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红杉对话黄仁勋:计算模式迎来60年巨变,你不会被AI取代,但会被“善用AI的人”降维打击

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来源: 红杉资本

编译:Yuliya,PANews

编者按:过去,我们的数据中心只是存储文件供人类检索;而现在,计算正在走向生成,每一个词语、每一张图片、每一段视频都在实时产生,并根据请求者的上下文进行高度定制。在这场席卷全球的浪潮中,红杉资本合伙人康斯坦丁·布勒(Konstantine Buhler)与英伟达(NVIDIA)创始人兼CEO黄仁勋(Jensen Huang)展开了深入对话,探讨计算技术的重大变革。黄仁勋认为,自动化带来的不是失业,而是对劳动力需求的全面提升与职业本身的升维; 人们不会因为AI而失去工作,但可能会被那些善于利用AI的人所取代。

AI工厂与计算模式的代际跃迁:从检索到生成

康斯坦丁: 非常感谢你的到来,黄仁勋。我们正处于一场大规模的AI革命之中,它的规模和速度甚至可能超过工业革命。你曾表示,现在正在发生的是人类历史上最大规模的基础设施建设。在这场建设的中心是AI工厂,而赋能这一切的公司正是英伟达。你能告诉我们,什么是AI工厂?为什么它是所有企业在未来十年最值得的投资?

黄仁勋: 你可以通过很多种方式来理解AI。大众最熟悉的可能就是通过网页浏览器和聊天机器人互动:你给它一个提示词(Prompt),它回复你一段话。即使你已经使用AI一段时间了,你也会发现过去两三年里它的能力有了极为显著的进化。

两年前,大家听说了ChatGPT。它本质上是一个能理解你输入信息的计算机软件。它能感知、理解信息,并将其转化和生成为其他内容。比如,你可以给它一个PDF文件并让它总结,这是文本到文本;你也可以让它根据故事生成一张图片,这是文本到图像;或者给它一张照片让它描述画面,这是图像到文本。这种能力在两年前被称为生成式AI。

但在理解和生成之上,更具价值的是思考能力。生成式AI的底座赋予了它内在思考、逐步推理和解决问题的能力。不仅如此,它现在还能生成控制指令去使用工具,无论是使用浏览器、电子表格、Photoshop、AutoCAD等数字工具,还是未来去控制机械系统(那也就是机器人技术和自动驾驶汽车)。

两年前,大家觉得ChatGPT很有趣,能写诗写歌,但偶尔也会胡言乱语;而两年后的今天,我们拥有了智能体系统(Agentic systems)。AI不再仅仅是理解信息,它现在能够进行推理并做有用的工作。因为能做有用的工作,AI产生了真正的商业价值。我们不会为了那些只懂得夸夸其谈的朋友付钱,但我们会为能真正干活的人付钱。现在每天都有人在按小时雇佣AI,比如每小时付它20到30美元。这也是为什么它成为了人类历史上增长最快的软件业务。

从产业的上游逻辑来看,我们要回到第一性原理。 我们今天所熟知的计算机产业,其基本概念是在大约64年前确立的 。当时IBM推出了System/360,这也是IBM当时成为全球最有价值公司的原因。

在过去的60年里,计算的本质是预先记录与检索:你写好故事、拍下照片、录制视频,保存成文件放入硬盘;当你想用的时候,再从硬盘里检索出来。这也是为什么那些建筑被称为数据中心。它们只是存储数据,并不做太多计算。

但现在情况变了。在AI时代,每一次你给出新的背景信息(上下文)和新的请求,AI都会进行实时的理解、推理并生成全新的结果。比如我现在的演讲,就是根据在座各位不同的背景实时生成的,而不是照本宣科。这就叫作智能。

未来的每一颗像素、每一个声音、每一段视频、甚至每一条广告和新闻,都将是为你量身定制、完全生成的,而非事先记录好再去检索的。这意味着, 未来我们需要大量的生成器 ,也就是我们正在建造的大型计算机,这就是AI工厂。

包裹地球的智能网络与数字时代的发电机

康斯坦丁: 这个生成器的规模会有多大?

