能会有很多类似的诉讼，最终会达成某种协议，比如规定使用某些作品需要支付一定比例的收入，就像音乐行业的ASCAP和EMI那样。这种模式虽然看起来有些过时，但我认为最终会这样运作。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI领域，似乎有一些公司在主导市场，并且与反垄断法规关注的大公司有重叠。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我曾在职业生涯中参与过微软的拆分案，但最终没有成功；我也为谷歌不被拆分而努力过，但同样没有成功。因此，我认为趋势是不被拆分。只要这些公司不成为像约翰·洛克菲勒那样的垄断者，政府就不太可能采取行动。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些大公司之所以占据主导地位，是因为只有他们有资本建立数据中心。我有朋友里德和穆斯塔法，他们做出了将业务拆分给微软的决定，因为他们无法筹集到数百亿美元的资金。至于具体的数字，可能需要让里德来告诉你。</p><p style=\"text-align: justify;\">学生：</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我想知道这些发展对那些不参与前沿模型开发和计算的国家会有什么影响。</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">富裕国家会变得更富，而贫穷国家只能尽力而为。这实际上是一场富国的游戏，需要巨大的资本、技术人才和强大的政府支持。在全球范围内，许多国家面临着各种各样的问题，尤其是在资源匮乏的情况下。他们需要找到合作伙伴，与他人合作以解决这些问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：</p><p style=\"text-align: justify;\">我记得我们上次见面时，你正在AGI House参加黑客马拉松。我知道你花了很多时间帮助年轻人创造财富，并对此充满热情。对于那些正在为课程写商业计划或在职业生涯中撰写政策提案或研究提案的人，你有什么建议吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">施密特：</p><p style=\"text-align: justify;\">我在商学院教授相关课程，你应该来听听。我对你们展示新想法的速度感到震惊。</p><p style=\"text-align: justify;\">在我参加的一次黑客马拉松中，获胜团队的任务是让无人机在两座塔楼之间飞行。他们在一个虚拟的无人机空间中，使用Python生成代码，并在模拟器中成功完成了任务。优秀的专业程序员可能需要一两个星期才能做到这一点。我认为快速制作原型的能力非常重要，因为创业者面临的部分问题是速度。如果你不能在一天内用这些工具制作出原型，你就需要重新考虑，因为这正是你的竞争对手在做的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，我最大的建议是，当你开始考虑创办公司时，写一份商业计划是可以的。事实上，你可以让电脑为你写，只要它是合法的。尽快使用这些工具制作你的想法的原型非常重要，因为在其他公司、大学或你未曾去过的地方，可能有人在做同样的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">教授：非常感谢。</p></body></html>","source":"lsy1683188610541","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>万字全文：谷歌前CEO埃里克·施密特最新论AI崛起，全球竞争与科技演变</title>\n<style 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Schmidt）深入探讨了人工智能的发展方向、全球科技竞争的未来，以及这些技术如何在短期内对社会、经济和国家安全产生深远影响。施密特回顾了他在科技行业的多年经历，分享了对未来几年人工智能技术突破的预见，并讨论了这些突破如何塑造企业、国家间的竞争格局，尤其是在美国与中国的较量中。施密特特别强调了技术进步背后的复杂因素，如计算能力的提升、新算法的开发以及市场对智能系统的无限追求。他还讨论了人工智能对劳动力市场、数据隐私、反垄断以及国家安全的潜在影响，并提出了如何在这种快速变化的环境中保持竞争优势的建议。需要特别指出的是，作为长期为美国国防部服务的施密特，他的言论立场是需要鉴别的，相信读者一定能自行理解。人工智能的短期突破与深远影响：施密特预测，未来一到两年内，人工智能将迎来重要突破，尤其是在上下文窗口扩展、AI代理和文本到操作这三个领域的结合。这些技术进步将使人工智能系统能够更有效地处理复杂任务，超越当前的局限性。这种进步将不仅仅局限于技术领域，而是会深刻影响社会各个层面，包括教育、医疗、政府和商业。他强调，这些技术的发展可能带来的变革性影响，甚至可能比社交媒体的崛起对社会的影响更为深远。全球科技竞争中的中美博弈：施密特详细分析了美国和中国在人工智能领域的激烈竞争。他指出，美国目前在技术、人才和资源方面领先，但要维持这一优势，需要持续的高额投资和国际合作，特别是与加拿大等盟友的合作，以确保能源和资源的可持续供应。他强调，AI的未来不仅仅是技术竞赛，还是一场国家之间的战略博弈，涉及到国家安全、经济竞争力以及全球领导地位。施密特警告，美国需要加大投入，以应对中国在AI领域的迅速崛起，并保持在这一领域的全球主导地位。科技巨头的垄断与创新挑战：在讨论当前科技巨头的主导地位时，施密特指出，NVIDIA等公司在AI领域的垄断地位得益于其强大的技术能力和资本优势。他提到，虽然市场上存在竞争者，但挑战这些科技巨头的地位需要巨额投资和技术创新。他还对这些巨头如何在未来继续推动技术创新表示担忧，认为资本密集型的AI开发可能会导致软件开发模式的根本变化，从开源转向闭源，从而进一步巩固巨头的垄断地位。人工智能对社会和劳动力市场的冲击：施密特探讨了人工智能对社会、经济和劳动力市场的潜在影响。他认为，虽然AI技术可能会取代某些重复性工作，但它也会增强高技能工作的重要性，推动人们在复杂任务中的生产力提升。他还对人工智能可能带来的社会不平等表示担忧，指出富裕国家将从AI中获得更多利益，而贫穷国家可能会被甩在后面。此外，施密特呼吁加强对AI的监管，以应对数据隐私、知识产权和错误信息传播等问题。对抗性人工智能与安全挑战：施密特特别提到对抗性人工智能的潜在威胁，预测未来可能会有专门设计的AI系统用于攻击和破坏其他AI系统。这种发展将为安全性和伦理带来新的挑战。施密特建议，科技界和政府需要合作，研究如何防范这些风险，并制定相应的法规和技术标准，以确保人工智能的安全和可信度。他还提到，这一领域的研究将成为未来科技发展的一个重要方向，并可能在大学和研究机构中得到更多关注。对话全文主持教授：今天的嘉宾无需多做介绍。我第一次见到Eric是在大约25年前，当时他以Novell首席执行官的身份来到斯坦福商学院。从那时起，他在谷歌担任重要职务，从2001年开始，并在2017年加入Schmidt Futures。此外，他还参与了许多其他项目，大家可以查阅相关资料。所以Eric，如果可以的话，我就从那开始吧。首先，你认为人工智能在短期内的发展方向是什么？我想你将其定义为未来一到两年。施密特：事情变化得太快了，我觉得每六个月我都需要就即将发生的事情发表一次新的演讲。这里有一群计算机科学专业的学生，有谁能给班上的其他人解释一下“一百万个token上下文窗口”是什么吗？请说出你的名字，并告诉我们它的作用。学生：基本上，它允许你用一百万个标记或一百万个单词进行提示。施密特：所以你可以问一个百万字的问题。Anthropic是20万token，要到一百万，等等。你可以想象OpenAI有一个类似的目标。这里有人能给出AI代理的技术定义吗？再说一次，计算机科学。学生：AI代理可能是以某种方式行动的东西。它可能是在网络上调用东西，代表你查找信息。它可能是沿着这个思路的许多不同的东西。在一个过程中有各种各样的事情。施密特：所以代理是执行某种任务的东西。另一个定义是它是一个LLM、状态和记忆。再来，计算机科学家，你们中有人能定义“文本到动作”吗？学生：不是将文本转换成更多文本，而是让AI根据此触发操作。施密特：另一个定义是Python语言。我从未希望看到一种编程语言存活下来。AI中的一切都是用Python完成的。刚刚出现了一种名为Mojo的新语言，看起来他们终于解决了AI编程问题，但我们会看看它是否真的能在Python的主导地位下存活下来。还有一个技术问题。为什么NVIDIA价值2万亿美元，而其他公司却在苦苦挣扎？学生：技术答案是，大多数代码都需要使用目前只有NVIDIA GPU支持的CUDA优化来运行，因此其他公司可以做任何他们想做的事情，但除非他们有10年的软件经验，否则你不会拥有机器学习优化。施密特：我喜欢将 CUDA 视为 GPU 的 C 编程语言，这个想法让我感到满意。CUDA 成立于 2008 年。尽管我一直认为它是一种糟糕的语言，但它却占据了主导地位。还有一个值得注意的见解：有一组开源库针对 CUDA 进行了高度优化，而其他任何库都没有做到这一点。所有构建这些技术堆栈的人在讨论中完全忽略了这一点。这些库在技术上被称为 VLLM，还有许多类似的库也针对 CUDA 进行了高度优化，这使得竞争对手很难复制。那么，这一切意味着什么呢？明年，你将看到非常大的上下文窗口、代理和文本到操作的应用。当这些技术大规模交付时，它们将对世界产生巨大的影响，远超社交媒体带来的影响。原因如下：在上下文窗口中，你可以将其用作短期记忆，我对上下文窗口的长度感到震惊。技术上的原因与服务和计算的难度有关。短期记忆的有趣之处在于，当你输入信息并询问问题时，比如阅读 20 本书并将书的文本作为查询，然后询问它们的内容，它会忘记中间部分，这与人类大脑的工作方式相似。关于代理，现在有些人正在构建 LLM 代理，他们通过阅读和理解化学等领域的知识，然后进行测试，并将其重新添加到他们的理解中。这非常强大。第三个方面是文本到行动。我给你举个例子：假设政府正在试图禁止 TikTok。如果 TikTok 被禁止，我建议你对你的 LLM 说以下的话：为我复制 TikTok，将我的偏好放入其中，在接下来的 30 秒内制作这个程序并发布它，然后在一小时内，如果它没有流行起来，就做一些类似的事情。这就是命令。你可以看到这有多强大。如果你可以从任意语言转换为任意数字命令，这在本质上就是这个场景中的 Python。想象一下，地球上的每个人都有自己的程序员，他们实际上做他们想做的事情，而不是那些不按要求工作的程序员。这里的程序员知道我在说什么。想象一个不傲慢的程序员实际上做了你想做的事，而你不必付出高昂的代价。而这些程序员的供应是无限的。教授：这一切将在未来一两年内发生？施密特：很快。以上三件事，我确信将在下一波浪潮中同时发生。所以你问还会发生什么。每六个月我都会波动一次，所以我们处于奇偶振荡状态。目前，前沿模型（现在只有三个）与其他模型之间的差距似乎越来越大。六个月前，我确信这种差距正在缩小，因此我在一些小公司上投入了大量资金。然而，现在我对此不太确定了。我正在与一些大公司进行对话，他们告诉我，他们需要100亿、200亿、500亿甚至1000亿美元的资金。星际之门项目需要1000亿美元，非常困难。我的好朋友Sam Altman认为，这可能需要大约3000亿美元，甚至更多。我向他指出，我已经计算了所需的能量。为了全面公开，我在周五前往白宫，告诉他们我们需要与加拿大成为最好的朋友。因为加拿大人民真的很好，他们帮助发明了人工智能，并且拥有大量的水力发电资源。因为我们作为一个国家没有足够的力量来完成这一目标。另一种选择是让阿拉伯国家资助这个项目。我个人很喜欢阿拉伯人，我在那里花了很多时间，但他们可能不会遵守我们的国家安全规则。而加拿大和美国是我们都同意的三巨头之一。因此，在这些价值1000亿到3000亿美元的数据中心中，电力开始成为稀缺资源。顺便说一句，如果遵循这种推理，你可能会问我为什么要讨论CUDA和NVIDIA？如果3000亿美元全部流向NVIDIA，你就知道在股市上该怎么做了。不过，这不是股票推荐，我不是许可方。教授：部分原因是我们将需要更多的芯片，但英特尔从美国政府获得了很多资金。AMD正在尝试在韩国建立晶圆厂。施密特：如果你的任何计算设备中有英特尔芯片，请举手。垄断就到此为止。教授：但这就是重点。他们曾经确实垄断过，现在NVIDIA已经垄断了。那么这些是进入壁垒吗？说到CUDA，还有其他选择吗？前几天我和Percy Lange聊过。他正在TPU和NVIDIA芯片之间切换，这取决于他能接触到什么。这是因为他别无选择。施密特：如果他有无限的资金，今天他会选择NVIDIA的B200架构，因为它更快。我不是在暗示——有竞争是件好事。我和AMD的Lisa Su谈过很久。他们已经构建了一个可以将CUDA架构转换为他们自己架构的东西，称为Rokam。