智東西（公眾號：zhidxcom）
編譯 |? 徐豫
編輯 |? 云鵬
智(zhi)東西12月18日消(xiao)息，今(jin)天《連線(xian)》雜(za)志專(zhuan)訪了(le)英偉(wei)達創(chuang)始人兼CEO黃仁(ren)勛，從新AI系統Blackwell的(de)推理效能優勢(shi)，到英偉(wei)達的(de)AI全球戰略，聊(liao)了(le)不(bu)少這(zhe)家美國GPU巨頭在半導體(ti)行業(ye)的(de)最(zui)新進展。
黃(huang)仁勛(xun)稱(cheng)，AI已(yi)逐步成為一種基(ji)礎設施，各AI開發商正大規(gui)模“制造智能(neng)”，并以(yi)此重塑各行(xing)各業。半小時(shi)內，他(ta)提及了至少23次“基(ji)礎設施”。黃(huang)仁勛(xun)調侃道他(ta)自己也用AI Agent來寫演講稿。
此次訪談中，黃仁勛還回(hui)應了本周令半(ban)(ban)導(dao)體行(xing)業震顫(zhan)的(de)兩(liang)件(jian)大事，一是英(ying)特爾CEO帕(pa)特·基(ji)辛格(ge)（Pat Gelsinger）正式退休，并從董事會卸(xie)任；二是美(mei)國商(shang)務(wu)部工業與(yu)安全局（BIS）公布對華半(ban)(ban)導(dao)體出口(kou)管制措施新規，波及(ji)24種半(ban)(ban)導(dao)體制造設(she)備、3種用于(yu)開發或生(sheng)產半(ban)(ban)導(dao)體的(de)軟件(jian)工具、高帶寬內存（HBM），以及(ji)超140家(jia)半(ban)(ban)導(dao)體行(xing)業上下(xia)游公司。
由于(yu)深(shen)度學(xue)(xue)習和機器學(xue)(xue)習的出現，10年(nian)間，半導體行業(ye)的底(di)層架構技術發(fa)生了根(gen)本性的轉變，GPU席卷CPU市(shi)場(chang)。在(zai)他看來，這是英特爾困境的核心原因。而臺積電在(zai)全球半導體供應鏈中仍會(hui)長期保(bao)有優勢。
根據雅虎財經的數據，截至發稿，英偉達(da)的股價(jia)年漲(zhang)167%，最新市值為3.2萬億(yi)。
▲英(ying)偉(wei)達今年(nian)股價情(qing)況，漲幅接近167%（圖源：雅虎財經）
以下是此次《連(lian)線》雜志資深(shen)撰稿人勞倫·古(gu)德（Lauren Goode）與黃仁勛訪談(tan)全程內容(rong)的(de)(de)編譯（為(wei)提高可讀(du)性，智東西在不違背原(yuan)意的(de)(de)前提下進(jin)行(xing)了一(yi)定(ding)的(de)(de)增(zeng)刪(shan)修改）：
一、AI硬件潮英特爾沒跟上
古德：前(qian)幾天(tian)英(ying)特(te)爾CEO帕特(te)·基(ji)辛(xin)格（Pat Gelsinger）官(guan)宣退(tui)休，但有市場(chang)傳聞(wen)說他是被迫下(xia)臺(tai)的。我認為，20年前(qian)沒有人會(hui)想(xiang)象得到英(ying)特(te)爾走到了(le)這一步(bu)。
你是如何確(que)保(bao)英偉達在10年、20年之后，不會落得同(tong)樣的下場？為(wei)了確(que)保(bao)這(zhe)一點，你規劃了哪(na)些實際(ji)的戰略？
黃仁勛：我(wo)和(he)基(ji)辛(xin)格(ge)已有數十年的(de)交情了(le)，非常(chang)感謝他(ta)和(he)英特爾提供的(de)合作和(he)支持(chi)。現(xian)在我(wo)們仍(reng)選用(yong)英特爾的(de)CPU，并與他(ta)們一起開發和(he)推進各(ge)種(zhong)各(ge)樣的(de)產品和(he)項目(mu)。
當一個行業發(fa)生一些根本性的變化時(shi)，其力量令(ling)人難以置信。深度(du)學習和機器學習的技術(shu)創新，讓全世界從在CPU上(shang)運行編碼指令(ling)，轉向在GPU上(shang)探(tan)索(suo)神經網絡，這種(zhong)趨勢(shi)并不是可以與之抗(kang)爭的。你要么走上(shang)這條路(lu)，要么錯過這條路(lu)，并且沒(mei)有人能保證這一點。
不管(guan)CPU的(de)(de)性能多強(qiang)，你都(dou)抵抗不了(le)機器學習的(de)(de)發(fa)展(zhan)勢頭；不管(guan)一臺計算(suan)機多先進，你都(dou)抵抗不了(le)云(yun)計算(suan)的(de)(de)發(fa)展(zhan)勢頭。由于(yu)機器學習的(de)(de)出現，不到10年，人們建造、處理(li)工(gong)具(ju)的(de)(de)方式和內(nei)容都(dou)發(fa)生了(le)根本性的(de)(de)改(gai)變。因(yin)此，你要長(chang)期(qi)為這些技術革新做(zuo)好準備。
