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奥特曼VS黄仁勋,解决AI芯片缺口的关键点之争
来源:互联网   发布日期:2024-02-26 16:45:05   浏览:6863次  

导读:第一个问题是,7万亿美元到底是关于什么的?在当地时间2月21日举办的Intel Foundry Direct Connect 2024上,英特尔CEO帕特基辛格将这个问题抛给了OpenAI CEO山姆奥特曼。 首先,不要对媒体报道照单全收事实的核心是,我们相信对于AI计算、能源、数据中心的大...

“第一个问题是,7万亿美元到底是关于什么的?”在当地时间2月21日举办的Intel Foundry Direct Connect 2024上,英特尔CEO帕特基辛格将这个问题抛给了OpenAI CEO山姆奥特曼。

“首先,不要对媒体报道照单全收……事实的核心是,我们相信对于AI计算、能源、数据中心的大量投资是非常重要的……这需要全球性的投资,会帮助许多不同工作的开展,帮助许多人员。除了芯片,还有整个AI基础设施。”奥特曼说。

奥特曼VS黄仁勋,解决AI芯片缺口的关键点之争

基辛格对话奥特曼(来源:截取自英特尔新闻室发布的视频)

“7万亿美元能购买多少GPU?”在当地时间2月12日开幕的2024年世界政府峰会期间,阿联酋人工智能部长奥马尔阿尔奥拉马向英伟达CEO黄仁勋提问。

“所有GPU。”黄仁勋说。

奥特曼VS黄仁勋,解决AI芯片缺口的关键点之争

奥拉马对话黄仁勋

(来源:截取自回放视频)

上述两段发生在今年2月的对话,都指向了近日围绕奥特曼的媒体报道:他正在筹集巨额资金建设AI芯片工厂,重塑芯片产业链。对此,奥特曼表示AI基础设施建设需要大量的全球性投资,但不要过于在意“7万亿”这个数字,他无法逐一纠正媒体的报道。

此前,奥特曼在社交平台表示,世界需要的人工智能基础设施超过了人们的建设计划,包括晶圆厂产能、能源、数据中心等。建设大规模的人工智能基础设施和具有弹性的供应链,对于保持经济竞争力至关重要。OpenAI将尽力提供帮助。

奥特曼VS黄仁勋,解决AI芯片缺口的关键点之争

山姆奥特曼在社交平台对芯片问题发表意见

自从ChatGPT引爆生成式人工智能的热潮后,产业界就陷入了深深的算力和能源焦虑。AI芯片作为生成式人工智能的核心算力单元,也出现了巨大的缺口。

至于这个缺口会进一步扩大还是缩小,取决于芯片技术进步与AI需求增长的竞速,前者快则缺口有望缩小,后者快则缺口或将增大。

目前来看,黄仁勋更相信前者,而奥特曼更忧虑后者。

黄仁勋对于AI芯片缺口的计算方式,有着自己的理解。他认为,计算架构的性能正在持续提升。如果抛开计算速度的进步,只看计算单元的总量,就很可能得出全球需要14个行星、3个星系和4个太阳才能覆盖计算所需能源的结论。过去10年,英伟达等从业者做出的最大贡献之一就是将计算和人工智能的效能提升了100万倍。因此,无论面对什么样的计算需求,都应当把计算架构仍然具有百万倍提升空间这一点纳入考量。

AMD K8微架构的首席架构师吉姆凯勒(Jim Keller)也在社交平台表示,他可以用不到1万亿美元实现所谓的“7万亿美元目标”。首先要消除2-3层的利润堆叠(供应链中每个参与者为将产品提供给最终用户所付出的成本),接下来是提升芯片的运行速度,使硬件与软件相匹配。

黄仁勋和凯勒的观点都趋向于一点:产业的算力和能源缺口,要通过芯片的性能提升来解决,核心在于技术的进步和创新。

而奥特曼的顾虑,多少与积极自研AI芯片的大型云服务厂商们有共通之处:当前的AI基础设施难以支撑生成式人工智能的爆发。

早在2023年上半年,OpenAI就曾表示GPU供应不足限制了ChatGPT能够处理的信息量和功能优化,部分初创AI企业表示不得不采用价格更加昂贵的GPU来填补算力缺口,云服务厂商面对客户的算力池扩张需求也倍感压力。尤其生成式人工智能的训练往往需要几百张甚至上万张GPU组成的集群才能发挥最佳效能,进一步加剧了GPU的紧俏程度和产品溢价。

虽然英伟达等厂商持续缩短GPU的交付周期,但大模型性能进步、数量提升、应用扩展三重因素的叠加,还是令下游市场忧心忡忡。以OpenAI为例,从2022年11月ChatGPT上线,到2023年3月多模态大模型GPT-4上线,再到今年2月以文本描述生成视频的人工智能模型Sora问世,不到2年的时间,大模型就实现了飞跃式发展。再比如百度研发的文心大模型,其3.5版本相比上一个版本,训练速度提升2倍,推理速度提升30倍。与此同时,大模型的数量也在飞速增长。2023年1-11月,国内发布了238个大模型。这意味着,在这两百多天的时间里,平均每天都有一个大模型在中国问世。另外,大模型的应用范围也在不断拓展。

这或许是为什么以模型和工具开发为主营业务的OpenAI团队,打算发力AI基础设施和供应链,协助产业筹建更多晶圆厂、能源设施和算力设施的原因。

当然,奥特曼本人是一位富有创新精神的企业家。OpenAI协助“建设大规模AI基础设施和弹性供应链”的计划也暂未披露具体方式、有哪些机构参与、各自有着怎样的利益诉求。如果这项计划只是聚焦购买设备、筹建晶圆厂等产业已有的重复性投入,实际的效益或许仅仅是增加AI芯片的产量和算力设施所需的能源供给。

但若这项计划聚焦计算架构和能源科技的创新,再围绕创新成果进行产业化部署,或许能给计算产业带来不同的图景。毕竟,计算产业已经来到了后摩尔时代的十字路口,量子、硅光等新的技术路径蓄势待发。

信息显示,奥特曼曾参与Rigetti Computing、PsiQuantum、 Quantinuum等量子计算公司的融资,并投资了核融合公司 Helion Energy。

奥特曼VS黄仁勋,解决AI芯片缺口的关键点之争

奥特曼出现在Helion Energy的投资者名单里

(来源:Helion官网)

技术创新的跃进,来自创新和实干。在计算产业的发展过程中,许多关键的技术节点,都少不了技术狂人的灵光一闪和实干团队的商业化推进。我们期许如英伟达等企业研发团队、凯勒等技术专家的创新灵感,也需要马斯克、奥特曼等愿意整合资源改进供应链的推动者或许两者相向而行,才能在计算产业触发一场呈燎原之势的变革。

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