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不是關(guān)于收購 Twitter 或者國際形勢。

文丨賀乾明

編輯丨黃俊杰

一家公司宣稱自己是人工智能硬件與軟件的領(lǐng)導(dǎo)者，它將實現(xiàn)五十年來最激進的計算架構(gòu)變革。

這句話出現(xiàn)在特斯拉今年 9 月 30 日召開的 Tesla AI Day 年度技術(shù)大會上，也可以用來形容英偉達在更早一周多召開的 GTC（GPU 技術(shù)大會）。

分別主導(dǎo)兩家公司的馬斯克和黃仁勛都是讀書時移居美國并創(chuàng)業(yè)，如今各帶領(lǐng)一家市值超過阿里巴巴的硬核科技公司。兩人各 50 多歲，但依然保持對前沿技術(shù)的深層理解，能講清楚細節(jié)。但相似到此為止，馬斯克過著巨星般的生活，多任妻子十多個孩子、上節(jié)目抽大麻、習(xí)慣對一切發(fā)表評論、善于游說政策獲得利益。黃仁勛私人生活低調(diào)，幾乎不發(fā)表政治立場鮮明的評論，也幾乎不游說政府——自 1993 年成立至今年 6 月底，英偉達在美國的游說開支為零。

兩家公司一度密切合作，特斯拉造有自動駕駛功能的車，英偉達為它提供處理器。黃仁勛買過多代特斯拉車，馬斯克去 GTC 站過臺。直到 2019 年，特斯拉宣布新車改用自行研發(fā)的自動駕駛芯片。明年，特斯拉也將逐漸在數(shù)據(jù)中心采用自己的芯片替換英偉達產(chǎn)品。

造車的公司開始造機器人，造游戲顯卡的公司幾乎不在發(fā)布會上談游戲。兩家公司都將人工智能當(dāng)作自己最核心的技術(shù)，對未來該是什么樣子也有相同的看法。

這兩家公司到目前為止還沒有直接的商業(yè)競爭，特斯拉的芯片、軟件只用在自己的硬件上；英偉達則將芯片賣給其他公司，既不造車、也不造機器人。和平未必能持續(xù)，特斯拉明確表達了將自己的芯片以云計算提供給第三方的野心。

PC 和智能手機時代的全球科技巨頭，微軟與蘋果、Google 與蘋果都曾有過無間合作，探索個人電腦和移動互聯(lián)網(wǎng)的終極形態(tài)，但未來方向明確后便轉(zhuǎn)為競爭，從商戰(zhàn)一路走到訴訟。如果人工智能最終是下一代技術(shù)，特斯拉與英偉達走到這一步也沒什么奇怪的。

汽車公司、游戲芯片公司……科技公司最終都是 AI 公司

馬斯克：很多人認為我們只是一家汽車公司，但多數(shù)人不知道，特斯拉稱得上現(xiàn)實世界人工智能硬件和軟件的領(lǐng)導(dǎo)者。
黃仁勛：計算正以驚人速度發(fā)展。推動這枚火箭的引擎是加速計算，燃料是人工智能。

今年 AI Day，特斯拉初次展示了測試中的人形機器人 Tesla Bot。相比去年由真人套上緊身衣裝機器人的 PPT“亮相”，真實的 Tesla Bot 沒有那么多未來感，線纜裸露、雙手動作緩慢、走起路來顫顫巍巍，臨近的觀眾可以聽到巨大的風(fēng)扇響聲。

圖：特斯拉的人形機器人，從概念到現(xiàn)實。

Tesla Bot 不靈活，波士頓動力的人形機器人五年前就能做后空翻。它的獨特之處在于，Tesla Bot 就像是一輛行走的微型特斯拉汽車：胸前裝載的 FSD（全自動駕駛）芯片——2019 年開始，每輛新生產(chǎn)的特斯拉汽車都有；傳感器就是攝像頭和麥克風(fēng)，和特斯拉汽車用的也差不多。諸多軟件和零件，都有互通。

Tesla Bot 像人一樣，可以做多種工作：澆花、搬零件、送快遞，雖然現(xiàn)在任何動作都非常慢。以往工業(yè)機器人每個動作都需要工程師編程，機器才會動。Tesla Bot 則是像特斯拉自動駕駛系統(tǒng)那樣，用攝像頭收集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練系統(tǒng)，自主行動。

