英特尔前CEO，入局光刻机

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在2024年底卸任英特尔CEO一职后，Pat Gelsinger 在100天内召开了100次会议。他最近告诉《连线》杂志，这样做的目的是为了缩小选择范围，直到他想清楚下一步该做什么。

次年三月，Gelsinger宣布他已加入 Playground Capital 担任普通合伙人，这是一家专注于深度科技的风险投资公司，投资于基于新科学的新兴技术。

Gelsinger担任此职的目的是帮助新一代半导体初创公司重振摩尔定律。几十年前，英特尔联合创始人戈登·摩尔预测，芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番，性能也将随之飞跃。这一预测在很长一段时间内都得到了验证，但随着半导体公司不断挑战物理极限，进一步缩小原子级晶体管的尺寸变得极其困难且成本高昂。

Gelsinger认为，打破僵局的最佳途径是推进光刻技术的发展——即利用纳米级光束蚀刻芯片。目前领先的光刻技术由荷兰公司ASML开发，它使芯片制造商能够使用13.5纳米波长的光进行印刷。其逻辑在于，这种能够集成更多、更小特征的能力，将催生出更强大的处理器。

加入 Playground 后，Gelsinger在 xLight 董事会中占有一席之地。xLight 是 Playground 旗下的一家投资组合公司，致力于开发新型光刻技术，该公司近期也获得了美国政府的投资。（我们交谈时，Gelsinger反复提到“上帝说，‘要有光！’”这句话。）

随着人工智能颠覆软件行业，越来越多的风险投资公司开始转向深度科技领域。但Gelsinger认为，很少有人比他更擅长发现最终的赢家。

《连线》杂志7月初在巴黎举行的RAISE峰会上采访了Gelsinger。我们探讨了他筛选深度科技创始人的流程、美国政府对人工智能和半导体态度的转变，以及为什么这些领域的突破必然相辅相成。

为了篇幅和清晰度，这段对话经过了编辑：

WIRED：你离开英特尔到加入Playground大约过了四个月。在那段时间里，你都在想些什么？

Pat Gelsinger：我妻子说：“你还没完事呢。”

我当时考虑过政府职位、大学职位、CEO职位、私募股权和风险投资。这真是一个循序渐进的过程。我决定不再参加任何公开的财报电话会议。我也不认为自己适合从政。最终，我的选择就落在了私募股权和风险投资上。

我想和自己喜欢的人一起做有意义的事情——如果成功，就能产生影响。

WIRED：你为什么决定不采用私募股权投资？

Pat Gelsinger：私募股权投资的金额更大，但它对技术的关注度不如其他公司。在我职业生涯的这个阶段，我是想投入巨资并担心财务回报，还是想从事酷炫的技术工作？

我们站在科学的最前沿，不断验证各种理论。我一直都是这样的人。我热爱科技。

WIRED：鉴于人工智能对软件行业的颠覆性影响，许多风险投资机构正将目光转向深度科技领域。您认为人工智能将如何改变下一轮投资机会的出现方向？

Pat Gelsinger：门被风吹开了。

2024年，半导体行业的目标是到2030年实现万亿美元规模。现在，我们明年就能达到这个目标。我不需要我的公司赢得整个市场才能获得超额回报，我只需要它们赢得相当可观的市场份额。这就是人工智能给深度科技风险投资带来的变化。

好消息是，很多风险投资公司都在朝着这个方向发展。坏消息是，他们大多已经忘记了如何做深度科技投资——如何挑选赢家和输家。

WIRED：当某些深奥科技创始人的发明背后的物理原理尚未得到证实时，您是如何评估他们的可信度的？

Pat Gelsinger：我们的投资团队技术实力雄厚——成员包括工程师、博士、教授等等。之后，我们会进行严格的技术尽职调查：大量的面试和背景调查。他们面临的难题是什么？他们能否深入阐述？

我们想资助的是特定领域最优秀的团队，而不是一个团队。

WIRED：但是，当这些创业公司背后的理念有时挑战着科学理解的极限时，这些检验究竟在多大程度上是可能的呢？

Pat Gelsinger：通常情况下，当一些前沿科技领域出现时，往往会有两三家公司跑得比较浅。很少会遇到像渡渡鸟那样独占鳌头的公司。这时你就会问自己：“我选的真的是最好的那一个吗？”

WIRED：跟我说说你在Playground的投注情况。你已经在xLight董事会任职了。

Pat Gelsinger：我加入 Playground 的原因之一就是因为 xLight。这正是我想要效力的公司类型，因为我全身心投入到半导体行业的未来发展中——唤醒沉睡的摩尔定律。

