作者 | 宛辰
編輯 | 靖宇
氣氛突然嚴(yán)肅了起來。
「有媒體認(rèn)為你要么是 AI 時(shí)代的達(dá)芬奇，要么是 AI 時(shí)代的奧本海默，你怎么看？」
「奧本海默是造炸彈的，我們（英偉達(dá)）不干這個(gè)?！姑鎸@個(gè)多少有點(diǎn)戲謔的問題，英偉達(dá)創(chuàng)始人、CEO 黃仁勛遲疑片刻，非常認(rèn)真地回答了出來。
當(dāng)?shù)貢r(shí)間 3 月 19 日，以堪比流行巨星的熱度完成了 GTC 2024 的開場演講后第二天，黃仁勛接受了全球媒體采訪。
無論是宏大問題例如「AGI 何時(shí)到來」、「英偉達(dá)如何看待中國市場」，或者是具體到新推出的 NIM 軟件如何應(yīng)用，這位全球市值第三公司的掌舵人，都能將問題分解并抽象成更容易理解的層次，用簡單的比喻回答出來，雖然其中可能不乏「太極」的嫌疑，但至少令人難以懷疑回答者的誠懇。
兩萬億的市值新高度下，老黃認(rèn)為，GPU 芯片市場，不是英偉達(dá)的追求 ——「英偉達(dá)不造芯片，英偉達(dá)造數(shù)據(jù)中心」，為此，英偉達(dá)搭建了所有：硬件、軟件、服務(wù)，讓客戶決定怎么購買自己的數(shù)據(jù)中心。
01.GTC 新品的中國市場計(jì)劃
問：新的網(wǎng)絡(luò)和技術(shù)計(jì)劃向中國銷售多少？有任何中國特定 SKU 的信息可以披露嗎？是否為該市場做出了任何考慮或改變？
黃仁勛：我還沒有向你宣布這一點(diǎn)，你很貪婪（哈哈），這就是全部答案。現(xiàn)在對于中國，我們有 L20 和 H20 芯片符合出口要求，我們正在盡最大努力為中國市場組織調(diào)配資源。
02.AI Foundry 的目標(biāo)
問：你在主題演講里提到 AI Foundry 正在許多企業(yè)起作用，這個(gè)計(jì)劃的總體戰(zhàn)略和長期目標(biāo)是什么？
黃仁勛：AI Foundry 的目標(biāo)是構(gòu)建軟件。這不是指軟件作為工具，任何人都有這樣的軟件。很久以前創(chuàng)建的兩個(gè)最重要的軟件，一個(gè)叫做 Office，它讓軟件變得 RTS（Real-Time Software，實(shí)時(shí)軟件）。
另一個(gè)非常重要的軟件叫做 cuDNN（CUDA 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫）。我們有 AI 所有這些不同的。未來的庫是一個(gè)微服務(wù)，因?yàn)槲磥淼膸觳粌H僅用數(shù)學(xué)來描述，還用 AI 來描述。未來，它們都將變成 NIMs（微服務(wù)）。
這些 NIMs 是超級復(fù)雜的軟件，你所要做的就是來到我們的網(wǎng)站。你可以選擇用戶在那里，或者下載它、在另一個(gè)云端運(yùn)行它，或者下載在你的本地計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。當(dāng)運(yùn)行你的工作站、你的數(shù)據(jù)中心時(shí)，這項(xiàng)服務(wù)將使它們非常高效，所以這是一種在環(huán)境中使用的新方式?，F(xiàn)在，當(dāng)你作為一個(gè)企業(yè)運(yùn)行這些庫時(shí)，我們有一個(gè)軟件許可（Liscence）的授權(quán)操作系統(tǒng)可用，你可以以 4500 美元 / GPU / 年的價(jià)格使用這些服務(wù)。
03.Blackwell 定價(jià)
問：你之前說最新一代 AI 芯片 Blackwell 的定價(jià)在 3 萬至 4 萬美元，有更精確的信息嗎？
黃仁勛：這很難說，我也只是試圖讓大家對我們產(chǎn)品的定價(jià)有一定體感，并不打算給出具體報(bào)價(jià)。
Blackwell 系統(tǒng)的定價(jià)非常不同，因?yàn)槊總€(gè)人要的配置不同。如果不僅使用 Blackwell，Blackwell 系統(tǒng)通常包括 NV-Link 在里面，所以不同系統(tǒng)的定價(jià)不同。像往常一樣，定價(jià)范圍通常視 TCO（總體擁有成本）而定。