它还没有完全发挥作用，但他们正在努力。教授：你在谷歌工作了很长时间，他们发明了Transformer架构。感谢那边的杰出人士，比如Peter、Jeff Dean以及所有人。目前，OpenAI似乎已经失去了主动权。在我看到的最新排行榜中，Anthropic的Claude位居榜首。我曾询问过Sundar，但他并没有给我一个非常明确的答案。也许你对那里的情况有更尖锐或客观的解释。施密特：我已经不再是谷歌的员工了。谷歌在工作与生活的平衡上更注重让员工早点回家和在家工作，而不是一味追求胜利。相比之下，初创公司之所以成功，是因为员工拼命工作。虽然这样说可能有些直白，但事实是，如果你们从大学出来创办公司，并想与其他初创公司竞争，就不能让员工每周只来一天。教授：在谷歌的早期，微软也是如此。施密特：现在看来，在我们的行业中，长期以来，公司总是通过真正有创意的方式赢得胜利，并主宰某个领域，而不是进行下一次转型。这是有据可查的。我认为创始人是特别的，他们需要掌控一切，尽管与他们共事可能很困难，因为他们对员工施加很大压力。尽管我们不喜欢埃隆的个人行为，但看看他从员工那里得到了什么。我曾与他共进晚餐，他当时在飞行。我在蒙大拿州，而他那天晚上10点要乘飞机去参加午夜与x.ai的会议。想一想。不同地方有不同的文化。台积电给我留下了深刻印象。他们有一条规定，刚毕业的博士生，即优秀的物理学家，要在工厂的地下室工作。你能想象让美国的物理学博士这样做吗？不太可能。这是不同的职业道德。我对工作的严格要求是因为这些系统具有网络效应，所以时间非常重要。而在大多数企业中，时间并不那么重要，你有很多时间。可口可乐和百事可乐仍将存在，它们之间的竞争将继续进行，一切都是冷冰冰的。当我与电信公司打交道时，典型的交易需要18个月才能签署。没有理由花18个月来做任何事情，应该尽快完成。我们正处于增长和收益最大化的时期，但这也需要疯狂的想法。例如，当微软与OpenAI达成交易时，我认为那是我听过的最愚蠢的想法。将你的人工智能领导层外包给OpenAI和Sam及其团队？这太疯狂了。在微软或其他任何地方，没有人会这样做。然而今天，他们正在成为最有价值的公司，当然在苹果身上针锋相对。苹果没有好的人工智能解决方案，但看起来他们让它奏效了。学生：在国家安全或地缘政治利益方面，人工智能将如何发挥作用，尤其是在与中国的竞争中？施密特：作为一个人工智能委员会的主席，我对此进行了深入研究。我们撰写了一份大约752页的报告，总结如下：我们目前处于领先地位，并需要保持这种优势，这需要大量资金支持。我们的主要客户是参议院和众议院，这也促成了CHIPS法案和其他类似政策的出台。如果前沿模型和一些开源模型继续发展，可能只有少数公司能够参与这个领域的竞争。哪些国家具备这样的能力？这些国家需要资金充足、人才济济、教育体系强大，并且有获胜的意愿。美国和中国是其中的两个主要国家。至于其他国家是否能参与其中，我不确定。但可以肯定的是，在未来，美国和中国在知识霸权上的竞争将是一场重大斗争。美国政府基本上禁止了NVIDIA芯片出口到中国，尽管他们不愿公开承认这一点。我们在亚DUV芯片方面拥有大约10年的技术优势，即亚5纳米芯片。这一优势让我们领先中国几年，这让中国非常不满。这一政策是由特朗普政府制定，并得到了拜登政府的支持。教授：国会是否听取你们的建议并进行大规模投资，显然CHIPS法案是一个例子。施密特：此外，我们还需要建立一个庞大的人工智能系统。我领导着一个非正式、临时、非法律的团体，成员包括一些常见的业内人士。去年，这些成员提出了成为拜登政府人工智能法案的理由，这是历史上最长的总统指令。我们曾经讨论过一个核心问题：如何检测一个已经学会了但你不知道该问什么的系统里的危险？换句话说，系统可能学到了一些不好的东西，但你不知道该如何询问它。比如，它可能学会了如何以某种新的方式混合化学物质，但你不知道如何问它。为了解决这个问题，我们在给政府的备忘录中建议设定一个阈值，我们称之为10的26次方，这是一种技术计算量度。超过这个阈值，企业必须向政府报告他们的活动。欧盟为了确保它们的不同，将10的25次方设为10。但这些数值已经足够接近了。我认为所有这些区别都会消失，因为现有的技术将会被淘汰。技术术语称为联合训练，基本上是指可以将各个部分合并在一起。因此，我们可能无法保护人们免受这些新事物的伤害。教授：有传言称，OpenAI必须这样训练，部分原因是功耗问题。没有一个地方是他们这样做的。让我们谈谈正在发生的一场真正的战争。我知道您积极参与乌克兰战争，特别是关于“白鹳”计划，以及您用价值500美元的无人机摧毁价值500万美元的坦克的目标。这如何改变战争？施密特：我为国防部长工作了七年，试图改变我们管理军队的方式。我不是特别喜欢军队，但它非常昂贵，我想看看我是否能有所帮助。我认为，我基本上失败了。他们给了我一枚奖章，所以他们可能把奖章颁发给失败者或其他什么人。但我的自我批评是，什么都没有真正改变，美国的制度不会导致真正的创新。所以我决定和您的朋友塞巴斯蒂安·特伦（他曾是这里的教员）以及一大群斯坦福人一起创办一家公司。这个想法基本上是做两件事：在这些本质上是机器人战争的战争中，以复杂而强大的方式使用人工智能；第二件事是降低机器人的成本。现在你可能会想，为什么像我这样的善良自由主义者会这样做？答案是，军队的整个理论就是坦克、大炮和迫击炮，而我们可以消灭它们。我们可以让入侵一个国家（至少是陆路入侵）的惩罚基本上不可能实现。它应该消除那种陆战。教授：这是一个非常有趣的问题。它是否让防守比进攻更具优势？你能区分吗？施密特：因为我去年一直在做这件事，我学到了很多关于战争的知识，我真的不想知道。关于战争，你需要知道的一件事是，进攻总是有优势，因为你总能压倒防御系统。因此，从国防战略的角度来看，你最好拥有一个非常强大的进攻，以便在需要时使用。我和其他人正在构建的系统将做到这一点。由于系统的运作方式，我现在是一名持牌军火商。所以我是一名计算机科学家、商人、军火商。我很遗憾地说。这是个进步吗？我不知道。我不建议你在职业生涯中从事这个。我会坚持从事人工智能。由于法律的运作方式，我们私下进行这项工作，在政府的支持下，这一切都是合法的。它直接进入乌克兰，然后他们开始打仗。不谈所有细节，情况相当糟糕。我认为，在五月或六月，如果俄罗斯人按照预期进行建设，乌克兰将在失去整个国家的过程中失去一大块领土。情况相当糟糕。如果你认识Marjorie Taylor Greene，我建议你将她从你的联系人列表中删除。因为她就是那个阻止了数十亿美元资金用于拯救一个重要民主国家的人。教授：接下来，我想讨论一个有点哲学性的问题。去年，你和亨利·基辛格以及丹·赫滕洛赫共同撰写了一篇关于知识本质及其发展方式的文章。前几天晚上，我也讨论过这个问题。在历史的大部分时间里，人类对宇宙的理解是神秘的，直到科学革命和启蒙运动的到来。在你的文章中，你提到现在的模型变得如此复杂和难以理解，以至于我们真的不知道它们内部发生了什么。我引用理查德·费曼的话：“我不能创造的东西，我就不理解。”前几天我看到了这句话。但现在人们正在创造他们可以创造的东西，却并不真正了解其内部运作。知识的本质是否在某种程度上发生了变化？我们是否必须开始只接受这些模型的表面，而它们无法向我们解释？施密特：我想举一个青少年的例子。如果你有一个青少年，你知道他们是人类，但你无法完全弄清楚他们在想什么。然而，我们在社会上设法适应了青少年的存在，他们最终会摆脱这种状态。这是一个严肃的问题。因此，我们可能会拥有无法完全描述的知识系统，但我们了解它们的界限和能做什么的极限，这可能是我们能得到的最好的结果。你认为我们会了解这些限制吗？如果我们能做到这一点，那就很好。我的小组每周开会的共识是，最终会出现所谓的对抗性人工智能，实际上会有公司雇佣你并付钱来破坏你的人工智能系统。就像红队一样。与今天的人类红队不同，你将拥有整个公司和整个人工智能系统行业，他们的工作是破坏现有的人工智能系统并找到它们的漏洞，尤其是那些我们无法弄清楚的知识。这对我来说很有意义。对于斯坦福大学来说，这也是一个很棒的项目。如果你有一个研究生，他必须弄清楚如何攻击这些大型模型之一并了解它的作用，那么这将是构建下一代的重要技能。因此，将两者结合起来是有意义的。教授：现在，让我们回答一些学生的问题。后面有一位同学，请说出你的名字。学生：你之前提到过，这与现在的评论有关，让人工智能真正做你想做的事。你刚才提到了对抗性人工智能，我想知道你能否更详细地阐述这一点。看起来，除了计算能力显然会增加，你可以得到更高性能的模型，但让它们做你想做的事情的问题，似乎部分没有得到解答。施密特：好吧，你必须假设当前的幻觉问题会减少，随着技术的进步等等。我并不是说它会消失。然后你还必须假设存在功效测试，所以必须有一种方法来知道这件事是否成功。在我提到的TikTok竞争对手的例子中，我并不是建议非法窃取他人的音乐。如果你是硅谷的企业家，你会怎么做呢？希望你们都是硅谷的企业家。如果你的产品成功了，你会雇佣一大群律师来处理后续问题。但如果没有人使用你的产品，那么即使你窃取了所有内容也无关紧要。当然，不要引用我的话。硅谷通常会进行这些测试并处理后续问题。这是常见的做法。我认为，你会看到越来越多的性能系统，甚至更好的测试，最终是对抗性测试，这将把它控制在一个框架内。这个专业术语叫做思路链推理。人们相信在未来几年内，你将能够生成一千步的思路链推理，就像制作食谱一样。你可以运行它，实际测试它是否产生了正确的结果，这就是系统的工作方式。学生：总的来说，你对人工智能进步的潜力非常乐观。我很好奇，是什么推动了这一进步？是更多的计算能力吗？是更多的数据吗？是根本性的还是实际的转变？施密特：答案是以上所有。投入的资金数额令人难以置信。我基本上投资了一切，因为我不知道谁会赢，而我跟随的资金数额如此之大。部分原因是早期的钱已经赚了，而那些不太了解的人必须拥有人工智能组件。现在一切都是人工智能投资，他们无法分辨出差异。我将人工智能定义为学习系统，即真正学习的系统。我认为这是其中之一。第二点是，现在出现了一些非常复杂的新算法，它们有点像后Transformer。我有一个朋友，也是我长期的合作伙伴，发明了一种新的非Transformer架构。我在巴黎资助的一个小组声称也做了同样的事情。那里有大量的发明，斯坦福大学也有很多研究。最后一点是，市场相信智能的发明有无限的回报。假设你向一家公司投入了500亿美元的资金，你必须从智能中赚到很多钱才能偿还这笔钱。我们可能会经历一些巨大的投资泡沫，然后它会自行解决。过去一直如此，现在也可能如此。教授：你之前提到，领导者正在拉开与其他人的距离。施密特：现在，法国有一家叫Mistral的公司，他们做得非常好。我显然是一名投资者。他们已经制作了第二个版本，他们的第三种模式很可能是封闭的，因为它太昂贵了。他们需要收入，不能免费提供他们的模式。我们行业中关于开源与闭源的争论非常激烈。我的整个职业生涯都建立在人们愿意以开源方式分享软件的基础上。我的一切工作都是基于开源的。谷歌的大部分基础也是建立在开源之上。我所从事的工作主要集中在技术领域。然而，巨大的资本成本可能会从根本上改变软件的构建方式。我对软件程序员的看法是，他们的生产力至少会翻倍。目前有三四家软件公司正在尝试实现这一目标，我在这段时间里投资了所有这些公司。他们都在努力提高软件程序员的生产力。我最近遇到了一家非常有趣的公司，名为 Augment。我常常想到一个程序员，他们说这不是我们的目标。我们的目标是那些拥有数百万行代码的100人软件编程团队，没有人知道发生了什么。这是人工智能的一个非常好的应用。他们会赚钱吗？我希望如此，但这里有很多问题。学生：一开始，你提到上下文窗口扩展、代理和文本到操作的组合将产生难以想象的影响。首先，为什么这种组合很重要？其次，我知道你不是预言家，无法预知未来，但你为什么认为它超出了我们的想象呢？施密特：我认为主要是因为上下文窗口可以让你解决新近性问题。目前的模型需要大约18个月的时间来训练，包括六个月的准备、六个月的训练和六个月的微调，因此它们总是过时的。而通过上下文窗口，你可以输入最新发生的事情，并在上下文中询问有关哈马斯-以色列战争的问题，这非常强大，使其变得像谷歌一样最新。在代理的情况下，我可以举个例子。我成立了一个基金会，为一个非营利组织提供资金。我不太懂化学，但有一个名为 ChatCrow 的工具，这是一个基于大型语言模型的系统，可以学习化学。他们运行这个系统来生成有关蛋白质的化学假设，然后实验室连夜进行测试，系统就会学习。这对化学、材料科学等领域是一个巨大的促进剂。这是一个代理模型。我认为，只要有很多廉价的程序员，就可以理解文本到动作的概念。我认为我们不明白当每个人都有自己的程序员时会发生什么。这也是你的专业领域。我不是在谈论简单的任务，比如打开和关闭灯。我想象另一个例子，假设你不喜欢谷歌，你可以说，为我建立一个谷歌的竞争对手。是的，你个人可以这样做。为我建立一个谷歌的竞争对手，搜索网络，构建用户界面，制作一个好的副本，并以有趣的方式添加生成式人工智能。在30秒内完成，看看它是否有效。很多人认为，包括谷歌在内的现任者很容易受到这种攻击。教授：现在，我们来看看。Slido 发送了许多问题，其中一些已经被上传。去年我们曾讨论过如何阻止人工智能影响舆论和传播错误信息，尤其是在即将到来的选举期间。施密特：我们需要考虑短期和长期的解决方案。