红杉资本推出的Frontier Talks系列中,最近这期Naveen Rao的演讲,真让人耳目一新!
Naveen 曾创立最早一批 AI 芯片公司,带领过Mosaic ML、Databricks AI,现在再次创业,做的公司叫 Unconventional AI。
但他的专业是神经科学PhD,这次的分享主题,也是这个维度的视角。
演讲开场,Naveen便抛出了一个令全场噤声的判断,“我们正处于 AI 实验的死胡同里,因为我们试图用一种已经过时了 80 年的物理手段去模拟智能。”
他提出的影响 AI未来的核心矛盾,不是模型架构,而是底层热力学效率与全球资源极限之间的不可调和。
Naveen 分析称,全球 80 亿人口,每个人脑的功耗仅为20 瓦,这意味着全人类大脑协同工作的总功率约为 160 吉瓦。
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与之相比,当前的 AI 产业在训练和推理端已经消耗了数吉瓦的电力,且随着参数规模的指数级增长,这一数字将在未来三到五年内,触及全球电网的承载极限。
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“人类大脑的能效比比目前的 GPU 高出整整 100 万倍,”Naveen 援引数据指出,“如果我们在这种能效比下谈论 ASI(人工超级智能),那本质上是在谈论一个需要吞掉恒星能量的怪兽,这在物理上是不可持续的。”(难怪马斯克死活要搞他的太空算力!)
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他认为,当前行业引以为傲的 Scaling Law,实际上是在用极端低效的能源,置换并不等价的智能输出。
这种效率鸿沟的根源,被他归结为“计算范式的原罪”。
自 1945 年冯·诺依曼架构确立以来,计算就被定义为,数字在内存和逻辑单元之间的不断搬运。
Naveen 在演讲中详细拆解了 GPU 的功耗组成,指出 90% 以上的能量并非消耗在“计算”本身,而是消耗在“搬运数据”的路途上。
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为了维持数字逻辑的绝对精确性,付出了过高的热力学代价。
他直接挑战行业共识称,“智能的本质并不依赖于 0 和 1 的绝对精确,甚至不需要数字逻辑。我们在追求这种确定性的过程中,浪费了通往超级智能所需的大部分能量。”
为了论证他的新范式,Naveen 重点介绍了 Unconventional AI 正在研发的非线性动力学系统。
这是一种完全抛弃冯·诺依曼架构的硬件尝试。在现场演示中,他展示了一个基于物理演化的 Demo——系统没有任何显式的矩阵乘法指令,仅仅是通过可训练的硬件耦合器调节参数。
他投入一段随机噪声,然后观察系统在物理时间域里的自然演化。仅仅几毫秒后,系统便自动收敛成了清晰的猫与马的图像。
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“计算就藏在这些动态交互里,它不再是一个步骤,而是一个过程。”他解释道,这种系统利用物理系统自身的“能量最低点”来解决优化问题,这与大脑神经元的震荡与同步逻辑如出一辙。
演讲中最具争议的部分,莫过于他对“松鼠智能”的量化分析。
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他指出,一只松鼠在复杂林间跳跃、判断距离并完成抓取动作时,其能耗不到 10 毫瓦,而这种实时处理空间信息、物理反馈和策略规划的能力,目前的自动驾驶芯片即便消耗数百瓦也无法完美复刻。
“我们离物理极限差了好几个数量级,这意味着我们甚至还没摸到智能的门槛。”
Naveen 直言,如果不能从底层硬件层面解决能效问题,AI 行业将很快进入一个由电力短缺主导的停滞期。
他还进一步抨击了传统大厂在创新上的迟钝。作为曾在 Intel、Databricks 担任高管的行业老兵,他认为传统半导体巨头有着过于沉重的历史包袱,无法抛弃现有的制程和指令集架构。
“要真正造出像大脑一样动态、高效且拥抱随机性的系统,必须从第一性原理出发,去造物理层面的新基石。”他坚信,未来真正的护城河不再是谁拥有最多的 H100 算力集群,而是谁能率先将智能的能效做到“瓦级”。
演讲中,Naveen 对在场的开发者和投资人提出了一个极其尖锐的忠告:不要再沉迷于刷榜那些细微的 Benchmark,而要抬头看看实验室窗外的电表。
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他认为,当前由英伟达主导的算力霸权只是 AI 发展史上一个短暂的、极其低效的过渡期。
“以后谁能把大脑级别的能效做出来,谁就能重新洗牌整个行业。”他说。
最后,Naveen 用物理学家理查德费曼的一句名言结尾,“凡我不能创造的,我便无法理解。”
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他想表达的大概是,不要满足于“训练出能干活的AI”,我们的目标应该是,理解智能的本质,并亲手创造出像生物大脑一样高效的智能系统,才是 AI 的出路。
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