英偉達(dá)不造芯片，英偉達(dá)造數(shù)據(jù)中心，為此我們搭建了所有任務(wù)，引入所有軟件，調(diào)整它使數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)盡可能地運(yùn)轉(zhuǎn)良好。然后，瘋狂的部分來了，我們將數(shù)據(jù)中心聚合成更小的部分，允許客戶根據(jù)自己的特定需求對其進(jìn)行修改，這包括網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、控制平面、安全和管理模塊，想辦法把數(shù)據(jù)中心整合到客戶的系統(tǒng)中，最終，客戶決定如何購買它，所以跟過去銷售芯片不同，Blackwell 的定價(jià)不是芯片的事，我們的商業(yè)模式也反映了這一點(diǎn)。
英偉達(dá)的機(jī)會(huì)不是 GPU 芯片，是數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心正在快速走向加速，這是每年 2500 億美元的市場，并以每年 20% 至 25% 的速度增長，這主要是由于 AI 方面的需求。其中，英偉達(dá)會(huì)占據(jù)重要的份額，從 1 萬億美元升至 2 萬億美元，我認(rèn)為是合理的。
04.Sam Altman 要擴(kuò)張到芯片行業(yè)
問：Sam Altman 一直在與芯片業(yè)的人們談?wù)摂U(kuò)大 AI 芯片的規(guī)模。他和你談過這個(gè)問題嗎？
黃仁勛：我不知道他的意圖。他認(rèn)為生成式 AI 會(huì)變得很大，在這一點(diǎn)我很認(rèn)同。
今天計(jì)算機(jī)產(chǎn)生像素的方式是從數(shù)據(jù)集中檢索數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)，然后傳遞數(shù)據(jù)。在整個(gè)過程中，人們認(rèn)為需要消耗的能源非常少，但這恰恰相反。原因是每次你觸摸手機(jī)、每個(gè)提示，需要與數(shù)據(jù)集賽跑并返回。從數(shù)據(jù)集中檢索數(shù)據(jù)，使用 CPU 收集所有必要的部分，然后以一種從推薦系統(tǒng)的角度看有意義的方式組合信息，然后將結(jié)果信息發(fā)送回用戶，這個(gè)過程需要大量的計(jì)算。
這就像每次問我一個(gè)問題，我都需要跑回辦公室檢索信息，這需要大量的精力。未來，越來越多的計(jì)算將是生成的，而不是基于檢索的。當(dāng)然，這個(gè)生成過程必須是智能的、與上下文相關(guān)的。我相信，未來人們電腦上的幾乎每一個(gè)像素、每一次交互都將通過生成過程產(chǎn)生，我相信 Sam 也這么認(rèn)為。希望通過 Blackwell 新一代架構(gòu)能為生成式 AI 這個(gè)領(lǐng)域做出重大貢獻(xiàn)?，F(xiàn)在大多數(shù)體驗(yàn)還是基于檢索的，但是如果未來每個(gè)人的人機(jī)交互都是生成式的體驗(yàn)，我會(huì)很驚訝。這是一個(gè)巨大的機(jī)遇。
05.個(gè)人大模型會(huì)是什么樣子？
問：我完全同意你對未來軟件的定義，我們的生活也在通過 LLM 發(fā)生很大變化。在基礎(chǔ)模型方面，你認(rèn)為未來會(huì)是什么樣的？
黃仁勛：核心是，我們?nèi)绾螕碛袀€(gè)人的大模型？有一些方式可以做到。開始，我們認(rèn)為這個(gè)過程可能需要微調(diào)（fine tuning），在持續(xù)的使用過程中，持續(xù)微調(diào)。
但是，正如你所知，微調(diào)是相當(dāng)耗時(shí)的。然后我們發(fā)現(xiàn)了提示詞工程（prompt engineering），發(fā)現(xiàn)了上下文學(xué)習(xí)（context learning），發(fā)現(xiàn)了工作環(huán)境（working environment）等等。
我認(rèn)為答案將是所有這些的組合。在未來，你可以通過只微調(diào)一層叫 Lora 的權(quán)重（weights），鎖定其他部分不必微調(diào)，從而低成本地做微調(diào)，你可以做提示詞共創(chuàng)、上下文學(xué)習(xí)、增加模型記憶，所有這些成就了你獨(dú)特的大模型，可以在云端運(yùn)行，也可以在你的本地電腦上運(yùn)行。
06.對 AI 芯片初創(chuàng)公司的看法
