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[科技知识]美芯片企业将华为列为 AI 芯片等竞争对手，外交部称「小院高墙」挡不住中国创新发展，哪些信息值得关注？ |
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2月27日，外交部发言人毛宁主持例行记者会。有记者提问，据报道，英伟达近日向美国证券交易委员会提交的文件中，首次将华为列为AI芯片等多个类别的主要竞争… |
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美国芯片产业一直再游说政客，说不能封中国封的太死，而是要学习过去汽车产业成功经验。 一方面给中国供应次高端产品，而美国自用高端产品，这样中国没有动力去自研，美国也有性能优势。 另一方面鼓励美国投资中国的中端芯片企业，在内培养亲美派，通过他们阻止中端芯片企业向上突破。 为此英特尔甚至和拜登甩过脸，威胁拜登再作妖就停止在摇摆州亚利桑那的芯片厂建设。 但游说明面上没啥用，因为对华技术封锁的主要权限其实是五角大楼而非商务部，人家考虑的是军事优势，这些芯片厂可不是军工复合体，对军爷们没啥影响力。 这么说是因为负责具体对华封锁事项的是美国商务部工业与安全局，现任局长叫艾伦·埃斯特维兹。 |
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这厮在五角大楼干了36年，曾担任美国国防部负责采购、技术和后勤的首席副部长。其代表的是美国军方利益，而非美国芯片企业利益。 而美国军对中国是个什么看法呢？美国国防部副部长凯瑟琳·希克斯的说法，是美国要用人工智能优势，让美国的武器发挥更灵活更强大的作用，以抵消中国军队的数量优势。 美国参议院也讨论过这问题，把西方国家的无人机产能加一起，就算总动员状态也不到中国日常的三分之一，于是得出结论：只能靠人工智能优势让美国无人机的单体作战能力和蜂群作战能力更强，抵消中国数量优势。 这才是美国不搭理自家芯片企业们的呼吁，非要和中国断开的原因。 最后讲个段子，当初和上面那个埃斯特维兹竞争局长宝座的人是奥巴马政府商务部助理部长凯文·沃尔夫，这人的成名作是收拾中兴，把中兴治的服服帖帖，于是在美国鹰派那名声不错。 最后没当上的原因，是收拾中兴的时候，也和中兴建立起“友谊”，卸任后这位居然为美国半导体和其他高科技公司获得向华为出口的商务部许可提供咨询服务，还被人给曝光了。 |
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美国对华制裁现在最大的问题不是什么“小院高墙”管不管用，而是美国政府根本没有一个清晰的顶层设计。 到底该怎样应对中国的挑战？ 对于这个问题，美国人现在根本没有全盘规划，只能是想到哪打到哪，边打边试。 既然没有全盘规划，那抢着给美国政府出主意的卧龙凤雏自然就层出不穷，美国政府前后矛盾的打王八拳也就不足为怪了。 之所以会出现这样的情况，主要原因有三个： 一，美国历史上长期轻视中国，没有人才储备。 在美帝崛起过程中，长期都是和大英帝国、纳粹德国、前苏联这种国际政治顶级玩家谈笑风生，对中国的重视度不够。 即便是新中国建国后，美国人交往最深的也只是解放军和中国政府，对中国人民其实并没有特别深刻的了解。 即便是老谋深算的基辛格，说的也只是“中国人民总是被他们最勇敢的人保护的很好”。 那些移民美国的华裔客观上也起到了掩护作用，以华裔展现出来的素质能力，美国人自然会觉得中国并不难对付。 因此，你要是在美国国内寻找研究俄罗斯、研究欧洲的人才，那绝对是一抓一大把，各种高精尖都有。 好莱坞电影大反派基本上都是俄国人，就能充分证明这一点。 但对中国就不同了，美国研究中国的人才非常少，跑过去的润人也不堪大用，根本无法对中国的实际情况作出清晰认识。 两个例典型子: 1，特朗普天天喊“China"，请的却是余茂春这种八十年代就跑去美国的人当军师。 这也从侧面证明，最起码在政治人才方面，中国现在的顶尖人才并没有跑到美国去。 2，中美阿拉斯加会谈时，美方出的翻译连中文都讲不清楚。 这样的水平搞反华，那就只能印证网友们戏谑的调侃:美国人连抹黑都抹不到点子上。 与美国不了解中国形成鲜明的是，中国对美国的研究那可是太透彻了。 至少一百年来，美国都是中国外交的头号交往目标。 在中国大街上随便拉个路人，都能对美国的问题说出点道道来。 二，中国崛起的实在是太快了。 2018年之前，中美还是以合作为主的战略伙伴，中美合伙收割世界。 2018年之后，几乎是一夜之间，中国就成了美国最大的战略竞争对手。 很多中国人说，中美关系转弯太快，不适应。 中国人都不适应，难道美国人就适应了？不可能，两者都不适应。 而且美国是改变中美关系的主动方，是他要主动改变以往的对华政策。 自己否定自己，当然是割肉般的疼痛，当然会无所适从不知该如何下手。 三，中国人太懂国际政治了。 美帝崛起过程中的主要敌人，像大英帝国、纳粹德国、二战日本、前苏联，它们采取的都是与美国刀兵相见、壁垒分明的敌对战略，最后被美国呼朋唤友的同盟阵营拖死。 中国则完全不一样，最讲实用主义。 中国主动将经济与美国紧紧地绑在一起，我疼你也要流血； 中国主动将美国的国内力量分别对待； 中国主动将美国的盟友阵营分别对待。 这一系列组合拳下来，事实证明，美国的力量非常分散。 不管出台点什么政策，阳奉阴违、出工不出力的都一大堆。 美国从来没有遇见过中国这样的竞争对手，该如何对付中国，它们的历史书没写。 它也只能走一步看一步，自己写历史了。 所谓的“小院高墙”，只不过就是美帝无数次尝试其中的一次罢了。 |