在即将到来的全球选举中，大多数错误信息将出现在社交媒体上，而社交媒体公司目前的组织能力不足以有效监管这些信息。例如，TikTok被指控偏爱某种虚假信息，尽管我没有证据。我认为我们面临一团糟的局面。国家需要学习批判性思维，这对美国来说可能是一个艰巨的挑战。有人告诉你某事并不意味着它是真的。教授：我们是否会走得太远，以至于一些真实的事情也无人再相信？有些人称之为认识论危机。现在，埃隆·马斯克说他从未做过某些事情，但如何证明呢？施密特：我们可以用唐纳德·特朗普的例子来说明。我认为我们的社会存在信任问题，民主可能会因此失败。对民主的最大威胁是错误信息，因为我们在这方面变得非常擅长。当我管理YouTube时，我们遇到的最大问题是人们上传虚假视频，导致人员死亡。我们有一个不死亡政策，试图解决这个问题令人震惊且可怕。这是在生成式人工智能出现之前。教授：我没有好的答案，但有一个技术问题似乎可以缓解这种情况，那就是公钥认证。当乔·拜登讲话时，为什么不使用类似SSL的数字签名？名人、公众人物或其他人是否可以拥有公钥？施密特：这是一种公钥形式，提供某种确定性，就像我将信用卡发送到亚马逊时，我知道这是亚马逊。我曾与Jonathan Haidt合作发表了一篇论文，但没有产生影响。他是一个非常好的沟通者，而我可能不是。我的结论是，系统并没有按照我们所说的那样组织。首席执行官通常在最大化收入，为此他们要最大化参与度，而最大化参与度的方式是最大化愤怒。算法选择愤怒，因为这会产生更多收入，因此人们倾向于支持极端的东西。这在各个方面都是一个问题，必须得到解决。在民主国家，我对TikTok的解决方案是基于我们之前私下讨论过的内容。当我还是个孩子的时候，有一种叫做平等时间规则的东西。TikTok 实际上并不是一个社交媒体平台，而更像是一种电视形式。美国的每个 TikTok 用户每天平均使用该应用90分钟，并制作200个视频，这个使用量非常大。虽然政府没有实施平等时间规则，但这可能是一个值得考虑的方向，需要某种形式的平衡。学生：首先是关于劳动力市场的经济影响。这个影响比最初预期的要慢，尤其是在劳动力市场方面。还有关于客服人员的问题。你认为学术界是否应该获得人工智能补贴，或者应该与大公司合作？施密特：我一直在努力推动大学建立数据中心。如果我是计算机科学系的教员，我会因为无法与研究生一起开发算法进行博士研究而感到沮丧，因为我被迫与公司合作。而这些公司在这方面并不够慷慨。很多教职员工花费大量时间等待谷歌云的积分，这种情况很糟糕。我们希望美国的大学能够在这方面取得成功，因此我认为让他们获得这些学分是正确的做法。关于劳动力市场的影响，我会听取真正专家的意见。作为一名业余经济学家，我相信大学教育和高技能任务会有好的前景，因为人们会使用这些系统。我认为这些系统与以往的技术浪潮没有本质区别。危险的工作和不需要人类判断的工作将被取代。学生：关于从文本到行动的转变及其对计算机科学教育的影响？我认为计算机科学教育应该适应时代变化。施密特：我假设本科生中的计算机科学家总是会有一个程序员伙伴。当你学习第一个for循环时，会有一个工具成为你的天然伙伴。教授会讲解概念，而你会通过这种方式参与其中。学生：关于非Transformer架构的讨论，我认为状态模型是一个被讨论的方向，但现在更多关注的是上下文。施密特：我对数学的理解不够深入，但我很高兴这为数学家创造了就业机会，因为这里的数学非常复杂。基本上，这些是进行梯度下降和矩阵乘法的不同方法，目标是更快更好。正如你所知，Transformers是一种同时进行乘法的系统方法。这是我的想法。它与此类似，但数学不同。让我们看看。学生：你在关于国家安全的论文中提到，今天中国、美国和其他国家的情况。从下一个集群往下的十个国家，要么是美国盟友，要么有可能成为美国盟友。我很好奇你对这十个国家的看法。他们有点像中间人，不是正式的盟友。他们有多大可能加入保护我们安全的工作？是什么阻止了他们加入呢？施密特：最有趣的国家是印度，因为顶尖的人工智能人才都来自印度，来到了美国。我们应该让印度保留一些顶尖人才，不是全部，但有一部分。而且他们没有我们这里丰富的训练设施和项目。在我看来，印度在这方面是一个摇摆不定的国家。日本和韩国显然是我们的阵营。台湾软件很糟糕，所以这行不通。硬件很棒。而在世界其他地方，没有很多其他好的选择。欧洲因为布鲁塞尔而搞砸了，这不是什么新鲜事。我花了10年时间与他们抗争。我非常努力地让他们修改欧盟法案。他们仍然有各种限制，使我们在欧洲进行研究非常困难。我的法国朋友把所有时间都花在了与布鲁塞尔的斗争上。作为我的私人朋友，马克龙正在为此努力奋斗。所以我认为法国有机会。我认为德国不会来，其他国家也不够强大。学生：我知道您是一名受过训练的工程师，我认为您被称为编译器。鉴于您设想的这些模型所具有的功能，我们还应该花时间学习编码吗？施密特：是的，因为归根结底，这是老生常谈的问题，如果你会说英语，为什么还要学习英语？你会学得更好。你确实需要了解这些系统是如何工作的，我对此深有体会。学生：我很好奇您是否探索过分布式设置。我之所以问这个问题，是因为，当然，制作一个大型集群很困难，但 MacBook 功能强大。世界各地有很多小型机器。那么，您认为在家折叠或类似的想法是否适用于训练这些系统？施密特：是的，我们已经非常认真地研究过这个问题。因此，算法的工作方式是您有一个非常大的矩阵，并且您基本上有一个乘法函数。所以可以把它想象成来回反复。而这些系统完全受到内存到 CPU 或 GPU 的速度的限制。事实上，下一代 NVIDIA 芯片已将所有这些功能整合到一个芯片中。芯片现在太大了，以至于它们都粘在一起了。事实上，封装非常敏感，封装和芯片本身都是在洁净室中组装的。所以答案看起来超级计算机和光速，尤其是内存互连，真的占了上风。我认为目前分割大型语言模型（LLM）暂时不太可能。教授：Jeff Dean 去年在一次演讲中提到，可以将模型分为不同的部分，分别训练后再联合起来。施密特：但要实现这一点，需要拥有上千万个这样的模型，提问的速度也会变得非常慢。他提到需要8台、10台或12台超级计算机来实现这一目标，但这并不在他的级别上。学生：关于数据隐私的问题，我了解到纽约时报曾起诉OpenAI使用他们的作品进行训练。施密特：我认为未来可能会有很多类似的诉讼，最终会达成某种协议，比如规定使用某些作品需要支付一定比例的收入，就像音乐行业的ASCAP和EMI那样。这种模式虽然看起来有些过时，但我认为最终会这样运作。学生：在AI领域，似乎有一些公司在主导市场，并且与反垄断法规关注的大公司有重叠。施密特：我曾在职业生涯中参与过微软的拆分案，但最终没有成功；我也为谷歌不被拆分而努力过，但同样没有成功。因此，我认为趋势是不被拆分。只要这些公司不成为像约翰·洛克菲勒那样的垄断者，政府就不太可能采取行动。这些大公司之所以占据主导地位，是因为只有他们有资本建立数据中心。我有朋友里德和穆斯塔法，他们做出了将业务拆分给微软的决定，因为他们无法筹集到数百亿美元的资金。至于具体的数字，可能需要让里德来告诉你。学生：最后，我想知道这些发展对那些不参与前沿模型开发和计算的国家会有什么影响。施密特：富裕国家会变得更富，而贫穷国家只能尽力而为。这实际上是一场富国的游戏，需要巨大的资本、技术人才和强大的政府支持。在全球范围内，许多国家面临着各种各样的问题，尤其是在资源匮乏的情况下。他们需要找到合作伙伴，与他人合作以解决这些问题。教授：我记得我们上次见面时，你正在AGI House参加黑客马拉松。我知道你花了很多时间帮助年轻人创造财富，并对此充满热情。对于那些正在为课程写商业计划或在职业生涯中撰写政策提案或研究提案的人，你有什么建议吗？施密特：我在商学院教授相关课程，你应该来听听。我对你们展示新想法的速度感到震惊。在我参加的一次黑客马拉松中，获胜团队的任务是让无人机在两座塔楼之间飞行。他们在一个虚拟的无人机空间中，使用Python生成代码，并在模拟器中成功完成了任务。优秀的专业程序员可能需要一两个星期才能做到这一点。我认为快速制作原型的能力非常重要，因为创业者面临的部分问题是速度。如果你不能在一天内用这些工具制作出原型，你就需要重新考虑，因为这正是你的竞争对手在做的事情。因此，我最大的建议是，当你开始考虑创办公司时，写一份商业计划是可以的。事实上，你可以让电脑为你写，只要它是合法的。尽快使用这些工具制作你的想法的原型非常重要，因为在其他公司、大学或你未曾去过的地方，可能有人在做同样的事情。教授：非常感谢。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":602,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":338966966739040,"gmtCreate":1723796362131,"gmtModify":1723796364007,"author":{"id":"3568978873871079","authorId":"3568978873871079","name":"xyzfree","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3568978873871079","authorIdStr":"3568978873871079"},"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/338966966739040","repostId":"2459664752","repostType":2,"repost":{"id":"2459664752","kind":"news","pubTimestamp":1723794862,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2459664752?lang=&edition=full","pubTime":"2024-08-16 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href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>(NVDA.US)进行大规模投资，特别是在人工智能数据中心的建设上，预计成本可能高达3000亿美元。</p><p>在一段后来被删除的视频中，施密特表示：“我正在与大公司进行交谈，他们告诉我，他们迫切需要200亿美元、500亿美元、甚至1000亿美元。”他还透露自己是OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼的密友。</p><p>施密特强调，这些巨额投资中的很大一部分将流向英伟达，该公司生产的数据中心AI芯片在市场上占据主导地位，并且已经连续三个季度实现了超过200%的收入增长。与此同时，谷歌开发的张量处理单元(TPU)芯片虽然有潜力与英伟达竞争，但目前仍处于早期阶段。</p><p>施密特暗示，如果3000亿美元全部流向英伟达，投资者应该知道如何在股市上做出反应。但他同时明确表示：“这不是股票推荐。”关于他是否持有英伟达的股票，施密特并未透露。</p><p>据了解，施密特曾在2001年至2011年担任谷歌首席执行官，并一直担任董事会成员至2019年。他要求删除该视频，因为他在讲座中错误地提到了谷歌的工作文化。然而，他的坦率言论揭示了英伟达在人工智能领域的崛起和其在生成式人工智能热潮中的核心地位。</p><p>尽管英伟达的需求正在飙升，但华尔街对这家芯片制造商的顶级客户是否在AI基础设施上过度投资表示质疑。英伟达将在8月28日报告季度业绩，届时将提供市场的最新更新。</p><p>施密特认为，虽然英伟达不会是人工智能领域的唯一赢家，但其他选择并不多。他指出，能够向英伟达芯片和数据中心投入更多资金的大公司将获得技术领先优势。施密特还提到，六个月前他确信差距正在缩小，因此向小公司投资了大量资金，但现在他不那么确定了。</p><p>Meta首席执行官马克·扎克伯格的公司已经购买了约60万块英伟达的GPU，而Meta的下一代型号将需要大约10倍的计算能力。此外，奥特曼正在与<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>合作，计划投资1000亿美元打造名为“星际之门”的人工智能数据中心。</p><p>施密特还提到，竞争对手很难赶上英伟达，因为AI开发者使用的许多最重要的开源工具都是基于该公司的CUDA编程语言。AMD将英伟达的CUDA代码翻译成自己芯片的软件“还不能工作”。</p><p>施密特于2010年创办了风险投资公司Innovation Endeavors，目前持有约1.47亿股谷歌股票，价值约240亿美元。除了投资初创公司外，他还是一名慈善家，并为多个政府技术委员会提供咨询。</p><p>在对英伟达及其在人工智能领域中所扮演角色的深入分析之后，让我们转向华尔街的视角，以获得更广泛的行业洞察。<a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>，作为全球领先的投资银行之一，提供了对当前市场趋势的权威看法。在分析了第二季度的业绩报告后，高盛指出，人工智能(AI)不仅是科技巨头关注的焦点，而且已经成为各行各业企业战略规划的核心部分。