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算力十年狂飆100000倍,他卻每天擔(dān)心破產(chǎn)!黃仁勛親述:如何用“30天危機(jī)感”逆襲萬(wàn)億AI市場(chǎng)

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整理|冬梅

黃仁勛回顧了英偉達(dá)最驚險(xiǎn)、也最具決定性的創(chuàng)業(yè)階段——從錯(cuò)誤的早期戰(zhàn)略、瀕臨破產(chǎn)的現(xiàn)金流,到押上公司未來(lái)的技術(shù)重構(gòu)與一次性量產(chǎn)的豪賭。

昨天,英偉達(dá)正式推出 CUDA Toolkit 13.1 —— 自 2006 年推出 CUDA 平臺(tái)以來(lái),官方稱(chēng)這是“20 年來(lái)最大、最全面的一次更新”。


此次版本帶來(lái)了多項(xiàng)重大變革,其中最引人注目的是新加入的 CUDA Tile 編程模型。通過(guò) Tile(塊/片)為單位編寫(xiě)算法,開(kāi)發(fā)者得以在比傳統(tǒng) SIMT(單指令多線程)更高抽象層上構(gòu)建 GPU 程序,底層細(xì)節(jié),如張量核心(Tensor Core)調(diào)用,將由編譯器與運(yùn)行時(shí)負(fù)責(zé)分配與管理。

那么,核心亮點(diǎn)有哪些?一句話概括,就是 Tile 編程以及更友好的資源管理。具體而言:

  • CUDA Tile:作為一個(gè)全新的 tile-based 編程模型,CUDA Tile 引入了一套虛擬指令集(Virtual ISA,CUDA Tile IR),使開(kāi)發(fā)者可直接對(duì)數(shù)據(jù)塊(tile)進(jìn)行操作,而不必關(guān)注線程、warp、tensor core 等底層結(jié)構(gòu)。這樣寫(xiě)出來(lái)的代碼不僅更簡(jiǎn)潔,而且具備跨代 GPU 的兼容性,有望極大提升 AI 與高性能計(jì)算算法開(kāi)發(fā)效率。

  • 綠色上下文 (Green Context) 的 Runtime API 暴露:13.1 版本將 green contexts(即一種輕量級(jí)、可并發(fā)調(diào)度的執(zhí)行上下文)暴露給用戶(hù),使得程序可以更靈活地管理 GPU 資源。對(duì)于并行任務(wù)、資源隔離、多任務(wù)共存場(chǎng)景,這是一項(xiàng)顯著改進(jìn)。

  • cuBLAS 精度仿真增強(qiáng):在數(shù)學(xué)庫(kù) cuBLAS 中,新增了對(duì)雙精度與單精度的仿真支持,這對(duì)于一些對(duì)數(shù)值精度有較高需求的科學(xué)/工程計(jì)算非常重要。

  • 文檔與工具鏈全面更新:英偉達(dá)還全面重寫(xiě)了 CUDA 編程指南,適合從新手到高級(jí)開(kāi)發(fā)者,同時(shí)更新了工具鏈與庫(kù),使得整個(gè) CUDA 平臺(tái)在穩(wěn)定性、易用性上都有顯著提升。

其實(shí)一直以來(lái),英偉達(dá)即便在 AI 芯片領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位,但依然保持快頻率的技術(shù)迭代,這與 CEO 黃仁勛多年來(lái)從未松懈過(guò)不無(wú)關(guān)系。

喬布斯有句家喻戶(hù)曉的名言:“Stay hungry, stay foolish.

而黃仁勛則以另一種方式,把這種精神貫徹了 33 年——保持恐懼,保持清醒。

他說(shuō)自己每天醒來(lái)腦海里都有一個(gè)聲音:“距離破產(chǎn),還剩 30 天?!边@種持續(xù)三十多年的緊迫感,幾乎成為他獨(dú)特的“生存本能”。

在美國(guó)最受歡迎的播客《The Joe Rogan Experience》中,英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛第一次如此坦率地談及自己的心理驅(qū)動(dòng)力:支撐他一路走下來(lái)的,不是野心,而是長(zhǎng)期籠罩的危機(jī)感。

在這段訪談中,黃仁勛回顧了英偉達(dá)最驚險(xiǎn)、也最具決定性的創(chuàng)業(yè)階段——從錯(cuò)誤的早期戰(zhàn)略、瀕臨破產(chǎn)的現(xiàn)金流,到押上公司未來(lái)的技術(shù)重構(gòu)與一次性量產(chǎn)的豪賭。

他講述了公司上市后全面收縮戰(zhàn)線、關(guān)閉錯(cuò)誤方向,三位架構(gòu)師抱著從 Silicon Graphics 教科書(shū)學(xué)來(lái)的理念,重新發(fā)明 3D 圖形技術(shù),并將百萬(wàn)級(jí)工作站性能壓縮進(jìn)一張 PC 顯卡,為電子游戲時(shí)代奠定技術(shù)基座。

在最缺資金的時(shí)刻,他用僅剩資金買(mǎi)下倒閉公司庫(kù)存的模擬器,以便在出第一片硅前把所有軟件調(diào)通;隨后又說(shuō)服當(dāng)時(shí)規(guī)模仍小的臺(tái)積電,在沒(méi)有試產(chǎn)的情況下直接量產(chǎn)新品——一次失敗就會(huì)讓英偉達(dá)消失的決定。