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英伟达给为华为打这个广告真好，猜猜价值多少？ 近两年英伟达的发展非常迅速，就在2天前，英伟达市值一夜大涨 16.4%达到 1.96 万亿美元，超过了谷歌和亚马逊跻身全球第四，仅次于微软、苹果和沙特阿美。 同时和全球前十的加拿大、意大利等国家GDP差不多，妥妥的富可敌国。 英伟达业绩雄起的原因，主要就是和AI有关的业务收入增长。 比如数据中心业务的强劲增长； 因为人工智能（AI）和机器学习技术发展太快，对高性能计算的需求激增。英伟达的数据中心业务，特别是其GPU（图形处理器）在AI训练和推理中的应用，给公司带来了巨大的收入。 再就是全球范围内，无论是大型科技公司还是政府机构，都在积极投资AI技术，来提升数据处理能力、开发智能应用。这就对英伟达高性能的GPU产生了大量需求，特别是在AI算力战争中，英伟达的GPU成为了关键的硬件支持。 正因为全世界对AI所依赖的计算能力的需求非常大，这也推动了英伟达的进一步发展。 再看华为。 华为在供应图形处理器（GPU）、中央处理器（CPU）等用于AI的芯片领域，都具有一定优势，可以和业界竞争了。 现在英伟达把华为列为对手，这说明华为的AI芯片已经具备竞争力，重点是潜力。 比如华为的麒麟9000s芯片，其中一个很大亮点就是包含国产自主研发的GPU。 华为AI芯片主要是华为海思昇腾芯片。目前有两款，昇腾910和昇腾310处理器 ，用的都是自家的达芬奇架构。 前段时间，英伟达不支持美国对华全面禁止显卡出口，不是它大发善心，因为英伟达很清楚，一旦全面禁止显卡出口，就等于把庞大的中国市场拱手让人。 所以华为在AI芯片这块很有发展潜力，希望华为能迎头赶上。 另外，连特斯拉也参与进来，它认为自己不是汽车公司，而是AI企业。 周六，特斯拉在社交媒体账号分享了一段最新视频，展示正在研发的 Optimus 人形机器人的流畅步行能力。 相比几周前发布的视频，这次展示的擎天巨臂是更新、更加完善的版本，在行走中步伐更稳健，动作也更加流畅。 再就是有消息说，亚马逊创始人杰夫·贝佐斯、英伟达、微软和OpenAI都下注了一家通用类人机器人初创公司Figure AI。很明显，人形机器人正在以惊人的速度前进，大佬们都在下注赌它的未来。 2024年，可能是智能机器人的元年，更是AI 元年。 而AI芯片是AI的基石，希望这次我们不要再犯曾经的错误，一定在AI芯片上实现国产化。 |
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“小院高墙”其实就是很多国家产业被憋死的一个原因，也是中国相关产业创新不可能被阻挡的原因。 许多国家，诸如伊朗，俄罗斯，朝鲜，举全国之力，去研发某个尖端科技，是可行的——但是要形成产业，是困难的，因为后者意味着庞大的市场社会需求来平摊成本，否则成本过高根本没有竞争力。 就好比稀土、冶金，为啥美国军工要采购一些中国的冶金企业的材料？因为只有中国有这样庞大的民用市场创造利润，平摊成本，美国自己的民用市场早就被堵死了——当然你说弄几个冶金企业专门供军工不行吗？行，太行了，把军费翻一倍就行。 再好比互联网，台湾、马来西亚和新加坡华人也爱来大陆内网看，因为语言问题，去外网转，看不懂居多；去自己地区的看，内容太少，也就中国大陆这边的作者能靠堆量的形式给你创造这么多电视剧、动画、小说等娱乐产品。 芯片也是同理，由于中国本国市场够大，有足够的利润空间，是能养起来相关产业的。 小院高墙自己种粮食自己吃确实成本有点高；但自己要是一个大农场那就比较划算了。 |
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肯定挡不住中国的创新发展啊，因为他能误以为华为是高手。华为有芯片嘛？跟英伟达竞争什么？殊不知他们没制裁另外一个经常吊打华为的厂商，那个才是真正有东西的。华为只会爱国营销，而那个真正的高手在默默发育，三天两头扔出一个自研。 |
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闻风而动，黑华为爱国营销，质次价高智商税。。。会跟主子的股市一样屡创新高。 <br> 可特么主子们是真不给力，一边让远程畜牧业的产物整天吠，一边特朗普，拜登，雷蒙多轮番亲自代言。。。 <br> 正确的姿势应该是主子们狠夸华为是业界良心，让屌丝们都用上AI。让远程养殖物一个又一个热搜的喷华为，夸其竞争对手是大善人，堆料参数拉满。断华为的现金流，让华为的研发投入与那谁谁谁看齐，才是重中之重。 |
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华为能作为美国众多top公司的对手这个真是个超级荣誉 |