</p><p>以下是高盛对华尔街一些知名公司在其最新收益报告中对人工智能应用和展望的总结：</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>(AMZN.US)强调了生成性和非生成性人工智能工作负载的持续增长，显示出AI在推动其业务创新中的关键作用。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/BLK\">贝莱德</a>(BLK.US)看到了人工智能数据中心和能源转型领域的强劲需求，突显了AI技术实现所需的基础设施投资的重要性。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/V\">Visa</a>(V.US)表达了对新一代人工智能的全力投入，这与他们过去十年在预测人工智能领域的承诺相呼应。</p><p>美国银行(BAC.US)通过向财务顾问提供超过600万条AI驱动的见解，展示了AI在提升客户服务质量方面的巨大潜力。</p><p>RTX Corporation(RTX.US)计划增加30多个AI和深度学习用例，以提高生产力并节约成本，体现了对数字化转型的坚定承诺。</p><p>T-Mobile US, Inc.(TMUS.US)认识到人工智能是客户普遍关心的问题，并观察到大型企业在这一领域的雄心勃勃的推进。</p><p>这些观点不仅反映了AI技术在不同行业中的渗透和应用，也揭示了企业对于利用AI推动增长和创新的共同认识。随着AI技术的不断进步，它将继续作为推动企业转型和市场发展的关键驱动力。</p><p>对于希望将AI领域纳入投资组合的投资者，可以考虑一些旨在提供该领域投资机会的交易所交易基金，如人工智能与科技ETF(AIQ.US)、<a href=\"https://laohu8.com/S/EFFE\">Global X</a> Robotics &amp; Artificial Intelligence Thematic ETF(BOTZ.US)、<a href=\"https://laohu8.com/S/DTEC\">ALPS Disruptive Technologies ETF</a>(DTEC.US)、First Trust Nasdaq Artificial Intelligence &amp; Robotics ETF (ROBT.US)。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","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>英伟达AI核心地位凸显！谷歌前CEO曝3000亿投资蓝图，高盛力挺AI收益前景</title>\n<style 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其实机构投资行业很多从业者挣钱并不是靠投资，比如很多机构投资者其实靠工资作为主要收入，和绩效挂钩奖金部分其实很少，机构投资者实行末位淘汰，不落到最后，一直大家买啥你也买啥，其实掉队概率会下降很多，可以保住工作。这也让很多在基金，券商自营，投资公司等等上班的机构投资者天长日久后，其实真实投资者能力是有大幅退化的。喜欢投资，挣的是管理费和死工资，兴趣是扮演股神，说的就是这种情况。 反而是一些个人投资者因为高度自负盈亏，而且他基本走上这条路，就是因为非常喜欢，本金也少，比如工作之余先半职业，最后转职业。所以他们回更早就率先度过了类似从0开始赚第一个1000万人民币或100万美元这样的关卡。形成了一套自己稳定且有厚度的投资体系。就类似昨天奥运中国选手樊振东在男单乒乓球8强赛0比2落后后，最终4比3逆转战胜日本选手张本智和时中国乒乓球男队教练陈玘说的那样，最终取胜靠的是樊振东的厚度，那种在遇到绝境对各种战术和技术经验的厚度。所谓厚度我理解说的就是赚第一个100万美元时积累的东西[龇牙] 正式问答部分 提问：如果你今天30多岁重新开始，在当前的环境中你会做什么不同或相同的事情来复制你的成功？简而言之，巴菲特先生, 我怎样才能赚到300亿美元? 巴菲特：如果我今天刚从学校毕业, 并且我有1万美元可以投资，我会从字母A开始逐一研究不同行业的公司。因为我投资的金额较小, 我会优先关注小公司，我更有机会发现被忽视的东","listText":"巴菲特和芒格回复这个问题质量比较高，但我就说其中一点，我觉得巴菲特和芒格说的有一个问题是很关键的，就是第一个100万美元是最难赚的，排除运气和牛熊市等等这些因素，这基本代表了你的投资水平可以到一个比较稳定的水平线上。他们说的问题也验证了我之前观察和一直在思考一个现象，就是有些个人投资者在投资行业的水平和战绩其实是高于机构投资者，哪怕这些机构投资者很有名，或者出自很有名的投资机构。 其实机构投资行业很多从业者挣钱并不是靠投资，比如很多机构投资者其实靠工资作为主要收入，和绩效挂钩奖金部分其实很少，机构投资者实行末位淘汰，不落到最后，一直大家买啥你也买啥，其实掉队概率会下降很多，可以保住工作。这也让很多在基金，券商自营，投资公司等等上班的机构投资者天长日久后，其实真实投资者能力是有大幅退化的。喜欢投资，挣的是管理费和死工资，兴趣是扮演股神，说的就是这种情况。 反而是一些个人投资者因为高度自负盈亏，而且他基本走上这条路，就是因为非常喜欢，本金也少，比如工作之余先半职业，最后转职业。所以他们回更早就率先度过了类似从0开始赚第一个1000万人民币或100万美元这样的关卡。形成了一套自己稳定且有厚度的投资体系。就类似昨天奥运中国选手樊振东在男单乒乓球8强赛0比2落后后，最终4比3逆转战胜日本选手张本智和时中国乒乓球男队教练陈玘说的那样，最终取胜靠的是樊振东的厚度，那种在遇到绝境对各种战术和技术经验的厚度。所谓厚度我理解说的就是赚第一个100万美元时积累的东西[龇牙] 正式问答部分 提问：如果你今天30多岁重新开始，在当前的环境中你会做什么不同或相同的事情来复制你的成功？简而言之，巴菲特先生, 我怎样才能赚到300亿美元? 巴菲特：如果我今天刚从学校毕业, 并且我有1万美元可以投资，我会从字母A开始逐一研究不同行业的公司。因为我投资的金额较小, 我会优先关注小公司，我更有机会发现被忽视的东","text":"巴菲特和芒格回复这个问题质量比较高，但我就说其中一点，我觉得巴菲特和芒格说的有一个问题是很关键的，就是第一个100万美元是最难赚的，排除运气和牛熊市等等这些因素，这基本代表了你的投资水平可以到一个比较稳定的水平线上。他们说的问题也验证了我之前观察和一直在思考一个现象，就是有些个人投资者在投资行业的水平和战绩其实是高于机构投资者，哪怕这些机构投资者很有名，或者出自很有名的投资机构。 其实机构投资行业很多从业者挣钱并不是靠投资，比如很多机构投资者其实靠工资作为主要收入，和绩效挂钩奖金部分其实很少，机构投资者实行末位淘汰，不落到最后，一直大家买啥你也买啥，其实掉队概率会下降很多，可以保住工作。这也让很多在基金，券商自营，投资公司等等上班的机构投资者天长日久后，其实真实投资者能力是有大幅退化的。喜欢投资，挣的是管理费和死工资，兴趣是扮演股神，说的就是这种情况。 反而是一些个人投资者因为高度自负盈亏，而且他基本走上这条路，就是因为非常喜欢，本金也少，比如工作之余先半职业，最后转职业。所以他们回更早就率先度过了类似从0开始赚第一个1000万人民币或100万美元这样的关卡。形成了一套自己稳定且有厚度的投资体系。就类似昨天奥运中国选手樊振东在男单乒乓球8强赛0比2落后后，最终4比3逆转战胜日本选手张本智和时中国乒乓球男队教练陈玘说的那样，最终取胜靠的是樊振东的厚度，那种在遇到绝境对各种战术和技术经验的厚度。所谓厚度我理解说的就是赚第一个100万美元时积累的东西[龇牙] 正式问答部分 提问：如果你今天30多岁重新开始，在当前的环境中你会做什么不同或相同的事情来复制你的成功？简而言之，巴菲特先生, 我怎样才能赚到300亿美元? 巴菲特：如果我今天刚从学校毕业, 并且我有1万美元可以投资，我会从字母A开始逐一研究不同行业的公司。因为我投资的金额较小, 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黄仁勋高呼：下一场工业革命已经开启</h3><p style=\"text-align: start;\">整体来看，英伟达最新的业绩远超市场预期，总营收和数据中心业务营收双双创新高，并且下一财季的营收展望也远超市场预期，同时宣布拆股并大幅提高股息分红。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达Q1总营收同比增长262%至260亿美元，远超市场普遍预期的245亿美元，总营收一举创下历史新高，并且总营收同比增速是英伟达连续第三个季度同比增速超过200%。业绩预期方面，英伟达预计，第二季度营收将达到280亿美元左右，远超市场所预期的268亿美元。</p><p>英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在业绩电话会议上强调：<strong>“下一次工业革命已经开始。”“人工智能(AI)将为几乎所有行业带来显著的生产效率提高，并帮助企业提高成本和能源效率，同时扩大全民收入机会。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋在会议上还表示，英伟达希望将其AI技术销售给更广泛的市场，而不仅仅是大型云计算供应商。<strong>黄仁勋表示，人工智能正在向消费互联网公司、汽车制造商和医疗保健等更广泛的客户转移，并且各国政府也在积极开发自己的人工智能系统。他表示，除了云服务提供商之外，这些机会正在“创造多个数十亿美元的垂直市场”。</strong></p><h3 id=\"id_3057586468\">AI大浪潮席卷而来，芯片产业链迈向全新景气周期</h3><p><strong>全球顶级金融机构野村近日发布报告称，随着周期性技术复苏扩大到其他消费电子终端市场，将支持整个芯片行业进入下一轮的景气度上升周期，预计将从今年下半年全面持续到2025年。</strong>野村预计未来几个月全球芯片销售额将呈现强劲增长趋势，预计AI芯片需求带动下，终端芯片市场的周期性复苏将从人工智能服务器扩大到传统服务器、PC以及智能手机核心CPU芯片以及电动汽车MCU其他主要计算领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">由AI芯片引领的这一波芯片行业复苏趋势可谓愈发明朗，美国半导体行业协会 (SIA) 近日公布的数据显示，2024 年第一季度全球半导体销售额总计 1377亿美元，较2023年第一季度增长大幅15.2%。<strong>关于2024年半导体行业销售额预期，SIA 总裁兼首席执行官 John Neuffer 在数据报告预计2024 年整体销售额将相比于2023年实现两位数级别增幅。</strong></p><h3 id=\"id_2882188805\" style=\"text-align: start;\">人工智能和芯片ETF蓄势待发？</h3><p style=\"text-align: start;\">英伟达股价对公司盈利报告的反应可能会对持有该股票的众多ETF产生重大影响。</p><p style=\"text-align: start;\">也许没有哪只基金对公司业绩的敏感度能与<strong>GraniteShares 2x Long NVDA Daily ETF (NVDL)</strong>相媲美，该基金旨在为投资者带来相当于英伟达公开交易股票2倍的回报。随着英伟达股价JI今年迄今上涨109%，该基金今年迄今则上涨243%。</p><p style=\"text-align: start;\">半导体交易所交易基金，如<strong>VanEck 半导体 ETF（SMH）</strong>和<strong>iShares 半导体 ETF（SOXX）</strong>，其投资组合中分别有 21% 和 9% 的股票投资于该股票，今年迄今分别上涨37%和22%。</p><p style=\"text-align: start;\">人工智能 ETF，例如持有该股 11% 持股的<strong>Roundhill Generative AI &amp; Technology ETF (CHAT) ，今年迄今上涨15%。</strong></p><p style=\"text-align: start;\">即便是大盘投资者也可能无法摆脱英伟达股票的吸引力。<strong>目前，Nvidia 在SPDR S&amp;P 500 ETF Trust (SPY)</strong>中的持股比例为 5.1% ，是该 ETF 的第三大持股，今年迄今上涨11%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img 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</a>又一次公布了令全球投资者震撼的无与伦比业绩，可谓打消人们对人工智能相关企业支出放缓的担忧情绪，英伟达再度以一己之力全面强化科技股投资者们的“AI信仰”。