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紧跟AI时代潮流 ——“我们正处于 AI 的 iPhone 时刻”
王 鹏
2023年03月28日

北京时间3月21日晚间,在英伟达GTC2023上,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋穿着他标志性的皮夹克,站在位于英伟达总部的垂直绿墙前,发表了一场主题演讲。

发布会探索

黄仁勋发布了四款AI推理芯片,包括针对生成式AI图像处理、大模型处理的芯片;发布了三个大模型云服务,分别适用于文本、图像和生物研究;发布了超级计算机,以及针对场景优化的应用100个、更新功能的工业元宇宙Omniverse。

100个场景的算力加速

这些场景包括,在CAE软件中完成流体力学(CFD)的计算、助力量子计算研究平台(cuQuantm)、优化数据库中的搜索(Spark-Rapids)、优化捡取与配送难题PDP(配送多个地点最短路程计算)等,并且已经在客户实际体验中获得了验证。

三个大模型云服务

通过与微软 Azure、Google Cloud 和 Oracle Cloud Infrastructure 的合作,DGX Cloud 将把 DGX AI 超级计算机“通过浏览器引入每一家企业”。

英伟达大模型,AI行业的代工厂

“NVIDIA AI Foundations(英伟达AI基础大模型)”,这是一项云服务,面向需要构建、改进和操作自定义大型语言模型和生成AI的客户,这些模型和生成AI使用其专有数据和特定领域的任务进行训练。

四款芯片配置、一体化架构的推理平台,性能提升10倍

为了帮助企业快速部署生成式 AI 艺术形式,英伟达发布了 AI 视频、图像生成、大语言模型部署和推荐的推理平台。

“工业元宇宙”Omniverse

目前,已经有近30万创作者和设计师下载了omniverse。它不是一个工具,而是一个USD网络和共享数据库,也是一种与各行各业使用的设计工具相连的基础结构,可以连接、合成和模拟使用行业领先工具创建的3D资产。

何为iPhone时刻

去年年底推出的 ChatGPT 一夜爆火,成为有史以来增长最快的应用。黄仁勋说:“我们正处于 AI 的‘ iPhone 时刻’。最初作为 AI 研究仪器使用的 NVIDIA DGX 超级计算机现已在世界各地的企业中全天候运行,用于完善数据和处理 AI 。《财富》 100 强企业中,有一半都安装了 DGX AI 超级计算机。DGX 超级计算机可以说是现代 AI 的工厂。”

ChatGPT是大模型。监督式、非监督式、强化学习的原理,在AI产业里早已是常识性的技术认知。但自然语言处理这个领域太过复杂,因为人类说话非常随机,所以之前AI企业将机器学习用在很多领域,语音识别、机器视觉、图像识别(人脸、医学影像)、蛋白质特征预测、文本识别等,而Open AI将机器学习用在自然语言处理上。

ChatGPT是机器学习,不是数据库。长期以来,AI领域人士认为机器学习不适合自然语言处理,所以一直以来,自然语言处理采用逻辑推理的AI实现方式。建立一个语料数据库,在语料数据之间建立关联性,比如知识图谱,再通过逻辑搜索的方式,从数据库中找到对应答案。但ChatGPT并没有数据库,ChatGPT采用机器学习,是一种AI能力集成,而不是一个数据库集成。也正因为ChatGPT的这个属性,它并不局限在文本对答方面,而是能够进入任何领域,比如和搜索结合、和办公软件结合。

ChatGPT有强大的上下文语义理解能力。用户可以让ChatGPT扮演角色,ChatGPT可以在用户引导下故意给出“符合用户要求”的错误答案。用户在提问的时候,ChatGPT也会引导用户补充问题信息,并最终给出符合逻辑的答案。过去我们遇到的AI聊天软件有两种:一种是基于数据库的,必须按照数据库给定的提问方式;另一种是基于机器学习,但只是一问一答。结合上下文语义理解的ChatGPT能够更好地找到用户的需求点,给出适合用户需求的答案。

这里“iPhone时刻”存在着两层含义,一是指ChatGPT是人类科技史上伟大的发明之一,就像当年乔布斯发明iPhone一样伟大,成为所有AI软件追逐的目标;另一个意思是,ChatGPT在解决人与AI的交互方面,是一次伟大的革命,使人们可以更方便地使用AI,使用起来和iPhone一样流畅。

ChatGPT造成的影响

从游戏、数据中心、云、半导体、加密货币再到最近的元宇宙和ChatGPT,可以说所有资本热捧的风口后面都有英伟达的影子。在本轮AI风口中,英伟达市值已经超越特斯拉的公司,离全球市值第五的企业伯克希尔哈撒韦只有百亿美元的距离,如果英伟达保持这种势头,它将超越巴菲特的伯克希尔公司,成为全球最具价值的前5大公司。

上世纪50年代“两弹一星”打破帝国主义对中国军事的威胁,如今面临的问题一样严峻,在本次AI大爆炸中,中国企业受益较少,为了避免未来AI领域遭到致命卡脖子问题,中国企业不仅需要在对接ChatGPT上做好准备,还需要开发类似“文心一言”自己的AI软件。但是,当下中国的企业沉静在赚快钱的氛围下,我们要杜绝类似芯片公司大量投入资金却零产出的现象出现,AI研发需要细水长流,相关企业要有独特的研发思路,切不可盲目跟风。

很多AI领域的从业者担心合规性问题。和ChatGPT引进的问题类似,谁都担心自己辛苦开发的成果不能应用。但这里并非无“技”可施。监督学习和强化学习本身会规范生成式AI的生成,法规只需要对少数情况给予适度包容即可。比如,对用户恶意引导AI“非法回答”的情况,要明确是用户的责任。

在ChatGPT出现之前,世界需要大量程序员来搭建需求和程序之间的桥梁,而ChatGPT4.0打破之前的人才需求格局。在个人能力培养方面,我们要注意市场需求,适应ChatGPT4.0在各个方面的融合使用,提前培养ChatGPT使用能力,借助ChatGPT来简化工作流程,减少工作量。

【责任编辑:吕佳珊】
北京社科院研究员,北京习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员,南昌理工学院数字经济研究院院长、特聘教授。