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春色满园（中国创新发展）关不住，一枝红杏（华为）出墙来 |
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刚刚看到一个信息，老牌美国芯片企业ti把电源芯片部门裁了。电源芯片的老牌儿的就这样倒台了。 AI芯片肯定有一个你追我赶的过程，但是华为胜在有通信技术加持，打造能够广泛应用的算力，英伟达应该不是对手。 单片芯片相比差一点，两片加起来胜了一大截，华为就有很大的机会。 |
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最近刷抖音，有段视频很有意思，可能代表了一部分某敏感词粉的观点 （视频来源苏讯科技连线对话） 。 它们（请注意我用宝盖头的）的意思 是我们希望美国制裁华为，是国家战略，希望华为和对岸抗争。。。。。你看都什么人呀 英伟达最近报告文件算很客观了把 ，把华为列为重要对手，说明昇腾芯片的确够成影响了。 美国4年制裁有效吗？可以说基本无效，不止华为，好多科技都突破了，医疗行业联影医疗的磁共振现在已经可以做到9T。 中国目前可以说是全产业链国家，你真再封锁几年，什么都有了。其实最有效的是倾销呀，美帝一直没搞懂。 |
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制约中国 AI 芯片的无非就是制程和生态。 制程随着华为手机去年的 7nm 以及今年的 5 nm 已经证明制程不是问题了。（当然还是期待全国产的光刻机能够早日实现先进制程的量产） 生态则是由于美国的帮助，华为 AI 芯片的生态也在加速发展。另外 pytorch 也能够使用华为的 AI 芯片，可以说生态只是时间问题了。当然其中的困难还是很大的。 反倒是英伟达，目前美国要求韩国三星和台湾省的台积电去美国开芯片厂，但是效果都不好，预计将来也未必能够实现美国的本土化生产。而美国的 Intel 芯片厂虽然拿到了最先进制程的光刻机，但是成本高昂，英伟达不一定用得起。 而中国现在在中低端制程上疯狂爆产能，预计在 2027 年占 40%，这还是不包括台湾省的芯片厂。 到时候三星和台积电靠高端制程拉高端客户，中低端制程赚钱的模式，将会彻底破产。 今天国内国产和合资汽车疯狂降价竞争的局面，到时候必然会再次上演，就看到时候美国会不会补贴巨资来给三星和台积电输血了！不过就美国现在扣扣搜搜的样子，到时候可不一定会肯输血！ 到时候美国就靠 Intel 一家公司，怎么跟中国这么多芯片厂打？ |
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看到微博上有一部分人把【英伟达将华为列为最大竞争对手】，当作帝国主义亡我之心不死的写照，大加批判...就..还挺激进的... 其实，英伟达的真实意图真的没这么上纲上线... 英伟达的对华策略，向来是极为务实的，英伟达从来没有想过【放弃中国市场】。尽管美国出台了各种【限制英伟达向中国出口芯片】的措施，但英伟达总是以务实的态度，企图规避美国的监管，继续向中国市场提供算力芯片，虽然只是阉割版。 所以从这个角度讲，英伟达将华为列为最大竞争对手，与其说是打压华为，不如说是【害怕失去中国市场】，进而损害其在中国市场的竞争力。 毕竟中国市场曾经占英伟达收入总额的1/5，而中国AI芯片的市场规模已经达到70亿美元。 当然，英伟达如此重视华为，和去年华为推出Mate60之后的强势回归态势脱不开关系。 咱们抛开各种立场，客观的说。 华为在被制裁之前，本来就积累了高性能芯片方面的技术优势（这是实话，没必要否认）。 而去年在美国全力封锁之下，华为推出了mate60系列。不管是真突破还是假突破（大家自行在知乎找答案），这手机反正是绕过了美国制裁，研发出来了，而且还大卖了。 这让华为AI芯片领域突破封锁也成为了可能。 此前，中国科技巨头百度、腾讯、阿里巴巴等过去长期是英伟达的重要客户，但是美国加大对华出口管制之后，这些客户对于英伟达提供的阉割版芯片方案并不满意。 并且有消息指出，百度已转向华为下单，这表明在美国不断加大对华出口管制的情况下，中国公司已开始摆脱对美国技术的依赖。 据媒体消息，华为将于2024年下半年发布最新研发的AI算力芯片昇腾920，据说性能将超越英伟达A100。 那你说英伟达能不着急么？ 如果未来某一天，中国科技人实现科技突破（不一定非得是华为哈），最终有能力构建一个相对完整的国产AI半导体产业链。 届时，英伟达恐怕真的要失去中国市场了。 所以我愿意将英伟达的这一举动，视作英伟达向美国政府的一种示警：即管制措施没办法一直卡对方脖子，反而成为其实现科技突破的动力。 「小院高墙」挡不住中国创新发展，这话我是坚信不疑的。 不过，我们也应当正视目前在AI算力领域两国的差距。 鉴于大模型竞争格局开始恶劣以及国内在产业链断链情况下算力的掣肘，我们可以明显感受到，国内的焦虑情绪大于兴奋情绪。 我们的短板，不在于缺钱，而在于有钱也买不到算力。而且国外AI迭代速度非常快，各大科技巨头还都舍得砸钱， 那我们还能怎么办？ 面对这样的技术变革机会，却因为没有对等的基础条件而被落下，相比当年先辈搞不到计算机，只能用算盘敲出原子弹的感受，也是不遑多让了。 然后还有个闹心的消息，当地时间2月26日，美英澳加日韩等10国发表联合声明，支持6G原则； 与此同时，AI-RAN联盟也于当天在巴塞罗那MWC成立，由英伟达牵头，包括三星、ARM、爱立信、微软、诺基亚、软银等11个初始成员，目的是在通过技术创新，在6G时代抢占有利竞争地位。 这两个大事儿，没有中国企业的参与... 焦虑与动力并存啊，中国科技人加油吧。 |
