2012年,谷歌的一个研究小组公开了一个叫做“谷歌猫”的研究项目。
他们将16000个计算机处理器连接起来 ,建造了一个超大规模的机器学习神经网络,让它在海量图片中自主学习,最终成功识别出了“猫”。
“谷歌猫 ”项目 ,揭示了人工智能时代的临近 。这个时代,也火了一家企业——英伟达。
人工智能的发展,简单来说 ,需要三个元素:
算法、算力和数据。
芯片的性能影响着算力,而英伟达,在AI芯片市场的占有率高达70%以上 。
正是这种“天下英雄尽入彀中”的局面 ,让英伟达的股价一路飙涨。
2012年至今,英伟达的市值上涨500多倍,一度成为全世界第一家市值突破4万亿美元的公司。
7月15日 ,英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋到访中国并表示,将开始向中国市场销售H20芯片 。
据报道,H20的推理能力仅为H100的20%,是阉割版。
用这样的芯片去发展人工智能 ,是否意味着“起步即落后”?
“算力焦虑 ”,再次被推至台前。
算力比算法和数据都重要吗 ?
这是英伟达的股价走势图 。可以看到,在今年1月 ,英伟达股价大幅下跌。下跌的直接诱因,是DeepSeek的出现。
DeepSeek用更小的算力 、更高的效率,带来了更优的表现 ,一时间,“AI大模型是否不再需要那么多算力”成为焦点话题,这也导致英伟达一天之内股价暴跌近17% ,创下了美股的跌幅纪录 。
在这其中,很少有人探究一个问题,这种“唯算力论”的认知 ,是如何形成的?
我们刚才提到,决定人工智能发展的要素有三个,为何算力这么吸引眼球?
谭主拉出了美国媒体关于中美人工智能报道的曲线,从2020年5月(当月 ,GPT-3推出,通用大模型引发很大讨论)至今,并从中提取出其中对“算力 ”“算法”“数据”的关注度。
可以看到 ,在2022年8月前,这三个词的讨论基本处于同一水平线。但在2022年8月后,“算力 ”直接断层领先 ,成为关注度最高的词。
那个月,美国政府的一纸禁令,限制英伟达向中国出口高性能芯片 。它们可用于加速AI、资料分析和高效能运算作业。
美国政府希望通过控制算力来扼住中国人工智能发展的“咽喉”。
算力焦虑是如何形成的 ?
谭主发现 ,这项禁令的背后有一个关键人物——赛义夫·汗 。
赛义夫·汗曾任职于白宫国家安全委员会(NSC),负责科技相关事务。他此前在智库就职的研究方向,正是半导体供应链以及美国半导体政策。
从2019年起 ,他的观点开始成型:最先进的AI芯片是训练最先进算法的基石,控制了最先进芯片的产业链供应链,就能固化领先优势 。
这种观点,成为了催生拜登政府《芯片与科学法案》以及对华限制措施的一环。
赛义夫·汗的观点为什么能获得美国政府的高度认可?这正是来自于其他相关研究报告带来的隐忧。
它们分析了中国发展人工智能的优势 ,包括研发投入、人才培养 、产业优势等等,最后得出结论,中国将在10年内 ,取代美国在人工智能领域的领导地位 。
在这种背景下,赛义夫·汗的观点无异于提供了一剂“解药”:它不仅“缓解 ”了美国对被超越的焦虑,更重要的是 ,它为全世界制造了一种新的焦虑——算力焦虑。
想要发展人工智能,就需要最先进的人工智能芯片,而这一芯片 ,牢牢掌握在美国企业手中。换句话说,其他国家的人工智能发展程度,取决于拥有多少英伟达的GPU 。
在这个过程中 ,英伟达和美国的资本市场,也在为这个叙事“添砖加瓦”:
AI正在高速与世界上的各个行业深入融合,真正的AI时代很快就要到来。
这种描绘方式并不新鲜,正如有评论形容 ,“第四次工业革命”已经来了8次——元宇宙、Sora、室温超导等都曾被认为是“第四次工业革命”。
我们当然不否认下一个时代会是人工智能的时代,但真的有那么快吗?
