“我們不再是在檢索數(shù)據(jù)，而是在進(jìn)行推理?！?/p>

在和美國第一播客 Joe Rogan 的最新對(duì)話中，英偉達(dá) CEO 黃仁勛表達(dá)了對(duì)人工智能底層邏輯與技術(shù)演進(jìn)的看法。

在這場(chǎng)兩個(gè)半小時(shí)的對(duì)話中，他們談到了 AI 的意識(shí)與本質(zhì)、AI 對(duì)社會(huì)與就業(yè)的影響等話題。

對(duì)談過程中，話題也自然延伸到了英偉達(dá)充滿挑戰(zhàn)的創(chuàng)業(yè)歷程，直言自己依然每天都在擔(dān)心英偉達(dá)倒閉。

核心要點(diǎn)速覽

• 生成式 AI 的核心機(jī)制已從檢索既有信息徹底轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)習(xí)知識(shí)結(jié)構(gòu)并進(jìn)行即時(shí)的邏輯推理。

• 數(shù)據(jù)中心正演變?yōu)檩斎肽茉磁c數(shù)據(jù)并大規(guī)模產(chǎn)出智能 Token 的新型工廠。

• 加速計(jì)算正在讓摩爾定律以另一種方式重生。

• 未來的編程語言將回歸人類自然語言，這將極大地降低技術(shù)門檻并賦予個(gè)人更強(qiáng)的創(chuàng)造力。

（以下內(nèi)容基于對(duì)話實(shí)錄整理，有刪改；為便于閱讀，問題順序亦有調(diào)整。）

從“檢索”到“推理”的質(zhì)變

Rogan：我們大家其實(shí)都習(xí)慣了以前那種計(jì)算機(jī)的概念，比如 Google 搜索，你輸入一個(gè)關(guān)鍵詞，它就把數(shù)據(jù)庫里存好的東西拿給你。

但現(xiàn)在發(fā)生的事情似乎完全不同了，這就好像某種魔法一樣?，F(xiàn)在的 AI 到底有什么本質(zhì)區(qū)別？它是在檢索數(shù)據(jù)還是在做別的？

黃仁勛：這是一個(gè)根本性的轉(zhuǎn)變。過去我們是在“檢索”，你輸入問題，它去數(shù)據(jù)庫找預(yù)先存好的答案給你。

而現(xiàn)在我們是在“推理”。當(dāng)你給 ChatGPT 一個(gè)指令，它不是去哪里找答案，它是根據(jù)它學(xué)到的知識(shí)結(jié)構(gòu)，逐字逐句地生成答案。

這就像我問你一個(gè)問題，你不是在腦子里翻書，而是在組織語言回答我。

Rogan：我想深入一點(diǎn)，所謂的深度學(xué)習(xí)到底是什么？Hinton 他們搞出來的這個(gè)東西，和以前我們寫軟件的方式有什么不同？我聽說以前軟件就像寫菜譜，現(xiàn)在的不是？

黃仁勛：沒錯(cuò)。以前的軟件是我們用第一性原理描述算法，然后編碼，就像寫菜譜一樣。比如你要計(jì)算力，你就寫「F=ma」。

但深度學(xué)習(xí)完全不同。想象一下，我們構(gòu)建了一個(gè)巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，或者你可以把它想象成一個(gè)由無數(shù)數(shù)學(xué)單元組成的巨大配電盤。我們不描述內(nèi)部的函數(shù)，而是給它海量的輸入和輸出示例。

比如，一張貓的圖片，那個(gè)“貓”的信號(hào)燈應(yīng)該亮起。一開始，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)是隨機(jī)猜測(cè)的，它給出一堆垃圾結(jié)果。然后你說“不，那是錯(cuò)的”，你需要把那個(gè)誤差反向傳播回去，調(diào)整這幾十億個(gè)開關(guān)的參數(shù)。

你一遍又一遍地做這個(gè)過程，直到它能自己找出規(guī)律。它本質(zhì)上是一個(gè)通用函數(shù)逼近器。這意味著，只要有足夠的輸入和輸出，它可以學(xué)習(xí)任何物理定律，無論是牛頓定律還是薛定諤方程。

Rogan：我們看過像《機(jī)械姬》這樣的電影。如果 AI 能夠完美地模仿人類的交流，甚至有了情感表達(dá)，我們是否應(yīng)該認(rèn)為它具備了“意識(shí)”？那個(gè)界限在哪里？

黃仁勛：這是一個(gè)哲學(xué)定義問題。如果它能像你一樣推理、解決問題、理解意圖，這在某種程度上就是一種“理解”。

Rogan：你之前用了一個(gè)很有趣的詞，你說數(shù)據(jù)中心現(xiàn)在是“AI 工廠”。這只是一個(gè)用來形容的比喻嗎？還是說它的運(yùn)作方式真的像個(gè)工廠？

