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奧特曼VS黃仁勛,解決AI芯片缺口的關(guān)鍵點之爭
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-02-26 16:45:05   瀏覽:6482次  

導讀:第一個問題是,7萬億美元到底是關(guān)于什么的?在當?shù)貢r間2月21日舉辦的Intel Foundry Direct Connect 2024上,英特爾CEO帕特基辛格將這個問題拋給了OpenAI CEO山姆奧特曼。 首先,不要對媒體報道照單全收事實的核心是,我們相信對于AI計算、能源、數(shù)據(jù)中心的大...

“第一個問題是,7萬億美元到底是關(guān)于什么的?”在當?shù)貢r間2月21日舉辦的Intel Foundry Direct Connect 2024上,英特爾CEO帕特基辛格將這個問題拋給了OpenAI CEO山姆奧特曼。

“首先,不要對媒體報道照單全收……事實的核心是,我們相信對于AI計算、能源、數(shù)據(jù)中心的大量投資是非常重要的……這需要全球性的投資,會幫助許多不同工作的開展,幫助許多人員。除了芯片,還有整個AI基礎(chǔ)設(shè)施。”奧特曼說。

基辛格對話奧特曼(來源:截取自英特爾新聞室發(fā)布的視頻)

“7萬億美元能購買多少GPU?”在當?shù)貢r間2月12日開幕的2024年世界政府峰會期間,阿聯(lián)酋人工智能部長奧馬爾阿爾奧拉馬向英偉達CEO黃仁勛提問。

“所有GPU。”黃仁勛說。

奧拉馬對話黃仁勛

(來源:截取自回放視頻)

上述兩段發(fā)生在今年2月的對話,都指向了近日圍繞奧特曼的媒體報道:他正在籌集巨額資金建設(shè)AI芯片工廠,重塑芯片產(chǎn)業(yè)鏈。對此,奧特曼表示AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要大量的全球性投資,但不要過于在意“7萬億”這個數(shù)字,他無法逐一糾正媒體的報道。

此前,奧特曼在社交平臺表示,世界需要的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施超過了人們的建設(shè)計劃,包括晶圓廠產(chǎn)能、能源、數(shù)據(jù)中心等。建設(shè)大規(guī)模的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和具有彈性的供應(yīng)鏈,對于保持經(jīng)濟競爭力至關(guān)重要。OpenAI將盡力提供幫助。

山姆奧特曼在社交平臺對芯片問題發(fā)表意見

自從ChatGPT引爆生成式人工智能的熱潮后,產(chǎn)業(yè)界就陷入了深深的算力和能源焦慮。AI芯片作為生成式人工智能的核心算力單元,也出現(xiàn)了巨大的缺口。

至于這個缺口會進一步擴大還是縮小,取決于芯片技術(shù)進步與AI需求增長的競速,前者快則缺口有望縮小,后者快則缺口或?qū)⒃龃蟆?/p>

目前來看,黃仁勛更相信前者,而奧特曼更憂慮后者。

黃仁勛對于AI芯片缺口的計算方式,有著自己的理解。他認為,計算架構(gòu)的性能正在持續(xù)提升。如果拋開計算速度的進步,只看計算單元的總量,就很可能得出全球需要14個行星、3個星系和4個太陽才能覆蓋計算所需能源的結(jié)論。過去10年,英偉達等從業(yè)者做出的最大貢獻之一就是將計算和人工智能的效能提升了100萬倍。因此,無論面對什么樣的計算需求,都應(yīng)當把計算架構(gòu)仍然具有百萬倍提升空間這一點納入考量。

AMD K8微架構(gòu)的首席架構(gòu)師吉姆凱勒(Jim Keller)也在社交平臺表示,他可以用不到1萬億美元實現(xiàn)所謂的“7萬億美元目標”。首先要消除2-3層的利潤堆疊(供應(yīng)鏈中每個參與者為將產(chǎn)品提供給最終用戶所付出的成本),接下來是提升芯片的運行速度,使硬件與軟件相匹配。