別忘了，英(ying)偉(wei)達是(shi)一(yi)(yi)家(jia)從基礎技術架構起步的公(gong)司(si)，成立(li)兩年后，公(gong)司(si)實際發展(zhan)方(fang)向完全變了。我們很(hen)快認清(qing)了一(yi)(yi)個事實，那便是(shi)當時我們所(suo)建立(li)的架構、所(suo)擁有的技術都(dou)是(shi)錯(cuo)誤的，于是(shi)無論如何都(dou)要去做GPU，去追趕深(shen)度學習(xi)領域(yu)。后續英(ying)偉(wei)達從一(yi)(yi)家(jia)芯片公(gong)司(si)，發展(zhan)為一(yi)(yi)家(jia)系統(tong)公(gong)司(si)，再變成了一(yi)(yi)家(jia)基礎設施公(gong)司(si)。
二、半導體行業首次大規模制造智能
古德：你(ni)有說到(dao)英偉達在全球(qiu)各地都有不少(shao)合作伙伴，但身處于當前(qian)政策變動、條件(jian)嚴苛(ke)的商業環境(jing)，你(ni)是怎么應對的呢？
黃仁勛：正如過去60年那樣，世界在(zai)(zai)變(bian)的(de)同(tong)時，AI行(xing)業也一直(zhi)在(zai)(zai)變(bian)。我們(men)現在(zai)(zai)能(neng)夠解決(jue)的(de)問(wen)題(ti)、能(neng)夠提供的(de)產品(pin)解決(jue)方(fang)案、能(neng)夠實(shi)現的(de)能(neng)力都是不(bu)尋常的(de)。目前，技(ji)術行(xing)業和軟件(jian)行(xing)業仍有(you)領先優勢(shi)，而以這兩者為基(ji)礎的(de)其(qi)他(ta)行(xing)業，將(jiang)在(zai)(zai)接下來的(de)十(shi)年內經歷重大(da)變(bian)化(hua)。
古德：這周一，美國商(shang)務部擴大了出(chu)口管(guan)(guan)制，管(guan)(guan)控范圍不(bu)僅限于半導體產(chan)業(ye)。與之(zhi)相關(guan)的(de)上下(xia)游供應鏈(lian)也會受到一定影(ying)響，而英偉(wei)達的(de)GPU是其中(zhong)一環(huan)。在你看來(lai)，出(chu)口管(guan)(guan)制的(de)理(li)由是否合理(li)，中(zhong)國市場的(de)競爭對手會如何應對？
黃仁勛：首先，我(wo)們(men)會盡最大努力了解和(he)告知半導體行業的(de)動態，以及英(ying)偉達如何在全球市場運(yun)作，并向上級解釋這(zhe)些(xie)事情(qing)。在那之后，我(wo)們(men)的(de)工作仍是繼續專注于(yu)創新和(he)推動技(ji)術進步(bu)，更好地滿(man)足客戶的(de)需(xu)求。這(zhe)些(xie)都(dou)在我(wo)們(men)的(de)控制(zhi)范圍內。
古德：即將上任的(de)特(te)朗普政府(fu)近期提到了臺(tai)積(ji)電（TSMC），他認為臺(tai)積(ji)電搶走了美(mei)國的(de)部分芯片業務。英偉達與臺(tai)積(ji)電長期合作，你怎么(me)看待這件事對兩家公司關系的(de)影響呢？
黃仁勛：無論(lun)是(shi)(shi)(shi)在半導體行業，還(huan)是(shi)(shi)(shi)在全球供應鏈市場(chang)，臺(tai)積(ji)電的(de)(de)(de)重(zhong)要(yao)性(xing)都是(shi)(shi)(shi)不言而喻的(de)(de)(de)。因此(ci)，我們(men)很重(zhong)視(shi)與臺(tai)積(ji)電的(de)(de)(de)合(he)作，也在這份合(he)作伙伴(ban)關系中越做越好。同時，全球供應鏈對臺(tai)積(ji)電的(de)(de)(de)依(yi)賴仍會持續很長一段(duan)時間。
古德：特(te)朗普當選新一屆美國總統(tong)以來，你和(he)他交流(liu)過嗎(ma)？
黃仁勛：我已(yi)經聯(lian)系(xi)了特朗普總統并向他表示祝賀。
古德：那(nei)你是否想要與他進一步討論英偉達的(de)業務？
黃仁勛：AI是(shi)一(yi)(yi)個(ge)很宏大的話題。它不僅是(shi)一(yi)(yi)項新(xin)技術，更(geng)是(shi)一(yi)(yi)個(ge)全(quan)新(xin)的行業。當(dang)下，我們第一(yi)(yi)次大規模制造(zao)智能。
