▲英偉達資料圖。圖/IC photo
本文是為《新京報》撰寫的專欄文章。
當地時間3月18日,廣受關注的英偉達GPU技術大會(GTC)開幕,英偉達CEO黃仁勛發布了一系列備受期待的AI(人工智能)新品,其中包括最新一代GPU架構“Blackwell”、基于該架構的GPU芯片B200、基于B200 GPU的GB200超級芯片,以及基于GB200的“新一代計算單元”GB200 NVL72等。
在演講中,黃仁勛用“推動新一輪工業革命的引擎”“AI工業革命的工廠”“加速計算已達臨界點,通用計算已過時”之類的話語來形容此次發布的產品。但給外界最直觀的印象,還是英偉達又推出了算力更強的產品。有媒體稱“英偉達發布史上最強AI芯片”。
AI變聰明的速度更快
按黃仁勛的說法,新產品將使大模型推理工作負載的性能提升30倍,成本和能耗則大幅降低。這意味著,以前訓練一個擁有1.8萬億參數的模型需要8000個Hopper GPU(芯片)和15兆瓦的功耗。而現在,同樣的工作只需要2000個Blackwell GPU就能完成,功耗僅為4兆瓦。
簡單講,即英偉達在GTC大會上推出了更為強大的GPU芯片,然后通過芯片以及芯片間的連接技術構建出各種大型AI超算集群,未來,在英偉達產品主導下,算力性能會大為提升,“把AI擴展到萬億參數”。
相應地,AI變聰明的速度會更快,整個產業生態也將因算力的爆增而發生改變,AI產業將見證變革時刻。
有言論將英偉達的新GPU芯片B200稱為“核彈”,這一比喻略顯夸張。B200強則強矣,但仍然是算力上的提升,與核彈發明導致世界格局為之改變的威力不能相比,至少目前看是如此。
這其實從英偉達實時股價的波動也能看出,當日股價上漲只有0.70%,表明B200并沒有過于超出市場預期。
但算力的大幅提升仍振奮人心。在AI時代,算力是AI三大要素(算法、數據和算力)之一,其實也是AI發展的最大瓶頸。
此前一直有看法認為,AI的上半場是由算力推動的,隨著AI和大模型的開發商越來越多,算力資源正變得越來越稀有,算力推動的AI已經到了瓶頸。
也正因此,肩負帶頭打破瓶頸重任的英偉達才被市場寄予厚望,其股價從年初到現在幾乎翻了一倍。而B200的推出至少又把算力瓶頸縮小了很多,雖然沒有大超預期,但也算兌現了市場預期。
▲2023年拍攝的OpenAI公司標識。圖/新華社
AI競爭是一場馬拉松長跑
而從大洋彼岸看過去,B200的推出實際給中國的AI產業增加了壓力。因為這意味著,在AI競爭和算力競爭中,中國有必要進一步加速度,否則差距將會越來越大。
從宏觀視角看,如果把人工智能競爭看作一盤大棋,算力提升暫時遭遇瓶頸對中國企業實際是有利的,因為我們可以通過數據、應用等綜合因素進行趕超。
近年來,中國人工智能產業異軍突起,依托世界一流的互聯網產業和龐大的數據資源,中國與美國并稱世界AI兩強。但隨著ChatGPT的橫空出世,中國的AI業者瞬間感覺“壓力山大”。
仔細觀察會發現,ChatGPT背后是OpenAI,OpenAI背后是英偉達這樣的算力基礎設施提供商,AI的世界級競爭實際上又回到了基礎設施競爭上來。中國要從基礎設施層面應對“卡脖子”的問題,就迫切需要擁有在這方面的領頭羊企業。
中國在芯片制造領域同樣也在遭遇“卡脖子”,但這主要是因為歷史原因,畢竟中國的芯片產業起步太晚,趕超需要時間。
英偉達的崛起有所不同,因為英偉達的崛起至今不超過十年,在此之前它只是一家主營游戲市場的科技公司,但在短時間內成為世界最強人工智能企業,其中有很多值得學習的東西。
比如專注,英偉達雖然從給PC提供游戲顯卡發展到為人工智能企業提供芯片,但本質上,其創業31年沒有換過賽道。無論是用戶打游戲也好、挖礦也好、跑大模型也好,它都是堅守以GPU為核心搞研發,只是不斷擴充應用場景。這其實是一種長期主義,堅持主業、堅持科研創新投入,最終等到了自己的風口。
比如情懷,沒有情懷則無法堅持?,F在世界都看到英偉達和OpenAI兩強相依,但2016年,當 OpenAI還籍籍無名的時候,是英偉達 CEO 黃仁勛親自駕車送貨,將世界上第一臺AI 超算贈送給 OpenAI。
當時有 100 多家公司排著隊等貨,但黃仁勛還是把第一臺產品捐給了 OpenAI。他在機器上簽下:為了計算和人類的未來,我捐出世界上第一臺 DGX-1。
值得一提的是,B200很強,但中國企業也不必過于緊張。中國現在還沒有自己的英偉達,但終將會有。比如華為研發的人工智能芯片已相當強大。
一家英偉達無法阻止中國AI前進的腳步,就像當被問及英偉達首次將華為列為AI芯片等多個類別的主要競爭對手時,外交部發言人毛寧所說:“小院高墻”擋不住中國創新發展的步伐。
中國是世界最大的半導體市場之一,也是世界最大的AI應用市場之一,同時算力也已經被國家列為推動經濟發展的關鍵要素,“東數西算”工程建設如火如荼。中國的制度優勢不可小覷。
黃仁勛在斯坦福大學演講中曾明確表示,“AI的盡頭是光伏和儲能!我們不能只想著算力,如果只考慮計算機,我們需要燒掉14個地球的能源。超級AI將成為電力需求的無底洞?!倍袊谛履茉?、可再生資源發電領域世界領先。就此去看,關于AI的世界競爭是一場馬拉松長跑,倒也遠未到勝負已定的時刻。
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