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余鹏鲲:美国确定AI技术方向的能力,究竟强在哪里?
【文/观察者网专栏作者 余鹏鲲】
自从ChatGPT面世以来,大部分AI相关新闻的热点版面都被美国企业和它们的技术突破霸占了。通过世界各国媒体的介绍,美国企业的“文生文”以及“文生视频”的AI模型已然是家喻户晓。农历新年之后,美国AI的热度依然居高不下。
2月12日,英伟达CEO黄仁勋在迪拜举行的世界政府峰会中呼吁世界各国构建自己的主权AI基础设施。在与阿联酋人工智能大臣奥马尔·奥拉马的公开谈话中,黄仁勋认为:每个国家都需要拥有自己的AI基础设施,以便在保护自己文化的同时利用其经济潜力。
迪拜作为本届世界政府峰会的主办方,认为“塑造未来政府”的主题与人工智能息息相关。而目前世界上大部分的AI算力,都是由英伟达的显卡提供的,黄仁勋虽然不是国家和非政府组织的领导人,也受邀参加了此次峰会。
当地时间2月15日,旧金山的科技企业OpenAI发布了“文生视频”模型Sora。通过Sora生成的视频不仅真实感强,而且支持多视角,时间成本也有所减少。这样的效果极大地震撼了对AI所知不多的普通人,甚至让一些人产生了工作即将被AI代替的焦虑。
Sora生成的视频中的一帧(图自OpenAI官网)
与百花齐放的AI模型相比,AI硬件基本上是英伟达一家独大,AI的编程模型也十分依赖英伟达的CUDA作为应用程序的开发接口(API)。因此,很多AI应用的开发者十分期待出现一个能与英伟达分庭抗礼的AI硬件厂商。
英伟达构建的显卡计算生态
近期,多家媒体报道了一家名为Groq的加州AI企业。据称该企业研发的加大语言处理单元(LPU)芯片,在与英伟达H100显卡同样进行生成式AI推理时,推理速度快了10倍,消耗电能却只有1/10。
经过笔者的查证,其实该公司在去年11月底就发布了这一成果。重新引发关注的原因,可能是该公司宣称LPU的提出受到了中国正在研发的“神威·海洋之光”超级计算机的启发。
不过当时就有媒体指出:AI领域的初创公司“都声称性能比英伟达好10倍”。曾任阿里技术副总裁的贾扬清算了一笔账,Groq的LPU在大部分情况下的拥有成本和采购成本,还是明显高于H100显卡。
因此目前看来,英伟达和CUDA生态是难以撼动的。这一点也体现在英伟达的财报上。
2月22日,英伟达发布了2024财年第四季度及全年财务业绩,全年净利润增长近6倍。除了利润增长高得吓人,2024财年的毛利率也达到了72.7%,充分体现了高科技行业的高收益。
英伟达财务摘要
受“完美财报”影响,2月22日英伟达股票暴涨16%,市值增加了2733亿美元,约合人民币2万多亿。按市值算,相当于1天就创造了1个贵州茅台或3个宁德时代。
美国AI大模型频频登上热搜,美国的AI芯片厂商又是如此强势。于是自然有人提问:为什么人工智能的突破进展总是出现在美国?还有这样一种担心:Sora等模型产品出现在美国,中国AI的发展变被动了么?
针对这些问题,《环球时报》采访了全国政协委员、360创始人周鸿祎,他认为中美AI的差距主要在“确定技术方向”上,中国的优势是学习能力很快,中美在AI上的差距应该能在一两年内追上。
但周鸿祎的说法毕竟只是一家之言,美国AI企业在确定技术方向上的能力到底强不强?如果确实强,那又是强在哪里呢?