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首先得承认一件事“小院高墙”这事，确实是拖慢了中国追赶最新 AI 进展的脚步。至少现在你可以看到国外可以靠算力突破出 SORA、 GEMINI 、 MISTRAL 、 GPT5 、 StableDiffusionVideo 、 PIKA 、 Midjourney 这一类的东西。国内现在你看真正放出来能打的，我只是觉得月之暗面的对话一类的不错，别的画图类的没有试过，生成视频的更是没有稳定的东西。在我不了解的自动驾驶这个领域，现阶段的算力明显也不太成，Tesla 已经上了 FSD V12 是完全基于神经网络的，而国内还没有看到跟进这个技术方向的。 但是啊，中国其实是在不断突破的。最典型的就是华为的 9000S 是一个近似 7nm 的工艺生产的，同样华为的 昇腾910芯片 也是一个完全不弱于 A100 的家伙。 用句不客气的话说，现在华为在国家的支持下，在拼命的为中国可能的 AI 进展做托底吧。 如果AI 芯片的研发里，华为不成，那别人大概率是干不到赶超美国的极限的。但是有一个问题，在“小院高墙”这个限制下，华为的芯片产能明显是受到了限制，否则国内的各家厂商在单纯的“大力出奇迹”的 AI 领域，不可能没有任何声响啊。 只是这样做，美国其实是在冒非常大的风险，那就是“中国永远不能突破这个封锁”！就像是在赌一个黑箱永远不会被打开一样。这其实是完全政客式的行为，只管自己在台上的效果，完全不管长期的工作。 做技术的永远应该相信一件事，别人能做出来，你一定也能。所以在 AI 芯片这事上，你应该相信它到了物理极限了。 2,3nm 差不多就是物理生产的极限了，再下去芯片的理论要再找一个。如果没有新的，你为什么相信中国人永远做不出来？ 原子弹？氢弹？还是中子弹？电磁弹射？ 所以其实受伤最大的就是美国科技企业： 据美国商会估计，如果他们面对最坏的情况，即完全停止对华销售，美国芯片公司每年将损失830亿美元，失去124000个工作岗位。研发支出每年将减少120亿美元。 中国出口管制信息网 可以看到，美国科技企业在这事上很受伤，不仅是自己的直接损失，而且要默默看着一个个中国的企业出现可能的突破，本来这些在正常的市场竞争中可能不会出现这事的。 现在。。。 其实啊，这种恶性的竞争伤害的是整个人类，如果我们能够一起努力奔向未来的 AI 世界，是不是我们能更早一天面积星辰大海呢？ |
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人类？？？自己在锁死自己，都不用智子！ |
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华为不是没技术吗？ 美国企业还要当对手，小粉红！！！ |
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前些天sora问世，不由再次感慨中美AI差距进一步扩大了。明明知道AI技术就是未来，但却无能为力。 目前主要问题还是芯片，算力，没有这种东西AI发展根本就是空中楼阁。只希望说中国芯片产业尽快攻坚，趁现在AI技术还没发展到真正实用阶段就能反超。或者是目前AI迭代太快了，只要硬件跟得上，弯道超车也是可以指望的。 |
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华为也配？ |
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按照知乎大神的说法，英伟达只要不开源不就行了，中国公司只会抄 |
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美国策略的核心是造就双方技术路线的“硬分叉”。 以前你中有我、我中有你，我有什么进步，你可以很快就fast follow、成本极低，不存在什么拉下不拉下。 现在硬分叉后，谁的技术路线最终会成为主流，就看谁能在技术的不断的迭代进化中，始终成为那51%。 美国认为他们会获胜，因为上一个依赖美国技术转让起家、然后声称要独立自主自主可控、技术路线硬分叉后、因为工程师红利逐渐消失最终迭代不过美国、技术路线成为那49%继而被判定出局的国家， 是苏联。 |
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路透社等几个媒体的报道及英伟达原文（转载，侵删）。 估计很快又会有大殖子来讲“新概念英语”，说top competitor不是顶级/主要竞争对手的意思，请开始表演。 |