如果我们解决了光的问题，那就是最难的问题了。我能否突破13.5纳米的光波长限制？这将是下一个突破点。利用自由电子激光器，我们可以进一步缩小波长，达到5纳米、4纳米、3纳米、2纳米。

xLight 不是与 ASML 对抗，而是与 ASML 合作。我们首先要做的是连接我们的光源，从而提升 ASML 机器的性能。这已经是最好的结果了。

WIRED：你认为光刻技术比处理器设计更能重启摩尔定律吗？

Pat Gelsinger：光是最重要的。上帝说：“要有光。”我们要尽可能地利用光的力量。

这个领域正在涌现各种各样的新事物——新型材料结构、超导材料、铁电材料——但所有这些都需要光刻技术。它一直是半导体行业的中心。如果我醒来就能看到光刻技术，那真是太令人兴奋了。

这是人类历史上一个令人振奋的时期。对于技术人员来说，没有比这更好的了。

WIRED：您如何看待众多半导体初创公司试图在人工智能推理领域挑战英伟达的浪潮，以及未来众多供应商的处理器在单一系统中协同工作的愿景？

Pat Gelsinger：我们只需训练一次模型，就可以多次使用。推理将成为主流。而且很明显，我们还有很大的提升空间。

显然，训练一直是GPU的核心应用领域。但即使是英伟达也意识到，其GPU并非适用于所有推理任务。[例如，收购Groq的交易。]

我在 Playground 的工作是让 AI 性能提升 10000 倍，而不是 10 倍。这将在与当今 GPU 截然不同的芯片上实现。

我认为模型厂商也在试图将自身与底层硬件隔离开来。他们试图让底层异构硬件架构更容易实现。

WIRED：存储如何？

Pat Gelsinger：高带宽内存是一项问题重重的技术，也是我们目前所能拥有的最佳方案。但到本十年末，堆叠式内存架构将占据主导地位。d-Matrix、Fractile 和 Cerebras 正在突破内存架构的固有界限。

我相信其中一些硬件创新将会比现在好10到100倍。这意味着1吉瓦的电力可以产生价值10吉瓦的代币。我当然乐意接受这样的交易。

WIRED：您之前曾指出能源是人工智能发展的主要瓶颈之一。为了解决这个问题，应该在哪些方面进行投资？

Pat Gelsinger：过去十年，美国的能源产能增长率只有个位数，这令人失望。在人工智能时代，能源产能就是经济产能。我并非反对气候变化，但我们过于关注气候问题，却忽略了能源产能。

我们必须开始考虑如何启动能源扩张。但这确实是个难题：新型燃气轮机的供应链需要八年时间；核电建设需要十年；太阳能发电依赖于中国的供应链。

我旗下的公司之一，Alva Energy，正在进行核能升级改造。让我们走捷径——从现有的核能设施中获取更多价值——同时也要重启核能建设。

这是一个需要创新的领域，因为从根本上讲，人工智能时代的赢家和输家将取决于谁有能力构建自己的系统。

最后一步是大幅提升人工智能的效率——包括芯片和电源分配。目前有很多公司在从事电压调节和转换方面的研究。关键在于全面考虑整个技术栈。

WIRED：您加入 Playground 时曾表示，希望巩固美国的领导地位，并确保人工智能的益处能够公平分配。但最近，一些迹象表明——例如芯片出口管制和对人工智能模型发布的干预——美国政府似乎有意利用其领导地位作为筹码。在此背景下，我不禁思考，这两个目标是否会变得相互矛盾？

Pat Gelsinger：这类话题有利有弊。但从根本上讲，我不认为它们是相互矛盾的。

如果让我选择美国还是中国在基础模式的制定上发挥领导作用，我会选谁？当然是美国。我希望这些模式能够基于我们的价值观，提升人类体验，解决世界上许多最棘手的问题。这是一场我们希望西方国家赢得的竞赛。

美国政府似乎无法决定是应该对人工智能采取最大限度的放任态度，还是应该采取最大限度的干预态度，决定哪些模型可以广泛发布。

发展速度实在太快了。每四周就发布一个重要的基础模型。在这种背景下，我是否需要进行监管？我需要监管哪些方面？这些模型的质量和安全要求是什么？这些都是很合理的问题。

我们正在实时摸索，因为情况变化太快了。让我感到欣慰的是，我们正在讨论这个问题。

WIRED：但你的立场是什么？模型在发布前是否应该经过美国政府机构的审查？

Pat Gelsinger：模型必须具备流程完整性，并且测试过程必须公开透明。我想了解其专有基础模型是基于哪些数据进行训练的。我需要严格的基准测试。我希望他们不仅率先推出某项功能，而且还能确保其符合相应的安全要求和价值观。

必须采取两种措施之一：要么行业自行进行审查，要么政府介入以确保审查完成。

（来源：编译自wired ）

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