科技行者
算力行者
作者| 周雅
配图| 扈佃杰
chatgpt的惊艳表现,让各路玩家卷起袖子争先入局“生成式ai”,但蓦然回首,nvidia依然是ai牌桌上固定不变的座上宾——因为这家ai芯片一哥是这场大模型变革背后的加速器,所以在chatgpt狂飙数月的同时,这家公司的市场表现也随之水涨船高,稳坐ai芯片市值榜前排。
而如果说chatgpt是ai圈近期最靚的仔,那么幕后功臣nvidia最近也有一个属于自己的热搜时刻——那就是nvidia gtc 2023,它的受重视程度,连nvidia掌门人黄仁勋都不忘补上一句“这将是我们迄今最重要的一次gtc”,吊足大家的胃口。
当然了,gtc的各种主菜确实也会让ai赴宴者食指大动。比如会上就有一场“炉边谈话”,谈话的双方之一是东道主黄仁勋,另一位则正是openai联合创始人兼首席科学家ilya sutskever。颇为玄妙的是,两家公司在ai领域各贡献了一条指数定律。这边是老黄亲自提出的“黄氏定律”:ai芯片的推理性能每年翻一倍,openai也有过一个“新版摩尔定律”:宇宙智能数量每18个月翻一番。
熟悉“麦粒摆满棋盘”故事的人会知道,一切涉及指数级的增长,背后都将孕育经济价值。
看似没有波谷的ai创新潮
从图灵机的出现,ai出生至今已60余年,接近一个甲子的长度。在这漫长岁月里,ai先后经历了三次浪潮。但是自从2010年之后,ai第三次浪潮来袭,深度学习成为风口,情势立刻变得不一样。
自那以后,ai几乎每隔一段时间就会跳出来给人类惊喜。从打败围棋大师的alphago,到大型视觉数据集imagenet,到能预测蛋白质结构的alphafold,再到出道即高峰的chatgpt,莫不如是。
“chatgpt敲开了ai普及的一个任意门。”nvidia全球副总裁刘念宁在科技行者的独家专访中指出,像chatgpt这类的大型语言模型(large language model)将“生成式ai”引入了公众视线——几乎所有的传统应用都将被ai重塑,被冠上ai 的标签。
不过,ai持续开花结果,其实是源于前人栽树。刘念宁对此抛出观点:“ai不是一触可及,而是水到渠成。”ai的真正突破起于十年前,当gpu这类的并行系统被用在ai上,大家才突然意识到,原来ai发展可以被算力加速。当算力就绪之后,人类开始实现算法突破,再加上搜索引擎、智能手机、移动应用积攒了大量的数据,ai才得以发扬光大。如果没有这“三驾马车”,现在也不可能有大模型,更不可能有进步的ai。
“算力算法数据”始终是ai发展的铁律,拥有超大规模参数量的chatgpt是个美妙的作品,更是一个证明:“生成式ai”应用要想得到普及,必须依托大模型。就像上文所说,仅有好点子是不行的,技术基础设施的创新是不可或缺的。
而ai基础设施的每一块标的,都有“卷王”nvidia的姓名。
如同黄仁勋最近在电话会中提到的,nvidia本质上是当今ai系统的操作系统,它实现全流程:数据处理—学习训练—验证—推理的加速。它可以运行于每个云中,可以本地运行,可以支持每个框架和模型,并在任何地方实现加速。
具体到“生成式ai”,刘念宁进一步说明,“生成式ai”如果要普及,就必须把数据中心打造成ai工厂,现在全球服务器只有不到10%具备专用ai加速的能力,nvidia的强项就是提供超高性能能效的平台,协助企业来构建、定制、部署“生成式ai”的大模型,未来是一个很大的机会。
刘念宁介绍,nvidia的重中之重就是加速计算平台,其核心是「三芯 二异」,“三芯”指的是“gpu cpu dpu”,“二异”指的是“cuda doca”。与cuda实现gpu编程的抽象化一样,doca实现了更高级别的dpu编程抽象化。它们被共同装进了一个产品众多、结构复杂、能够横跨不同行业/应用场景/凯发k8娱乐的解决方案的通用计算全栈式矩阵,即「全栈式ai计算平台」。
一场旷日持久战
“成为下一个”或“挑战”chatgpt,正在成为创业者们争先恐后的方向,这其中,既有王慧文、王小川、周伯文等这样的老江湖,还有不想错过任何风吹草动的ai创客们,大家一边怀揣ai梦想,一边还头顶巨大焦虑:
这个赛道是否门槛太高?