問：昨天在你的主題演講后，芯片公司 Groq 發(fā)推文說自家芯片跑得仍然更快，你怎么看 AI 芯片初創(chuàng)公司的評論？
黃仁勛：我還沒了解那么多（哈哈），不評論了。
任何以 token 方式做生成的模型都需要其獨(dú)特的方式，因?yàn)?Transformer 不是任何一個(gè)模型的名稱。
這些模型總體基于 Transformer 技術(shù)，都利用了 Transformer 注意力機(jī)制，但模型與模型之間存在巨大差別。有的模型用了混合專家模型（Mixture of Experts），混合模型里有的是兩個(gè)專家模型，有的是四個(gè)專家模型，這些模型等待消息，以及路由分發(fā)，里面的一切步驟都不同，模型中的每一個(gè)都需要特殊優(yōu)化。
此時(shí)，如果計(jì)算單元被設(shè)計(jì)成只能以特定的方式、做特定的事情，它就是一個(gè)可配置的電腦，而不是可編程配置的計(jì)算機(jī)，就無法受益于軟件創(chuàng)新的速度和潛力。
就像 CPU 的奇跡不可低估一樣，這么多年，CPU 一直是 CPU 的原因，是它克服了這些年來設(shè)置在 PC 主板上的可配置硬件，軟件工程師的才能可以通過 CPU 來實(shí)現(xiàn)。相反，如果你把它固定在芯片上，你就斷了軟件工程師能帶給芯片的聰穎智慧。
這就是英偉達(dá)芯片能夠在不同的 AI 模型架構(gòu)（從 AlexNet 一直到 Transformer）下，都能表現(xiàn)出色的原因，英偉達(dá)找到了一種方法，從一種非常專業(yè)的計(jì)算形式中受益。芯片在這里被用來促進(jìn)軟件，而英偉達(dá)的工作是促進(jìn)發(fā)明，促進(jìn)像 ChatGPT 的發(fā)明。
07.機(jī)器人空間模擬如何利用語言模型？
問：你講述了使用生成式 AI 和模擬 / 仿真（simulation）來大規(guī)模訓(xùn)練機(jī)器人，但是有很多事情我們不知道如何很好地模擬，特別是當(dāng)涉及到結(jié)構(gòu)性的環(huán)境，如何突破限制繼續(xù)訓(xùn)練機(jī)器人?
黃仁勛：有多種方法可以做到這一點(diǎn)。首先，你可以在我們的語言模型上下文中構(gòu)建你的問題或觀點(diǎn)。
大型語言模型以不受約束和非結(jié)構(gòu)化的方式運(yùn)行，這同時(shí)也是它的潛力之一。它從文本中學(xué)到了很多東西，但可能不適合泛化。它們?nèi)绾卧诳臻g泛化是一種「魔力」，機(jī)器人的 ChatGPT 時(shí)刻可能就在眼前。
為了克服這個(gè)問題，你可以指定上下文和問題，例如告訴它處在特定條件的廚房中。通過應(yīng)用 ChatGPT 的魔力，機(jī)器人可以有效地泛化并生成對軟件有意義的 token。一旦你的計(jì)算機(jī)感官識(shí)別了這些 token，機(jī)器人可以根據(jù)這些例子進(jìn)行歸納。
08.預(yù)判下一個(gè) ChatGPT 時(shí)刻
問：你提到一些行業(yè)先迎來 ChatGPT 時(shí)刻。哪些行業(yè)會(huì)率先變化？可以分享你看到的突破，尤其讓你激動(dòng)人心的案例嗎？
黃仁勛：有很多例子。我對 Sora 非常興奮，去年在 wayve 上看到了同樣的能力，這是關(guān)于文生視頻的例子。
為了生成一個(gè)這樣的視頻，模型必須對物理規(guī)律有感知，比如把放在桌子上，而不是中間；走路的人是在地面上。不能違背物理規(guī)律。
另一個(gè)例子是我們用 Earth-2 來預(yù)測極端天氣影響。這是一個(gè)關(guān)鍵的研究領(lǐng)域，因?yàn)闃O端天氣事件會(huì)對當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)造成毀滅性的影響。利用 Earth-2，可以在 3 公里尺度上預(yù)測極端天氣事件的影響。這是對現(xiàn)有方法的重大改進(jìn)，現(xiàn)有方法需要的超級計(jì)算機(jī)要大 2.5 萬倍。
生成新藥物和蛋白質(zhì)是另一個(gè)非常令人印象深刻的潛在用例。這是通過像 Alphago 這樣的強(qiáng)化學(xué)習(xí)循環(huán)來實(shí)現(xiàn)的，它允許在不消耗純物質(zhì)的情況下探索大分子空間，這有可能徹底改變藥物發(fā)現(xiàn)。
這些是非常有影響力的東西，機(jī)器人技術(shù)也是如此。
