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目ξ前全球到底需要多少算力？英伟达是否追求扩大市场份额？
近日，黄仁勋在一次长达约1个半〓小时的访谈中，谈及自己对于AGI（通用人工智能）、机器学习、AI（人工智能）未◣来的看法，并对马斯克、xAI、OpenAI和自◤己的工作生涯作出了评价。
黄仁勋表示，AGI很☉快会以某种形式成为个人的“口袋助手”，这个助手一开始它会很有用，但不会是完美的，随着时间推移，它会越来越完美，就╳像所有的技术一样，这也是科技的魅力所在。
黄仁勋 视觉中国 资料图
“我□们重新发明了计算”，机器学习的关键是飞轮效应
黄仁勋表示英∴伟达“重新发明了计算”，过去十年里将计算成本降低了10万倍，远超过摩尔定律所能带来的百倍。
他认为，加速计算、新的数值①精度、新的架构以及极其快速的存储器等♀创新，都推动了算力的飞速发展，也让我们从人▓类编程走向机器学习。同时，机器学习的速度也很快，随着重新定义计算的分布方式，英伟达引入了各种形式的并行计算，变得擅长在这些基础【上发明新的算法和「训练方法。这些技术和创新互相叠加，最终带来了令人难以→置信的进展，“整个堆栈都在增长，我们在所有※层面上进行创新，因此我们看到了前所未有的扩展速度……以前我们讨论的是预训练模型的扩展，每年模型的大小和数据量翻倍，算力需求↓也因此每年增加四倍，而现在我们在↘后训练和推理阶段也▅看到了扩展，预训练再也不被视为艰难，推理也变ζ 得复杂，把所有人类思维都视为一次性是荒谬的，快速思考和深度推理、反思、迭代和模拟，这些概念现在都已经开始ζ显现。”
黄仁『勋强调，很多人过去认为，包括现在还有◆很多人认为，设计一款更好的芯片，就是拥有更多的算力，更多的浮点运算能力。算力确实很重要，但这种思维方式已经过时，因为过去的软件都是ω 在系统上运行的，是静态的，也就是说提升系统性能的最好方法就是做出更快的芯片，但我们已⌒经进入机器学习，而非人类■编程了，不仅仅是软↑件，更要涉及整个数据处理过▼程。机器学习的关键是“飞轮效应”，我们要考虑的是如何让“飞轮”高效运转。很多人甚至都没有意识到，光是数据整理和训练都需要AI，这个过程本身就非常复杂。而正是因为有∩了更智能的AI来整理数据，现在有了合成数据生♂成以及各种不同的︾数据整理方式。因此，在进︾行训练之前，已经有大量的数据处理工作。所以当考虑这个飞轮时，应该从整体来看↓待，而不♂仅仅是关注训练，应该设计一个计算系统和架构，能够让这个飞轮每一步都尽可卐能高效，而不仅仅是特定应用场景的训练。
黄仁勋称：“训练只是其中一步，每一步都是艰难的，机器学习没有任何容易的部分。无论是OpenAI，还是DeepMind的Gemini团队，他们做的都不是简单的事情。所以，你应该关注整个过程，加速ぷ每一个步骤，尊重阿姆达尔定律。如果某个步骤占用30%的时间，即使加速三倍，整体过程的提升也有限。所以，关键是创建一个可以加速每个步骤的系统，这样才能真正提高循环时间】和整个飞轮的效↘率。”
他认为，飞轮和学习的加△速最终会带来指数级的提升，英伟达的整个过程也都是∩通过CUDA加速的。
推理的增长将达到亿倍规模，英伟达“从不Ψ谈论市场份额”
对于英伟达的“护城河”，黄仁勋强调，英伟达的优势在于算法，以及上层科学和底层架构的深度融合，他相信公司在推理方面的“护城河”会像在训练方面一样︽深厚。
他认为，训练实际上就←是大规模推理，如果在特定架构上完成了良好的训练，那么推理过■程也会表现优异，如果在这个架构上构建它，即使没有特●别的考虑，它也【会能在这个架构上运行。因此，架构的兼容性对于推理任务至关重要，就像iPhone和其他设备一样。
同时，英伟达目前40%以上的收入来自推理，推理方面即将因推理链的出现而大幅增长，黄仁ξ勋表示是一场智能生产的革命，推理︻的增长将达到亿倍的规模，“这就像上学是为了将来在社会中有所贡献，训↑练模型很重要，但↓最终的目标是推理”。
