黃仁勛教聯(lián)想搞AI

鋅產(chǎn)業(yè)·2024-10-17

關注

就連英特爾的完美盟友聯(lián)想，也開始轉(zhuǎn)而向英偉達取經(jīng)AI。

編者按：本文來自微信公眾號鋅產(chǎn)業(yè)（ID：xinchanye2021），作者：山竹，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權轉(zhuǎn)載。

距離英特爾CEO帕特·基辛格在Innovation 2023上提出AI PC已經(jīng)過去了一年之久，在那之后，基辛格又在今年給出預言稱：

2024年，AI PC出貨量預計將達到4000萬臺。

這讓我們更加期待在今年的Innovation大會上，關于AI PC，基辛格老爺子又能給出怎樣的新見解。

然而，困于內(nèi)憂外患的英特爾卻在會前突然宣布了Innovation將延期到2025年舉辦。

這之后，直到例行出席聯(lián)想的Tech World大會時，我們才又見到了這位久違了的大佬。

在聯(lián)想Tech World 2024大會，基辛格稱，AI PC如今已有2000萬出貨量，到2030年，全球PC市場將100%轉(zhuǎn)向AI PC。

更重要的是，基辛格在大會上官宣，英特爾與AMD聯(lián)手組建了X86生態(tài)咨詢小組，以提升X86架構的定制化、兼容性和可擴展性，并跟上在這個AI時代不斷增長的計算工作負載需求。

然而，風水輪轉(zhuǎn)，行情逆轉(zhuǎn)，即便這時的英特爾依然是PC處理器市場的絕對頭部，但在另一個維度上的AI市場，彎道超車的英偉達已經(jīng)完成全面超越。

就連英特爾的完美盟友聯(lián)想，也開始轉(zhuǎn)而向英偉達取經(jīng)AI。

01 黃仁勛的AI方法論

在2023年的Tech World大會上，聯(lián)想把全球幾大芯片廠商頭頭腦腦都請了個遍。

作為全球PC領域最大的供應商，大家自然會給聯(lián)想這個面子，各大芯片廠商或是掌門人親自到場，再不濟也會來個視頻演講。

而作為AI芯片領域當紅人物，黃仁勛不僅親自到場，還被聯(lián)想設計到了一個特別的對話環(huán)節(jié)中。

在那次特別的對話，聯(lián)想掌門人楊元慶將自己定位到了“記者”的角色，他對黃仁勛說：這次讓我來做一次“記者”，來對你做個interview。

在那個生成式AI席卷全球、英偉達一枝獨秀的時刻，楊元慶問了黃仁勛一個很多媒體都想問的問題：你怎么看生成式AI？

談到生成式AI，氣氛開始被拉到了黃仁勛的主場，黃仁勛滔滔不絕地講了很多。

老黃說，“十年前，我們能夠獲得的智能是理解數(shù)據(jù)，理解語音、理解圖像、理解各類數(shù)據(jù)的含義，但現(xiàn)在，我們第一次能夠生成數(shù)據(jù)，這就是生成式AI的時代?！?/p>

如果說曾經(jīng)的人工智能讓我們可以理解諸如單詞、聲音、圖像、蛋白質(zhì)等各種結構化和非結構化數(shù)據(jù)，那么，現(xiàn)在我們已經(jīng)可以生成這些數(shù)據(jù)。

老黃說，“現(xiàn)在我們最大的機遇是可以將這樣的AI帶到企業(yè)中。”

世界上絕大多數(shù)數(shù)據(jù)都保存在企業(yè)中，這些數(shù)據(jù)或敏感、或涉密、或需要被監(jiān)管，因而無法上傳到云端，也無法被人工智能應用。

為此，我們需要構建基礎設施和解決方案讓這些企業(yè)也可以從AI中受益。

老黃說，這樣的基礎設施包括四部分：

第一部分是預訓練模型，這些在云端的人工智能預訓練模型兼具性能、成本、交互性優(yōu)勢，這些模型非常龐大，所以處理速度越快，成本也就會越低。

這其中的關鍵是我們?nèi)绾卫眠@些模型，這些模型本質(zhì)上就像人類的大腦，但除非將它變成應用程序，否者它什么也不能做。

第二部分是RAG，這是一種檢索增強型生成式AI模型，這種模式通過和AI交互生成結果，而非寫代碼或SQL查詢語句，這是構建未來應用程序的新模式。

通過這一模式，我們可以像組建團隊一樣“組裝”AI應用程序，這些“AI”在應用程序中會像在企業(yè)組織架構中的各種崗位一樣為你服務。

例如像客戶服務專員一樣幫你策劃營銷活動，幫你監(jiān)控公司內(nèi)外的活動并識別漏洞，你還可以通過“和數(shù)據(jù)對話”知道你的電腦所知道的任何信息。

第三部分是Prompt，這是基于生成式AI的一種全新交互模式，包括RAG這樣的生成式AI應用程序，都需要基于Prompt運行。

要實現(xiàn)Prompt輸入，首先需要操作系統(tǒng)，英偉達和VMware在企業(yè)系統(tǒng)領域合作多年，為全球50萬企業(yè)用戶提供了AI系統(tǒng)。