对于AI的信仰如今在全球股市再度掀起巨大波浪，尤其是大幅推动台积电、AMD、三星电子以及SK海力士等芯片股上行。</p><p>此外，英伟达重磅宣布10比1拆股并大幅提高股息分红，这些举措将更加助推其股价上涨。英伟达在财报中表示，此举旨在让员工和投资者们更容易买入股票。<strong>这将是英伟达过去三年来的第二次分拆，自2021年5月宣布上一次股票分拆以来，该公司股价涨幅达到惊人的500%。</strong></p><p>当然，股票分拆对股票本身的价值没有根本影响，但是进行拆股计划之后，标的股票的价格明显降低，这意味着基本面优异的股票可以吸引更多的投资者参与交易，此前这些投资者往往因为过高股价而犹豫不决。</p><h3 id=\"id_3146269704\">英伟达连续多个季度业绩“炸裂”! 黄仁勋高呼：下一场工业革命已经开启</h3><p style=\"text-align: start;\">整体来看，英伟达最新的业绩远超市场预期，总营收和数据中心业务营收双双创新高，并且下一财季的营收展望也远超市场预期，同时宣布拆股并大幅提高股息分红。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达Q1总营收同比增长262%至260亿美元，远超市场普遍预期的245亿美元，总营收一举创下历史新高，并且总营收同比增速是英伟达连续第三个季度同比增速超过200%。业绩预期方面，英伟达预计，第二季度营收将达到280亿美元左右，远超市场所预期的268亿美元。</p><p>英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在业绩电话会议上强调：<strong>“下一次工业革命已经开始。”“人工智能(AI)将为几乎所有行业带来显著的生产效率提高，并帮助企业提高成本和能源效率，同时扩大全民收入机会。”</strong></p><p style=\"text-align: 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黄仁勋高呼：下一场工业革命已经开启整体来看，英伟达最新的业绩远超市场预期，总营收和数据中心业务营收双双创新高，并且下一财季的营收展望也远超市场预期，同时宣布拆股并大幅提高股息分红。英伟达Q1总营收同比增长262%至260亿美元，远超市场普遍预期的245亿美元，总营收一举创下历史新高，并且总营收同比增速是英伟达连续第三个季度同比增速超过200%。业绩预期方面，英伟达预计，第二季度营收将达到280亿美元左右，远超市场所预期的268亿美元。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在业绩电话会议上强调：“下一次工业革命已经开始。”“人工智能(AI)将为几乎所有行业带来显著的生产效率提高，并帮助企业提高成本和能源效率，同时扩大全民收入机会。”黄仁勋在会议上还表示，英伟达希望将其AI技术销售给更广泛的市场，而不仅仅是大型云计算供应商。黄仁勋表示，人工智能正在向消费互联网公司、汽车制造商和医疗保健等更广泛的客户转移，并且各国政府也在积极开发自己的人工智能系统。他表示，除了云服务提供商之外，这些机会正在“创造多个数十亿美元的垂直市场”。AI大浪潮席卷而来，芯片产业链迈向全新景气周期全球顶级金融机构野村近日发布报告称，随着周期性技术复苏扩大到其他消费电子终端市场，将支持整个芯片行业进入下一轮的景气度上升周期，预计将从今年下半年全面持续到2025年。野村预计未来几个月全球芯片销售额将呈现强劲增长趋势，预计AI芯片需求带动下，终端芯片市场的周期性复苏将从人工智能服务器扩大到传统服务器、PC以及智能手机核心CPU芯片以及电动汽车MCU其他主要计算领域。由AI芯片引领的这一波芯片行业复苏趋势可谓愈发明朗，美国半导体行业协会 (SIA) 近日公布的数据显示，2024 年第一季度全球半导体销售额总计 1377亿美元，较2023年第一季度增长大幅15.2%。关于2024年半导体行业销售额预期，SIA 总裁兼首席执行官 John Neuffer 在数据报告预计2024 年整体销售额将相比于2023年实现两位数级别增幅。人工智能和芯片ETF蓄势待发？英伟达股价对公司盈利报告的反应可能会对持有该股票的众多ETF产生重大影响。也许没有哪只基金对公司业绩的敏感度能与GraniteShares 2x Long NVDA Daily ETF (NVDL)相媲美，该基金旨在为投资者带来相当于英伟达公开交易股票2倍的回报。随着英伟达股价JI今年迄今上涨109%，该基金今年迄今则上涨243%。半导体交易所交易基金，如VanEck 半导体 ETF（SMH）和iShares 半导体 ETF（SOXX），其投资组合中分别有 21% 和 9% 的股票投资于该股票，今年迄今分别上涨37%和22%。人工智能 ETF，例如持有该股 11% 持股的Roundhill Generative AI & Technology ETF (CHAT) ，今年迄今上涨15%。即便是大盘投资者也可能无法摆脱英伟达股票的吸引力。目前，Nvidia 在SPDR S&P 500 ETF Trust (SPY)中的持股比例为 5.1% ，是该 ETF 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<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 英伟达就是这样一个百倍股。在过去的11年中，上涨超过250倍。 图片 （注：D代表有分红） 在这过程中，很多投资英伟达的人能够赚钱，但是能够盈利超过100倍的投资者却寥寥无几。O'Keefe Stevens Advisory就是其中之一。公司的创始人彼得-奥基夫（Peter O'Keefe）从2013年4月买入英伟达，买入价格3.1美元（拆分调整后的价格），市值77亿美元。而时至今日，英伟达的股价已经达到860美元，市值2.1万亿美元。O'Keefe在这11年中的收益超过150倍，成为他40多年投资生涯中最成功的投资。 历史是最好的老师。通过O'Keefe在持有英伟达过程中分享如何思考这家公司，也让我们能够了解他在这过程中都经历了什么。 但是，我们不能从后视镜去看成功。投资者不会在11年前就会认知到人工智能会发展到现在的水平，以及英伟达在其中起到的关键作用。投资者开始对英伟达的定位仅仅是一家提升电脑游戏效果的GPU提供商。而在这之后，英伟达在比特币挖矿、疫情影响下的居家办公、人工智能应用等一波波浪潮的推动下，不断扩大自己的市场，在发展中建立、扩大自己的护城河。股价也在波折中一路上扬。 难能可贵的是，对于O'Keefe而言，在持有的过程中对于公司的定位和认知会不断进化，自己也会从中不断重新对公司重新定位，帮助自己逐步认识到企业的价值。 也正是这种不断学习，自我纠正认知的过程，让O'Keefe能够不惧短期的波折，持续持有这家伟大的企业，带来上百倍的回报。 下面就是他山之石总结的O'Keefe投资英伟达的历程。","listText":"彼得.林奇创造了10倍股（10-bagger）说法。能够成功在一项投资中获得10倍回报，会受到万众瞩目。那么如果我们再进一步，能够获得100倍的投资回报，会是什么样？ <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 英伟达就是这样一个百倍股。在过去的11年中，上涨超过250倍。 图片 （注：D代表有分红） 在这过程中，很多投资英伟达的人能够赚钱，但是能够盈利超过100倍的投资者却寥寥无几。O'Keefe Stevens 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但是，我们不能从后视镜去看成功。投资者不会在11年前就会认知到人工智能会发展到现在的水平，以及英伟达在其中起到的关键作用。投资者开始对英伟达的定位仅仅是一家提升电脑游戏效果的GPU提供商。而在这之后，英伟达在比特币挖矿、疫情影响下的居家办公、人工智能应用等一波波浪潮的推动下，不断扩大自己的市场，在发展中建立、扩大自己的护城河。股价也在波折中一路上扬。 难能可贵的是，对于O'Keefe而言，在持有的过程中对于公司的定位和认知会不断进化，自己也会从中不断重新对公司重新定位，帮助自己逐步认识到企业的价值。 也正是这种不断学习，自我纠正认知的过程，让O'Keefe能够不惧短期的波折，持续持有这家伟大的企业，带来上百倍的回报。 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EUV光刻机。作为2nm以下先进制程芯片量产的必备“武器”，其售价超3亿美元。花费巨资的英特尔，向世界表露了赶超全球“代工之王”台积电的野心。不过，作为已经沦为全球晶圆厂排名第十的“末位”玩家，英特尔想要再起风云已是“不可能完成的任务”。1971年，刚成立三年的英特尔开发出第一个商用处理器Intel 4004，拉开了世界计算机和互联网革命序幕。此后，从内存到个人电脑和服务器CPU，从芯片设计和制造，英特尔都长期是美国乃至全球半导体的绝对霸主。上世纪末，它和微软系统形成的“Wintel”联盟，造就了全球化的PC时代浪潮。2000年，英特尔市值由此突破3000亿美元，其风光盛过今日的英伟达。但顶峰之后，它几乎一路挨打，并在近十年里陷入势不可挡的衰败。2017年，一则“三星业绩超越英特尔，成半导体新霸主”的爆炸消息，席卷行业。作为专注于利润率较低、价格波动较大的存储芯片王者，三星常年被在个人电脑和服务器等关键市场占据着高份额、高利润的英特尔，压着一头。面对突如其来的扬眉吐气，三星审慎地拒绝置评。英特尔反倒强势表示，“我们对战略和业绩感到非常满意。”&nbsp;事实却是，那已是英特尔最后的倔强了：原定的10nm芯片计划推迟，这在技术为王的半导体行业极为致命。而它CPU和代工市场的两个最大对手AMD、台积电，却各有突破。技术难产加上","listText":"本文由华商韬略原创，首发于微信公众号：华商韬略（id：hstl8888）作者：耿康祁2000年，英特尔以3000亿美元的市值傲立科技浪潮之巅。20多年过去，英特尔的同行们，当初500亿美元的台积电市值超过7500亿美元，当初50亿美元的英伟达市值超过2万亿美元，当初连它脚跟都摸不到的AMD，市值超过3300亿美元……而当初市值就超过3000亿美元的英特尔，已市值不到1900亿美元。01最惨霸主3月5日，英特尔高调宣布，收到了ASML的全球首台新一代高NA EUV光刻机。作为2nm以下先进制程芯片量产的必备“武器”，其售价超3亿美元。花费巨资的英特尔，向世界表露了赶超全球“代工之王”台积电的野心。不过，作为已经沦为全球晶圆厂排名第十的“末位”玩家，英特尔想要再起风云已是“不可能完成的任务”。1971年，刚成立三年的英特尔开发出第一个商用处理器Intel 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11:26","market":"hk","language":"zh","title":"巴菲特的恩师：华尔街教父格雷厄姆的传奇一生","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2411585712","media":"期乐会","summary":"在这个言必称巴菲特的投资时代，其实还有一位神一样的存在，那就是巴菲特的恩师，被业界称为“华尔街教父”的顶级大佬本杰明·格雷厄姆。格雷厄姆幼儿时期的生活还算优渥，但是当他9岁时，家庭突逢变故，正值壮年的父亲罹患胰腺癌意外去世。俗话说穷人的孩子早当家，在父亲去世三年中，格雷厄姆迅速地成熟了。重振家族声望和让母亲感到荣耀的决心，成为格雷厄姆在学业及专业领域取得成功的主要动力。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>在这个言必称巴菲特的投资时代，其实还有一位神一样的存在，那就是巴菲特的恩师，被业界称为“华尔街教父”的顶级大佬本杰明·格雷厄姆。</p></blockquote><p>股神沃伦·巴菲特、逆向投资大师约翰·邓普顿、市盈率鼻祖约翰·内夫、指数基金之父约翰·博格，这些华尔街的顶尖投资大师，都是他的“门徒”。</p><p>正是这位格老，创作了被称为投资者圣经的传世巨著《证券分析》和《聪明的投资者》。</p><p>其凭借一己之力，让“炒股”从一件原本只是凭感觉、碰运气、靠内幕消息的赌博游戏变为具有逻辑支撑、可以计算的科学，创造了证券分析行业。</p><p>但如果你只认为他是投资大师，那就太小看他了。</p><p>格雷厄姆在证券投资，宏观经济学、戏剧、语言学等多个领域都有建树。他的一生之丰富多彩，完全可以拍成一部连续剧。</p><p>本文内容主要讲述一下本杰明·格雷厄姆传奇的职业生涯和跌宕起伏的个人生活，其价值投资理念与技术分析的区别，以及一些对格雷厄姆的争议的看法。</p><h2 id=\"id_2471365623\">幼年家道中落</h2><p>本杰明·格雷厄姆，1894年5月9日出生于英国伦敦，同年在东半球，中国是清朝光绪20年，中日爆发甲午战争。