特斯拉的工程師在發(fā)布會上說，機器人的訓(xùn)練都不用從頭開始，“Autopilot（自動輔助駕駛功能）上的計算機視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。不過車輛在一個平面里移動。人走路、搬東西要復(fù)雜得多。

圖：特斯拉說人形機器人是有 28 個驅(qū)動器的汽車。

Tesla Bot 的存在佐證了馬斯克的話。特斯拉造車，但它最根本的是讓計算機看懂外界環(huán)境、知道如何自動運行的人工智能技術(shù)。為了讓人工智能算法更有效運作，特斯拉自 2019 年開始將車上的英偉達處理器換成自己研發(fā)的 FSD 芯片，訓(xùn)練算法的超級計算機明年會換成自研芯片 D1 搭建的 Dojo。

如計算機科學(xué)家艾倫·凱（Alan Kay）所說，“人要是對軟件足夠認真，就應(yīng)該自己造硬件。” 現(xiàn)在反過來也一樣。

今年 GTC，英偉達如期發(fā)布新的 RTX40 系列圖形處理器耗電巨大、成本也更高。黃仁勛解釋說，因為 “摩爾定律已經(jīng)死了，芯片成本會逐漸降低的想法過時，計算是一個軟件和芯片的問題”。

芯片的尺寸大致決定著芯片的成本，而芯片里的晶體管數(shù)量又決定著性能。根據(jù)摩爾定律，隨著制造技術(shù)更精細，同尺寸芯片里的晶體管數(shù)量每 18 個月翻倍?，F(xiàn)在芯片的制程已經(jīng)小到 4 納米，愈加逼近目前可以想象的極限。

圖：射擊游戲畫質(zhì)變化，QUAKE（1996）vs COD: MW2（2022），左右滑動查看。

作為最早提出圖形處理器（GPU）概念的公司，英偉達和老伙伴臺積電配合，跟著摩爾定律跑了 20 多年，讓游戲畫面極致逼真。走到盡頭之后，人工智能成為幫助提升效率的主要動力。

黃仁勛從 2016 年就開始強調(diào)摩爾定律已經(jīng)難以為繼，自己開發(fā)人工智能算法提升芯片運行人工智能算法的效率，每年都有大幅提升。他稱之為 “超級摩爾定律”。

比如英偉達這次發(fā)布的深度學(xué)習(xí)算法 DLSS 3，能根據(jù)游戲不同畫面之間的光線、角度變化，自動豐富畫面細節(jié)，減少芯片的工作量，同時讓游戲動畫更逼真、流暢。

GTC 發(fā)布會后，黃仁勛接受科技分析師本·湯普森（Ben Thompson）采訪，描繪了更依賴人工智能的虛擬世界?！拔磥砀幸馑嫉挠螒驎?Minecraft 或者 Roblox。玩家自己在里面創(chuàng)造一個虛擬世界、改造這個虛擬世界?！?/p>

Minecraft、Roblox 都是沙盒游戲，畫面簡單，但玩家可以改變一切。如果想要以假亂真的畫面體驗，得看《賽伯朋克 2077》或者《使命召喚》，但這樣的游戲和拍電影一樣：數(shù)百名美工人員、工程師繪制、調(diào)整游戲里的每個細節(jié)，確保游戲里的光影效果逼真，不違和。每個人走路的動作都得用上好萊塢拍片的動態(tài)捕捉，這和拍一部電影沒有太大區(qū)別，需要海量人力投入，研發(fā)成本上億美元。

圖：COD: MW 2020 制作畫面，每個表情和動作都需要演員表演。

黃仁勛希望在虛擬空間里做到這樣的畫質(zhì)，不需要每個步驟都有人干預(yù)，而是讓玩家自己改變一些。這需要：

黃仁勛設(shè)想的每個條件，今天都有游戲能做到一部分，但沒有一個能在三方面都做到極致。今天單個游戲開發(fā)成本已經(jīng)可以超過 1 億美元，最大的一項是人力。從工作室營造虛擬的游戲世界，到玩家的游戲機在屏幕上渲染逼真的畫面，每個環(huán)節(jié)都將需要人工智能參與。