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小院高墙没用 哪怕设置更多的 “制裁” 甚至 不给更多许可 中国 也能通过自己的能力 走出自己想要的芯片 哪怕差一些 能用就行 而从美国角度来说 这么干 是 你能获得优势 甚至是领先一步 但可别忘了 还有后发制人 甚至后发先至这一说法 哪怕今天英伟达说华为是我的竞争对手 但他英伟达 也离不开中国的供应链 离开了 他也难受 |
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在人工智能芯片领域，华为当然比不过英伟达，但是能够被AI绝对的一哥看成最大的竞争对手，华为的实力可见一斑了。 而更为重要的是，华为几乎是智能手机领域，苹果唯一的对手，而且在2019年前后，华为几乎已经在海外市场超越了苹果，直到被特朗普制裁，断了芯片供应。 同时，在通讯基带领域，华为长期压制了高通。 在自动驾驶领域，华为单挑特斯拉。 在服务器CPU，华为硬抗微软，亚马逊。 在智能手机操作系统，华为单打苹果，谷歌。 所以，华为到底有多能打我不知道，但是华为的抗压能力有多强我们可以看得到！ |
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英伟达首次把华为列为主要竞争对手，说明了啥？ 美国芯片巨头英伟达近日提交一份报告，首次将华为列为AI芯片等主要竞争对手。能获得强大对手的认可甚至警惕，是华为实力进一步提升的最好证明。近年来，美国对华为一再穷追猛打，华为不仅没被打垮，反而越来越强大。包括华为在内的中国企业正逐渐摆脱对美国技术的依赖，生命力和竞争力越来越强。正应了那句话：“疾风知劲草，烈火见真金”。此外这事也说明，恶意“使绊子”，人为割裂市场和产供链不可取，通过良性竞争推动科技进步才是人间正道。 |
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毛女士的意思是美国院子设的太小，墙也不够高。应该扩大院子，增加墙的高度。 |
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有些人一再抹黑华为，把华为当做骗子公司，啥也不是。 而他们的精神主子一再给华为官方认证，举国家之力也要打压。 世界线撕裂严重 |
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作为一个土生土长的中国人 如果不与日俱增的话 连中国话都听不懂了 比如现在 我就不懂什么叫：小院高墙 |
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很多结果都是当初一步一步迫使的 关闭、限制，让很多东西都得自己研究 |
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慢慢发展、做大，就有了竞争力 一定程度上可以说是培养出的 |
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小米呢，小米在哪了？？？？ |
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两个大佬互相竞争，咱们要挺住 |
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造肯定能造出来，给谁用？成本从哪摊？这就不一定了 chatgpt 确实是半成品，也确实是拉出来圈钱，平摊开发成本继续迭代才现实。 |
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AI 时代最重要的就是算力。算力依托于 AI 芯片。现在之所以芯片公司的市盈率这么高，就是因为没有几家公司能够生产出来 AI 芯片。而这一切的根源就是中国无法得到最先进的光刻机，所以中国没有办法大量提供市场需要的芯片。换句话说，西方禁运光刻机，直接导致 AI 芯片的供给不够，也因此推高了英伟达的市盈率。再强调一遍，现在 AI 市场缺的不是需求，缺的是供给。只要光刻机不给中国，AI 芯片就永远不可能打到白菜价。 现在的状况和2000年初互联网泡沫几乎一模一样。2000年初的时候大家觉得互联网是一个颠覆性的产品，所以大家一股脑的疯狂投资。结果互联网服务的价格越来越低，"上网" 这件事从一个奢侈行为逐渐变成了家喻户晓的日常。所有人现在都可以轻松的使用互联网。互联网从此走下了神坛。 未来 AI 会和互联网一样，成为一个新基建。AI 在将来会是一个全民普及的服务，就和现在的互联网一样随处可见。到时候 AI 芯片就会和白菜价一样，唾手可得。 在 AI 芯片白菜价的年代，最贵的就不再是 "铲子"，而是服务了。 在现如今的互联网时代，互联网这项服务本身越来越便宜，上网费用越来越低。但是通过网络提供的服务和商品越来越多，越来越贵。现在通过移动互联网几乎可以买到全世界任何一种服务和商品。借助互联网，苹果 / Meta / 亚马逊 / 谷歌 等等公司也都迎来了爆发式增长。 