在部分机构的报告中,英伟达的GPU仿佛是通往人工智能时代的门票 ,算力的缺口每天都在扩大,随之带来的,就是对英伟达GPU的需求 ,而英伟达的股价,也在不断涨高。
“唯算力论 ”能否扼住中国人工智能发展的“咽喉” ?
凡事物极必反,不同的看法正在涌现 。
麻省理工一位研究人工智能的教授指出 ,今天的资本市场对AI的追捧已经显得有些过热。
他还专门做了一张《AI炒作周期图》,梳理了AI技术在几十年间反复经历失望与再起的循环。
从上世纪的神经网络,到AlphaGo的震撼 ,再到如今的ChatGPT,每一次高峰都伴随着巨大的期望,但最后,很多预期的承诺都无疾而终 。
而这一次的“唯算力论” ,也迎来了冷思考——就是前文中提到的,DeepSeek的出现。
在2020年至2023年的大部分时间里,美国媒体和研究机构眼中的中国 ,是一个努力在人工智能领域追赶的“后来者 ”。
但2023年底,报道的口风开始发生变化 。
这些研究机构总结称,美国的算力限制在客观上形成了一种“倒逼机制” ,由于无法直接获取顶级的算力,中国的研究机构将更多的资源和精力投入到算法创新上,目标是用更少的算力实现同等甚至更高的性能。这是美国所始料未及的。
正如上图所展现的 ,人工智能的叙事,发生了改变 。
这些美国媒体和研究机构对人工智能领导力的定义,从“算力” ,变成了“算力 ”“算法”以及技术扩散(将AI技术广泛应用于整个经济的能力)。
正是因为这样的现实情况,美国政府也在调整其相关政策。
允许英伟达向中国出口H20,就是迹象之一 。
一位关注美国人工智能政策的专家告诉谭主,H20芯片的性能参数经过精确设计 ,其虽然沿用了先进的架构和封装技术,但在决定AI训练与推理效率的核心计算性能上受到了严格限制。
美国政府在这个时候放行H20,也许是担心 ,自己的封锁政策可能催生出一个独立且强大的竞争对手,因此,美国政府需要推出一款性能经过精确计算的受限产品 ,用以延缓中国自主技术生态的成长速度。
这样的方式,能奏效吗?
有一个角度,可以思考这个问题。
要争先 ,更要争源源不断
谭主把中美各自关于人工智能发展的报道,输入到了大模型,大模型总结出了两种“发展哲学”:
美国人工智能的发展 ,基本是“闭源 ”的 。美国公司通过保密其模型架构 、训练数据和权重,来保护其巨大的研发投入和知识产权。这种模式的盈利来源很稳定。
而中国人工智能的发展是“开源”的,中国企业提供免费的大模型,吸引更多企业在其生态系统上进行二次开发和创新 。
到目前为止 ,我们还很难下结论,这两种模式,谁就一定会更成功。
但谭主从中国的方式中 ,看到了更多的可能性。
再过几天,2025世界人工智能大会将会在中国举行 。谭主统计了大会公开的人工智能应用的案例集发现:
人工智能应用的行业,涉及教育、文化、气象 、农业、矿业开采、药物研发 、医疗诊断等等;
与中国合作的国家 ,有泰国、加拿大、越南、缅甸 、沙特、希腊、葡萄牙等国家。
这些应用,有些在今天看来或许还很初级,可能只是庞大生产流程中的一个微小环节。
但历史的有趣之处恰恰在于此 。
1894年 ,法国举办了世界上第一场赛车比赛。出人意料的是,第一个到达的,是一辆蒸汽拖拉机。
然而后来的故事 ,所有人都已知道 。
一场技术革命的最终走向,往往不由最初拥有最快速度的人或事物决定,而由那个率先构建起最庞大 、最繁荣应用生态的体系来定义。
只要开始了,就拥有无限可能。
(文章来源:玉渊谭天)
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