https://www.qbitai.com/2024/02/120806.html
“显然，7兆刀可以买光所有GPU”
前脚奥特曼刚被曝要筹7兆美元，与英伟达争雄，重塑全球半导体格局。
后脚老黄还真回应了：老伙计，夸张了哈。
具体发言嘛，还带了点阴阳美学（手动狗头）：
（7兆美元）显然能买下所有GPU。
如果你假设电脑不会变得更快，可能就会得出这样的结论：我们需要14颗行星、3个星系和4
个太阳来为这一切提供燃料。但电脑架构仍在不断进步。
简而言之，黄仁勋认为更有效率、更低成本的芯片会持续出现，而这将使得奥特曼的这种“
7兆美元”大规模投资变得不那么必要。
不过话说回来，老黄倒也没把话说死。他也强调，AI领域的投资成长不会在短期内停止，也
预测：AI资料中心的规模将在五年内翻倍。
实际上，打从奥特曼的7兆消息曝出，网友们也没少吃瓜。
根据Gartner预测，2023年全球半导体产业的总收入是5,330亿美元，7兆美元是这个数字的1
4倍。
网友测算，这些资金不仅足以一口气吞并英伟达+台积电+英特尔+三星+高通+博通+AMD+ASML
等等等一系列半导体头部公司，剩下的钱再买个Meta还都绰绰有余。
那么这次老黄具体还分享了些什么讯息，如果你有兴趣，以下奉上文字记录~
（Kimi和ChatGPT整理，人类编辑协助）
黄仁勋：去年最重要的AI事件是Llama 2
主持人：我想从一个一直存在我脑海中的问题开始，7兆美元能买多少GPU？
黄仁勋：显然，所有的GPU。
主持人：我很想向Sam提问这个问题，这是一个非常大的数字（笑）。谈到雄心，我们并不
缺乏雄心壮志，但今天的政府面对人工智能，该如何规划？您有什么建议？
黄仁勋：首先，这是一个令人惊叹的时代，因为我们正处于一场新的工业革命的开始，过去
蒸汽机、电力、PC和互联网带来了资讯革命，现在是人工智能。
前所未有的是，我们正在同时经历两种转变：通用运算的结束和加速运算的开始。
就像以CPU计算作为所有工作的基础，在今天已经不再可行。原因是，从我们在1964年发明C
PU——也就是IBM System 360发表的那一年算起，已经过了60年。我们实际上已经依靠这波
科技浪潮前行了整整60年，而现在，我们正处于加速运算的新起点。
如果你想实现可持续的运算、能源高效的运算、高效能运算、成本效益高的运算，就不能再
依赖通用运算。你需要专门的特定领域加速，这就是推动加速运算成长的基础。它使得一种
新型应用——人工智能成为可能。
问题是，什么是因，什么是果？你知道的，首先是加速运算使得新型应用成为可能。今天有
很多应用程式都在加速。
现在我们正处于这个新时代的开始，接下来会发生什么事？
目前，全球资料中心的总价值约为1兆美元。在未来4-5年里，这个数字将成长到2兆美元，
这些资料中心将成为全球软件运作的来源动力。所有这些都将是加速的，这种加速运算架构
非常适合下一代软件，即生成性人工智能。这就是目前正在发生的核心变革。
在替换通用运算的过程中，要记住架构的效能也在同步提升。所以不能只是假设你会买更多
的计算机，还必须假设计算机会变得更快。因此实际需要的计算资源并没有那么多。否则，
如果你假设电脑不会变得更快，可能就会得出这样的结论：我们需要14颗行星、3个星系和4
个太阳来为这一切提供燃料。
在过去10年里，我们做出的最大贡献之一，就是将计算和人工智能推进了100万倍。所以，
无论你认为驱动世界的需求是什么，都必须考虑它将以100万倍的速度更快、更有效率地发
展。
主持人：对于AI接管世界的恐惧，我认为我们需要澄清哪些是真实的，哪些是炒作。您认为
目前最大的问题是什么？
黄仁勋：非常好的问题。首先，我们必须安全地发展创造性的新技术，这是绝对正确的。无
论是飞机、汽车、制造系统、医学，所有这些不同的行业在今天都受到严格监督。这些监管
必须扩展、增强，去考虑AI将透过产品和服务来到我们身边的情况。
现在，有些利益团体试图吓唬人们，将AI神秘化，以阻止其他人对这项技术采取行动。我认
为这是一个错误，我们希望普适化AI技术。
如果你问我去年最重要的AI事件是什么，我认为是Llama 2，这是一个开源模型。或者Falco
