连线｜黄仁勋：ChatGPT是计算机历史上最强大的一次民主化

·“DGX在过去六至八年的重心都在研究上，虽然有几个应用领域，如自动驾驶、机器人等，但都非常狭隘地集中于计算机视觉。现在，这些超级计算机将会进入每一个行业，从一个研究计算机变成一个AI工厂。”

·黄仁勋透露，在中国市场，将通过中国云提供商，如阿里巴巴、腾讯、百度等企业提供落地的能力，“我们有特别定制的Ampere和Hopper芯片”。

接受媒体采访时的英伟达CEO黄仁勋。

“英伟达最近做出的最佳决策是投身云计算领域，以及与全球CSP公司（使用云计算技术来提供IT资源的公司）的合作模式。将英伟达AI、英伟达Omniverse、英伟达DGX装入全球的CSP云是一个极佳的决定，这使得客户能够在任何云、多云以及混合云中获得强大的计算平台。”3月22日，英伟达CEO黄仁勋在记者会采访环节对澎湃科技（www.thepaper.cn）谈到。

稍早前，黄仁勋在英伟达的春季GTC大会上宣布了专为ChatGPT设计的推理GPU（图形处理器），并发布了一系列重磅产品，全面投身AI新时代。（详见澎湃科技报道《AI的“iPhone 时刻”之后，英伟达新“核弹”为ChatGPT提速10倍》）。

黄仁勋在记者会上透露，在中国市场，将通过中国云提供商，如阿里巴巴、腾讯、百度等企业提供落地的能力，“我们有特别定制的Ampere和Hopper芯片”。中国可用的Ampere和Hopper芯片指的是A800和H800。

“我认为对于正在构建大型语言模型，正在跳入生成式人工智能革命的年轻创业公司来说，他们可以期待阿里巴巴、腾讯和百度在英伟达的人工智能方面拥有出色的云计算能力。”黄仁勋表示，未来的每一个应用程序都将与生成式AI相连。目前生成式模型领域的最大市场机遇已经出现了。

在与媒体的交流中，黄仁勋频频提到ChatGPT，谈到英伟达的谋生之道，回应“如果摩尔定律结束了，接下来会发生什么”等问题。

“下一次工业革命将关于生产智能的数字工厂”

“众所周知，ChatGPT是人类历史上最成功、增长速度最快的应用。为什么？因为它太容易使用了。如果你想让它做什么，只需要告诉它。如果它不明白，它会问你问题，以便你更清楚地理解。ChatGPT是人机交互和编程的一场革命。任何人都能使用它。”黄仁勋对澎湃科技说。

黄仁勋将ChatGPT认知为迄今为止弥合社会分歧、技术分歧的最好机会，“这是计算机历史上最强大的一次民主化。”

英伟达CEO黄仁勋在GTC大会上表示，“GPT-4为代表的生成式AI模型的能力增长是‘计算的新时代’，每个人都可以是程序员，AI的‘iPhone时刻’已经来临。”(03:31)

对于ChatGPT背后的开发团队OpenAI，黄仁勋也不吝赞赏，“向OpenAI交付世界上第一台DGX（AI超级计算机），是因为我对这个团队非常有信心。这是一支非凡的队伍，有伊利亚（OpenAI首席科学家），有格雷格（OpenAI总裁），有山姆（OpenAI首席执行官），这是一支世界级的球队。”当然，黄仁勋也不忘提及谷歌母公司Alphabet旗下的人工智能研究机构DeepMind，“这两个团队都是世界上最好的团队。”

那么，在这次的技术更新之后，接下来呢？

黄仁勋认为，第一件将发生的事是，这些超级计算机从研究领域转向工业应用。DGX在过去六至八年的重心都在研究上，虽然有几个应用领域，如自动驾驶、机器人等，但都非常狭隘地集中于计算机视觉。然而现在，这些超级计算机将会进入每一个行业，“我之前提到的一个非常重要的概念是，AI已经学会了许多领域的语言，如法律语言、农业语言、天文语言等等。所有这些不同的语言可能都是某个行业特有的，所以DGX将从一个研究计算机变成一个AI工厂。”

黄仁勋认为，上一次工业革命关于机械，下一次工业革命，将关于生产智能的数字工厂，“它将是我们所知道的最有价值的产品”。

其次，“未来的每一个应用程序都将与生成式AI相连。微软已经宣布整个Office套件都与之连接，谷歌文档也将与生成式AI连接，Adobe也公布他们将与生成式AI连接。当发生连接并且一些信息、知识或内容被生成时，GPU将需要进行推理，这就是为什么目前生成式模型领域的最大市场机遇已经出现了。”