单纯从技术成本上看,以chatgpt的“母体”gpt-3模型为例,据称微软公司专门为其开发者openai打造的超算系统据称拥有超过28万个cpu内核和1万个gpu,整体性能可以达到2020年时全球top500超级计算机榜单前五。如果这一信息属实,则相当于openai在用一套完整超算系统专门支撑其模型训练。
所以,宏观看ai发展局面整体是积极向上的,但微观看ai玩家是各有各的痛点。当喧嚣过后,留给ai创业者的无疑是严峻的实力大考——涉及技术能力、融资状况、商业落地、生态合作、市场宣传等各项指标。
不过,nvidia似乎已经提前预判了这些痛点。因此,它除了一直在提供一个技术加速平台之外,还为ai创业者提供了发展加速平台——“nvidia 初创加速计划 (nvidia inception) ”。nvidia初创生态中国区域经理娄明告诉科技行者,该计划联合了国内外投资机构、创业孵化器、创业加速器、行业协会、科技媒体、产业园、大企业、渠道伙伴等,打造创业加速生态系统,能够提供产品折扣、凯发娱乐官网的技术支持、市场宣传、融资对接、业务推荐等一系列服务,加速ai创企的发展。
“我们希望能搭成一个平台,让这个平台支持中国ai创企乃至整个产业发展,nvidia在里面会提供全部力量。”娄明进一步介绍道,“nvidia 初创加速计划”是一个生态项目,为免费会员制。科技行者梳理后发现,该计划实则用一套组合拳,覆盖ai创企的全生命周期:
首先,该计划会以技术为驱动,面向应用或计划应用深度学习、机器学习、数据科学以及cuda、doca、omniverse等nvidia相关技术;使用或计划使用 gpu、dpu、cpu作为运算基础的创业公司。
其次,会提供技术问题的快速解答,包括线上线下的免费技术介绍。(目前,该项目为会员企业提供了上千次的一对一凯发娱乐官网的技术支持,上万次的免费技术培训。)
第三,如果会员有需求买nvidia的产品,还会提供产品折扣。“创企可能没有足够资金持续买gpu,没关系,我们可以让他们上nvidia凯发k8娱乐的合作伙伴的gpu云,不管是百度、阿里、腾讯的,还是aws的,我们都有合作。”(目前,该项目为会员企业提供了400次以上的gpu云福利,近700次的nvidia相关产品的折扣支持,累计为创业企业节省了数千万美元的采购费用。)
第四,如果创业公司需要钱融资,还有一个专门的投资机构对接平台“nvidia初创加速计划创投联盟(nvidia inception vc alliance)”,把投资机构和创企拢在一起沟通。(目前该项目已经举办了近百场的路演活动。)
第五,有了技术做了产品,没有客户它也活不下去,如果创企需要业务落地便于自己造血,还会提供一系列活动,给创企推荐业务、产品、客户。(过去几年间,该项目已经累计为近300家会员公司提供了大企业对接服务,帮助创业公司寻求商业机会。)而且在nvidia gtc 2023,“nvidia 初创加速计划”还首次办了场论坛,联合vc和ai创企,一起探讨ai初创企业在中国市场的发展机会。
一整套组合拳下来,直接反映到数据上是亮眼的成绩单。该计划自2016年落地中国以来,中国区的会员公司已经超过1500家,会员数量位居全球第二、非英语国家第一。而且,中国区的会员公司在行业和地域上分布广泛,分布在30个以上不同的行业以及全国30个以上的城市。此外,目前已经有数十家会员公司上市,上百家成为独角兽企业。娄明还强调,“并不是说一定是ai创业公司我们才欢迎你来,而是只要对这方面感兴趣甚至没有相关业务,我们都会非常欢迎你进来,会提供一视同仁的支持。”
作为“nvidia 初创加速计划”中国区的牵头者,娄明可谓一路伴随着中国ai创企成长,他感慨:“我感受比较深的是,中国ai创业者的业务已经深入扎根到了各行业,刚开始他们还只做一些较基础性的内容,专注在深度学习算法研究阶段,而现在已经逐渐进入到你几乎能想到的所有行业,甚至养猪、种庄稼等等。”
在目前大火的“生成式ai”圈,也是惊喜不断。比如其中一个应用是亘聪科技的“意间ai”,这款ai绘画小程序是ai平台自己通过标注数据集,训练生成独有风格,该风格被用在需要色彩搭配的设计领域。亘聪科技ceo郭亚鹏告诉科技行者,以前画一张图要20分钟,现在只需3秒,算力对“生成式ai”应用的商用起到了强大推动作用,出图的成本极大降低了。
所以,ai创新的确从未停止。