在未来，不管是大模型还是专业模型，最重要的依托就是数据。小企业会变得非常难以存活，因为他们没有数据积累。 未来真正有投资价值的将会是 AI 应用。但是！但是！但是！现在离芯片白菜价的时候还远。我们还没有到泡沫破裂的时候，现在还在泡沫堆积的阶段。 未来 AI 浪潮衰退有三大标志： 台积电放缓先进制程的投产节奏，推迟投产时间； Intel开始逐步追赶台积电，投产2纳米及以下芯片； 中国开始规模化量产2纳米及以下芯片。 当然中间可能会发生一些其他的事情改变走向，比方说台海局势。但是，总体来说上述三件事情一旦发生，就标志着 AI 浪潮彻底从芯片时代转变为服务时代。泡沫在那时就会破裂。但是也将开启一个全新的未来。 上述内容截取自下面的长文： 原文如下： 我们来严肃但直观地分析现在AI领域的四大重点问题： 1. 为什么马斯克通过 FSD(自动驾驶) 来实现 AGI(通用人工智能) 的思路不被华尔街看好？ 2. 到底 CHATGPT(大模型) 好，还是 FSD(专业模型) 好？ 3. 类CHATGPT 的大模型是怎么开发出来的，中国还有没有机会？中美普通人面对AI浪潮的时候有什么不同？ 4. 这波 AI 芯片的浪潮什么时候开始衰退，衰退的标志性信号是什么？ 为什么说 CHATGPT 和人类脑部神经元的运行模式类似？我们不从过于专业的角度来聊这件事了。如果你有兴趣，去搜索专业的论文就会发现，CHATGPT 本身就是在模拟人脑神经元的运行模式。我们从比较浅显易懂的角度来讲： 人类是如何判断小猫是小猫，小狗是小狗的？没有人在婴幼儿的时候告诉你："两个耳朵，有胡须，有四条腿，有尾巴的就是小猫"。没有人这么和你说过。但是！有人会教你什么是小猫。这个学习的过程十分的简单。你爸妈见到小猫的时候，指给你看，并且告诉你："你看，这就是小猫"。你见的多了以后，大概在脑子里面存下了一个模糊的印象，大概什么东西看起来像小猫。这全部都依靠大量的生活经验。大量的经验对于 AI 模型来说，就是大量的训练。 同样的例子，如果你把几百万张小猫的图片喂给 AI 模型，它就会化繁为简，找出其中的共同点。比方说小猫大概率有两个耳朵，大概率有胡须，大概率有尾巴等等。就是这样通过统计和概率的方式一点一点拟合出来。 这个其实就是概率！CHATGPT 在学习的过程中也是这样一点一点进行的。在初期阶段，需要人为辅助机器学习什么是小猫。你输入几百张照片，告诉他这些照片里面哪些是小猫，哪些不是小猫。这个阶段是 supervised learning。等到模型足够智能的时候，模型就可以开始自我学习，自己修正自己的模型和参数，这个阶段就叫做 unsupervised learning。自我拟合可以进化到非常复杂的阶段。现在已经没有人能够完全理解 CHATGPT 在底层方面是如何运行了。有点类似于 "黑盒" 。人们只能够大概知道 CHATGPT 是怎么运转的，却无法知道更加详细的底层信息。就比方说，我们知道小猫大概是什么样子的，但是没有人知道，具体尾巴多长算是一只猫。我们都知道尾巴10米长的肯定不是猫，尾巴1厘米短的也不是猫，但是具体多长多短算是猫，我们人类自己也不清楚，同样 CHATGPT 也不清楚。我们只知道是一个大概的范围和概率。具体是多少，只有模型自己知道，我们是没有具体参数的。 我们要记住，大模型是归纳推理，而专业模型是演绎推理。我们先记住这句话，后文你会慢慢体会到这里面的重大区别。 我们先来简单易懂地聊一聊 CHATGPT 这种大模型是怎么开发出来的。 你可以把 CHATGPT 理解成为一个高度复杂的统计模型或者统计算法。虽然复杂，但它本质上是一个基于归纳推理的概率问题。其实 CHATGPT 和大脑神经元的运作过程是类似的，最终都是经验和概率。具体来讲，当你在 CHATGPT 输入一段话的时候，它可以通过概率来预测你的下一句话最有可能是什么。 比方说，我输入问题 "在早上的时候，加拿大人最喜欢吃的食物是什么？"。模型会根据概率来推算结果。假设面包的概率是50%，土豆的概率是60%，牛奶的概率是30%。模型觉得土豆的概率最大，那么就会输出 "土豆"。当然，这个概率计算的过程并不是实时的，而是 Open AI 已经算好的。在 Open AI 的模型里面，"加拿大人" + "早餐" + "土豆" 这个组合复现的频率最高，所以模型会自动把这个组合作为一个大概率正确的结果 (不是绝对正确，是大概率)，作为 token 存放在模型里面。而当另外的人询问相似问题的时候，模型会自动输出 "土豆" 作为一个归纳推理的结果。也就是说，模型把互联网上所有的答案都归纳总结了一遍，最终得出了一个结论："土豆" 就是加拿大人最爱的早餐。 整个模型里面，最关键的就是这个权重的分配，也就是上面 50% 60% 30% 这些数是怎么来的。这些数字是通过 AI 芯片，辅以天量的数据一点一点硬算出来的，所谓大力出奇迹。具体来说，如果来自 "推特 / 油管 / 新闻 / 其他社交媒体" 上面的数据都说加拿大人喜欢吃土豆，那么 AI 模型可以捕捉到这些数据，借助超强算力，算出规律，进而自动完善自己的模型。也就是说，只要你把市面上高质量的数据喂给 AI模型和 AI服务器，他就会通过 unsupervised learning 的方式，消耗大量的时间和算力，慢慢归纳拟合成一个高质量的模型。