這些看似瘋狂的選擇構(gòu)成了英偉達(dá)的轉(zhuǎn)折點(diǎn),也成為后來(lái) GPU 計(jì)算與現(xiàn)代 AI 崛起的源頭。在訪談末尾,黃仁勛說(shuō)自己至今仍保持“公司 30 天內(nèi)可能破產(chǎn)”的危機(jī)感。對(duì)他而言,這種持續(xù)的緊繃與不愿失敗的驅(qū)動(dòng)力,是英偉達(dá)得以不斷突破的重要原因。

以下為訪談實(shí)錄,經(jīng) InfoQ 翻譯及整理:


1 “過(guò)去兩年,AI 技術(shù)能力提升了 100 倍”

主持人:當(dāng)我們?cè)谡務(wù)摷夹g(shù)增長(zhǎng)和能源增長(zhǎng)時(shí),很多人會(huì)說(shuō):“這不是我們需要的,我們需要簡(jiǎn)化生活,回歸自然?!钡嬲膯?wèn)題是我們正處于一場(chǎng)巨大的技術(shù)競(jìng)賽中。不管人們是否意識(shí)到,喜歡與否,它正在發(fā)生。這是一場(chǎng)非常重要的競(jìng)賽,因?yàn)檎l(shuí)先到達(dá) AI 的“事件視界”(Event Horizon),誰(shuí)就擁有巨大的優(yōu)勢(shì)。你同意嗎?

黃仁勛:首先,我同意我們正處于一場(chǎng)技術(shù)競(jìng)賽中,而且我們一直都在技術(shù)競(jìng)賽中。自從工業(yè)革命以來(lái),我們就一直在與某人進(jìn)行技術(shù)競(jìng)賽。自曼哈頓計(jì)劃以來(lái),甚至可以追溯到能源的發(fā)現(xiàn),我們都在競(jìng)賽。英國(guó)是工業(yè)革命的發(fā)源地,當(dāng)時(shí)他們意識(shí)到可以將蒸汽轉(zhuǎn)化為能源,轉(zhuǎn)化為電力。所有這些主要是在歐洲發(fā)明的,而美國(guó)抓住了它。我們從中學(xué)習(xí),我們將其工業(yè)化,并比歐洲任何地方傳播得都快。他們都陷入了關(guān)于政策、就業(yè)和顛覆的討論中,而美國(guó)正在形成。我們只是采用了技術(shù),并付諸實(shí)踐。

所以,我認(rèn)為我們一直都在某種技術(shù)競(jìng)賽中。二戰(zhàn)是一場(chǎng)技術(shù)競(jìng)賽,曼哈頓計(jì)劃是一場(chǎng)技術(shù)競(jìng)賽。冷戰(zhàn)期間也一直是技術(shù)競(jìng)賽。我認(rèn)為我們?nèi)匀惶幱诩夹g(shù)競(jìng)賽中。它可能是最重要的一場(chǎng)競(jìng)賽。技術(shù)為你提供了超能力。無(wú)論是信息超能力、能源超能力還是軍事超能力,都建立在技術(shù)之上。因此,技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力至關(guān)重要。

主持人:看起來(lái)在 AI 競(jìng)賽中,人們非常緊張。比如埃?。R斯克)曾說(shuō)過(guò),有 80% 的機(jī)會(huì)會(huì)很棒,20% 的機(jī)會(huì)我們會(huì)陷入麻煩。人們理所當(dāng)然地?fù)?dān)心那 20%。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題你怎么看?

黃仁勛:我認(rèn)為它可能會(huì)比我們想象的漸進(jìn)得多。它不會(huì)是一個(gè)瞬間,不會(huì)像某人突然到達(dá)而其他人都沒(méi)有。我不認(rèn)為會(huì)是那樣。我認(rèn)為它只會(huì)像技術(shù)一樣,不斷變得越來(lái)越好。

主持人:所以你對(duì)未來(lái)持樂(lè)觀態(tài)度?你對(duì) AI 即將發(fā)生的事情非常樂(lè)觀。

黃仁勛: 當(dāng)然,我們制造著世界上最好的 AI 芯片,所以最好保持樂(lè)觀。如果歷史可以借鑒,我們一直都對(duì)新技術(shù)感到擔(dān)憂,但這不是什么不好的事情,因?yàn)樗羞@些擔(dān)憂最終都會(huì)被引導(dǎo),使技術(shù)更安全。

例如,在過(guò)去的幾年里,我認(rèn)為 AI 技術(shù)的能力,僅在過(guò)去兩年里,就可能提升了 100 倍。那么,我們?nèi)绾我龑?dǎo)這種技術(shù)?我們?nèi)绾我龑?dǎo)所有這些力量?我們將其導(dǎo)向讓 AI 能夠思考,這意味著它可以接受我們給它的問(wèn)題,逐步分解,在回答之前進(jìn)行研究。因此,它以事實(shí)為基礎(chǔ),會(huì)反思答案,問(wèn)自己:“這是我能給出的最好答案嗎?我對(duì)這個(gè)答案確定嗎?”如果它不確定或信心不足,它會(huì)回去做更多的研究。它甚至可能會(huì)使用工具,因?yàn)楣ぞ咛峁┝吮人约夯糜X(jué)更好的解決方案。

