黄仁勋深度专访:谈中国、特朗普、AI、台积电、英特尔

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“我们的工作仍是继续专注于创新和推动技术进步,更好地满足客户需求,继续取得成功,这些都在我们的控制范围内。我们会尽自己所能帮助政府。”近日,英伟达CEO黄仁勋接受了美国《连线》杂志高级撰稿人Lauren Goode专访,他在谈到美国对中国出口管制等话题时如是说道。

“当下,我们第一次大规模制造智能。”黄仁勋坦言,人工智能将成为变革社会的根本力量,“AI是对人类过去60年所知计算方式的重塑。AI的力量是如此令人难以置信,你无法与之抗衡。要么你赶上这波浪潮,要么你只能错过。”

过去两年来,随着市场对AI大模型技术持续追捧,英伟达负责提供AI算力的GPU也备受科技公司青睐,推升着该公司业绩和股价双重飙升。今年第三季度,英伟达营收351亿美元,同比增长94%,净利润193亿美元,同比增长109%。截至发稿,英伟达股价今年已飙升167%,市值为3.2万亿美元,是英特尔的36倍。

但这家GPU巨头也并非没有忧虑。从去年以来,全球多国对英伟达的反垄断呼声不断。一周多前,中国也宣布对英伟达进行反垄断立案调查。按照相关法律规定,如果英伟达违法事实成立,监管机构最高有可能对该公司罚款超50亿美元。

这次在专访中,黄仁勋并未谈及反垄断调查问题。但他回应了近期的诸多热点,例如与特朗普政府的关系、英特尔CPU的困境、台积电的作用、新产品Blackwell等。

以下是黄仁勋专访实录:

1.人工智能是基础设施

Lauren:和我们说说Soverign AI (主权AI)吧。

黄:现在的情况是,国家意识到人工智能不可思议的能力,以及人工智能对自己国家的重要性。他们意识到他们的数据是自然资源的一部分,就像能源或者是通信基础设施一样。为了教育,学习,研究和创业,一些人工智能工厂与数据中心是必要的。

也是出于对主权AI的考虑,我今天特地待在泰国,与当地的合作伙伴一起见证一家AI云服务公司的启动。迄今为止我们已大约有56家AI创企。

Lauren:听起来你好像将这个时代的生成式AI归类为基础设施,我想知道这对于AI模型的发展有何含义。

黄:社会中的不同分工都需要用到AI,大学需要、研究人员需要、创业公司需要、大公司也需要,而当社会像这样方方面面都需要一种东西时,它就是基础设施。

我认为AI将基于互联网重构一套新的操作系统,我们使用计算机的方式将会改变。过去我们通过编程语言、检索文件和管理文件等方式与计算机沟通,未来则是通过提示词直接问问题,要求它为我们做一些事情。这一变化的关键在于,搭载多个大语言模型的AI系统代替了传统操作系统,并且各个国家都可以创建自己的大语言模型和AI系统。比如,丹麦、瑞典、日本、印尼都在建立自己的大语言模型,印度正在建造几座,在泰国的大语言模型被称为ThaiGpt。

这些AI系统并非依靠单一的、参数量巨大的模型,而是集成不同类型、领域的模型。其中有些擅长推理,有些用于AI工具,有些负责信息检索,还有防护措施、合成数据生成、奖励和反思等模型。

黄仁勋在演讲

黄仁勋在演讲

2. 用大模型写文章

Lauren:多令人着迷啊,最近AI Agent(AI智能体)的概念在人工智能领域非常流行,不过其具体的定义似乎还不算清晰。那么,对你来说,AI Agent是什么,能做什么,为什么有些人称它是下一波生成式AI呢?

黄:从2012年开始,第一代是感知AI(Perception AI),第二代是生成式AI(Generative AI),再到AI Agent。时至今日,AI可能实际上是一个机器人、一个AI系统或者其他形态。我认为这些有关AI Agent的描述,在不同的上下文语境中有时可以互换,不过其核心是不变的,即结合感知、推理和计划能力,这也是AI的基石。目前,AI可以基于思维链(CoT)或其他架构的推理模型,把我们抛给它的任务,拆解成多步骤完成。除此之外,AI也可以生成图像、音乐、文档等等。这些意味着,未来你可以用各种各样的方式找到解决问题的方法,你可以用智能体在你的电脑上执行任务,从而腾出时间。

Lauren:你使用了哪些AI Agent来帮助你提高工作效率,可以举例说说怎么用的吗?

黄:我现在用了多种AI大模型,我只是因为喜欢他们所以才用,比如Gemini和ChatGPT。我经常用AI来写一些东西,举个例子,我会把一个初版的大纲丢给AI,再给它一些我以前演讲内容的PDF文档,让它来完善我的初稿,真是太棒了。

3.谈美国对华出口管制

Lauren你有说到英伟达在全球各地都有不少合作伙伴,但身处于当前政策变动、条件严苛的商业环境,你有感到不安吗,你怎么想?

黄:世界在变化,AI行业也一直在变。我们现在能够解决的问题、能够提供的产品解决方案、能够实现的能力都是不寻常的。目前,技术行业和软件行业仍有领先优势,而以这两者为基础的其他行业,将在未来十年内经历重大变革。

Lauren这周一,美国商务部扩大了出口管制,管控范围不仅限于半导体产业。与之相关的上下游供应链也会受到一定影响,而英伟达的GPU是其中一环。在你看来,出口管制的理由是否合理,中国市场的竞争对手会如何应对?