我選擇“制(zhi)造(zao)(zao)”這個(ge)詞(ci)的(de)原因(yin)是，通常一個(ge)行(xing)業(ye)形成的(de)過(guo)程中，會制(zhi)造(zao)(zao)出(chu)前所未(wei)有的(de)東西。就像計算機行(xing)業(ye)當初(chu)制(zhi)造(zao)(zao)軟件一樣(yang)，現(xian)在AI行(xing)業(ye)是制(zhi)造(zao)(zao)智(zhi)能，需要能源(yuan)，需要大量工廠，并且對一個(ge)國家的(de)社會、工業(ye)、經濟和技術進步有重要影(ying)響。
三、感知、推理和計劃能力是衡量AI Agent的標準
古德：最(zui)近AI Agent（AI智能體(ti)）的概念(nian)走紅，不過(guo)其具體(ti)的定(ding)義似乎還(huan)不算清晰。那么(me)，你認(ren)為AI Agent是什(shen)么(me)，能做什(shen)么(me)，為什(shen)么(me)有些人稱它(ta)是下一波生成式AI呢(ni)？
黃仁勛：從(cong)感知AI（Perception AI）到生成式AI（Generative AI），再到AI Agent。時至(zhi)今(jin)日，AI可能(neng)實際上(shang)是(shi)一個機(ji)器人(ren)、一個AI系(xi)統或者其(qi)他(ta)形態。我認為這些有關(guan)AI Agent的描述(shu)，在不同的上(shang)下文語境(jing)中有時可以互換，不過其(qi)核心是(shi)不變(bian)的，即(ji)結合感知、推理和計劃(hua)能(neng)力(li)，這也是(shi)AI的基石。
目(mu)前，AI可(ke)以(yi)基于思維鏈(lian)（CoT）或其他(ta)架構的(de)推(tui)理模(mo)型(xing)，把我們拋給它的(de)任務，拆解成(cheng)(cheng)多(duo)步驟完成(cheng)(cheng)。除(chu)此之外(wai)，AI也可(ke)以(yi)生成(cheng)(cheng)圖像、音樂、文檔(dang)等等。這(zhe)些意味著，未來你可(ke)以(yi)用各種各樣的(de)方式找(zhao)到解決問題的(de)方法(fa)，甚至可(ke)以(yi)讓(rang)別人代勞一(yi)部分(fen)工作。
古德：你(ni)(ni)使(shi)用(yong)了哪些AI Agent來幫助你(ni)(ni)提高工作效率，以及怎么用(yong)的，可(ke)以舉例說說嗎？
黃仁勛：我現(xian)在用著好幾(ji)個，個人(ren)體驗都不錯，比如Gemini和ChatGPT。我經常用AI來寫一(yi)些(xie)東西，舉個例子，我會把(ba)一(yi)個初版(ban)的(de)大(da)綱丟給(gei)AI，再(zai)給(gei)它一(yi)些(xie)我以前演講內容(rong)的(de)PDF文(wen)檔，然后我就(jiu)可(ke)以根據AI生成的(de)內容(rong)進一(yi)步完善我的(de)初稿(gao)。
古德：所以你是(shi)說，我任(ren)何時候給(gei)你發電子郵件，你都(dou)會回復，但其實(shi)這都(dou)是(shi)AI Agent干的(de)？
黃仁勛：那不是(shi)，我(wo)設置了一個郵件過濾(lv)器，如果是(shi)你發的郵件，它會(hui)顯(xian)示在頁面最上方。
四、新標準化推動Blackwell能效提高30倍
古德：了解到(dao)英(ying)偉達最新的產(chan)品Blackwell已經開始交付了，其(qi)中(zhong)有(you)不少大(da)客戶。你認為(wei)Blackwell最大(da)的亮(liang)點是(shi)什么，是(shi)速(su)度更快(kuai)嗎？這對下游(you)產(chan)業有(you)哪(na)些(xie)影響？
黃仁勛：Blackwell正在滿(man)負荷生產，進展順利。
Blackwell是一個(ge)(ge)完整的系統，它(ta)給訓練(lian)(lian)模(mo)(mo)型(xing)的效率帶來(lai)了質的提升。過去通(tong)常需要等待幾(ji)個(ge)(ge)月(yue)來(lai)處理訓練(lian)(lian)模(mo)(mo)型(xing)所需的數據，然(ran)后再訓練(lian)(lian)模(mo)(mo)型(xing)。Blackwell可以把(ba)這個(ge)(ge)時間壓縮(suo)1/3到1/4，比(bi)如本來(lai)要用6個(ge)(ge)月(yue)，現在(zai)大概僅耗(hao)時1個(ge)(ge)半月(yue)左右(you)。隨著越來(lai)越多公司武裝AI能力，3個(ge)(ge)月(yue)的時間差可能就會改(gai)變游戲規則(ze)。