這屆 GTC，黃仁勛主講的發(fā)布會將近 100 分鐘。直接與游戲相關(guān)的內(nèi)容只占不到 20 分鐘，剩下的時間都在展示英偉達的產(chǎn)品如何推動人工智能進步——比如新發(fā)布的自動駕駛芯片 Thor， 算力更強，支持更復(fù)雜的模型；新發(fā)布的 CV-CUDA 模型開源庫，可以更快地處理圖像任務(wù)， 如渲染、生成 3D 圖像、視頻推薦。

2010 年，Google 人工智能科學(xué)家嘗試教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別貓，動用了 1.6 萬個 CPU，而英偉達只用 12 個 GPU 就達到了同樣的效果。從那時起，能夠并行處理任務(wù)的 GPU，成為了人工智能領(lǐng)域最重要的硬件，推著英偉達快速崛起。現(xiàn)在英偉達的一半的業(yè)務(wù)與人工智能有關(guān)。

AI 的希望在大模型，正好是這兩家大公司的生意

馬斯克：如果你有幾千萬或幾億輛自動駕駛汽車，數(shù)量相當(dāng)甚至更多的人形機器人，你會有規(guī)模最大的數(shù)據(jù)集。這些視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過處理，汽車很有可能比人類司機更出色，人形機器人和人類難以區(qū)分。它們會具備通用人工智能的特征。

黃仁勛：接受過大量人類知識訓(xùn)練的大型語言模型，可能是有史以來最大的軟件機會之一。它是當(dāng)今最重要的人工智能模型。它讓我們有可能解決以前從未解決過的問題。

1990 年代開始，經(jīng)濟學(xué)家提出 “通用目的技術(shù)” （General Purpose Technologies）概念，認為通用的技術(shù)才能推動經(jīng)濟長期增長。比如輪子、青銅、鐵、蒸汽機、內(nèi)燃機或現(xiàn)代的計算機、互聯(lián)網(wǎng)等等。

人工智能是一個寬泛、通用的技術(shù)，但到實際應(yīng)用中并非如此。一個人工智能模型，通常只能解決一個任務(wù)。比如 2016 年打敗圍棋世界冠軍的 AlphaGo，只會下圍棋。

現(xiàn)在訓(xùn)練好一個模型，稍微調(diào)整就可以完成翻譯、對話、閱讀理解、續(xù)寫內(nèi)容、補充代碼等數(shù)十種任務(wù)，表現(xiàn)比很多人好。比如 OpenAI 的 GPT-3，自動生成的文本能以假亂真。

它們之間最明顯的差距是訓(xùn)練模型使用的數(shù)據(jù)量。AlphaGo 只輸入圍棋對弈數(shù)據(jù)，規(guī)模數(shù)千萬局。而 GPT-3 幾乎吞掉了互聯(lián)網(wǎng)上大多數(shù)英文文本，從各種網(wǎng)頁、新聞、食譜、圖書到程序代碼等，整個英文維基百科，只占它訓(xùn)練數(shù)據(jù)整體的 0.6%。

GPT-3 從這些數(shù)據(jù)中提煉規(guī)律和特征，將它們存到模型中，通常稱為 “參數(shù)”，等到新的數(shù)據(jù)輸入模型后，它們決定輸出什么樣的結(jié)果。GPT-3 有 1750 億個參數(shù)，幾乎能處理大多數(shù)文本信息，需要它去解決特定的問題，比如生成文本，只需要簡單訓(xùn)練。因此，有巨大參數(shù)的模型也被稱為基礎(chǔ)模型（Foundation Models）。

基礎(chǔ)模型發(fā)揮出來的作用以及它可能的潛力，引發(fā)公司和機構(gòu)爭相入場，推著單個模型的參數(shù)破萬億?，F(xiàn)在沒有一個大模型，幾乎都不能說自己是個前沿科技公司。

圖：部分海外公司訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型規(guī)模。圖片來自 MIT。

更大的模型要用更多 GPU ，黃仁勛從來不吝嗇對大模型的贊賞，從最重要的人工智能模型，到推動人工智能跳躍式發(fā)展，英偉達還和微軟一起訓(xùn)練參數(shù) 5300 億的大模型 “威震天”，和 GPT-3 類似，能當(dāng)聊天機器人，可以閱讀理解，翻譯等。