黄:我们的工作是尽最大努力了解和告知半导体行业的动态,以及英伟达如何在全球市场运作,并向政府解释这些事情。提出最好的政策取决于他们。在那之后,我们的工作仍是继续专注于创新和推动技术进步,更好地满足客户的需求,继续取得成功。这些都在我们的控制范围内,就上任的政府而言,我认为我们与政府相处的很好。

Lauren即将上任的特朗普政府近期提到了台积电(TSMC),他认为台积电抢走了美国的部分芯片业务。英伟达与台积电长期合作,你担心这会对你与台积电的关系有影响吗?

黄:无论是在半导体行业,还是在全球供应链市场,台积电的重要性都是不言而喻的。因此,我们很重视与台积电的合作,也在这份合作伙伴关系中越做越好。同时,全球供应链对台积电的依赖仍会持续很长一段时间。

Lauren特朗普当选新一任总统以来,你和他交流过吗?

黄:我已经联系了特朗普总统并向他表示祝贺,告诉他我们会尽自己所能帮助政府。

特朗普CBS News

特朗普CBS News

Lauren那你是否想要与他进一步讨论英伟达的业务?

黄仁勋:AI显然非常重要,是一个很宏大的话题。它不仅是一项新技术,更是一个全新的行业。当下,我们第一次大规模制造智能。我选择“制造”这个词的原因是,通常一个行业形成的过程中,会制造出前所未有的东西。就像计算机行业当初制造软件一样,现在AI行业是制造智能,需要能源,需要大量工厂,对一个国家的社会、工业、经济和技术进步有着重要影响。我很确定新政府和特朗普总统会对这个行业很感兴趣,我很乐意提供任何支持回答我能回答的任何问题。

4. 谈新产品Blackwell

Lauren了解到英伟达最新的产品Blackwell已经开始交付了,其中有不少大客户,对吧?

黄:我们在全世界都安装了Backwell系统。Blackwell是一个完整的系统,有一堆开关,网络,计算机,还有一大堆软件。Blackwell正在全面生产,一切顺利。

Lauren你认为Blackwell最大的亮点是什么,是速度更快吗?它的下游效应又有哪些?

黄:它给训练模型的效率带来了质的提升。过去通常需要等待几个月来处理训练模型所需的数据,然后再训练模型。Blackwell可以把这个时间压缩1/3到1/4,比如本来要用6个月,现在大概仅耗时1个半月左右。随着越来越多公司武装AI能力,3个月的时间差可能就会改变游戏规则。

在推理方面,我们发现推理过程遵循的不是Zero-shot Learning(零样本学习)或One-shot Learning(单样本学习),而是长期思考的模式。它本质上是AI先在脑海中构思出各种不同的解法,然后用更多的算力,提供更恰当的答案。这是一种新的标准化(scaling)方式,我们称之为测试阶段标准化(test time scaling)或推理阶段标准化(inference time scaling)。正因如此,Blackwell的推理能效提升了30倍,并且速度也更快了。

5.谈英特尔的困境

Lauren前几天英特尔CEO帕特里克·基辛格(Patrick Gelsinger)辞职,有报道称说他是被迫下台的。你知道,20年前没有人会想象得到英特尔走到了这一步。那么你如何确保英伟达在10年、20年之后,不会落得同样的下场?你采取了哪些战略措施来确保这一点?

格尔辛格TheNewYork times

格尔辛格TheNewYork times

黄:好问题。我和帕特已有数十年的交情了,非常感谢他的友谊和合作。我们已经为我们即将推出的许多程序选择了他们的cpu,并与他们一起开发和推进各种各样的产品和项目。他们的CPU方面,在他们的PC方面,在数据中心方面确实非常出色。

但在核心上,这是一个挑战,当一个行业发生一些根本性的变化时,其力量是如此不可思议。我们熟知的现代计算,IBM360系统,中央处理器是在1963、1964年出现的,这持续了大约60年,但因为深度学习和机器学习的技术创新,让全世界不再是编码,不再是在CPU上运行的编码指令,而是在GPU上运行的神经网络的机器学习。

这种趋势并不是可以与之抗争的。人工智能的力量是如此难以置信,你无法与之抗衡。要么你乘上这波浪潮,要么你只能错过,没人能保证。不管CPU的性能多强,你都抵抗不了机器学习的发展势头;不管一台计算机多先进,你都抵抗不了移动计算的发展势头。

由于机器学习的出现,不到10年,人们建造、处理工具的方式和内容都发生了根本性的改变。因此,你要长期为这些技术革新做好准备。别忘了,英伟达是一家从基础技术架构起步的公司,成立两年后,公司实际发展方向完全变了。我们很快认清了一个事实,那便是当时我们所建立的架构、所拥有的技术都是错误的,于是无论如何都要去做GPU,去追赶深度学习领域。后续英伟达从一家芯片公司,发展为一家系统公司,再变成了一家基础设施公司。

Lauren: 那么你如何确保30年后,我们不是在说GPU,那英伟达的立场呢?

黄:这可没法保证,但只要计算机行业仍然重要,我们就会继续保持敏捷,我们会继续改变我们自己,在未来保有影响力,这就是我希望看到的结果。

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