黃仁勛：不，這不僅是比喻。工業(yè)革命時(shí)期，工廠輸入水和煤，輸出電力。

現(xiàn)在的 AI 工廠，輸入的是電力和數(shù)據(jù)，輸出的是 Tokens。這些 Tokens 就是智能的載體，這是一種全新的制造業(yè)，我們正在大規(guī)模生產(chǎn)“智能”。

Rogan：這里的能源消耗聽起來很瘋狂。我看過一些報(bào)道說數(shù)據(jù)中心用的電量驚人。能源消耗是目前 AI 擴(kuò)張的最大瓶頸嗎？

黃仁勛：能源是一個(gè)挑戰(zhàn)，但更重要的是效率。如果我不提升芯片效率，按照現(xiàn)在的需求增長(zhǎng)，我們將耗盡世界的能源。但我們的 Blackwell 芯片比上一代能效提升了 25 倍，這意味著我們?cè)谟猛瑯拥碾娮龈嗟氖隆?/p>

Rogan：我看到最近的一些新聞，像微軟這樣的巨頭，他們似乎正在為了電力去重啟那些老舊的核電站，這是真的嗎？真的到了要靠核能的地步了嗎？

黃仁勛：是的，數(shù)據(jù)中心需要非常穩(wěn)定的基載電力，太陽能和風(fēng)能受天氣影響波動(dòng)太大。核能是一個(gè)非常好的選擇，無論是重啟現(xiàn)有的，還是未來發(fā)展小型模塊化反應(yīng)堆。

AI 讓每個(gè)人都是程序員

Rogan：有一個(gè)很多人焦慮的地方。如果 AI 能完成編程、法律文書、機(jī)械維修等所有任務(wù)，那人類該如何尋找自身存在的意義？比如那個(gè)叫 Mike 的機(jī)械師，如果 AI 比他修得好，他該怎么辦？

黃仁勛：這是一個(gè)深刻的問題。人們的身份認(rèn)同往往與職業(yè)綁定。但我認(rèn)為工作不會(huì)消失，任務(wù)會(huì)改變。

比如放射科醫(yī)生，五年前 Hinton 預(yù)測(cè) AI 會(huì)取代他們，但現(xiàn)在放射科醫(yī)生比以前更多了。為什么？

因?yàn)?AI 幫他們處理了看片子的任務(wù)，讓他們能專注于“診斷疾病”這個(gè)核心目標(biāo)，效率更高了。你會(huì)成為指令的發(fā)出者。我們依然喜歡解決難題，喜歡有目的感。

Rogan：我有很多朋友問我，現(xiàn)在的孩子還需要學(xué)習(xí)編程嗎？因?yàn)橐郧斑@是通往高薪工作的金鑰匙。

黃仁勛：不需要了。未來的編程語言就是人類語言。你不需要去學(xué) Python 或 C++ 的語法，你只需要清晰地表達(dá)意圖。世界上每個(gè)人都將成為程序員。這極大地降低了技術(shù)門檻。

Rogan：有一個(gè)理論叫“已死互聯(lián)網(wǎng)理論”（Dead Internet Theory）。意思是說，未來互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生的所有內(nèi)容，包括我們現(xiàn)在的交流、放大、補(bǔ)充、修改，90% 都將由 AI 生成。我們將面臨一個(gè)充斥著機(jī)器生成內(nèi)容的互聯(lián)網(wǎng)嗎？

黃仁勛：這太瘋狂了。但我也覺得沒關(guān)系。如果這能讓我們獲取知識(shí)更高效，哪怕是由 AI 合成的知識(shí)，只要它是基于第一性原理核實(shí)過的，那就沒問題。

加速計(jì)算讓摩爾定律“重生”

Rogan：我們以前總聽說摩爾定律，說芯片性能每?jī)赡攴叮杀緶p半。這一直是科技界的鐵律。

但現(xiàn)在大家都在說物理極限到了，東西不能無限做小。傳統(tǒng)的摩爾定律還在起作用嗎？還是說我們已經(jīng)碰到了那堵墻？

黃仁勛：傳統(tǒng)的摩爾定律 —— 即僅僅依靠縮小晶體管來提升性能 —— 確實(shí)已經(jīng)放緩了。

但在 AI 計(jì)算領(lǐng)域，我們通過加速計(jì)算讓定律以另一種方式重生。

Rogan：我一直想弄懂這個(gè)基礎(chǔ)問題，因?yàn)槲乙苍谕嬗螒?，我知道顯卡是干嘛的。但 CPU 和 GPU 到底有什么區(qū)別？為什么大家都在搶 GPU 來跑 AI？為什么它更適合？