黃仁勛和凱勒的觀點都趨向于一點:產(chǎn)業(yè)的算力和能源缺口,要通過芯片的性能提升來解決,核心在于技術(shù)的進步和創(chuàng)新。

而奧特曼的顧慮,多少與積極自研AI芯片的大型云服務(wù)廠商們有共通之處:當前的AI基礎(chǔ)設(shè)施難以支撐生成式人工智能的爆發(fā)。

早在2023年上半年,OpenAI就曾表示GPU供應(yīng)不足限制了ChatGPT能夠處理的信息量和功能優(yōu)化,部分初創(chuàng)AI企業(yè)表示不得不采用價格更加昂貴的GPU來填補算力缺口,云服務(wù)廠商面對客戶的算力池擴張需求也倍感壓力。尤其生成式人工智能的訓練往往需要幾百張甚至上萬張GPU組成的集群才能發(fā)揮最佳效能,進一步加劇了GPU的緊俏程度和產(chǎn)品溢價。

雖然英偉達等廠商持續(xù)縮短GPU的交付周期,但大模型性能進步、數(shù)量提升、應(yīng)用擴展三重因素的疊加,還是令下游市場憂心忡忡。以O(shè)penAI為例,從2022年11月ChatGPT上線,到2023年3月多模態(tài)大模型GPT-4上線,再到今年2月以文本描述生成視頻的人工智能模型Sora問世,不到2年的時間,大模型就實現(xiàn)了飛躍式發(fā)展。再比如百度研發(fā)的文心大模型,其3.5版本相比上一個版本,訓練速度提升2倍,推理速度提升30倍。與此同時,大模型的數(shù)量也在飛速增長。2023年1-11月,國內(nèi)發(fā)布了238個大模型。這意味著,在這兩百多天的時間里,平均每天都有一個大模型在中國問世。另外,大模型的應(yīng)用范圍也在不斷拓展。

這或許是為什么以模型和工具開發(fā)為主營業(yè)務(wù)的OpenAI團隊,打算發(fā)力AI基礎(chǔ)設(shè)施和供應(yīng)鏈,協(xié)助產(chǎn)業(yè)籌建更多晶圓廠、能源設(shè)施和算力設(shè)施的原因。

當然,奧特曼本人是一位富有創(chuàng)新精神的企業(yè)家。OpenAI協(xié)助“建設(shè)大規(guī)模AI基礎(chǔ)設(shè)施和彈性供應(yīng)鏈”的計劃也暫未披露具體方式、有哪些機構(gòu)參與、各自有著怎樣的利益訴求。如果這項計劃只是聚焦購買設(shè)備、籌建晶圓廠等產(chǎn)業(yè)已有的重復性投入,實際的效益或許僅僅是增加AI芯片的產(chǎn)量和算力設(shè)施所需的能源供給。

但若這項計劃聚焦計算架構(gòu)和能源科技的創(chuàng)新,再圍繞創(chuàng)新成果進行產(chǎn)業(yè)化部署,或許能給計算產(chǎn)業(yè)帶來不同的圖景。畢竟,計算產(chǎn)業(yè)已經(jīng)來到了后摩爾時代的十字路口,量子、硅光等新的技術(shù)路徑蓄勢待發(fā)。

信息顯示,奧特曼曾參與Rigetti Computing、PsiQuantum、 Quantinuum等量子計算公司的融資,并投資了核融合公司 Helion Energy。

奧特曼出現(xiàn)在Helion Energy的投資者名單里

(來源:Helion官網(wǎng))

技術(shù)創(chuàng)新的躍進,來自創(chuàng)新和實干。在計算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過程中,許多關(guān)鍵的技術(shù)節(jié)點,都少不了技術(shù)狂人的靈光一閃和實干團隊的商業(yè)化推進。我們期許如英偉達等企業(yè)研發(fā)團隊、凱勒等技術(shù)專家的創(chuàng)新靈感,也需要馬斯克、奧特曼等愿意整合資源改進供應(yīng)鏈的推動者或許兩者相向而行,才能在計算產(chǎn)業(yè)觸發(fā)一場呈燎原之勢的變革。

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