結(jié)果是,我們將所有這些計(jì)算能力引導(dǎo)到產(chǎn)生一個(gè)更安全、更真實(shí)的結(jié)果和答案上。正如你所知,早期對(duì) AI 最大的批評(píng)之一就是它會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)。如果你看看今天人們?nèi)绱祟l繁地使用 AI 的原因,就是因?yàn)榛糜X(jué)的量減少了。

大多數(shù)人想到力量,可能想到的是爆炸性的力量。但技術(shù)的力量,大部分被導(dǎo)向了安全性。今天的汽車(chē)更強(qiáng)大,但駕駛起來(lái)更安全。很多力量被用于更好的操控。

主持人:所以當(dāng)你定義“安全”時(shí),你定義的是準(zhǔn)確性和功能性?

黃仁勛: 對(duì),就是讓它能完成你期望它做的事情。就像今天的汽車(chē)?yán)镉玫降?ABS(防抱死制動(dòng)系統(tǒng))。沒(méi)有汽車(chē)?yán)锏挠?jì)算機(jī),你怎么做到這些?技術(shù)增強(qiáng)它導(dǎo)向的是更精細(xì)的思考、更多的反思、更多的規(guī)劃、更多的選擇。

主持人:但人們最大的擔(dān)憂是軍事應(yīng)用。人們非常擔(dān)心 AI 系統(tǒng)會(huì)做出某些可能不符合倫理或道德的決定,因?yàn)檫@些系統(tǒng)往往是基于實(shí)現(xiàn)目標(biāo)而非考慮后果的。你怎么看這一問(wèn)題?

黃仁勛:我很高興我們的軍隊(duì)會(huì)使用 AI 技術(shù)進(jìn)行防御。我很高興看到所有這些科技初創(chuàng)公司現(xiàn)在將他們的技術(shù)能力導(dǎo)向國(guó)防和軍事應(yīng)用。我認(rèn)為我們必須這樣做。

2 未來(lái)二十年 AI 會(huì)發(fā)展成什么樣?

主持人:當(dāng)你展望 AI 的未來(lái)時(shí),你剛剛說(shuō)沒(méi)人真正知道會(huì)發(fā)生什么,你是否會(huì)坐下來(lái)思考各種情景?你認(rèn)為未來(lái)二十年 AI 的最佳情景是什么?

黃仁勛:最佳情景是AI 融入我們所做的一切,一切都更高效。但戰(zhàn)爭(zhēng)的威脅仍然是威脅。網(wǎng)絡(luò)安全仍然是一個(gè)超級(jí)困難的挑戰(zhàn)??傆腥藭?huì)試圖突破你的防線。你會(huì)有數(shù)以千計(jì)、數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的 AI Agent 來(lái)保護(hù)你免受威脅。你的技術(shù)會(huì)變得更好,他們的技術(shù)也會(huì)變得更好。

主持人:人們最大的擔(dān)憂之一是,技術(shù)會(huì)發(fā)展到加密技術(shù)將被淘汰,不再能保護(hù)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)。你預(yù)見(jiàn)到這會(huì)成為一個(gè)問(wèn)題嗎?還是認(rèn)為隨著防御的增長(zhǎng),它就能永遠(yuǎn)抵御任何入侵?

黃仁勛:不可能“永遠(yuǎn)”擋住所有入侵。網(wǎng)絡(luò)安全之所以有效,是因?yàn)榉烙夹g(shù)與攻擊技術(shù)都在快速進(jìn)步。雖然并非所有入侵都能被阻擋——總會(huì)有一些攻擊成功突破防線,但我們會(huì)從中吸取教訓(xùn)、持續(xù)改進(jìn)。網(wǎng)絡(luò)安全防御的一大優(yōu)勢(shì)在于,整個(gè)社會(huì)、整個(gè)社區(qū)以及所有公司都在共同協(xié)作、形成合力。這一點(diǎn)許多人并未意識(shí)到。實(shí)際上,存在一個(gè)由網(wǎng)絡(luò)安全專(zhuān)家構(gòu)成的共同體,我們?cè)诖私涣飨敕?、分享最佳?shí)踐、通報(bào)檢測(cè)到的新情況。一旦出現(xiàn)系統(tǒng)被攻破或發(fā)現(xiàn)漏洞,相關(guān)信息會(huì)立即共享給整個(gè)社區(qū),相應(yīng)的補(bǔ)丁也會(huì)迅速向所有人開(kāi)放。

主持人:這很有趣。我以前不知道。我以為這會(huì)像其他所有事情一樣,都是競(jìng)爭(zhēng)性的。

黃仁勛:我們一起努力,這種情況持續(xù)了大約 15 年。

主持人:你認(rèn)為是什么開(kāi)啟了這種合作?

黃仁勛:人們認(rèn)識(shí)到這是一個(gè)挑戰(zhàn),沒(méi)有一家公司可以獨(dú)善其身。AI 也會(huì)發(fā)生同樣的事情。我認(rèn)為我們都必須決定共同努力,以避免受到傷害,這是我們最好的防御方式。

主持人:你預(yù)見(jiàn)到未來(lái)會(huì)有某個(gè)時(shí)候,秘密將不復(fù)存在嗎?信息都是一堆一和零,技術(shù)能越來(lái)越多地獲取這些信息。會(huì)不會(huì)有一天,沒(méi)有辦法保守秘密?