另(ling)外在推理方面，我們發現推理過(guo)程遵循的(de)(de)不是(shi)(shi)Zero-shot Learning（零樣(yang)本學習(xi)）或(huo)One-shot Learning（單(dan)樣(yang)本學習(xi)），而是(shi)(shi)長期思考(kao)的(de)(de)模式。它本質上是(shi)(shi)AI先在腦海(hai)中(zhong)構思出各(ge)種不同的(de)(de)解法，然后用更(geng)多的(de)(de)算力(li)，提供更(geng)恰當的(de)(de)答案(an)。
這(zhe)是一(yi)種新的(de)標(biao)(biao)準化（scaling）方(fang)式，我們稱之為(wei)測試(shi)階段標(biao)(biao)準化（test time scaling）或推理(li)階段標(biao)(biao)準化（inference time scaling）。這(zhe)樣一(yi)來，Blackwell的(de)推理(li)過程可以(yi)兼顧高效和節能(neng)，能(neng)效提(ti)升了30倍。
五、全球多個國家開始布局“主權AI”
古德：我們(men)來談談主權AI（Sovereign AI）。
黃仁勛：一方面，當前各國(guo)都發現AI的(de)能力(li)超出他們想象，他們開始意識到AI對(dui)國(guo)家的(de)重要性、數(shu)(shu)據也是(shi)國(guo)家所擁有的(de)自然資源(yuan)、數(shu)(shu)據里反(fan)映(ying)了另一個社(she)會，并(bing)理應(ying)出手收集、處理、利用這(zhe)些數(shu)(shu)據。
另一方面(mian)，AI在很(hen)多方面(mian)擔任了基(ji)礎設施的角(jiao)色，比如能源(yuan)基(ji)礎設施、通信基(ji)礎設施、數字智能基(ji)礎設施、AI工廠、數據(ju)中心等(deng)等(deng)。與(yu)此同時，在社會、教育、大學、研究和創業等(deng)環(huan)境中，AI也(ye)扮演了十分(fen)重要的角(jiao)色。
也是出于對主(zhu)權AI的(de)(de)考慮，我今天特地(di)待在泰國，與當地(di)的(de)(de)合作伙(huo)伴一(yi)起(qi)見證一(yi)家AI云(yun)服務公司的(de)(de)啟動。迄今為止我們(men)已大約有56家AI創企。
古德：如果把這個生(sheng)成式AI爆發(fa)的的時代，重新定義(yi)為基(ji)礎設施(shi)，在你看來(lai)這對于AI模(mo)型的發(fa)展(zhan)意味著(zhu)什么？
黃仁勛：首先，AI作為基(ji)礎設施，通常意(yi)味著社會(hui)中的不同分工都(dou)需要用到(dao)它(ta)，包括(kuo)大學(xue)、研究人員、創(chuang)業(ye)公(gong)司、大公(gong)司等。
其次，我(wo)認為AI將基(ji)于(yu)互(hu)聯網重構(gou)一套新的操(cao)作系統，我(wo)們(men)使用計算機的方式(shi)(shi)將會改(gai)變。過去我(wo)們(men)通(tong)(tong)過編(bian)程語言、檢索文件(jian)(jian)和管理文件(jian)(jian)等方式(shi)(shi)與計算機溝通(tong)(tong)，未來則(ze)是通(tong)(tong)過提示詞直接問(wen)問(wen)題(ti)，要求它為我(wo)們(men)做一些事(shi)情。
這一(yi)變(bian)化(hua)的(de)關鍵在于，搭載(zai)多個大語言模型(xing)(xing)的(de)AI系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)代替了(le)傳統(tong)(tong)操(cao)作系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)，并且各個國(guo)家(jia)都可以創建自(zi)己的(de)大語言模型(xing)(xing)和AI系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)。
這些(xie)AI系統并非依靠單一的、參數(shu)(shu)量巨大的模(mo)型，而是(shi)集成(cheng)不同類型、領域的模(mo)型。其中(zhong)有些(xie)擅長推理，有些(xie)用于AI工(gong)具，有些(xie)負責(ze)信息(xi)檢索，還有防(fang)護措(cuo)施、合(he)成(cheng)數(shu)(shu)據生成(cheng)、獎勵和反思等模(mo)型。
來源：《連線》The Big Interview活動