这个模型会给不同的结果配以不同的权重。 说到底，大数据模型的关键就是两个：超强算力和天量数据，缺一不可。这也是为什么美国卡中国芯片脖子的标准就是算力。超过某个算力，就不允许卖给中国。 接下来我们进入第一个问题，为什么 FSD(自动驾驶) 这样的模型无法形成 AGI(通用模型)？如果标题再劲爆一点，为什么特斯拉不如英伟达 (我后文说了两者都很重要)？ 简单来说就是 overfitting。当一个模型过于专业的时候，他就会过度拟合。具体来讲，自动驾驶的模型会过度专注在驾驶领域。尤其是攸关性命安全的自动驾驶，FSD 这种专业模型不会去学习一些无关紧要的东西。比方说 FSD 没有必要去学习 "怎么画一幅抽象的画" 这种无关紧要的问题。如果真的去学习这种无关紧要的东西，反而会影响自动驾驶的准确性。所以，FSD 需要的不是这些文字方面或者流媒体方面的拟合，相反，FSD 需要的是街道数据的拟合，行人数据的拟合，交通标志的拟合等等大量 3D数据的拟合。除此之外，还要能够链接各种传感器，和控制各种精密机械。还需要一些底层的物理模型来判断物体的运动。 我们换一个角度来讲，你没有办法让大模型去直接操控一辆汽车。换句话说，你也没有办法让大模型去做所有专业的事情。CHATGPT 只能够专注于 文字 / 音频 / 视频 / 代码等等这些原本就存在互联网的数据。但是某些现实中真实存在的 3D 数据，CHATGPT 并没有渠道获得他们。即便有这些数据，CHATGPT 这种通用模型也没有办法控制操作精密机械。这些都必须需要机器精准的数据。CHATGPT 众所周知，在精密度的表现上很差，尤其是数学。 特别强调，数学是演绎推理。 CHATGPT是归纳推理。 其实人类的语言本身就是大模型。我们可以通过语言来模糊地描述整个世界，我们可以用语言写诗；我们可以用语言来描述复杂的微积分，用来解释牛顿第一定律；我们还可以用语言来写非常复杂的科学论文；我们还可以用语言来写抽象的小说和戏剧。但是，我们需要数学，这种纯粹的推理模型，来解决一些精密的论证过程。用语言来替代数学，是不可能的。但是用数学去写诗，也是不可能的。语言就是大模型，就是 CHATGPT。数学就是专业模型，就是 FSD。CHATGPT 和 FSD 就像是语言和数学一样，不可以互相替换，也都缺一不可。 人类一开始学习语言的时候，都是婴幼儿阶段，并不会学习语法。但是通过不断的重复和练习，我们自己就学会了语言。所有人都能学会母语，不论智商高低。进而，如果所有人都说一样的语言，那么我们就会通过进一步的归纳，创造一套语法。人类语法的创造过程就和创造 CHATGPT 是一模一样的。通过 归纳 / 总结 / 重复，就会自然的诞生一套 CHATGPT 专用的语法，而这个语法就是大模型本身！ 相比之下，FSD 就是一个推理模型。在交通规则的约束条件下，通过识别道路的真实情况，来推理出复杂的解决方法。这本身是一个由简入繁的过程。交通规则其实很简单，绝大多数人类都可以理解交通规则，都可以无障碍地行走在大街上。但是大街上的真实状况却是千变万化的，我们很难用一个模型去适配所有的特殊情况。老司机从来不会告诉你："遇到绿灯就闭眼开"。相反，老司机永远会告诉你："即便是绿灯，也要降低速度，观察周围情况，再视情况而定"。 由简入繁本身就不是统计学擅长的事情，而是推理擅长的事情。学过统计学的都知道，为了得到一个模型，我们经常会剔除掉一些特殊的情况，进而算出一个大概正确的结果。但是自动驾驶本身不能随意剔除特殊情况，因为随便忽略任何特殊情况都会造成重大的安全隐患。 演绎模型(自动驾驶)最大的麻烦就是需要人为给个标准。比方说政府规定95%准确就算是准确。政府必须要背这个锅。否则演绎逻辑推导出去是没有极限的。我地球上训练的模型能在火星上用吗？我在冰雪天气训练的模型可以在干燥路面使用吗？我在平坦马路训练的模型可以在山路上使用吗？演绎模型(自动驾驶) 是由简入繁。归纳模型(CHATGPT) 是由繁入简。相比之下归纳是很容易的。换句话说，AI现在可以很好的处理模糊概念。但是还不能演绎极端复杂的物理世界。更何况底层的物理世界是量子的，是概率的。怎么模仿？ 举一个实际生活中的例子。尝试使用过 CHATGPT 的朋友都知道，你问 CHATGPT 数学问题的话，它经常出错。这就是因为 CHATGPT 只是在做模糊的概率运算，并不能够做复杂的演绎推理。 在自动驾驶这种专业模型领域呢？使用激光辅助自动驾驶的汽车，表现得往往比视觉辅助自动驾驶的汽车要好很多。这就是区别。专业模型需要的就是 快 / 准 / 稳，所以激光雷达自动驾驶在目前就是最优解。 大模型好还是专业模型好？其实这两者永远都不可能替代对方。就像语言永远无法替代数学一样。 不过客观来讲，CHATGPT 在实际应用层面已经证明了模拟人脑神经元来模拟人类智慧的道路是正确的。这个就是 CHATGPT 最伟大的突破。 不管是大模型还是专业模型，我们可以看出，算力是核心的核心。其实大模型本身并没有特别高的技术难度，并不是不可逾越的大山。我可以这么说，很多科技公司，只要有足够的算力，足够的时间，足够的数据，足够的电力，都能够推导出很好的大模型。