对于未来的市场潜力，黄仁勋认为软件销售、软件服务和人工智能服务会是比硬件更大的市场。他估计，全球硬件销售机会总额大约是10亿美元。然而，人工智能服务是关于自动化、加速、增加价值，为大型行业的专业人员提供动力，增强价值数万亿美元的制造业的机器人能力，并通过成为全球药物研究人员的合作科学家、合作实验室伙伴，来加速药物的发现，这要以数千亿美元、数万亿美元衡量。

如果摩尔定律结束了，会发生什么？

在过去的40年里，世界上绝大多数的计算基本上都是由“摩尔定律”的强大力量驱动。每隔两年左右，计算机的速度提高一倍，但价格和功率是一样的。每隔五年，在相同价格和相同功率下，计算机的速度将提高10倍。它持续了大约30年。在过去大约五年时间里，这个速度开始急剧放缓，因为其已经到了物理学的极限。晶体管可以缩小，但原子不能缩小。

如果摩尔定律结束了，世界会发生什么？

“像过去一样，我们现在需要更多的计算。”黄仁勋说，“所以我们要做的第一件事就是，加速每一个可能的工作负载（workload）。这是一个全栈问题，需要改变应用程序、发明新软件算法、发明新芯片、发明新系统。这就是英伟达的谋生之道。”

第二，通过加速工作负载来重新获得能源。黄仁勋说，“如果我们可以通过加速工作负载重新获得10倍的能源，想象一下这将会拥有多大的增长机遇。对于实现可持续性，我们没有其他好的答案了。”

另一方面，人工智能将节省能源。“今天用于模拟的方法，是基于‘第一原理’（运用我们所理解的物理学规律）。”黄仁勋说，AI有能力将计算量大概降低十万或一百万倍，原因就在于教会机器学习物理学规律，学会之后机器可以利用知识来预测物理学，而非计算物理学。“我们已经在热动力学、流体动力学、量子化学中证明了这一点，可以将计算量减少1000、10000、100000倍。这样可以节省电力。”

在采访中，黄仁勋将AI的发展总结为三个阶段，并谈到每一个阶段英伟达都是如何应对的。

第一阶段是建设AI基础设施。10-12年前，当时英伟达意识到深度学习将改变计算的方式，深度学习和机器学习将彻底改变软件的开发和部署方式。英伟达重新发明了现代电脑，其与上一代计算机完全不同的地方在于——计算机程序员与这台计算机一起，编写以前不可能写出来的软件。

第二阶段是人工智能学习感知。在做出预测或做一些有用的事情之前，AI必须了解环境。过去十年，“我们在开发计算机的同时，也在发明感知，比如计算机视觉。”黄仁勋说。

第三阶段，即是现在的生成式人工智能时代，AI成为人类的共同创造者。“世界各地的软件工程师已经在使用Copilot来帮助编写软件，就在过去的六个月里，我们已经体验到Copilot将我们的生产力提高了近两倍。请记住，软件工程师是世界上最昂贵的工程师之一，如果我们能把他们的生产力提高两倍，这会创造出难以置信的价值。”黄仁勋说。

据黄仁勋透露，英伟达正在以几种不同的方式为第三阶段做准备。第一是建造计算机并开发算法和软件。第二是把所有东西都放到云端，要么是其合作伙伴的云，如阿里巴巴、腾讯和百度，要么是Azure（微软云）、GCP（谷歌云）、亚马逊云和OCI（甲骨文云）等等。

“我们有许多不同的方法，使英伟达的人工智能基础设施尽可能快地易于访问。”黄仁勋说，“至于何时将采用AGI（通用人工智能），任何人都很难准确预测。然而，很明显，在非常狭窄的领域内，它可能是药物发现，也可能是为老年人提供医疗保健。在所有这些不同的领域中，我们很可能已经展现了非常好的能力。因此，在非常狭窄的领域，我们将会发现生成式人工智能会有非常好的结果。”

至于何时将采用AGI，任何人都很难准确预测。然而，很明显，在非常狭窄的领域内，它可能是药物发现的领域，也可能是为老年人提供医疗保健的领域，为老年人提供建议的领域，在所有这些不同的领域中，我们很可能已经实现了非常好的能力。因此，在非常狭窄的领域，我认为我们将会发现我们已经实现的生成式人工智能将会有非常好的结果。