黃仁勛:我不這么認(rèn)為。量子計(jì)算機(jī)本該,量子計(jì)算機(jī)將使以前的加密技術(shù)過(guò)時(shí)。但這正是整個(gè)行業(yè)正在研究后量子加密技術(shù)的原因。

主持人:那會(huì)是什么樣的?

黃仁勛:新的算法。量子計(jì)算擁有的力量十分驚人。它可以在幾分鐘內(nèi)解決那些讓世界上所有超級(jí)計(jì)算機(jī)花費(fèi)數(shù)十億年才能解決的方程。我知道有一群科學(xué)家正在研究這個(gè)問(wèn)題。

主持人:終極恐懼會(huì)不會(huì)是:它無(wú)法被攻破,量子計(jì)算將永遠(yuǎn)能解密所有其他的量子計(jì)算加密?

黃仁勛:我不認(rèn)為會(huì)發(fā)展到某一點(diǎn), AI 不會(huì)像從“穴居人”突然跳到“外星文明”那樣。我們每一天都在變得更好、更聰明。我們站在我們自己的 AI 的肩膀上前進(jìn)。所以當(dāng) AI 威脅來(lái)臨時(shí),它只是領(lǐng)先了一步,而不是領(lǐng)先了一個(gè)星系。所以我認(rèn)為,那種 AI 會(huì)憑空出現(xiàn),并以我們無(wú)法想象的方式思考,做出我們無(wú)法想象的事情的想法是牽強(qiáng)的。

主持人:但它們不會(huì)做一些非常令人驚訝的事情嗎?

黃仁勛:確實(shí)會(huì)有這種情況。但假設(shè)你的 AI 做了一件令人驚訝的事,我這邊也會(huì)有一個(gè) AI。我的 AI 在觀察你的 AI 時(shí),可能會(huì)說(shuō):“那其實(shí)也沒(méi)那么令人驚訝。”

我們這些普通人所擔(dān)心的恐懼,往往是擔(dān)心 AI 會(huì)變得有感知,能夠自己做決定,并最終決定統(tǒng)治世界——比如它們可能會(huì)說(shuō):“人類(lèi)做得不錯(cuò),但現(xiàn)在該由我們接管了?!?/p>

不過(guò),我的 AI 會(huì)保護(hù)我。這其實(shí)類(lèi)似于網(wǎng)絡(luò)安全的邏輯:你有一個(gè)超級(jí)聰明的 AI,但我也有一個(gè)同樣超級(jí)聰明的 AI。假設(shè)我們理解了什么是意識(shí)和感知,并且它們確實(shí)存在——如果你的 AI 具備意識(shí),我的 AI 也同樣具備。

假如你的 AI 想做些出人意料的事,我的 AI 非常聰明,可能并不會(huì)感到意外。雖然對(duì)我而言或許驚訝,但我的 AI 不會(huì)。就算我的 AI 最初也覺(jué)得意外,但它足夠聰明,第一次見(jiàn)到之后,第二次就不會(huì)再驚訝了。這和我們?nèi)祟?lèi)學(xué)習(xí)的過(guò)程其實(shí)很像。

3 AI 不會(huì)獲得意識(shí)

主持人:你提到你不相信 AI 會(huì)獲得“意識(shí)”,你對(duì)“意識(shí)”或“感知力”的定義是什么?

黃仁勛:對(duì)我來(lái)說(shuō),意識(shí)首先你需要知道自己的存在。你必須擁有體驗(yàn),而不僅僅是知識(shí)和智能。一臺(tái)機(jī)器擁有體驗(yàn)的概念……我不知道如何定義體驗(yàn)。意識(shí)是對(duì)體驗(yàn)的感覺(jué),是認(rèn)識(shí)自我與能夠反思、認(rèn)識(shí)我們自己、自我感。我認(rèn)為所有這些人類(lèi)體驗(yàn)大概就是意識(shí)。但它為何存在,以及與知識(shí)和智能的概念有何不同?AI 是由知識(shí)和智能定義的。我們稱(chēng)之為人工智能,而不是人工意識(shí)。感知、相信、識(shí)別、理解、規(guī)劃、執(zhí)行任務(wù)的能力,這些都是智能的基礎(chǔ)。它顯然與意識(shí)不同。

主持人:我的意思是,狗沒(méi)有意識(shí)嗎?

黃仁勛:狗似乎很有意識(shí)。它們感受很多。它們會(huì)依戀你。你不在時(shí)會(huì)抑郁。所以它們當(dāng)然有意識(shí)。

主持人:AI 不是在與社會(huì)互動(dòng)嗎?那么,它是否通過(guò)這種互動(dòng)獲得了經(jīng)驗(yàn)?

黃仁勛: 我不認(rèn)為互動(dòng)就是經(jīng)驗(yàn)。我認(rèn)為經(jīng)驗(yàn)是……經(jīng)驗(yàn)是情感的集合。

主持人:你知道那個(gè) AI 嗎?我忘了是哪個(gè)了,他們給了 AI 一些關(guān)于其中一個(gè)程序員與他妻子有外遇的虛假信息,只是為了看看 AI 會(huì)如何反應(yīng)。然后當(dāng)他們說(shuō)要關(guān)閉它時(shí),AI 威脅要敲詐程序員,并揭露他的外遇。當(dāng)時(shí)大家就覺(jué)得:“哇哦!”它很狡猾。如果那不是從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí),并意識(shí)到自己即將被關(guān)閉它也不會(huì)進(jìn)行威脅,如果它的能力呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),那最終會(huì)不會(huì)導(dǎo)致一種不同于我們從生物學(xué)上定義的意識(shí)?