黃仁勛： CPU 就像是幾個(gè)非常強(qiáng)大的專家（比如愛因斯坦），它們能串行處理極其復(fù)雜的邏輯，按順序執(zhí)行步驟 1、步驟 2、步驟 3。

而 GPU 就像是成千上萬個(gè)普通人，它們雖然單個(gè)不如 CPU 強(qiáng)，但可以同時(shí)并行處理海量的簡(jiǎn)單任務(wù)。

AI 本質(zhì)上就是海量的并行計(jì)算，所以 GPU 更適合。在過去十年里，我們將 AI 計(jì)算的成本降低了 10 萬倍。這就像是喝了能量飲料的摩爾定律。

Rogan：我一定要聽聽這個(gè)故事。能講講你當(dāng)年親手交給 OpenAI 團(tuán)隊(duì)第一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī) DGX-1 時(shí)的情景嗎？據(jù)說那是一個(gè)歷史性的時(shí)刻。

黃仁勛：那是 DGX-1。2016 年，我親自把它送到了 OpenAI 的舊辦公室。當(dāng)時(shí)他們還是一家非營利機(jī)構(gòu)，只是一群在一個(gè)小房間里的人，馬斯克在那兒，Ilya 也在。

我把機(jī)器推上去，那是世界上第一臺(tái)專門為 AI 深度學(xué)習(xí)打造的超級(jí)計(jì)算機(jī)。當(dāng)時(shí)那臺(tái)機(jī)器有 1 Petaflops 的算力。

Rogan：現(xiàn)在的設(shè)備和那時(shí)候比怎么樣？九年過去了，變化大嗎？

黃仁勛：變化太大了。九年前那臺(tái)機(jī)器很大，賣 30 萬美元。而現(xiàn)在，我們把同樣的算力塞進(jìn)了一個(gè)只有書本大小的模塊里，成本和體積都大幅下降。這就是技術(shù)的進(jìn)步。

Rogan：回頭看，你是如何在技術(shù)還不明朗的時(shí)候，就敢于下重注的？比如你們搞了個(gè)叫 CUDA 的東西，聽說當(dāng)時(shí)讓股價(jià)跌得很慘？

黃仁勛：是的，我們發(fā)明了 CUDA，這讓我們可以在顯卡上運(yùn)行任何程序，而不僅僅是圖形。

我們?cè)谛酒锛恿诉@個(gè)硬件功能，導(dǎo)致成本翻倍，但當(dāng)時(shí)根本沒人買單，也沒人理解。我們的市值從大約 120 億美元跌到了 20 億美元。

但我告訴團(tuán)隊(duì)，如果我們相信這是未來，相信第一性原理，相信這是一種新的計(jì)算方式，我們就必須堅(jiān)持。如果不做，我們會(huì)抱憾終身。

英偉達(dá)的“30 天倒閉危機(jī)”

Rogan：我聽說英偉達(dá)早期有一段非常艱難的時(shí)期，差點(diǎn)倒閉，不得不向世嘉求助。這是真的嗎？能詳細(xì)講講嗎？

黃仁勛：是的，1996 年，我們離倒閉只差 30 天。當(dāng)時(shí)我們和世嘉合作做游戲機(jī)芯片。

但我們犯了一個(gè)巨大的技術(shù)錯(cuò)誤。當(dāng)時(shí)行業(yè)的主流是用三角形來繪圖，而我們卻選擇了一種叫“正向紋理映射”的技術(shù)，用的是四邊形，甚至是曲面。

我們以為這樣做成本更低，結(jié)果微軟推出了 DirectX，它是基于三角形的。我們的技術(shù)瞬間變成了廢品。

Rogan：最讓我驚訝的是你當(dāng)時(shí)的做法。為什么你會(huì)選擇去向 Sega 的 CEO 坦白說“我要失敗了”？大多數(shù)人這時(shí)候都會(huì)選擇撒謊或者拖延吧？

黃仁勛：我必須誠實(shí)。我去見世嘉的 CEO，我告訴他：“我沒法完成合同了，我們的技術(shù)是錯(cuò)的。我建議你去找別人做。但我需要你把合同里剩下的錢付給我，否則我們就完了?！?/p>

這是一個(gè)極其無理的要求。但他看著我說：“Jensen，既然你這么誠實(shí)，我相信你會(huì)拿這筆錢去做正確的事?！彼娴慕o了我那筆錢，大概 500 萬美元。那筆錢救了我們的命。

Rogan：還有一個(gè)小細(xì)節(jié)，我一定要問。你們當(dāng)時(shí)沒有錢做芯片測(cè)試，你是怎么搞定的？

黃仁勛：我們沒錢再做一次流片了。我聽說有一家叫 IKOS 的公司賣一種芯片模擬器，可以讓你在不生產(chǎn)芯片的情況下測(cè)試軟件。

我打電話給他們，他們說他們倒閉了。我說“什么？那你機(jī)器還在嗎？”他們說庫存里有一臺(tái)。

于是我用我們要命的一半資金，買下了那臺(tái)機(jī)器。我們就在那臺(tái)模擬器上跑通了所有軟件，然后直接去生產(chǎn)，跳過了中間的測(cè)試環(huán)節(jié)。如果那次失敗了，我們就徹底結(jié)束了。