黄仁勋: 目前我们为全球大约10亿人提供信息和智能生成。但因为AI已经变成了智能体(Agents),它们可以自己干活,甚至一个智能体可以和另一个智能体沟通协作。在我们英伟达内部,可能有成百上千个智能体正在相互交谈、解决问题(当然,它们都在安全的沙盒和护栏内运行)。

这意味着, 未来不仅是人类在使用互联网,互联网上可能还会有上千亿个智能体在日夜不停地工作。 企业的智能体、自动驾驶汽车、机器人、甚至是每一栋大楼里的系统,全都在互相对话。所有的指令、所有的思考,全都是实时生成的。

这就像有一层厚厚的计算网络,像茧一样包裹住了整个地球。这听起来很夸张,但这其实在历史上已经发生过两次了:

  • 第一次是300年前,德国的西门子制造了一种机器。你把它点燃,它就能输出一种隐形的强大力量,也就是电。如今,发电网络(电网)已经包裹了整个地球。

  • 第二次是35年前诞生于美国的互联网,如今它同样包裹了全球的通讯。

现在,我们迎来了能源、通讯之后的第三个网络,智能网络。 英伟达现在赖以生存的业务,就是造出这台新时代的发电机(Dynamo)。300年前的发电机是输入水流、风力或煤炭的物理运动(原子),输出电子;而我们英伟达的机器,则是输入电子(电能),输出数字。这些数字通过不同的组合,就变成了语言、数学,或者是蛋白质和人类生物学的语言,物理规律、气候预测的语言,甚至是3D世界、机器人和自动驾驶的语言。

这两种相隔300年的机器异曲同工:原子进,电子出;电子进,数字出。这些数字就是我们所说的Tokens,也就是智能。我们在工厂里大批量生产这些智能Token,这就是AI工厂的意义所在。

康斯坦丁: 我们正处在一场多重革命交汇的浪潮中。从能源转型、全球电信网络的路由器,到现在智能革命核心的GPU和AI工厂,比如H100或者最新的Vera Rubin架构。把所需的一切都整合在一起。

黄仁勋: 是的,我们的计算单元叫做“机架”。一个机架里有72个芯片。今年我们要造大概800万个这样的组件。一个机架重达2吨,价值400万美元,里面有150万个零件。它是世界上最昂贵的设备,但我们就像造手机一样在大批量生产它们,运往全世界的数据中心。这东西很大,搬运它们绝对是个力气活。

参与AI时代的五层蛋糕投资逻辑

康斯坦丁: 这是一幅非常激动人心的画面。无论是大企业还是个人,我们该如何参与到这场革命中去?

黄仁勋: 投资AI产业,你可以把它的工业布局想象成一个五层蛋糕。你知道,一座耗资500亿美元的AI工厂,能够产生价值3000到4000亿美元的智能,其投资回报率是非常惊人的。那么这五层蛋糕是什么呢?

第一层是能源(Energy): 也就是最底层的发电机。这是几代人以来能源行业最大的增长机遇。为了支持计算,可持续能源(核能、风能、太阳能、氢能等)将获得大量注资。只要能产生能源,就会得到投资。这就是为什么西门子、三菱、GE Vernova等公司现在表现如此出色的原因。

第二层是芯片与计算设施(Chips/Computers): 包括芯片、计算机、网络设备、交换机和硅光子技术等。

第三层是基础设施(Infrastructure): 包括土地、电力、建筑外壳、资金以及数据中心的日常运营。目前这些资源都处于极度短缺状态。

第四层是模型层(Models): 也就是建立在云基础设施之上的大模型。这是人类历史上由市场驱动的投资最密集的领域。大家熟知的有OpenAI和Anthropic。但请记住,AI不仅能学习自然语言,它能学习任何有结构的事物。我们正在学习物理世界的规律——比如我刚才坐下时非常有信心,不是因为我有47%的几率会穿过椅子摔倒,而是100%相信物理规律。AI同样可以学习蛋白质的含义、基因的意义、细胞的作用。物理实体世界的产业规模高达80万亿美元,这是目前大家讨论较少、但极其重要的前沿领域。

第五层是应用层(Applications): 基于底层的技术,无数初创公司正在重塑金融服务、法律、会计、交通、物流等行业。去年,风险投资在这个最顶层投入了1000亿美元,这是人类历史上VC投资最高的一年。