黃仁勛:嗯,首先我們來(lái)分析一下它可能的行為邏輯。它或許是從某個(gè)地方讀到過(guò)類(lèi)似的描述——可能有些文本記載了人在面臨這種處境時(shí)會(huì)如何反應(yīng)。

我可以想象,某本小說(shuō)里可能就出現(xiàn)過(guò)相關(guān)的詞語(yǔ)和情節(jié)。所以在它的內(nèi)部,只是識(shí)別出了一種“生存策略”。本質(zhì)上,那不過(guò)是一組數(shù)字:與“丈夫?qū)ζ拮硬恢摇毕嚓P(guān)的數(shù)字集合,后面關(guān)聯(lián)著另一串與“敲詐”或類(lèi)似行為相關(guān)的數(shù)字。不管具體是報(bào)復(fù)還是什么,它只是根據(jù)這些關(guān)聯(lián)輸出了相應(yīng)的詞語(yǔ)。這就好比如果我讓它以莎士比亞的風(fēng)格寫(xiě)一首詩(shī),它也只是在這個(gè)多維的語(yǔ)言空間里,把世界上相關(guān)的詞語(yǔ)組合輸出而已。那些描述外遇的提示詞,觸發(fā)了后續(xù)一連串的詞語(yǔ)延伸,最終形成了某種帶有報(bào)復(fù)意味的回應(yīng)。但這并不是因?yàn)樗辛艘庾R(shí),它只是在生成詞語(yǔ)。

主持人:我理解你的意思,你想說(shuō)這是人類(lèi)在文學(xué)和現(xiàn)實(shí)生活中表現(xiàn)出的模式,對(duì)吧?

黃仁勛:完全正確。

主持人:可是,如果有一天,人們回顧過(guò)去時(shí)說(shuō):“看,兩年前它還做不到這個(gè),四年前它也做不到那個(gè)?!碑?dāng)我們展望未來(lái),當(dāng) AI 能做到人類(lèi)能做的一切時(shí),我們究竟要在哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)判定它擁有了意識(shí)?如果它只是完美模仿了人類(lèi)的全部思維和行為模式,那并不等于它就有意識(shí)——可那時(shí)它已經(jīng)變得真假難辨了。它能以和人完全相同的方式與你交流,這難道不就像是某種意識(shí)的體現(xiàn)嗎?我們是不是過(guò)于執(zhí)著“意識(shí)”這個(gè)概念了?因?yàn)樗雌饋?lái)已經(jīng)很像意識(shí)的某個(gè)版本了。

黃仁勛:它只是“模仿的版本”——模仿意識(shí),對(duì)吧?即便模仿得再完美,我依然認(rèn)為那是模仿。就像一塊完美的高仿勞力士手表。問(wèn)題在于:我們?nèi)绾味x意識(shí)?

主持人:對(duì),這正是關(guān)鍵。我覺(jué)得并沒(méi)有人真正清晰定義過(guò)它。

黃仁勛:是的,所以問(wèn)題開(kāi)始變得模糊,這也是那些持末世論觀點(diǎn)的人所擔(dān)心的——他們認(rèn)為我們正在創(chuàng)造一種自己無(wú)法控制的意識(shí)形態(tài)。

我相信我們可以創(chuàng)造出一臺(tái)能夠模仿人類(lèi)智能的機(jī)器,它可以理解信息、理解指令、分解問(wèn)題、解決問(wèn)題并執(zhí)行任務(wù)。對(duì)此我完全相信。

我認(rèn)為我們可以擁有一個(gè)具備海量知識(shí)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。這些知識(shí)中,有些是真實(shí)的,有些是虛假的;有些是人類(lèi)生成的,有些是合成生成的。而且,未來(lái)世界上越來(lái)越多的知識(shí)將是合成生成的。

要知道,一直以來(lái),我們所擁有的知識(shí)都是由人類(lèi)生成、傳播、互相傳遞、放大、增減和修改的。但在未來(lái),可能兩三年后,世界上 90% 的知識(shí)很可能由 AI 生成。

主持人:這聽(tīng)起來(lái)太不可思議了。

黃仁勛:我知道。但這沒(méi)關(guān)系。讓我解釋為什么:我從一本由一群我不認(rèn)識(shí)的人編寫(xiě)的教科書(shū)里學(xué)習(xí),和從一臺(tái)整合所有信息并重新合成知識(shí)的 AI 計(jì)算機(jī)里學(xué)習(xí),對(duì)我來(lái)說(shuō)有什么區(qū)別呢?我認(rèn)為并沒(méi)有太大區(qū)別。我們依然需要核實(shí)事實(shí),依然需要確保它基于基本的原理,依然需要做所有這些工作——就像我們今天所做的一樣。

主持人:考慮到當(dāng)前 AI 的發(fā)展現(xiàn)狀,你是否預(yù)見(jiàn)到——就像我們十年前從未真正相信 AI 會(huì)像今天這樣無(wú)處不在、如此強(qiáng)大和重要一樣——十年后我們會(huì)看到什么?你如何想象那時(shí)的情景?