Rogan：經(jīng)典游戲《Doom》（毀滅戰(zhàn)士）對(duì)我很重要。我聽說它和你們公司也有很深的淵源？

黃仁勛： 《Doom》定義了 3D 游戲。你知道它的名字由來嗎？John Carmack 告訴我，是來自電影《金錢本色》里湯姆?克魯斯走進(jìn)臺(tái)球廳，有人問他箱子里裝的是什么，他拿出一個(gè)臺(tái)球桿箱子說：“Doom”。

我們?cè)缙诘娘@卡幾乎就是為了跑好這類游戲而設(shè)計(jì)的。

萬億 CEO 的煉金術(shù)

Rogan：你的童年故事太瘋狂了。我聽說你父母把你送到肯塔基州的一個(gè)寄宿學(xué)校，那里條件很艱苦？

黃仁勛：是的，奧尼塔浸信會(huì)學(xué)院。我當(dāng)時(shí) 9 歲，我哥哥 11 歲。那是肯塔基州最貧困的地區(qū)之一，是一個(gè)管教問題少年的學(xué)校。

Rogan：這種經(jīng)歷對(duì)你有什么影響？你會(huì)覺得那是某種創(chuàng)傷嗎？

黃仁勛：不，那是一段塑造性格的經(jīng)歷。我學(xué)會(huì)了堅(jiān)韌。我當(dāng)時(shí)的家務(wù)是打掃全宿舍的廁所。我只有 9 歲，但我打掃得非常認(rèn)真。

我學(xué)會(huì)了無論做什么工作，都要把它做好。我父母也是，他們來美國時(shí)幾乎身無分文，我父親在報(bào)紙上找工作，我母親做女仆。

我們通過錄音帶交流，我錄下我的生活寄給他們，他們?cè)黉浕貋恚粊硪换匾粋€(gè)月。

Rogan：你說你每天要處理幾千封郵件。你怎么有時(shí)間做那個(gè)？你幾點(diǎn)起床？

黃仁勛：我每天早上 4 點(diǎn)起床。我大概睡 6 到 7 個(gè)小時(shí)。我醒來后的第一件事，甚至在下床之前，就是花幾個(gè)小時(shí)處理郵件。

Rogan：我注意到你不戴手表。這是一個(gè)時(shí)尚選擇，還是有什么特殊的含義？

黃仁勛：只有當(dāng)下是最重要的。我不想被時(shí)間追著跑。此時(shí)此刻，和你對(duì)話，就是我唯一關(guān)心的事情。

Rogan：你休過假嗎？真正的度假？

黃仁勛：對(duì)我來說，度假就是和家人在一起。但我即使在度假時(shí)也在工作。我的兩個(gè)孩子現(xiàn)在都在英偉達(dá)工作，所以我們?cè)谝黄饡r(shí)，大家都在工作，都在聊公司的事情。這對(duì)我來說就是最好的狀態(tài)。

Rogan：你的孩子們也在那里工作？這太酷了。你把那種職業(yè)道德灌輸給了他們。

黃仁勛：是的，他們工作極其努力。我也很幸運(yùn)，現(xiàn)在我有三個(gè)“同事”每天都想和我一起工作（指妻子和兩個(gè)孩子）。

Rogan：你現(xiàn)在已經(jīng)掌舵這家公司 32 年了。很多人在這個(gè)位置上早就厭倦了。你是如何保持這種高昂的熱情？

黃仁勛：我不覺得這是工作。我和最聰明的人一起解決世界上最難的問題，這本身就是獎(jiǎng)勵(lì)。

但我每天早上醒來依然會(huì)擔(dān)心公司倒閉。這種偏執(zhí)不是壞事，它讓我保持敏銳。我不想失敗的動(dòng)力遠(yuǎn)大于我想成功的動(dòng)力。

Rogan：我們這種人常給別人一種印象，好像我們每天工作都充滿快樂。但其實(shí)很多時(shí)候是痛苦的，對(duì)吧？

黃仁勛：是的，痛苦、孤獨(dú)、不確定性。這都是過程的一部分。如果你不能忍受痛苦，你就無法實(shí)現(xiàn)偉大的事情。

我對(duì)我的員工說，我希望你們能經(jīng)歷足夠的痛苦，因?yàn)槟鞘切愿竦哪サ妒?。沒人能僅僅靠運(yùn)氣或聰明就成功，你必須經(jīng)歷磨難。

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