</p><p>格雷厄姆出生于英国伦敦的一个犹太人家庭，父亲是个倒卖古董和瓷器的小商人，母亲是一个大主教的女儿。父亲在格雷厄姆两岁那年就从伦敦搬到了纽约这个<a href=\"https://laohu8.com/S/600628\">新世界</a>开拓家族生意。</p><p>格雷厄姆幼儿时期的生活还算优渥，但是当他9岁时，家庭突逢变故，正值壮年的父亲罹患胰腺癌意外去世。</p><p>原本的古董生意很快败落，母亲不得不承担起整个家业，先是经营旅店，后来用房子抵押贷款来炒股，最后因炒股失败而房产遭遇拍卖，格雷厄姆一家生活陷入极度困顿。</p><p>俗话说穷人的孩子早当家，在父亲去世三年中，格雷厄姆迅速地成熟了。在努力学习的同时打各种临工赚钱贴补家用，格雷厄姆做过推销员、家教，农场挤奶工和财务助理等各种兼职。</p><p>格雷厄姆很早就通过辛苦劳动明白了金钱的价值，他对过大的财务风险永远深恶痛绝。</p><p>对许多华尔街人士来说，金钱几乎是一种抽象的概念，一种用来判断孰高孰低的量度。格雷厄姆则对金钱有更深的领悟。金钱是一种真实而具体的力量，给他的家庭带来了荣耀，也带来了毁灭。</p><p>父亲死后令家人饱受折磨的困苦岁月，既令人悲痛，也激发出人的斗志。重振家族声望和让母亲感到荣耀的决心，成为格雷厄姆在学业及专业领域取得成功的主要动力。勇于穿越艰难的韧性，成就了他长期投资者的品质。</p><h2 id=\"id_1436170816\">二、文理兼修的全才</h2><p>格雷厄姆自幼便展现出了过人的智力和天赋，小学和初中期间由于优异的成绩多次跳级，高中毕业后幸运的拿到奖学金进入了常春藤高校哥伦比亚大学。</p><p>之所以说幸运是因为校方弄混了格雷厄姆和另一名同姓学生的名字，导致格雷厄姆第一次申请没有被录取，心灰意冷的格雷厄姆在一家电话安装公司打了一年的临时工，直到第二年才幸运的被哥伦比亚大学重新录取。</p><p>在格雷厄姆传记中，这样描述到：得到重新被哥伦比亚大学录取的消息后，格雷厄姆回到家，极度兴奋。家里充满欢声笑语，但母亲一边擦拭眼泪一边说：“我永远也不会原谅他们，因为他们让我的孩子伤透了心。”</p><p>试想一下，如果这个错误没有被纠正，那么还会诞生这位华尔街教父和伟大的弟子巴菲特吗？这可能就是所谓的命运之力吧。</p><p>被命运再次垂青的格雷厄姆决定要把丢失的一年时间补回来，进入哥伦比亚大学数学系就读后，集纪律性和聪明才智于一身的格雷厄姆火力全开。</p><p>不仅在两年半内取得了4年制的常春藤盟校的文凭，他的全能表现更是出类拔萃到让数学系、英语系和哲学系三个风马牛不相及的院系领导想要招揽他作为全职教员。</p><p>这对于一个本科毕业生而言就已经够惊人的了，如果再考虑到格雷厄姆在哥大读大一那年，在电影院担任收银员，其余的空闲时间几乎都在做各式各样的兼职工作，每周工作超过40个小时（加上非定期的工作，例如家教和发广告），如此还能有这样顶尖的学业表现，足以证明他的非凡、才思敏捷和智力过人。</p><p>然而，到此我们依然没有发现格雷厄姆和成为未来的证券投资巨擘有丝毫关联，巴菲特在8岁时已经开始阅读关于投资的各种书籍，而即将大学毕业的格雷厄姆却从未接触过与投资有关的任何一本书，还退掉了在哥伦比亚大学选过的唯一一门经济学课程！</p><p>毋庸置疑，格雷厄姆和华尔街在1914年的“联姻”，是因为囊中羞涩。</p><p>在收到哥大三个院系抛来的教席职位橄榄后，格雷厄姆陷入了两难境地，一方面他确实喜欢学术研究，但是教席职位微薄的工资无法让格雷厄姆支撑起穷困的家庭。于是格雷厄姆向当时的校长凯佩尔诉说了自己的苦衷。</p><p>说来也巧，就在格雷厄姆与校长凯佩尔见面前不久，纽约证券交易所的一名朋友因为孩子成绩不佳被叫了家长，在和凯佩尔校长交谈过程中，他拜托校长推荐一个最优秀的学生给他。</p><p>于是，在1914年的春天，这位哥伦比亚大学的优秀毕业生就误打误撞的开始了他的华尔街封神之路。</p><h2 id=\"id_3013266665\">三、华尔街初露锋芒</h2><p>格雷厄姆的首份工作是在一家规模不算大的名叫纽伯格的华尔街券商，职务是初级债券业务员。对一个后来被尊为“华尔街教父”的人来说，这一职位显得过于卑微。</p><p>不过，在很短的时间内，格雷厄姆便凭着他在数学量化分析方面的非凡能力，通过严谨的财务分析挖掘出了众多绝佳的投资机会。</p><p>那个年代，投资界主要关注债券，股票被认为是一种投机，华尔街对公司基本面的分析尚停留在十分原始、粗糙的阶段。</p><p>格雷厄姆通过对那些上市公司的财务报表进行系统研究，发掘到一些具有巨额隐蔽资产的公司，为公司赚取了大量的金钱。</p><p>格雷厄姆也从最初的债券初级推销员一路晋升为公司的证券分析师和合伙人，公司甚至为了挽留他，还专门为他开设了证券研究部门。</p><p>在纽伯格公司工作了9个年头后，在一位名叫哈里斯的大客户鼓动下，1923年初格雷厄姆离开了纽伯格公司，与哈里斯成立了合伙公司格雷厄姆，相当于现在的私募基金。</p><p>格雷厄姆基金运作两年半，运作很成功，投资回报率非常高。但由于合伙人与格雷厄姆在投资标的和利润分配方案上的意见分歧，格雷厄姆基金于1925年以解散而告终。</p><p>1926年1月1日，32岁的格雷厄姆成立了属于自己的本杰明•格雷厄姆基金，初始本金为40万美元，3年后的1928年基金资产达到了大约250万美元，上涨了6倍多，年平均投资收益率为20.2%，远远高于同期道琼斯工业指数的上涨速度。</p><p>于是35岁的格雷厄姆成了百万富翁，当时的美元可比现在值钱得多，美国的平均通货膨胀率按照每年3%计算，1928年的100万美元在2023年大约相当于4765万美元。</p><p>格雷厄姆这一时期的一大收获是意外地遇到了他之后生涯的最佳黄金搭档——杰罗姆·纽曼。</p><p>纽曼是巴菲特哥大校友的弟弟，他具有非凡的管理才能，处理起各种繁杂的事务显得游刃有余，这使格雷厄姆可以腾出更多的精力来专注于证券分析，作出投资策略。</p><h2 id=\"id_1208991579\">四、世纪股灾，云端坠落</h2><p>就在格雷厄姆志得意满，以为自己迈向人生巅峰之时，1929年10月29日，“黑色星期二”，道琼斯指数在前一天暴跌13.47%的基础上继续暴跌11.73%，这是美国证券史上最黑暗的一天，标志着美国股灾的降临，这导致美国和全球进入了长达10年的经济大萧条时期。</p><p>道琼斯指数于1921年从75点开始上升，1929年达到牛市最高峰381点，随后在“黑色星期二”之后的几周之内就跌到了200点以下，并于1932年达到了最低点——41点。从1929年9月到1932年大萧条的谷底，道琼斯工业指数大约缩水了90%！</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ff5ef881dc5599b3a125230f1c4d939c\" title=\"\" tg-width=\"720\" tg-height=\"480\"/></p><p>1929年10月，破产的股民站在交易所外，图片来源：<a href=\"https://laohu8.com/S/ZH\">知乎</a>@南七道</p><p>在格雷厄姆的自传中，讲述了一个小插曲。1930年初，亏损还不多的格雷厄姆到佛罗里达州去会见一位商人。</p><p>老人已经93岁了，做了一辈子生意，老人告诉格雷厄姆说，别在这里空耗时光了，你应该赶紧坐火车回纽约去把股票都卖了，清偿掉债务，然后做你该做的事情。可惜格雷厄姆表面上答应，但内心根本没当回事，错过了最后的逃命机会。</p><p>1930年损失了20%以后，格雷厄姆以为股市到底了，急于翻本的他加了杠杆抄底。</p><p>然后的事情，用格雷厄姆的话就是“所谓的底部一再被跌破，那次大危机的唯一特点是一个噩耗接着一个噩耗，越来越糟”，1930年是格雷厄姆历史上最糟糕的财务年度，亏损50%。到达1932年股灾真正底部时，格雷厄姆账户跌掉了70%之多。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9f21a6b4fb9faa7b01a52a766e015b41\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"568\"/></p><p>1871-1934年<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>走势，图片来源：中金网</p><p>格雷厄姆此时迎来了投资生涯中最黑暗的一段时间，由于巨额亏损，格雷厄姆持续5年没有从基金得到收益，靠教书、写作和部分兼职维生。直到1935年12月，格雷厄姆才将所有过往的亏损都赚了回来。</p><p>这里插一句，就在1930年8月30日，格雷厄姆正在遭遇大股灾带来的痛苦之时，格雷厄姆未来最伟大的弟子巴菲特出生在内布拉斯加州的奥马哈市。</p><h2 id=\"id_2186151667\">《证券分析》巨著问世，桃李满天下</h2><p>1929年股灾期间，格雷厄姆当时为了节省开支，搬出了豪宅，辞退了所有仆人，卖了豪车，又过起了勤俭节约的日子。</p><p>股灾带来的惨痛教训也使得格雷厄姆沉下心来，整理自己多年以来的投资经验，完成了被后人奉为投资圣经的《证券分析》的写作。</p><p>1934年，《证券分析》第1版由麦格劳希尔出版公司出版，后来分别在1940年、1951年、1962年和1988年出了新版本。</p><p>同时，格雷厄姆从1928年年起，在母校哥伦比亚大学教授“证券分析”课程，一直持续到1954年。</p><p>而1950年秋，20岁的巴菲特追随格雷厄姆的脚步，进入哥伦比亚大学商学院就读。他最感兴趣的是证券分析课程，由多德教授（《证券分析》的合著者）主讲，格雷厄姆会在每周四下午股市收盘后，到校讲一堂大课。</p><p>由于巴菲特早先就熟读过格雷厄姆的《聪明的投资者》，并且对数字非常有天赋，所以巴菲特相对其他同学而言就是妥妥的学霸。</p><p>课堂上经常在其他同学没想明白问题问的是什么的时候，巴菲特就和两位教授展开对话和讨论，其他同学主要负责扮演“吃瓜群众”的角色。至此，格雷厄姆和巴菲特这段令世人称道的师徒情谊正式拉开帷幕。</p><p>世纪股灾之后，格雷厄姆的投资事业顺风顺水，股票投资似乎对他而言失去了挑战的兴趣，于1956年宣布退休。据媒体统计，格雷厄姆在1926~1956年这30年取得了傲人的年化收益率20%的战绩。</p><p>更加难能可贵的是格雷厄姆一生慷慨无私，数十年如一日的教授价值投资的理念和实战指导，一生桃李满天下。沃伦·巴菲特、沃尔特·施洛斯、约翰·邓普顿、约翰·内夫、约翰·博格，这些华尔街的顶尖投资大师都是他的“门徒”。</p><h2 id=\"id_729531842\">六、价值投资和技术投资两大流派之争</h2><p>之前我们有讲到格雷厄姆大学毕业以前都没有接触过投资行业，那么为什么会是他这样一个证券市场的素人发明了证券分析和价值投资的理论？股市中其他人为什么都没有想到呢？</p><p>格雷厄姆进入华尔街的1910年代，距离1863年纽约证券交易所诞生只有50余年，由于法律法规不完善，股票市场充斥着各种内幕交易和操纵市场的行为。想起了最近热播的电视剧《繁花》中1990年代的上海股市乱象何其相似。</p><p>1910年代的华尔街股市被认为是投机行为，只有债券才能称为投资。这也是为什么格雷厄姆第一份华尔街工作也是从债券业务员做起。</p><p>那时候的股市并不强制要求上市公司出具年报，市场仅有的一些公司年报也是信息极为有限，上市公司有意或者无意的隐藏或者夸大业绩信息，也没有严格的审计制度。那时候想通过财务报表买卖股票无异于痴人说梦。</p><p>当时市场主流的股票分析方法是技术分析，在1934年格雷厄姆的《证券分析》出版之前，道氏学说是股市投资中最早提出的股市技术分析理论。其核心是如何通过股票价格或股市指数的历史轨迹来分析和预测其未来的走向和趋势。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a65d8a4b244ed8c3132b4072d60fdaab\" alt=\"图片来源：周期博弈\" title=\"图片来源：周期博弈\" tg-width=\"773\" tg-height=\"448\"/><span>图片来源：周期博弈</span></p><p><br/>图片来源：周期博弈</p><p>1934年艾略特的《波浪理论》和格雷厄姆的《证券分析》同时出版。我们可以想像，青年巴菲特最先接触到的书单应该是更加大众化的《股票作手回忆录》和艾略特和江恩的波浪理论，而不是枯燥的《证券分析》。</p><p>当然，身为价值投资的鼻祖，格雷厄姆的确具备足够的勇气和非凡创造力，将在债券投资分析上使用的严谨的财务分析理论应用到了股票分析上，与华尔街的主流智慧大相径庭。</p><p>当他那个年代的其他分析师都在观察股票的价格走势（即特定股票或债券的价格波动情况）时，格雷厄姆却另辟蹊径，通过财务报表这个公开的秘密武器来捕获一个又一个错误的市场定价机会，以极低的风险稳定的赚取收益。