n，另一个优秀的模型。还有mistral等等。所有这些技术都建立在透明度、可解释性之上。
因为这些开源模型，安全、对齐、护栏、强化学习等许多不同的创新成为可能。
让大家都加入到AI的进步之中可能是最重要的事情，而不是去说服人们AI太复杂、太危险、
太神秘，世界上只有两三个人能做到，我认为后者是一个巨大的错误。
主持人：您认为下一个AI时代还会继续建立在GPU之上吗？您认为未来会有什么突破？
黄仁勋：实际上，世界上几乎所有大公司都在做内部开发。Google、AWS、微软、Meta都在
制造自己的芯片。
英伟达GPU会被关注是因为这是唯一对所有人开放的平台。
一个统一的架构涵盖了所有领域。我们的CUDA架构能够适应任何新兴的架构模式，无论是CN
N、RNN、LSTM，或是现在的Transformer。现在，Vision Transformer、Birdseye View Tra
nsformers等各种不同的架构正在被创造出来，所有这些不同的架构都可以在英伟达GPU上发
展。
主持人：AI的特点是它在很短的时间内经历了许多演变，所以，五年前使用的基础设施与今
天使用的基础设施可能非常不同。
但老黄的观点非常重要，即英伟达始终占有一席之地。
主持人: 接下来让我们换个话题，暂时不谈AI，谈教育。站在科技的前沿，人们在教育方面
应该关注什么？人们该学习什么，又该如何教育自己的孩子？
黄仁勋: 哇，这是个好问题，但我的回答可能听起来（和人们的印象）完全相反。
你可能记得在过去的10年、15年里，几乎每个在正式场合回答这个问题的人都会说，电脑科
学、程式设计是每个人都应该学习的。
但实际上，情况几乎完全相反，因为我们的工作是创造计算技术，使得没有人需要（传统意
义上的）“编程”，让世界上的每个人都成为程式设计师。
这就是人工智能带来的奇蹟。这是我们第一次缩小了（程式设计的）技术鸿沟，让更多的人
可以参与人工智能，这就是为什么几乎所有的地方都在谈论人工智能的原因。
因为这是第一次，公司里的每个人都可以成为技术专家，现在正是技术鸿沟已经关闭的绝佳
时机。
诸如数位生物学、年轻人教育、制造或农业等领域，需要专门人才来解决的问题，现在人人
都能掌握。
因为人们有计算机，可以按照人的指示去做，帮助人类自动化工作、提高生产力和效率，所
以我认为这是一个绝佳的时机。当然，人们需要立刻学会使用这样的工具，这是一个迫切的
问题。
同时也要意识到，现在参与AI比电脑历史上任何时候都更容易，社会有责任提升每个人的技
能。同时我相信，这个提升的过程将会是愉快且令人惊讶的。
主持人: 所以，如果我要选一个大学专业，你会给我什么建议？
黄仁勋: 我会先考虑一个问题－理解起来最为复杂的科学，我认为是生物学，特别是和人类
相关的生物学。
它不仅涵盖的内容广泛，而且十分复杂、理解难度高，关键是会带来巨大的影响。
我们称（生物学）这个领域为生命科学，把其中与医药相关的学科称为药物发现（discover
y）。
但在电脑科学等传统行业中，没有人说“汽车发现”、“电脑发现”或“软件发现”，而是
称之为工程。
每年，我们的软件、芯片、基础设施都会比前一年变得更好，但在生命科学上的进展却是零
星的。
如果给我一次重新选择的机会，我会意识到将生命科学工程化的学科——生命工程即将到来
，它将成为一个工程领域，而不仅仅是一个纯粹的科学领域。
所以，我希望现在的年轻人能够喜欢与研究蛋白质、酵素和材料一起工作，利用工程技术让
它们变得更节能、轻盈、耐用，变得更永续。
未来，所有这些发明都将成为工程的一部分，而不是科学发现。
One More Thing
就在周一，英伟达市值一度超越了亚马逊，成为美股市值第四高的企业。前三名分别是微软
、苹果、谷歌母公司Alphabet。
不过收盘时亚马逊夺回了第四的位置，收盘市值1.79兆美元，英伟达收盘时市值约1.78兆美
元。
自2024开年以来，英伟达凭借全球对芯片的强劲需求，股价节节攀升，成长了近50%。根据
计算，今年以来英伟达市值成长了约6,000亿美元，超过了2023年后七个月的增幅。