具體到業(yè)務(wù)上，英偉達去年跟阿斯利康合作，訓(xùn)練了一個研發(fā)新藥的大模型；今年交付的處理器 H100 專門為訓(xùn)練大模型優(yōu)化，比上一代快 5 倍。這次 GTC 上，黃仁勛特意提到，新發(fā)布的自動駕駛芯片 Thor 會支持視覺 Transformer 架構(gòu)——這是大模型的基礎(chǔ)。

特斯拉也將大模型用到了業(yè)務(wù)中。去年的 AI Day 上，特斯拉透露使用 Transformer 架構(gòu)訓(xùn)練大模型，把特斯拉上八個攝像機的信息融合成 3D 環(huán)境，提高系統(tǒng)認識周圍環(huán)境的能力。特斯拉正在研發(fā)的超算 Dojo 也專門訓(xùn)練更大的模型做優(yōu)化。

特斯拉的 Autopilot 軟件總監(jiān)阿肖克·埃盧斯瓦米（Ashok Elluswamy）在今年的 AI Day 上說，“人們認為我們沒法用攝像頭檢測深度，（其他物體）的速度和加速度，用大型數(shù)據(jù)集和大型模型能讓它變得更精準(zhǔn)”。

今年 AI Day 后沒幾天，特斯拉宣布一些地區(qū)的 Model 3/Model Y 車型將不再搭載超聲波雷達，只靠攝像頭實現(xiàn)輔助自動駕駛。

技術(shù)將更普世，但需要有公司創(chuàng)造技術(shù)設(shè)施

馬斯克：人形機器人成本可能不到 2 萬美元。它的潛力令人難以置信，讓人均生產(chǎn)力沒有限制，意味著一個沒有貧困的未來，一個人們可以擁有任何自己想要的產(chǎn)品和服務(wù)的未來。這是文明的根本轉(zhuǎn)變。
黃仁勛：人們認為，人工智能將在更少的公司中聚集技術(shù)力量，但事實上，人工智能使計算機科學(xué)民主化。它使得任何人都可以編寫軟件，它使得每個人都成為創(chuàng)造者，它將使得每個人都成為游戲開發(fā)者。

這一代人工智能技術(shù)推進從 Google 開始不是巧合。這家公司 1998 年開始做的事就是理解全世界的信息，讓人無門檻地找到自己想要的信息。從一開始的文字，到圖片、地圖、視頻、自動駕駛、圍棋、病例、醫(yī)學(xué)影像……Google 訓(xùn)練人工智能理解一項一項更復(fù)雜的事物。

全球超過 20 億用戶提供了無窮無盡的數(shù)據(jù)，幫 Google 訓(xùn)練。這個過程里 Google 展示了無數(shù)廣告，成為全球收入和利潤都最高的互聯(lián)網(wǎng)公司，因此有錢繼續(xù)投入人工智能技術(shù)研發(fā)。

這因此引起了關(guān)于巨頭壟斷人工智能技術(shù)的擔(dān)憂。大多數(shù)公司沒有這樣可以支持人工智能數(shù)據(jù)收集和研發(fā)的完美商業(yè)模式，得找新的路徑。

2015 年，馬斯克與時任硅谷孵化器 YC 的總裁山姆·阿爾特曼（Sam Altman）等人出資 10 億美元創(chuàng)辦了非營利機構(gòu) OpenAI，對標(biāo) Google 旗下的 DeepMind，研究友好的、開放的人工智能，稱將與世界分享技術(shù)。投資方多有自己的公司，特斯拉、YC（在數(shù)百家創(chuàng)業(yè)公司持股）、LinkedIn、微軟等，沒有 Google、Facebook 那么多的數(shù)據(jù)，但也需要人工智能。

2018 年初，馬斯克退出 OpenAI 董事會，理由是跟特斯拉正在做的人工智能研究沖突。當(dāng)時特斯拉已經(jīng)開始生產(chǎn) Model 3，當(dāng)年就成為銷量最高的電動車型。