</p><p>而1933年罗斯福政府上台，加强了政府对经济的干预和对华尔街的监管。1933第一部《证券法》颁布，1934年美国证监会SEC成立，后续证券交易市场法律法规层出不穷，证券市场逐步走向正规化运转。</p><p>因此，之前那些专注于通过内幕交易和市场操纵方式获利的投资者受到严厉打击，众多投资者希望找到一条新的投资获益的方式，而SEC的新法规强制要求上市公司定期提供详细的财务报表，这使得《证券分析》有了更加广阔的用武之地。</p><p>其严谨的推理和逻辑无疑让市场眼前一亮，而格雷厄姆也是身体力行，用优异的业绩表现证明了其理论强大的实战效果。</p><h2 id=\"id_3876656795\">七、格雷厄姆三大投资原则</h2><p>格雷厄姆作为价值投资的开山鼻祖，他为价值投资理论的四大基石贡献了其中的三个，分别是买股票就是买公司的一部分、安全边际和市场先生。他的得意门生巴菲特则贡献了最后一个：能力圈。</p><p>这些理念现在看来好像稀松平常，但是每一条如果都拿来和当时盛行的技术分析理论对照来看的话，无异于就是对当时主流观念的一次彻底颠覆，极具开创性。</p><p>通常很多投资者都是单纯的去理解格雷厄姆的理念，下面我们通过将格雷厄姆的三个投资原则和技术分析（目前依旧是主流）的三大假设参照对比，相信读者会有更深刻的体会，真正理解的投资者都会受益终身。</p><h2 id=\"id_1889246073\">1)买股票就是买公司VS市场行为反映一切</h2><p>技术分析法的理论基于三大市场假设，其中第一条假设就是“市场行为反映一切”，这是技术分析的基础。</p><p>技术分析者认为，市场的投资者在决定交易行为时，已经充分考虑了影响市场价格的各项因素，比如说：基本面变化、政治因素、心理因素、消息面的影响，这些因素都会体现在股票的价格中。因此，只要研究市场交易行为就可以了，而无须关心背后的影响因素。而格雷厄姆认为股票就是企业的一部分，所以买股票就是买了一个企业的部分所有权。一旦买入一家公司的股票，你成了这家公司的股东和合伙人，之后你的长期回报主要取决于企业经营的情况怎么样。</p><p>所以价值投资者很大的精力都用来寻找到一些优秀的公司，然后以一个合理的价格入股。</p><h2 id=\"id_685282686\">2)安全边际VS趋势分析</h2><p>股票价格呈趋势变动。“趋势”概念是技术分析中的核心。根据物理学上的动力法则，趋势的运行将会延续，直到有反转的迹象产生为止。</p><p>事实上价格虽上下波动，但也是朝一定的方向前进的，这当然也是牛顿惯性定律的应用，因此技术分析法希望利用图形或指标分析，确定目前的价格运动趋势以及发现反转的信号，以掌握时机进行交易并获利。</p><p>格雷厄姆是挑战华尔街“有效市场”信仰的第一人，他不接受股市是逻辑计算的产物，反而认为大部分的市场行为不是客观理性的产物，而是人类情绪波动及不理性所致。</p><p>格雷厄姆认识到，即使经营稳健的公司，其股票价格也会波动。但是，他放弃预测未来股价波动的时间及具体细节。换句话说，他承认人类是有弱点的，他认为市场波动是人力无法预测和控制的。</p><p>格雷厄姆决定采用一个新方法来实现获利，而非试图控制市场的波动性。身为一个具有创造力的思想家，格雷厄姆着手构建一套可以将市场波动性从威胁转为巨大机会的系统。这有可能是格雷厄姆一生最具影响力的智力成果，而且他成功了，这就是安全边际。</p><p>格雷厄姆注意到，在大部分情况下，一家公司的内在价值与其市场价格的差价迟早会缩小，价值投资者不会假装知道哪家公司的股票有这种价差，市场自己会承认错误。</p><p>这就是为什么当价值投资者找到购买股票的适当时机（低股票价格提供了相对其内在价值的高安全边际）时，股价每天的波动就不再重要了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fe19572e3351387a0d88bb1b7e3c3253\" alt=\"安全边际示意图，图片来源：网络配图\" title=\"安全边际示意图，图片来源：网络配图\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"540\"/><span>安全边际示意图，图片来源：网络配图</span></p><p><br/>安全边际示意图，图片来源：网络配图</p><p>格雷厄姆投资学派使用安全边际法则选择股票，并坚信一定会找到“以50美分买到1美元”股票的机会。</p><p>因此，当市场价格大幅下跌时，价值投资者不会惊慌失措地卖出手中的股票，而会像在恶劣天气出海捕鱼的渔夫一样耐心地等待暴风雨过去，因为他们知道，根据自然法则，雨过一定会天晴。</p><p>等到风和日丽时，以50美分买入并持有股票的价值投资者便可以将这些股票以1美元的价格卖出，若是市场“艳阳高照”，甚至能卖到2美元的价格。</p><p>巴菲特在1984年庆祝《证券分析》第一版发行50周年的纪念活动上，告诉哥伦比亚商学院的听众：你无法算得分毫不差，这就是本杰明·格雷厄姆所说的要留有安全边际的原因。</p><p>你不会花8000万美元去买一家价值8300万美元的公司，你会留给自己很大的空间。当你在造桥的时候，你估计它可以承载3万磅的重量，但你最多只会开着总重量1万磅的卡车通过。这样的原则同样适用于投资领域。</p><h2 id=\"id_828720850\">3)市场先生VS历史会重演</h2><p>技术分析的第三大假设就是历史会重演。简单来说就是一些股票的K线形态出现过之后，后市还可能会再出现这些形态，并且指导意义是相同的。投资者可根据过去的形态，对后市作出判断。</p><p>而格雷厄姆认为市场波动无法预测。他创造性的发明了“市场先生”这一形象的比喻。</p><p>在《聪明的投资者》一书中，他虚构出一位“市场先生”，帮助许多投资者把对于股票市场的认知，从严格的计算范式转变为以心理学为主的角色。格雷厄姆在1949年写道：假设你花了1000美元买入某家私营企业的股份。你有一个叫作“市场先生”的伙伴，非常乐于助人。他每天都会告诉你你的股份值多少钱，并愿意以那个价格买下你手中的持股或是卖给你额外的股份。</p><p>有时候，市场先生对价值的看法似乎很有道理，和你对这家公司的运营及发展前景的看法一致。有时候，市场先生的热情或恐惧捉摸不定，让你觉得他给出的价格简直愚昧可笑。</p><p>就像它代表的股票市场那样，个性极端的市场先生，市场好的时候过度乐观，不景气时则一蹶不振。这些极端的情绪，导致股票价值不理性地被高估或低估，很少能反映发行股票企业的真正价值。</p><p>如果你是谨慎的投资者或敏锐的企业家，你会任由市场先生每天的喜怒哀乐左右你对那1000美元股份的估值吗？除非你同意市场先生的观点，或是你想跟他做交易。</p><p>当市场先生给你的报价高得离谱儿时，你可能会兴高采烈地把股票卖给他；当他的价格很便宜时，你则会开开心心地从他那里买股票。</p><p>简单说就是“市场先生”的行为无法预测，要让“市场先生”服务于你，但不能让他指挥你。</p><h2 id=\"id_3725975438\">八、格雷厄姆对普通投资者的建议</h2><p>格雷厄姆儿时经历过家道中落的打击，部分源自于他母亲在“1907年大恐慌”的股票市场中损失惨重。其后在1929年世纪股灾中格雷厄姆也亲自体验到了股票大幅下跌带给家庭的巨大伤害。</p><p>因此格雷厄姆退休之后，就致力于找到一种行之有效的稳健的可以普惠大众的投资方式。通过长期的研究，格雷厄姆把投资者可以分为两大类：防御型投资者和进取型投资者。</p><p>防御型投资者关心的主要是降低风险，以及不必花太多时间和心力，就能获得可接受的回报；进取型投资者承受风险的能力更强，愿意投入大量时间和心力，获取更丰厚的收益。</p><p>由于防御型投资者和进取型投资者的目标及能力均有显著的差异，因此格雷厄姆分别为这两类投资者设计了一套量化选股指标。</p><p>基本原则是，如果你每周不打算花超过两三个小时的时间在投资上，那么你可以采取防御型策略。相反地，你可以采取积极型投资者那种比较冒险和耗时的方法。</p><p>显然大多数业余投资者，更适合做防御型投资者。格雷厄姆建议防御型投资者要遵循四大选股原则：</p><blockquote><p>1) 适当分散投资10到30只股票（投资组合）；</p><p>2) 选股要选大型企业、杰出企业、融资保守的企业（一线蓝筹股）;</p><p>3) 股息持续发放 20 年以上（高股息）;</p><p>4) 市盈率不超过15倍（低市盈率）。</p></blockquote><p>从上述选股标准，我们不难发现，对于大多数业务投资者，晚年格雷厄姆已经不再推荐早年以运营资产或者净资产为锚的选股策略，而是开始转向推荐大型蓝筹股的组合，或多或少有了后来指数基金的影子。</p><p>事实上格雷厄姆以前的选股策略更适合专业投资者，号称最纯粹的格雷厄姆传人的沃尔特施洛斯，就是凭着格雷厄姆教授的半部真经，取得了47年年化20.1%的惊人收益率。</p><p>而对于普通投资者，挑选动辄50-100只低估值股票确实太过复杂。然而随着1975年，格雷厄姆的另一个门徒约翰博格发明了世界上第一只指数基金，问题便变得简单了。</p><p>尽管并非所有的指数型基金都符合格雷厄姆的选股标准。然而，约翰博格设计发行的先锋标准普尔500指数基金只买市值最靠前的蓝筹股，其次实施行业和个股的高度分散策略，并且收费低廉。因此我认为标普500指数基金可以作为格雷厄姆选股策略的平替方案之一。</p><p>最终，约翰博格成为遵循格雷厄姆理念为散户投资者谋福利的门徒。有趣的是，格雷厄姆另一位伟大的弟子巴菲特，最近几十年来也是多次推荐普通投资者应该首选投资先锋标普500指数基金。</p><p>就目前国内的指数基金而言，我认为比较符合格雷厄姆选股原则的是沪深300指数基金和红利指数基金。</p><h2 id=\"id_620332438\">九、蒙尘的天才</h2><p>如今，对于大多数听说过格雷厄姆的人来说，他们只知道格雷厄姆是价值投资之父，巴菲特的导师。当然，价值投资确实是格雷厄姆职业生涯与传奇人生中最浓墨重彩的一笔。</p><p>格雷厄姆大弟子施洛斯曾在一次采访中说：</p><p>“格雷厄姆对赚钱并没有多大的兴趣，所以当他发现股票投资对他而言已不再是件难事后，他便把精力投向了其它更具挑战的领域。不然他在投资界的成就还要更大。”</p><p>作为一名投资大师，格雷厄姆开创了价值投资流派，还创办了证券分析师协会和CFA认证体系。</p><p>此外格雷厄姆还是一位经济学家（有两本经济学著作）、发明家（他在数学及莫尔斯电码系统等领域有许多创新专利），戏剧家（编写的剧本曾登上百老汇舞台）、语言学家（精通英语，法语、希腊语和拉丁语），无论在深度和广度上，格雷厄姆都展现出无与伦比的智慧。</p><p>格雷厄姆的一生取得了近乎完美的职业成就，同时还有着一副悲天悯人，乐善好施的内心。唯一的污点就是他风流成性，感情生活放荡不羁。</p><p>《巴菲特传》中曾记载有一次一位年轻女性投资者拜访格雷厄姆，当时格雷厄姆正在和自己的秘书在床上翻云覆雨，于是他竟然邀请这名女性也一起来床上玩玩。</p><p>此外，格雷厄姆先后结过三次婚，因为多次婚内出轨，离过两次婚。更匪夷所思的是格雷厄姆晚年竟然与因病去世的大儿子的女情人发展出一段深深的爱恋之情，生活在了一起，直至最终去世。</p><p>这让我想起了金庸武侠小说《天龙八部》中逍遥派的第二任掌门，无崖子。其人长相英俊，武学修为极高，更是琴棋书画、医土花戏无一不精，无一不晓，聪明至极。同门师姐妹天山童姥和李秋水都是为其倾心，争风吃醋。</p><p>而无崖子本人也是风流成性，和师妹李秋水一起度过了几年逍遥快活的隐居生活，并生下一女之后，却又对李秋水的妹妹移情别恋，导致同门师兄妹三人陷入了一场爱恨纠缠之中。</p><p>读完本杰明·格雷厄姆其一生传奇的职业生涯和跌宕起伏的个人生活，真是让人唏嘘不已。</p><p>一方面既感叹他的天赋异禀，才智过人，一方面又惋惜他放荡不羁的的私生活令其蒙尘，不然他的历史地位或许还能更高一些。</p><p>但是无论如何格老为世人留下的价值投资理念在全世界熠熠生辉，将不断引领后世之人通向一条财富自由之路。</p></body></html>","source":"lsy1645511055786","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/iMLuLtmRxm4YRwDbAc9k0A?global_content=%7B%22promote_id%22%3A13766%2C%22sub_promote_id%22%3A4%7D><strong>期乐会</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>在这个言必称巴菲特的投资时代，其实还有一位神一样的存在，那就是巴菲特的恩师，被业界称为“华尔街教父”的顶级大佬本杰明·格雷厄姆。股神沃伦·巴菲特、逆向投资大师约翰·邓普顿、市盈率鼻祖约翰·内夫、指数基金之父约翰·博格，这些华尔街的顶尖投资大师，都是他的“门徒”。正是这位格老，创作了被称为投资者圣经的传世巨著《证券分析》和《聪明的投资者》。