這一AI系統(tǒng)是由VMware最初為企業(yè)可視化管理設計的系統(tǒng)改造而成，如今被稱為VMware私人AI助理，英偉達和VMware在這一項目上已經(jīng)合作四年之久。

第四部分是NVIDIA AI Enterprise，這是英偉達專為AI設計的端到端云原生軟件平臺，在這一平臺上可以進行數(shù)據(jù)處理、深度學習、數(shù)據(jù)訓練、數(shù)據(jù)微調(diào)，乃至模型訓練和部署等操作。

那么，在這之中，聯(lián)想的角色是什么？

老黃給出的解釋是，NVIDIA AI Enterprise這套軟件平臺，最終會跑在聯(lián)想的服務器上。

面對老黃的親自教學，下定決心“All in AI”的聯(lián)想自然是聽進去了，聯(lián)想與英偉達也開始在混合AI領域展開合作。

02 老黃給聯(lián)想的第二課

時隔一年后，聯(lián)想再次在美國舉辦Tech World大會時，將大會從得克薩斯州搬到了西雅圖。

作為大會的特別環(huán)節(jié)，楊元慶和黃仁勛的對話依然保留了interview的色彩。

在這次大會上，楊元慶問了黃仁勛兩個關鍵問題：

第一個問題是：你對于Agentic AI（自主AI）和Physical AI（物理AI/實體AI）的觀點是什么？

首先我們要解釋一下這兩個概念：

Agentic AI是今年人工智能領域的一個新概念，相較于需要用戶輸入指令才能輸出結果的大語言模型，Agentic AI指的是擁有主動思考、規(guī)劃、執(zhí)行任務能力的自主AI，也就是更高級的AI智能體。

相較而言，Physical AI要好理解一些，指的是擁有物理實體的AI，例如現(xiàn)在火爆的機器人。黃仁勛是這類AI的擁躉，他曾在今年的GTC大會上將9款人形機器人請上舞臺，并發(fā)布了人形機器人通用基礎模型——Project GR00T。

面對楊元慶這樣一個技術問題，黃仁勛指著屏幕上的“數(shù)字人老黃”說，“我們想生產(chǎn)數(shù)十億個這樣的‘玩具Jensen’（黃仁勛的英文名字），他們可以幫你做很多事情?！?/p>

老黃說，“無論你需要做什么，你最終是希望人工智能可以完成你下達的指令，這其實就是最基本的機器人，而未來，還會出現(xiàn)數(shù)字機器人，也就是我們所說的智能體?！?/p>

這樣的智能體可以理解你下達的指令的含義，并將其分拆成多個步驟，通過調(diào)用工具、檢索專有信息或其它可訪問信息來執(zhí)行任務。

除了智能體，我們還將擁有具備物理實體的機器人，這些機器人本質(zhì)上是理解物理世界的智能體。

老黃說，“理解物理世界的智能體和理解信息世界的智能體，也就是Agentic AI和Physical AI，將成為如今構建工業(yè)世界的基礎?！?/p>

或許是受到諸如OpenAI這樣全球AI巨頭對通用人工智能的具身發(fā)展趨勢的判斷，老黃對機器人情有獨鐘，無論是傳統(tǒng)意義上的機器人，還是所謂的數(shù)字機器人，而他也希望用這樣的理念影響到聯(lián)想。

不過，面對PC市場下行趨勢，加大押注企業(yè)AI的聯(lián)想，還關心另一個問題，楊元慶將這個問題也拋給了黃仁勛：

企業(yè)客戶現(xiàn)在不僅對大算力有需求，也對能效提出了更高要求，英偉達在算力和能效之間如何平衡？

老黃給出的答案是：速度！速度！還是速度！

老黃認為，“如今我們正處于又一個計算革命的早期階段，這時，對于每個企業(yè)來說，最重要的就是加速重構企業(yè)發(fā)展路線并推進這樣的落線落地?！?/p>

在人工智能技術浪潮來襲，英偉達的GPU開始一騎絕塵時，黃氏定律也由此誕生。

黃氏定律指出，GPU將推動AI性能實現(xiàn)逐年翻倍。

實際上，英偉達首席科學家Bill Dally在2023年曾指出，“在過去十年里，英偉達GPU人工智能處理能力增長了1000倍?！?/p>

正是基于這樣的發(fā)展趨勢，老黃告訴楊元慶，“當AI芯片性能每年提高2-3倍時，我們就可以有效地降低人工智能成本，降低人工智能的能源使用量，同時提升人工智能的創(chuàng)收能力?！?/p>

這樣的AI芯片讓現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心變成了生產(chǎn)tokens的AI工廠，這些tokens本質(zhì)上就是人工智能，你希望這些tokens產(chǎn)能盡可能高，假如產(chǎn)能每年可以翻2-3倍，那么，你的數(shù)據(jù)中心每年都會因此降本或增收。

因此，老黃在大會上也喊出了“速度就是性能！速度就是能效！速度就是可持續(xù)！”的口號。