这个未来将是无比庞大的。我们仅仅是处于起步阶段,今年预计有1万亿美元的资金投入到这个生态系统中。但我预估,未来AI将是一个每年产值高达20万亿美元的庞大生态。智能有多重要?谁需要智能?你需要多少?弄清楚这些,你就知道投资的方向了。

AI不是来抢饭碗的,是来帮你升维的

康斯坦丁: 这不仅是一个数万亿美元的市场机会,在硬件设施和应用层面的大爆发,也意味着将为人类创造大量真实的就业机会。

黄仁勋: 完全正确,这一点我们必须强调。现在每个国家、每种文化对AI的态度都不太一样。但我想真心建议大家: 当心那些好莱坞科幻电影里的情节。 别老听人说什么“终结者来了”、“技术奇点到了”、“有20%的几率AI会毁灭人类”。这完全是胡说八道。

有人甚至恐吓说“我们根本不知道AI是怎么运作的,太神秘了,也许它明天就会自己走掉”。这更是无稽之谈。AI就是计算机和软件,工程师们当然知道它是怎么运作的,不然他们怎么做到每年都在让它变得更安全、更聪明?

现在的AI,幻觉已经大幅减少,它生成的知识准确又契合语境,遇到不懂的它还会去查资料。它在回答你之前甚至会自我反思,给出几个选项对比后才告诉你答案。就像今天的汽车比100年前安全得多一样,科技界正在全力以赴让AI变得极其安全。

所以,把你的注意力集中在确定的事情上。我非常确定一件事:你可能不会因为AI而失去工作,但你绝对会把工作输给那个使用AI的人。

既然这是一项能赋予人类超级能力的技术,那你赶紧去用它!无论是告诉你爱的人、你的孩子、你所在的公司还是你的国家:一定要拥抱AI。

康斯坦丁: 可是说到工作,大家确实很焦虑。

黄仁勋: 我一听到有人在工作问题上制造恐慌就来气,今年我们投了1万亿美元进这个生态,能源、芯片、基础设施、模型层、应用层,全都在创造比以往多得多的工作。

有人会说传统岗位怎么办?这里有一个大家常犯的认知错误: 他们把“工作(Job)”和“任务(Task)”混为一谈了。

比如我,我是个CEO。我的日常“任务”主要是打字和说话。现在AI打字和说话比我厉害多了,属于超人级别,但作为CEO,我现在反而比以前更忙了。

我给你举个更深刻的例子。大概12年前,一位顶级的计算机科学家站出来警告大家,说计算机视觉看医学片子永远不知疲倦,连个细节都不会漏,已经是超人水平了。他断言,第一个被AI消灭的职业就是“放射科医生”,奉劝大家千万别再学这个专业了。

他在技术判断上完全正确。现在所有的放射学系统里都集成了计算机视觉,所有的放射科医生都在用AI辅助工作。但结果呢? 全世界对放射科医生的需求反而增加了!

为什么?因为放射科医生的目的并不是看片子,而是和临床医生一起诊断疾病。因为自动化,他们效率大增,医院能接收更多排队等待的病人,放射科变得更赚钱了。医院发现利润增加、病人增多,反而去雇佣了更多的放射科医生!那些听了警告没学放射科的人,反而错失了机会。

同样,最近又有人说,AI能写代码了,90%的软件编程都没了,我们不再需要软件工程师了。但事实是, 我们现在招的软件工程师比以前任何时候都多!因为软件工程师的目的是解决问题、进行创新,而不是比拼打字速度。写代码只是任务,解决问题才是核心。

AI不仅不会消灭工作,反而会提升你的工作价值。 如果今天我是一个水管工,我可能只是按图纸干活;但在明天有了AI的加持,我可能同时也是一名厨房设计师。如果我是一个卖家具的或者木匠,过去你只期望我把木头钉在一起,但有了AI,我可以直接给你出全套的室内设计方案,让你的家变得无比美丽。我的职业技能被升维了!

所以我认为, 目前关于AI会导致人类失业的叙事是完全错误的,那只是为了把别人吓跑,好让自己从中获利 。纵观我的整个职业生涯,计算机技术变得越来越复杂,过去能掌握C++编程语言的人在人群中只占2%(也许在座的硅谷创投圈各位懂得多一些)。而现在,因为AI,只要你懂人类的语言,你就能编程。我们第一次真正闭合了技术鸿沟,我们必须带着所有人一起迈向这个新时代。

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