其凭借一己之力，让“炒股”从一件原本只是凭感觉、碰运气、靠...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/iMLuLtmRxm4YRwDbAc9k0A?global_content=%7B%22promote_id%22%3A13766%2C%22sub_promote_id%22%3A4%7D\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ff5ef881dc5599b3a125230f1c4d939c","relate_stocks":{"LU0251142724.SGD":"Fidelity America A-SGD","BK4550":"红杉资本持仓","LU0130102774.USD":"Natixis Harris Associates US Equity RA USD","LU0417517546.SGD":"Allianz US Equity Cl AT Acc SGD","IE00B1BXHZ80.USD":"Legg Mason ClearBridge - US Appreciation A Acc USD","LU0648001328.SGD":"Natixis Harris 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而不是枯燥的《证券分析》。当然，身为价值投资的鼻祖，格雷厄姆的确具备足够的勇气和非凡创造力，将在债券投资分析上使用的严谨的财务分析理论应用到了股票分析上，与华尔街的主流智慧大相径庭。当他那个年代的其他分析师都在观察股票的价格走势（即特定股票或债券的价格波动情况）时，格雷厄姆却另辟蹊径，通过财务报表这个公开的秘密武器来捕获一个又一个错误的市场定价机会，以极低的风险稳定的赚取收益。而1933年罗斯福政府上台，加强了政府对经济的干预和对华尔街的监管。1933第一部《证券法》颁布，1934年美国证监会SEC成立，后续证券交易市场法律法规层出不穷，证券市场逐步走向正规化运转。因此，之前那些专注于通过内幕交易和市场操纵方式获利的投资者受到严厉打击，众多投资者希望找到一条新的投资获益的方式，而SEC的新法规强制要求上市公司定期提供详细的财务报表，这使得《证券分析》有了更加广阔的用武之地。其严谨的推理和逻辑无疑让市场眼前一亮，而格雷厄姆也是身体力行，用优异的业绩表现证明了其理论强大的实战效果。七、格雷厄姆三大投资原则格雷厄姆作为价值投资的开山鼻祖，他为价值投资理论的四大基石贡献了其中的三个，分别是买股票就是买公司的一部分、安全边际和市场先生。他的得意门生巴菲特则贡献了最后一个：能力圈。这些理念现在看来好像稀松平常，但是每一条如果都拿来和当时盛行的技术分析理论对照来看的话，无异于就是对当时主流观念的一次彻底颠覆，极具开创性。通常很多投资者都是单纯的去理解格雷厄姆的理念，下面我们通过将格雷厄姆的三个投资原则和技术分析（目前依旧是主流）的三大假设参照对比，相信读者会有更深刻的体会，真正理解的投资者都会受益终身。1)买股票就是买公司VS市场行为反映一切技术分析法的理论基于三大市场假设，其中第一条假设就是“市场行为反映一切”，这是技术分析的基础。技术分析者认为，市场的投资者在决定交易行为时，已经充分考虑了影响市场价格的各项因素，比如说：基本面变化、政治因素、心理因素、消息面的影响，这些因素都会体现在股票的价格中。因此，只要研究市场交易行为就可以了，而无须关心背后的影响因素。而格雷厄姆认为股票就是企业的一部分，所以买股票就是买了一个企业的部分所有权。一旦买入一家公司的股票，你成了这家公司的股东和合伙人，之后你的长期回报主要取决于企业经营的情况怎么样。所以价值投资者很大的精力都用来寻找到一些优秀的公司，然后以一个合理的价格入股。2)安全边际VS趋势分析股票价格呈趋势变动。“趋势”概念是技术分析中的核心。根据物理学上的动力法则，趋势的运行将会延续，直到有反转的迹象产生为止。事实上价格虽上下波动，但也是朝一定的方向前进的，这当然也是牛顿惯性定律的应用，因此技术分析法希望利用图形或指标分析，确定目前的价格运动趋势以及发现反转的信号，以掌握时机进行交易并获利。格雷厄姆是挑战华尔街“有效市场”信仰的第一人，他不接受股市是逻辑计算的产物，反而认为大部分的市场行为不是客观理性的产物，而是人类情绪波动及不理性所致。格雷厄姆认识到，即使经营稳健的公司，其股票价格也会波动。但是，他放弃预测未来股价波动的时间及具体细节。换句话说，他承认人类是有弱点的，他认为市场波动是人力无法预测和控制的。格雷厄姆决定采用一个新方法来实现获利，而非试图控制市场的波动性。身为一个具有创造力的思想家，格雷厄姆着手构建一套可以将市场波动性从威胁转为巨大机会的系统。这有可能是格雷厄姆一生最具影响力的智力成果，而且他成功了，这就是安全边际。格雷厄姆注意到，在大部分情况下，一家公司的内在价值与其市场价格的差价迟早会缩小，价值投资者不会假装知道哪家公司的股票有这种价差，市场自己会承认错误。这就是为什么当价值投资者找到购买股票的适当时机（低股票价格提供了相对其内在价值的高安全边际）时，股价每天的波动就不再重要了。安全边际示意图，图片来源：网络配图安全边际示意图，图片来源：网络配图格雷厄姆投资学派使用安全边际法则选择股票，并坚信一定会找到“以50美分买到1美元”股票的机会。因此，当市场价格大幅下跌时，价值投资者不会惊慌失措地卖出手中的股票，而会像在恶劣天气出海捕鱼的渔夫一样耐心地等待暴风雨过去，因为他们知道，根据自然法则，雨过一定会天晴。等到风和日丽时，以50美分买入并持有股票的价值投资者便可以将这些股票以1美元的价格卖出，若是市场“艳阳高照”，甚至能卖到2美元的价格。巴菲特在1984年庆祝《证券分析》第一版发行50周年的纪念活动上，告诉哥伦比亚商学院的听众：你无法算得分毫不差，这就是本杰明·格雷厄姆所说的要留有安全边际的原因。你不会花8000万美元去买一家价值8300万美元的公司，你会留给自己很大的空间。当你在造桥的时候，你估计它可以承载3万磅的重量，但你最多只会开着总重量1万磅的卡车通过。这样的原则同样适用于投资领域。3)市场先生VS历史会重演技术分析的第三大假设就是历史会重演。简单来说就是一些股票的K线形态出现过之后，后市还可能会再出现这些形态，并且指导意义是相同的。投资者可根据过去的形态，对后市作出判断。而格雷厄姆认为市场波动无法预测。他创造性的发明了“市场先生”这一形象的比喻。在《聪明的投资者》一书中，他虚构出一位“市场先生”，帮助许多投资者把对于股票市场的认知，从严格的计算范式转变为以心理学为主的角色。格雷厄姆在1949年写道：假设你花了1000美元买入某家私营企业的股份。你有一个叫作“市场先生”的伙伴，非常乐于助人。他每天都会告诉你你的股份值多少钱，并愿意以那个价格买下你手中的持股或是卖给你额外的股份。有时候，市场先生对价值的看法似乎很有道理，和你对这家公司的运营及发展前景的看法一致。有时候，市场先生的热情或恐惧捉摸不定，让你觉得他给出的价格简直愚昧可笑。就像它代表的股票市场那样，个性极端的市场先生，市场好的时候过度乐观，不景气时则一蹶不振。这些极端的情绪，导致股票价值不理性地被高估或低估，很少能反映发行股票企业的真正价值。如果你是谨慎的投资者或敏锐的企业家，你会任由市场先生每天的喜怒哀乐左右你对那1000美元股份的估值吗？除非你同意市场先生的观点，或是你想跟他做交易。当市场先生给你的报价高得离谱儿时，你可能会兴高采烈地把股票卖给他；当他的价格很便宜时，你则会开开心心地从他那里买股票。简单说就是“市场先生”的行为无法预测，要让“市场先生”服务于你，但不能让他指挥你。八、格雷厄姆对普通投资者的建议格雷厄姆儿时经历过家道中落的打击，部分源自于他母亲在“1907年大恐慌”的股票市场中损失惨重。其后在1929年世纪股灾中格雷厄姆也亲自体验到了股票大幅下跌带给家庭的巨大伤害。因此格雷厄姆退休之后，就致力于找到一种行之有效的稳健的可以普惠大众的投资方式。通过长期的研究，格雷厄姆把投资者可以分为两大类：防御型投资者和进取型投资者。防御型投资者关心的主要是降低风险，以及不必花太多时间和心力，就能获得可接受的回报；进取型投资者承受风险的能力更强，愿意投入大量时间和心力，获取更丰厚的收益。由于防御型投资者和进取型投资者的目标及能力均有显著的差异，因此格雷厄姆分别为这两类投资者设计了一套量化选股指标。基本原则是，如果你每周不打算花超过两三个小时的时间在投资上，那么你可以采取防御型策略。相反地，你可以采取积极型投资者那种比较冒险和耗时的方法。显然大多数业余投资者，更适合做防御型投资者。格雷厄姆建议防御型投资者要遵循四大选股原则：1) 适当分散投资10到30只股票（投资组合）；2) 选股要选大型企业、杰出企业、融资保守的企业（一线蓝筹股）;3) 股息持续发放 20 年以上（高股息）;4) 市盈率不超过15倍（低市盈率）。从上述选股标准，我们不难发现，对于大多数业务投资者，晚年格雷厄姆已经不再推荐早年以运营资产或者净资产为锚的选股策略，而是开始转向推荐大型蓝筹股的组合，或多或少有了后来指数基金的影子。事实上格雷厄姆以前的选股策略更适合专业投资者，号称最纯粹的格雷厄姆传人的沃尔特施洛斯，就是凭着格雷厄姆教授的半部真经，取得了47年年化20.1%的惊人收益率。而对于普通投资者，挑选动辄50-100只低估值股票确实太过复杂。然而随着1975年，格雷厄姆的另一个门徒约翰博格发明了世界上第一只指数基金，问题便变得简单了。尽管并非所有的指数型基金都符合格雷厄姆的选股标准。然而，约翰博格设计发行的先锋标准普尔500指数基金只买市值最靠前的蓝筹股，其次实施行业和个股的高度分散策略，并且收费低廉。因此我认为标普500指数基金可以作为格雷厄姆选股策略的平替方案之一。最终，约翰博格成为遵循格雷厄姆理念为散户投资者谋福利的门徒。有趣的是，格雷厄姆另一位伟大的弟子巴菲特，最近几十年来也是多次推荐普通投资者应该首选投资先锋标普500指数基金。就目前国内的指数基金而言，我认为比较符合格雷厄姆选股原则的是沪深300指数基金和红利指数基金。九、蒙尘的天才如今，对于大多数听说过格雷厄姆的人来说，他们只知道格雷厄姆是价值投资之父，巴菲特的导师。当然，价值投资确实是格雷厄姆职业生涯与传奇人生中最浓墨重彩的一笔。格雷厄姆大弟子施洛斯曾在一次采访中说：“格雷厄姆对赚钱并没有多大的兴趣，所以当他发现股票投资对他而言已不再是件难事后，他便把精力投向了其它更具挑战的领域。不然他在投资界的成就还要更大。”作为一名投资大师，格雷厄姆开创了价值投资流派，还创办了证券分析师协会和CFA认证体系。此外格雷厄姆还是一位经济学家（有两本经济学著作）、发明家（他在数学及莫尔斯电码系统等领域有许多创新专利），戏剧家（编写的剧本曾登上百老汇舞台）、语言学家（精通英语，法语、希腊语和拉丁语），无论在深度和广度上，格雷厄姆都展现出无与伦比的智慧。格雷厄姆的一生取得了近乎完美的职业成就，同时还有着一副悲天悯人，乐善好施的内心。唯一的污点就是他风流成性，感情生活放荡不羁。《巴菲特传》中曾记载有一次一位年轻女性投资者拜访格雷厄姆，当时格雷厄姆正在和自己的秘书在床上翻云覆雨，于是他竟然邀请这名女性也一起来床上玩玩。此外，格雷厄姆先后结过三次婚，因为多次婚内出轨，离过两次婚。更匪夷所思的是格雷厄姆晚年竟然与因病去世的大儿子的女情人发展出一段深深的爱恋之情，生活在了一起，直至最终去世。这让我想起了金庸武侠小说《天龙八部》中逍遥派的第二任掌门，无崖子。其人长相英俊，武学修为极高，更是琴棋书画、医土花戏无一不精，无一不晓，聪明至极。同门师姐妹天山童姥和李秋水都是为其倾心，争风吃醋。而无崖子本人也是风流成性，和师妹李秋水一起度过了几年逍遥快活的隐居生活，并生下一女之后，却又对李秋水的妹妹移情别恋，导致同门师兄妹三人陷入了一场爱恨纠缠之中。读完本杰明·格雷厄姆其一生传奇的职业生涯和跌宕起伏的个人生活，真是让人唏嘘不已。一方面既感叹他的天赋异禀，才智过人，一方面又惋惜他放荡不羁的的私生活令其蒙尘，不然他的历史地位或许还能更高一些。但是无论如何格老为世人留下的价值投资理念在全世界熠熠生辉，将不断引领后世之人通向一条财富自由之路。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1158,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":253796196159592,"gmtCreate":1702998266315,"gmtModify":1702998267745,"author":{"id":"3568978873871079","authorId":"3568978873871079","name":"xyzfree","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a9f5acb108700133fc4c8709ba109483","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr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