09.芯片出口管制如何影響英偉達(dá)
問：對芯片的出口管制，以及地緣政治，會(huì)對英偉達(dá)產(chǎn)生什么影響？
黃仁勛：有兩件事我們必須馬上去做。第一，了解所有政策，以確保其合規(guī)；第二，也要提高供應(yīng)鏈韌性。
關(guān)于后者，我舉個(gè)例子。當(dāng)我們把 Blackwell 芯片配置成 DGX 處理器時(shí)，其中有 60 萬個(gè)零件來自世界各地，很多來自中國。就像全球汽車供應(yīng)鏈的復(fù)雜性一樣，供應(yīng)鏈的全球化很難被打破。
10.和臺(tái)積電的關(guān)系
問：你能談?wù)勁c臺(tái)積電的關(guān)系嗎？在過去的幾年里，隨著不斷芯片封裝的復(fù)雜性，臺(tái)積電如何幫助英偉達(dá)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的？
黃仁勛：與臺(tái)積電的合作是我們最緊密的合作之一，因?yàn)槲覀円龅氖虑榉浅ｋy，而他們能做得非常好。
我們從臺(tái)積電得到了計(jì)算單元，CPU、GPU 裸芯片，良率很好。存儲(chǔ)器是來自美光、海力士、三星，并且這些組裝必須在臺(tái)灣完成。所以，供應(yīng)鏈并非易事，需要公司之間的協(xié)調(diào)。這些大公司與我們一起合作，也逐漸意識(shí)到，更加密切的合作是非常必要的。
我們從各家公司獲取部件，然后組裝，第三家公司測試，第四家公司組成系統(tǒng)，當(dāng)然這個(gè)大系統(tǒng)最后是為了建成一個(gè)超級計(jì)算機(jī)，再進(jìn)行測試。最終，我們建立了數(shù)據(jù)中心。想象下，所有的加工制造就是為了形成一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)中心。整個(gè)供應(yīng)鏈從上到下復(fù)雜度非常高，因?yàn)槲覀儾粌H僅是組裝，除了芯片本身是個(gè)奇跡外，我們做成了巨大而龐雜的系統(tǒng)。
所以，當(dāng)人們問我對 GPU 是什么感受時(shí)，可能一部分覺得它有點(diǎn)像 Soc（集成芯片）而已，而我看到的是架子、線纜、交換機(jī)等等。這才是我心中 GPU 和軟件的模型。臺(tái)積電真的很重要。
11.云業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略
問：英偉達(dá)正在向云業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，其他云廠商則在做自己的芯片。他們會(huì)影響你的定價(jià)策略嗎？英偉達(dá)云業(yè)務(wù)的策略是什么？會(huì)向中國客戶銷售 DGX 云業(yè)務(wù)嗎？
黃仁勛：英偉達(dá)與云服務(wù)提供商合作，將其硬件和軟件放入他們的云中，這樣做的目標(biāo)是將客戶帶到他們的云中。
英偉達(dá)是一家計(jì)算平臺(tái)公司，我們開發(fā)軟件，我們有一批追隨英偉達(dá)的開發(fā)者，因而，我們?yōu)槭褂糜ミ_(dá) DGX 的云服務(wù)供應(yīng)商（CSP）創(chuàng)造需求、帶去客戶。
12.「當(dāng)代達(dá)芬奇」，還是「奧本海默」？
問：你曾說 AGI 將在 5 年內(nèi)到來，這個(gè)時(shí)間預(yù)測有發(fā)生變化嗎？AGI 的加速到來會(huì)讓你感到害怕嗎？有人說你是當(dāng)代達(dá)芬奇（多才多藝、做出如此貢獻(xiàn)），也有人說你是當(dāng)代的奧本海默，你怎么看？
黃仁勛：奧本海默是造炸彈的，我們（英偉達(dá)）不干這個(gè)。
先具體定義 AGI，這樣我們才能知道什么程度才算到達(dá) AGI、什么時(shí)候到達(dá)。如果 AGI 意味著在大量的測試集上，數(shù)學(xué)測試、閱讀測試、邏輯測試、醫(yī)學(xué)考試、法律考試、GMAT、SAT 等等，軟件程序可以做到比大多數(shù)人類都更好，甚至比所有人都好，那么計(jì)算機(jī)在 5 年內(nèi)可以實(shí)現(xiàn) AGI。
本文來自微信公眾號(hào)：極客公園 （ID：geekpark），作者：宛辰
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