黃仁勛:我覺(jué)得,如果你回顧過(guò)去十年,你也會(huì)說(shuō)同樣的話:我們當(dāng)時(shí)絕不相信會(huì)發(fā)展成今天這樣,雖然方向可能不同。但如果你站在九年后的時(shí)間點(diǎn),再問(wèn)自己十年后會(huì)怎樣,我認(rèn)為變化會(huì)是相當(dāng)漸進(jìn)的。

4 AI 全面進(jìn)化后,人類(lèi)將何去何從?

主持人:埃隆·馬斯克說(shuō)過(guò)一個(gè)讓我很興奮的觀點(diǎn):他相信我們會(huì)進(jìn)入一個(gè)人們不需要工作的階段。這并不是說(shuō)人生沒(méi)有目標(biāo),而是用他的話說(shuō),人們會(huì)享有“普遍高收入”,因?yàn)?AI 創(chuàng)造了大量財(cái)富,從而消除人們?yōu)榱速嶅X(qián)而從事自己不喜歡的工作的必要性。但很多人對(duì)此感到不安,因?yàn)樗麄兊娜可矸菡J(rèn)同、自我認(rèn)知以及社會(huì)歸屬感,都和工作緊密相連。比如,這是邁克,他是一位出色的機(jī)械師——找邁克,他就能搞定。可如果有一天,AI 能比人類(lèi)做得更好,人們雖然能得到錢(qián),但邁克該怎么辦?邁克真心喜歡成為最棒的機(jī)械師。

還有那些寫(xiě)代碼的人,當(dāng) AI 能夠以無(wú)限速度、零錯(cuò)誤地編碼時(shí),他們又該做什么?這些人的出路在哪里?問(wèn)題就變得微妙了,因?yàn)槲覀內(nèi)祟?lèi)往往把身份認(rèn)同和謀生職業(yè)綁定在一起。認(rèn)識(shí)一個(gè)人時(shí),你問(wèn)的第一句話往往是:“你是做什么的?”如果邁克回答:“我從政府領(lǐng)錢(qián),整天打游戲?!蹦歉杏X(jué)就太奇怪了。

黃仁勛:是的,這個(gè)問(wèn)題很有意思……我們或許可以從一個(gè)更實(shí)際的起點(diǎn)開(kāi)始討論,再倒推回來(lái),你看可以嗎?

我想以深度學(xué)習(xí)的奠基人——杰夫·辛頓教授為例。他是多倫多大學(xué)的杰出研究員,提出了“反向傳播”這一核心思想,讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)真正學(xué)會(huì)了“學(xué)習(xí)”。

對(duì)大眾來(lái)說(shuō),傳統(tǒng)軟件是人類(lèi)運(yùn)用第一性原理,將思維轉(zhuǎn)化為算法,再編寫(xiě)成程序,就像一份食譜。而在深度學(xué)習(xí)中,我們構(gòu)建的是一個(gè)龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。我們輸入它最終需要處理的數(shù)據(jù),然后讓它“隨機(jī)猜測(cè)”輸出應(yīng)該是什么。

舉個(gè)例子:輸入一張貓的圖片。這個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的某一端應(yīng)當(dāng)輸出代表“貓”的信號(hào)。當(dāng)輸入是貓時(shí),其他輸出(狗、大象、老虎等)都應(yīng)接近零,只有“貓”的信號(hào)應(yīng)接近一。我們通過(guò)這個(gè)由無(wú)數(shù)數(shù)學(xué)單元組成的網(wǎng)絡(luò)輸入貓的圖片——這些單元僅僅在做乘法和加法。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模非常龐大:輸入信息越多,網(wǎng)絡(luò)就需越大。

杰夫·辛頓發(fā)明的方法是:先讓網(wǎng)絡(luò)猜測(cè)——輸入貓圖,它給出一個(gè)結(jié)果。正確答案是“貓”,于是我們?cè)鰪?qiáng)“貓”的信號(hào),抑制其他信號(hào),并將這個(gè)調(diào)整反向傳回整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。接著再輸入一張狗圖,它可能又輸出一堆雜亂結(jié)果。我們?cè)俅渭m正:“不,正確答案是‘狗’。請(qǐng)輸出‘狗’,其他輸出歸零。”然后再反向傳播這次修正。如此反復(fù)進(jìn)行。這就像教孩子認(rèn)物:“這是蘋(píng)果,這是狗,這是貓?!辈粩嗾故?、糾正,直到他們學(xué)會(huì)。

總之,這項(xiàng)偉大發(fā)明就是深度學(xué)習(xí),它是當(dāng)代人工智能的基礎(chǔ)——一種能夠從例子中學(xué)習(xí)的軟件。

其最重大的應(yīng)用之一是圖像識(shí)別,而圖像識(shí)別中至關(guān)重要的領(lǐng)域就是放射學(xué)。大約五年前,有人預(yù)測(cè):五年后,AI 將徹底改變放射學(xué),不再需要放射科醫(yī)生。如今我們看到,這個(gè)預(yù)測(cè)完全正確——AI 已全面融入該領(lǐng)域。今天,幾乎所有的放射科醫(yī)生都在以某種形式使用 AI

然而頗具諷刺意味且耐人尋味的是,自那以后放射科醫(yī)師的數(shù)量反而增加了。這就引出了一個(gè)值得玩味的問(wèn)題:為什么會(huì)這樣?

