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关于未来,英伟达GTC24告诉了人们什么?

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当今世界科技的焦点是人工智能,人工智能计算的领导者是英伟达。英伟达GTC技术大会(GPU Technology Conference,简称GTC)则是观察全球新一代计算架构发展和应用的重要窗口。

英伟达GTC于2009年创办,聚焦于GPU技术及其在科学研究、视觉计算、深度学习和人工智能等领域的应用。从最初只关注GPU及相关硬件设备,发展到如今的数字时代生态大会。

开发者、研究者、创业者、企业领袖、学者乃至数字艺术家汇聚于此,探索运用高性能计算、数据科学以及人工智能等技术,塑造新的数字文明。

从单一硬件公司到全新生态型企业

2020~2023年期间,由于受疫情影响,GTC转为线上会议,但参会热情并没有减退。

GTC24是疫情之后第一次线下大会,聚集了空前的人气。过去两年,AI尤其是生成式AI(GenAI)和大语言模型(LLM)爆发式发展,作为行业基础设施提供者的英伟达,市值也一路高歌猛进。

据统计,这次会议现场参会人数近2万,全球在线参会人数超过几十万。硅谷续写着科技圣地的历史,GTC成为名副其实的“AI朝圣大会”。


这一轮的人工智能浪潮,由包括ChatGPT在内的大语言模型LLM所推动,生成式人工智能(GenAI)让所有人意识到,AI所创造的生产工具将会引发重大变革。

英伟达所提供的新的计算架构、软件生态和GPU硬件,是引领数字时代建设的最重要基础设施和资源。它已从单一硬件公司发展为全新的生态型企业。

以英伟达、谷歌、亚马逊、微软、Meta、苹果、特斯拉为代表的科技巨头,正在引领数字产业格局的构建、数字产业治理体系的搭建以及新的人类需求的创造。

值得一提的是,英伟达也已成为全球第四大企业风投(CVC)机构以及全球排名第三的企业研究机构。相较于独立风投公司和高等教育机构,在人工智能风险投资和基础性研究领域,英伟达正在全面赶超。


《Attention is all you need》

引发GenAI变革

在GTC24大会上,老黄(黄仁勋在英伟达的昵称)与《Attention is all you need》的7位作者进行了大会最为精彩的对话。

这篇论文发表虽已过去数年,但这还是7位作者第一次共处一室。他们都在Google成长,又从Google离开。其中6位都创立了自己的人工智能初创公司,数家已是知名独角兽,总市值超过380亿美金。

剩下的最后一位,在OpenAI从事着工程师的工作。

《Attention is all you need》由Google研究团队于2017年在NIPS(神经信息处理系统大会)上发布,是具有超高引用的重要文章。它提出了Transformer架构,一个基于注意机制的序列模型。该架构更具并行性,训练时间更短。

在对话中,7位作者也坦言Transformer架构的不足。他们认为,自适应计算,即模型根据特定问题的复杂程度调整算力的使用,将成为未来改进的一个关键方面。

例如,像2加2这样的数学问题就不该使用万亿参数的Transformer模型来运算,而应该在一个简单的计算器上运算。

毫无疑问,大模型架构的迭代将持续依赖各环节的基础研究,作为支撑。这些年,科技企业尤其是科技巨头在应用型基础性研究上投入了巨大资源。在很多研究领域,他们的研究水平显著超越了学术机构。

《Attention is all you need》的巨大影响力,让我们再次看到:人才的开枝散叶和生生不息、与行业实践紧密连接的基础性研究、愿景和信仰驱动的科技创新,是硅谷在每一轮技术革命都能脱颖而出的三个重要支柱。

这也是我国在发展新质生产力时需要特别思考、布局和补足的领域。


人工智能因其颠覆性的创造力和变革力,让全世界都在关注其发展和安全。公共部门尤其需要发挥关键作用。

一方面,从多个维度看,现今的人工智能依然处于发展的早期。大模型更多还是将输入的数据通过另一种方式作出预测和呈现,GenAI和LLM还只能完成一些非精准任务。大模型还只是在“发现”(Discover)而非“创造”(Create)。人工智能在物理世界理解能力以及逻辑推理能力上的提升,需要基于开发者对人的感知,以及人脑构造和运行方式的进一步认知。

另一方面,即便如此,人工智能已让全世界看到了其巨大发展潜力和对人类的影响。正如斯坦福HAI人工智能中心联席院长李飞飞教授在和英伟达首席科学家Bill的对话中谈到的:“人工智能发源于公众的好奇心,公共部门同样在这一轮科技浪潮中需要发挥重要作用,以帮助解决私营部门因各自角度出发而无法解决的问题。”

私营部门显然在推动着人工智能技术的进步,然而在技术安全性、公平性、客观评估、数据偏见、模型透明度、隐私保护等领域,都更需要公共部门从政策制定、治理架构设计,再到技术实现的各个环节,更好地将发展和安全相平衡。

在这一点上,国内的确有体制机制优势。以算力中心建设为例,最近几年各地层出不穷地在建设算力中心,无论是央企、国企、民企和上市公司都将资源投入到建设中。

虽然在大模型尺度定律(Scaling law)下,算力是最重要的资源,但如何才能更为有效地投入算力建设,将分布式和集中化部署相结合,适应技术迭代的需求,让有限资源发挥更大作用?合理的规划以及一定程度的统筹安排,尤为重要。


从药物研发看人工智能对知识发现企业的变革

深度学习和生成式人工智能GenAI对知识发现领域的影响是特别突出的,尤其是在生物医药的研发领域。

在英伟达2023年的风险投资组合中,很大一部分资金配置在新药发现和医疗保健的初创公司上。它投资了8家药物发现初创公司,包括Generate Biomedicines Inc.和Genesis Therapeutics Inc.,他们都在使用AI来发现新药。

科学研究和发现的过程,因为人工智能已发生改变。大语言模型扩展了医药研究和新药研发的空间,极大拓展了人们对疾病的认知和知识,以及对基因的理解。

借助人工智能,科研人员能够更为精准地选择靶向,加速临床前的研究,有针对性地研发创新药将变得更为容易。从这个角度来看,以科学发现驱动的生物医药公司(Biotech)比商业化能力见长的大制药厂(Big Pharm)更能脱颖而出。

人工智能带来了更多将生物医药理论研究转化为药品的机会,促进了药物研发从实验室科技到商业化医疗科技的转化。

人工智能结合3D技术,会大大降低研发人员对疾病了解和新药探索的时间。更多的医药科技公司将由生物医药科学家和计算机工程师组成。一个公司的实力,不再取决于人数,而在于能让医药科学家和计算机工程协同工作,更有效地将医药问题数字化和程序化。


未来寻找新药的职责,将由更多人工智能科技企业来承担。

No.5735 原创首发文章|作者 刘弘捷

作者简介:刘弘捷博士为Digital Civilization(新加坡、硅谷工作室)创始人;早期孵化投资人。

开白名单 duanyu_H|投稿 tougao99999|图片 作者供图

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