确定技术方向,确有过人之处
与周鸿祎相反,部分网民出于朴素的民族感情,认为以ChatGPT为代表的“文生文”模型,以及Sora等“文生视频”模型缺乏明确地工业适用场景,是一种屠龙术式的技术突破。尽管显得技术高超,实际作用却很小。甚至有人明确提出:美国AI务虚,中国AI务实,并认为中国AI发展路线远较美国为强。
从细节上讲,这样的说法是有道理的。在AI产业中,热门的研究问题通常具有两个特征:
1.人类不擅长,而计算机擅长;
2.人类由于定势思维和文化传统,错误地认为这些问题集中体现了人类的“高级智慧”,是人类擅长的问题。
从AlphaGo开始,到最近的ChatGPT和Sora,都体现了这一规律。
例如,围棋从来都不是人类擅长的,普通人早就下不过AI了。只是围棋在东亚社会文化上具有较高的社会影响力,吸引了一大批记忆力远超于常人的天才投身到这项运动中,使得AI需要发展这么多年,才能追上人类最高水平选手。
围棋在中日韩具有崇高的文化地位
同时,几乎所有国家的传统都认为在棋类运动中领先,需要较强的把握局面的能力以及深谋远虑。并衍生出“入界必缓”、“攻彼顾我”、“势孤取和”、“棋品如人品”等等文化谚语。但实际上,棋类比赛往往需要的是记忆和检索大量信息的能力,而这显然是计算机擅长的。对于ChatGPT,网民有这样一个玩笑:“除了用于工作的时候,ChatGPT还挺智能的”。虽然是玩笑,但精准反应了目前“文生文”模型的缺点。对内容相对固定的上传下达等工作,这些技术还十分有用。一旦对内容的正确性和风格有要求,相关技术的效率就直线下降。
因此,这些模型只是基础,还需要大量的标记和重新训练,才能应用到实际的工业场景。
但若是据此得出结论:美国AI务虚,中国AI务实,笔者就很难苟同了。因为这正是美国AI厂商希望看到的。
黄仁勋呼吁各国建立主权AI基础设施,他说:“它编纂了你的文化、你的社会智慧、你的常识、你的历史——你拥有你自己的数据”。
从表面上看,这没错,ChatGPT也好,Sora也罢。如果能用各国本地语言重新进行标记和训练,当然比依赖翻译输入的方式更好。
如果按黄仁勋的提议,各国都建立了主权AI。人们难免会好奇美国的主权AI和其他国家的主权AI有什么区别。
显然,美国主权AI是扩张性的,在这里投入的每一分钱,都能从国际上赚来多得多的钱。美国的主权AI具有最强的基础功能性和技术扩散性,各国的主权AI能达到什么水平和效率,深度依赖美国主权AI提供的工具。
很多国家即使主权AI建设成功,也是防御性的、自保性的、甚至面子性的,很多投入最后仅仅变成了一种消费,购买的还是美国的AI商品。同时,如果各个发展中国家把AI主权化,互不共享市场,必然造成大量的重复建设,美国AI芯片厂商则在这个过程中赚的盆满钵满,这才是真正的关键!
随着一些媒体,尤其是美国媒体对AI可能侵犯隐私权、AI应用存在伦理风险、AI威胁人类、AI应用收益巨大等方面的过度渲染。AI应用获取必要数据的法律门槛和实际成本正在上升,这也为AI应用企业的未来发展蒙上了阴影。
同时,如果中国AI局限于应用,那就只能赚一点辛苦钱。AI的落地需要海量数据以及冗繁复杂的数据标记。在目前AI应用的模式下,数据训练的通用性不强。换一个行业甚至应用场景,就意味着基本需要重头开始。因此AI应用企业做的再大,也还是劳动密集型的,这与产业转型的方向背道而驰。
而只有做AI模型和做AI硬件的,因其技术扩散性强,才有可能实现72.7%的毛利率。中国产业链的“由大到强”,从资本指标的角度上说,就是要把利润率和产业规模都提高上去,因此中国AI的未来也要做关键技术(如“文生文”模型)和关键硬件。
因此,正如周鸿祎所说:“我一直坚持这么说,看到差距才知道怎么迎头赶上。承认差距不是坏事,认为我们所有都遥遥领先了,那就(不行了)”。中美AI企业的差距,尤其是在确定关键技术上的差距,是客观存在的,不是宣传出来的,更不是凭空造出来的。
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本文仅代表作者个人观点。
- 责任编辑: 周子怡 
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