但是在现实世界中，算力和数据这两个就已经是很多公司的致命弱点了。很多不懂行的老百姓会觉得美国的人工智能可以碾压中国，但其实技术上面是不存在壁垒的，存在壁垒的其实是芯片和数据。 我们先拿欧洲举例。欧洲虽然能够生产光刻机，但是欧洲并没有像样的芯片生产企业。想要获得高性能 AI 芯片，还是要向台积电下订单。除此之外，欧洲其实并没有自己的互联网数据积累。欧洲连像样的大型互联网公司都没有。他们都在使用美国开发的互联网产品。微软 / 谷歌 / 推特 / 油管 等等都是美国公司，甚至连外卖公司，都是美国的 Uber。欧洲其实正在给美国公司无偿地提供各种各样的训练数据。美国公司可以利用这些数据开发大模型，但是欧洲却没有这些数据的使用渠道。 除此之外，全世界使用英语的人口最多。因此互联网上英语内容的数据也是最多的。获得英语数据比获得 法语 / 德语 等其他语言的数据要容易得多。因此英语大模型训练起来也会更容易。 中国的难处是在算力上面。中国有很多世界顶级的互联网公司，是唯一有机会和美国互联网公司抗衡的团体。欧洲已经无能为例了。如果光刻机能够卖到中国，那么中国也可以生产出廉价的人工智能芯片。可惜的就是我们没有办法买到最先进的光刻机。虽然我们在进步，但是对手也在进步。这就会对中国造成很大的威胁。 中国还存在一个重大的威胁，就是隐私数据的壁垒。在 CHATGPT 秘密开发的过程中，Open AI 并没有告诉别人，他们将会使用别人的信息用来开发大模型。所以很多人在不知情的情况下被 Open AI 拿来搞训练了。我们的隐私数据都喂给了 Open AI。他们拿着研究好的大模型赚钱，但我们却无法享受到分红。某种程度上，我们所有人的隐私权和知识产权都受到了侵犯。现如今 Open AI 已经开发出完成了强大的 AI 模型，此时此刻美国政府再入局，颁布新的安全隐私法律。中国之后再入局，就没有办法获得高质量的训练数据了。这其实是无形的霸权。 没有了数据，中国更难开发大模型。这也就是为什么最近西方国家重要用数据安全来卡中国的互联网公司。抖音就是个很好的例子。就是不让你获得西方的使用数据。哪怕修改法律也不让你使用。 有意思的事，中国这种擅长归纳推理的国家，缺热衷于开发需要演绎推理的专业模型。而美国这种擅长演绎推理的国家，现在却热衷于开发需要归纳推理的大模型。中国已经在很多工业领域使用了专业的模型，用来满足各种各样的实验和生产需求。 更有意思的是，中美两国都在开发能够毁灭自己经济的 AI 模型。大模型对服务业的威胁是最大的，大模型的推广会摧毁美国的服务业就业。而美国却偏偏喜欢搞大模型，而不是专业模型。专业模型对制造业的威胁是最大的，专业模型的推广会摧毁中国的制造业就业。而中国缺偏偏喜欢搞专业模型，而不是大模型。 唯一可以确定的事，就是大家都需要 AI芯片。这也就是为什么英伟达的股价会持续飙升的根本原因。不论是大模型还是专业模型的都需要算力的加持。 那么，这波 AI 浪潮什么时候开始衰退？衰退的标志是什么呢？ 通过我们上述的分析，大家也都清楚了，AI 时代最重要的就是算力。算力依托于 AI 芯片。现在之所以芯片公司的市盈率这么高，就是因为没有几家公司能够生产出来 AI 芯片。而这一切的根源就是中国无法得到最先进的光刻机，所以中国没有办法大量提供市场需要的芯片。 现在的状况和2000年初互联网泡沫几乎一模一样。2000年初的时候大家觉得互联网是一个颠覆性的产品，所以大家一股脑的疯狂投资。结果互联网服务的价格越来越低，"上网" 这件事从一个奢侈行为逐渐变成了家喻户晓的日常。所有人现在都可以轻松的使用互联网。互联网从此走下了神坛。 未来 AI 会和互联网一样，成为一个新基建。AI 在将来会是一个全民普及的服务，就和现在的互联网一样随处可见。到时候 AI 芯片就会和白菜价一样，唾手可得。 在 AI 芯片白菜价的年代，最贵的就不再是 "铲子"，而是服务了。 举个例子，现如今的互联网时代，互联网这项服务本身越来越便宜，上网费用越来越低。但是通过网络提供的服务和商品越来越多。现在通过移动互联网几乎可以买到全世界任何一种服务和商品。借助互联网，苹果 / Meta / 亚马逊 / 谷歌 等等公司都迎来了爆发式增长。 在未来，不管是大模型还是专业模型，最重要的依托就是数据。小企业会变得非常难以存活，因为他们没有数据积累。 未来真正有投资价值的将会是 AI 应用。但是！但是！但是！现在离芯片白菜价的时候还远。我们还没有到泡沫破裂的时候，现在还在泡沫堆积的阶段。 未来可能会出现新的融合，也就是大模型和专业模型的融合。类似于用大模型开发一个专门服务法律和会计业务的模型。但长期来看，以人类的智慧，还没有能力用一个模型解决所有大模型和专业模型的问题。 未来 AI 浪潮衰退有三大标志： 台积电放缓先进制程的投产节奏，推迟投产时间； Intel开始逐步追赶台积电，投产2纳米及以下芯片； 中国开始规模化量产2纳米及以下芯片。 当然中间可能会发生一些其他的事情改变走向，比方说台海局势。但是，总体来说上述三件事情一旦发生，就标志着 AI 浪潮彻底从芯片时代转变为服务时代。泡沫在那时就会破裂。但是也将开启一个全新的未来。 |
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