完美的自動駕駛商業(yè)模式成型：到現(xiàn)在，特斯拉一共賣出 300 多萬輛車，大部分是 Model 3，其中 16 萬輛車啟用了 FSD（完全自動駕駛能力）、更多車輛啟用了 Autopilot（自動駕駛輔助系統(tǒng)）。這些車主給特斯拉付錢都在幫助特斯拉積累數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法、免費當(dāng)測試安全員，財力雄厚的 Google 也只有大約 1000 臺無人駕駛測試車。

積累數(shù)據(jù)、訓(xùn)練算法的同時，特斯拉也成為了一家年產(chǎn)過百萬輛的車企，且車型極少。到 2022 年底，特斯拉的年化產(chǎn)能預(yù)計將突破 200 萬輛。產(chǎn)能決定成本，而 Tesla Bot 復(fù)用了特斯拉汽車的相當(dāng)一部分零件和技術(shù)。

Tesla Bot 的大腦用了為汽車設(shè)計的 FSD 計算機和視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。電池的管理芯片和系統(tǒng)，也和車用的一樣。特斯拉汽車碰撞測試中的模擬分析軟件、力學(xué)分析模型等都用到了機器人上，盡可能減少重復(fù)研發(fā)。

馬斯克說特斯拉現(xiàn)在的目標(biāo)是 “以最快的速度生產(chǎn)出有用的人形機器人”，有點用、大量用塑料造，盡量便宜——不需要完美，讓更多的人愿意付錢購買就行。

這是特斯拉的人工智能研發(fā)路徑，開發(fā)、大規(guī)模部署有自動駕駛技術(shù)的汽車，降低成本、讓更多人購買，于是數(shù)據(jù)更多、算法更聰明、賣得更多更便宜，于是人工智能技術(shù)能被更多人用上。

英偉達則是壓低技術(shù)的使用門檻。黃仁勛認為，計算機幫助社會的程度，限制不在成本，而是有多少人會編寫計算機程序。

英偉達的顯卡適合訓(xùn)練人工智能模型，但有門檻——它是為處理圖形設(shè)計的，想用它訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，程序員得學(xué)習(xí) OpenGL 等圖形編程語言。

借助英偉達的軟件平臺 CUDA，不會圖形編程的程序員，也能用自己擅長的編程語言，無障礙調(diào)用 GPU 快速訓(xùn)練算法。英偉達賣了更多 GPU，也讓更多人有了訓(xùn)練人工智能的能力。這同樣改變了英偉達，現(xiàn)在它 80% 的員工從事軟件工作。

這次 GTC 上，英偉達更新的虛擬環(huán)境創(chuàng)造引擎 Omniverse 是壓低門檻的另一個工具。在黃仁勛的設(shè)想中，Omniverse 是一個大型的虛擬世界數(shù)據(jù)庫，里面的所有元素，不論是螺絲還是樹木，只需要建造一次，然后共享給每一個需要使用的人。

在 GTC 后接受媒體采訪時，黃仁勛描繪了它的未來，“說給我一片海洋。給我一條河 ...... 你想描述什么就描述什么，人工智能就會在你面前合成出 3D 世界。然后你可以修改它。”

黃仁勛希望 Omniverse 成為新技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施。特斯拉正在研發(fā)的超算 Doji 將會成為它首個基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。馬斯克說，未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來越多，讓人更省錢地訓(xùn)練模型，是運營 Doji 最有效的方式。

過去十年，人工智能研究從學(xué)院主導(dǎo)變成商業(yè)公司主導(dǎo)。自動駕駛熱、AlphaGo 贏過圍棋冠軍，一時間，中美的互聯(lián)網(wǎng)、科技大公司快搶光了大學(xué)里研究人工智能的博士生——這在當(dāng)時，是一家公司做人工智能的門檻。

現(xiàn)在沒那么難。簡化編程難度的開源軟件包、更適合運算的處理器。寫 AI 程序、調(diào)參數(shù)的不再需要博士，能用到相關(guān)技術(shù)的也不只是大公司。人工智能科學(xué)家、Google AI 負責(zé)人杰夫·迪恩（Jeffrey Dean）因此將過去十年稱為這個行業(yè)的黃金時代。

就像計算機、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)經(jīng)歷過的那樣。大大小小的研究機構(gòu)、商業(yè)公司一層一層搭建基礎(chǔ)設(shè)施，當(dāng)他們壘起的基石足夠高，影響更大的改變就可能發(fā)生。