黄仁勋表示，英伟达的目标是创建一个无处不在的计算平台，“我□ 们每年都在努力创造一台新的计算机，其性能提升两卐到三倍，成本降低两到√三倍，能源效率提高两到三倍。这种进步令人难以置信。因此，我们建议客户ζ逐年分批购买新设备，以维持在成本上的平均水平，这样ω做的好处是在架构上保持兼容性。
黄仁勋称，目前以公司的改进速度来构建单独的系统是非常困难的，同时还有一个难点在于，英伟达不仅仅将这些创新作为基础设施或◥服务出售，而是将它们分解并集成到多个平台中。因为每个客户ω 的集成需求都各不相同，我们必须将所有▲的架构库、算法和框架集成到他们的系统中，当然也包括我们的安全系统和网络。我们基本每年都要进行大约10次集成操作。这真是个奇迹※，但这也让我感到疯狂，想想这件》事我就快要疯了”。
而对于市场①，他表示英伟达不想从任何人那里①抢夺市场份额，“如果你看我们的ppt，会发现我们从不谈↙论市场份额。我们内部讨论的都是如何创造下一个事物、下一个可以在飞轮中解决的问题是什么、如何更好地为人【们服务、如何将过去可能需要一年的飞轮缩短到▅一个月……在考虑这些事情的同】时，我们确信我们的使命非常独特。唯一的问题是这项使命是否必要……所有伟大的公司都应」该以使命为核心，关键在于你在做什么，以及这是○否必要、是否有价值、是否具有影响力和帮助他人。”
如何看待OpenAI和马斯克，是否需要百万张规模集群？
对于OpenAI，黄仁勋认为是这个时代⊙最具影响力的公司之一，是专注于AI、致力于追求AGI愿景▆的公司，ChatGPT的问世标志着人工智能的觉醒，“我非常欣赏他们的速度以及推动→这一领域发展的独特目标”。
当被问〗及马斯克和xAI，黄仁勋也不吝夸赞，他表示在19天内搭建完成一个10万张GPU集群，一个采用液体冷却、通电并获得许可』的巨大工厂，“据我所知，世界上只有一个人能做到这一点，那就是◢埃隆”。同时，他也表示，现在已经进入拥有20万-30万块GPU集群的时①代。
那么集＠ 群是否需要扩展到50万张甚至100万张的规模？黄仁勋的〖回答是：“如果看扩展能力，进行简︽单数学计算，再加上每年模型大小和算力的四倍增长，再结合增长的使用需■求，你会发现，我们需要上百万块GPU，这是毫无疑问的。但问题是，我们如何从数据中心◆的角度进行架构设计？这与数据中心的规模密切相关，比如是以千兆瓦还是250兆瓦♂为单位？我觉得会是二者兼而有之……所有正在进行的模型并行和分布式训练的∴突破，所有的批处理等，都是因为我们在早期做出▲了努力，现在我们正在为未来进行早期的工作。”
对于开源闭源的问题，黄仁勋表示这♂与安全相关，但不完全关乎安全。“没有什么问题是因为闭源模型导致的，这些模型可能是商业模式的【引擎，它们是卐推动创新所必需的，我对此完全支持。重要的是，不应是对╲立，而是并存”。他赞同开源对于许多行业是必不可少的，使得→金融服务、医疗保健、交通运输等领域▂带来巨大潜力。
对于开源，黄仁∑ 勋打了一个比方：“我的想象是，如果你把一个超〓级聪明的人关在一个有▓缓冲的房间里一个月，出来的可能并不会是一个更聪明的人。但是，如果有两三个人坐在一起，通过交流、讨论、相互质询，所有人都可能变得更聪明。所以，AI模型▲之间的交互、争论和强化学习，以及合成数据的▼生成，这些概念是合理的。”
没指卐望工作永远有趣，自己←每天都在使用AI
在采访的最♀后，黄仁勋也对自己和行业表达了看法。他表示：“我不认为我们工作的全部都是有趣的。我的工作并不总是有趣的，也没指望它永远有趣。你◇问我这是不是我的期望，我会说这工作是重要的。我不↑太看重自己，但我非常认真对待工作、责任和在这个时代♀的贡献……和家庭、朋友、孩子这些一样，他们不总是有趣的，但我们总是深深地热爱它们。”
他认为真正的问题是，他还能保持多长时间的相关性。他表示自己∮每天都在使用AI，即便知道答案也〓会用AI再检查下，以发现新的内容，“AI作为导师、助手，作ぷ为一起头脑风暴的伙伴，检查我的工作，它彻底颠覆了一切。这对于信息工作者而言☆是一场革命。我希望能保持这种相关性，继续作出贡献，因为这项工作对我来说非常重要，我想继续追求。我对目前的生活质量感到难以置信，并无法想象错过这¤样的时刻。”
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