同在nvidia创新加速生态中,创投联盟成员元禾原点合伙人王斌也告诉科技行者:“由于chatgpt的横空出世,接下来ai领域应该会进入一个新的创业和投资高潮。”chatgpt从自然语言领域的ai开始,将带来人机交互方式的革命,将会让ai和互联网一起成为经济增长的基础设施。“各个行业和公司都需要拥抱chatgpt,拥抱ai,否则可能会被淘汰。”
立于浪尖的中国ai
ai发展的终极形态是什么,或许谁都不得而知,而当我们真的把它视为一场技术革命时,就会明白这是一场将持续很久的仗。
当我们把视线聚焦到中国,谈及ai创企的差异化表现,娄明总结道,与全球相比,中国ai创企总体水平较高,在数量上虽然不如欧美的创业公司多,但在技术上保持着先进水平,行业分布也很广,融资能力明显优于欧洲、不逊于美国水平。“这也是为什么说中国ai创企整体有一个非常好的预期,因为它其实有足够多的资金在支持。”
与ai巨头相比,虽然条件上有些差距,但也并非无路可走。比如说ai创企能够迅速接受新技术、有更强的创新能力、方向灵活等,所以特别是在ai发展的迅猛时代非常容易做到“后来者居上”。
以“nvidia 初创加速计划”为例,很多会员公司已经开始自己想在中国搭建一个几千片nvidia gpu算力的平台。巨头的影响恒在,但也不是致命的,只要把自身做好,照样还会有很多客户。“你会发现,ai的赛道有很多,不同的行业都会有一些机会,这些机会有可能让这些创业公司生存下去,也许会发展得很好,这个饼足够大。”
具体而言,娄明梳理了所看好的ai未来方向。他说,在今后的发展过程中,「图形图像」首先是基础,“五年前人脸识别还算是智能手机的前沿技术,如今已经是随便一台手机的标配”。其次是「语音语义」,它与图形图像相比完全不是一个量级,所以它将会诞生很多应用,语音助手、自动驾驶、智能音箱等等。第三是「生成式ai」,它未来在各个领域都会有一些应用,如虚拟人。第四是「元宇宙」,但它是一个长期的赛道,需要一系列基础设施的就绪。
“我还是比较看好中国创业公司的未来”,娄明说。
从投资策略的角度,王斌也给出了投资ai的不同视角。第一,对行业有深入的洞察,判断未来可能会成长起来的新技术。第二,精挑细选投资标的,主要从以下三个方面做判断:
1、 看市场。它首先得是一个广阔的市场。因为只有足够大的池子,才能养足够大的鱼,我们要确保养出来的是鲸鱼,而不是金鱼。
2、 核心是看人。它必须有一个优秀的团队。我们会从多个维度对人做判断,包括核查他过去的工作经历跟现在做的事情的匹配度,他的管理能力,业内口碑,价值观以及做事风格等等。
3、 看产品。技术方向最终都会转化成一个产品,我们会看它要做的产品在技术上的领先性、突破性、颠覆性有多少。
王斌最后强调,元禾原点原则上只投初创企业融资的前两轮,技术方面的投资围绕两个主线:一是创新的颠覆性的技术,二是相对成熟的技术在相对成熟的商业场景中的创新应用。
说到这两者的结合,其实nvidia自身就是一个创新典范示例。回顾nvidia 30年来发展史,大致可以分为三段。从1993年到2000年“初创期”,预见计算机发展带来的庞大图形计算需求,并创造了gpu这一革命性的技术;从2000年到2006年“增长期”,nvidia持续打磨的gpu在游戏行业迅速发酵,坐稳图形处理器市场一哥的位子;从2006年至今“多元化发展期”,预见通用计算的广阔应用前景,于是利用cuda这一平台,让开发者可以把gpu中大量的计算能力利用起来,大量应用于机器学习、深度学习、云计算、数据中心等领域。
所以,如果说数据真是石油的话,我们对它的提炼似乎还远远没有完成。黄氏定律驱动之下,开发、推理、训练数据还会进一步产生裂变式反应,带来创新的飞轮效应。
时代有时代的风口。出于好奇,我让chatgpt生成一段关于创业的感悟,它是这样说的:
“创业者就像是一架正在飞行的飞机,一切不断地调整、纠正和操作,都为了保持在正确的航线上。”
nvidia和ai创客们,也正是在ai这条时代的航线上,结伴同行。
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操作系统有我们看不见的一面,是对计算系统底层资源的管理。但是对于大多数用户而言,操作系统看得见的另一面,则更为重要,它就是——人机交互方式。
大模型要想在人形机器人上发挥出魔力,至少要满足一个基础条件:数学模型与物理模型之间的统一。