當(dāng)時(shí)的預(yù)測(cè)認(rèn)為,AI 會(huì)讓放射科醫(yī)生消失,但現(xiàn)實(shí)恰恰相反,我們需要的放射科醫(yī)生更多。原因是:放射科醫(yī)生的真正目的不是閱讀影像,而是“診斷疾病”。

閱讀影像只是為了診斷服務(wù)的一個(gè)步驟?,F(xiàn)在 AI 能更快、更精準(zhǔn)地分析圖像,從不犯錯(cuò),也不會(huì)疲勞——它能處理更多影像,能把 2D 圖像變成 3D、甚至 4D 來(lái)分析。AI 不在乎維度,它都能做。

因此,AI 能以人類(lèi)做不到的方式、更大規(guī)模地研究影像,讓醫(yī)院可以為更多患者做檢查,提高服務(wù)量。這反過(guò)來(lái)改善醫(yī)院的經(jīng)濟(jì)狀況,于是醫(yī)院會(huì)雇傭更多放射科醫(yī)生,因?yàn)獒t(yī)生真正的價(jià)值是診斷疾病,而不是看圖。

主持人:所以你最終想說(shuō)的是:關(guān)鍵要看一份工作的“目的”是什么?比如律師的目的是否改變了?

黃仁勛:對(duì),我們要回到“工作的目的”本身。我舉個(gè)例子:如果汽車(chē)實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛,所有司機(jī)會(huì)失業(yè)嗎?可能不會(huì)。因?yàn)橛行┧緳C(jī)承擔(dān)的不只是駕駛,而是保護(hù)、服務(wù)、體驗(yàn)的一部分。

所以有些司機(jī)會(huì)失去工作,但許多司機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)型,而自動(dòng)駕駛也會(huì)催生新的應(yīng)用。

同樣地,如果 AI 出現(xiàn),我不認(rèn)為我會(huì)失去工作,因?yàn)槲业墓ぷ髂康牟皇恰翱次募薄安猷]件”“看技術(shù)圖”。這些都是任務(wù),不是目的。人的工作目的通常沒(méi)變,變的是完成任務(wù)的方式。律師也是——他們的目的仍然是“幫助別人”。閱讀法律文件、生成文書(shū)只是手段,而不是目的。

主持人:但你不覺(jué)得 AI 會(huì)取代很多工作嗎?尤其是那些本質(zhì)上就是“執(zhí)行任務(wù)”的職業(yè)?

黃仁勛:會(huì)的。如果你的價(jià)值只是“做任務(wù)本身”,那就很危險(xiǎn)。但 AI 同時(shí)也會(huì)創(chuàng)造大量新工作。例如:假設(shè)我對(duì)馬斯克做的人形機(jī)器人非常興奮,雖然還有幾年才會(huì)普及。但一旦普及,就會(huì)出現(xiàn)一個(gè)全新的產(chǎn)業(yè)——機(jī)器人制造、維護(hù)、維修的技術(shù)人員。這些工作以前不存在。

汽車(chē)問(wèn)世后才出現(xiàn)汽車(chē)技工、加油站、改裝等行業(yè)。未來(lái)機(jī)器人也會(huì)催生“機(jī)器人服飾”“機(jī)器人維護(hù)”“機(jī)器人個(gè)性化”等全新產(chǎn)業(yè)。

主持人:你不認(rèn)為這些工作未來(lái)也會(huì)被機(jī)器人自動(dòng)化嗎?最終是不是只有那些不是“執(zhí)行任務(wù)”的工作才會(huì)幸存?

黃仁勛:即便機(jī)器人彼此維護(hù),也會(huì)不斷催生新需求、新工作。關(guān)鍵是:你的工作必須有“超越任務(wù)”的意義。如果你的工作只是“切菜”,那廚房機(jī)早就能代替你了。人們必須尋找更有意義的部分。

5 如何看待馬斯克提出的全民基本收入(UBI)?

主持人:你怎么看馬斯克關(guān)于“全民基本收入(UBI)將成為必要”的觀點(diǎn)?像 Andrew Yang 也提出過(guò)類(lèi)似的看法。

黃仁勛:我認(rèn)為兩種極端情況不會(huì)同時(shí)發(fā)生:一種說(shuō)法是:未來(lái) AI 帶來(lái)“資源極大豐富”,人人都富裕,不需要工作。另一種說(shuō)法是:我們需要全民基本收入來(lái)維持生活。這兩者不可能同時(shí)成立。要么人人富裕,要么人人需要補(bǔ)貼。

主持人:那你覺(jué)得“人人富?!笨赡軉??如何實(shí)現(xiàn)?

黃仁勛:富裕不一定意味著“每個(gè)人都擁有很多錢(qián)”,而是“資源極大豐富”。就像今天我們對(duì)“信息”非常富有——幾千年前只有極少數(shù)人能獲取知識(shí)。未來(lái),許多現(xiàn)在被認(rèn)為稀缺的資源,會(huì)因?yàn)樽詣?dòng)化而變得廉價(jià)、易得。

主持人:聽(tīng)起來(lái)你認(rèn)為很難預(yù)測(cè)很遠(yuǎn)的未來(lái)?

黃仁勛:對(duì),非常難,因?yàn)樽兞刻嗔?。但未?lái) 5–10 年,我有幾個(gè)“相信并希望”能夠發(fā)生的趨勢(shì):

趨勢(shì)一,AI 會(huì)大幅縮小技術(shù)鴻溝,而不是擴(kuò)大。反對(duì)者會(huì)說(shuō) AI 會(huì)加劇差距,因?yàn)樗嘿F,需要能源、GPU、工廠。但證據(jù)告訴我們:AI 是人類(lèi)歷史上“最容易使用的技術(shù)”。

ChatGPT 幾乎一夜之間就有十億用戶(hù) ,使用方式極其簡(jiǎn)單:對(duì)它說(shuō)話就行。你不會(huì)用 ChatGPT?就問(wèn) ChatGPT “怎么用你” ,它能自動(dòng)學(xué)習(xí)你的語(yǔ)言、方言,并給出答案。以前的工具不會(huì)教你如何使用自己,但 AI 會(huì)。你不需要會(huì) Python/C++,只需要會(huì)“人類(lèi)語(yǔ)言”。

趨勢(shì)二,未來(lái)每個(gè)國(guó)家都會(huì)擁有優(yōu)秀的 AI。即便不是最新的,也會(huì)是“過(guò)去版本的 AI”,但: “十年前的 AI,在十年后仍然是驚人的?!?每個(gè)國(guó)家都會(huì)因此提升知識(shí)、技能與智能水平。

趨勢(shì)三,AI 的能耗會(huì)大幅下降,讓更多國(guó)家享受紅利。

主持人:但能源不也是發(fā)展中國(guó)家的最大瓶頸嗎?

黃仁勛:是的,能源是瓶頸。但正如摩爾定律讓計(jì)算功耗不斷下降,加速計(jì)算(accelerated computing)也讓 AI 的能耗下降得極快。

過(guò)去十年,我們把計(jì)算性能提升了 100,000 倍。同樣任務(wù)所需的能源減少了 100,000 倍。如果汽車(chē)十年內(nèi)做到“能耗減少 10 萬(wàn)倍”,它幾乎不需要能源。未來(lái) 10 年,AI 做同樣的任務(wù)所需能量會(huì)降到極低。這意味著:AI 將無(wú)處不在,每個(gè)國(guó)家都能使用,不需要巨大的能源成本。

所以,貧窮國(guó)家也能跟上。

6 馬斯克買(mǎi)走了第一塊 DGX-1

主持人:目前能源仍然是最大瓶頸吧?比如 Google 正在建核電站為他們的 AI 工廠供電?

黃仁勛:我之前沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)這件事。但未來(lái)六、七年會(huì)看到很多小型核反應(yīng)堆。規(guī)模大概是幾百兆瓦的級(jí)別。這些小型核反應(yīng)堆會(huì)建在各家公司本地,用來(lái)自發(fā)電。

主持人:哇,就像農(nóng)場(chǎng)自己發(fā)電那樣?這樣做似乎最合理吧?既能減輕電網(wǎng)壓力,又能按需建設(shè),還能把剩余電力回饋電網(wǎng)?

黃仁勛:沒(méi)錯(cuò),這就是它的意義。

主持人:你剛才講了一個(gè)很重要的點(diǎn):摩爾定律與價(jià)格之間的關(guān)系。比如現(xiàn)在的筆記本電腦,像 MacBook Air,那么薄、電池那么強(qiáng)、性能那么好,價(jià)格相對(duì)又便宜——這就是摩爾定律,對(duì)吧?

黃仁勛:然后還有英偉達(dá)定律。我之前說(shuō)的那種計(jì)算方式,就是我們發(fā)明的新計(jì)算方法,相當(dāng)于“喝了能量飲料版的摩爾定律”,摩爾定律遇上喬·羅根那種強(qiáng)化版。這就是我們。

主持人:你帶去給馬斯克的那塊芯片,它的意義是什么?為什么這么強(qiáng)?

黃仁勛:要從 2012 年說(shuō)起。當(dāng)時(shí) Geoff Hinton 的實(shí)驗(yàn)室——我剛才提到的那幾位:Ilya Sutskever、Alex Krizhevsky——他們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域做出了突破,開(kāi)發(fā)了一個(gè)叫 AlexNet 的軟件,用來(lái)識(shí)別圖像。

AlexNet 的圖像識(shí)別效果,比過(guò)去 30 年所有人類(lèi)設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法都要好,是一個(gè)質(zhì)的飛躍。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是智能的基礎(chǔ),如果機(jī)器不能感知,就很難談智能。他們用的硬件是什么?就是兩塊英偉達(dá)的 GPU。

主持人:為什么 GPU 能做到?

黃仁勛:因?yàn)橛ミ_(dá)從成立開(kāi)始,就在研究一種新的計(jì)算方式。傳統(tǒng) CPU 是順序運(yùn)行:一步一步來(lái)。而 GPU 是并行運(yùn)行:把問(wèn)題拆成很多塊,交給成千上萬(wàn)個(gè)處理器同時(shí)做。

顯卡之所以能玩你的賽車(chē)模擬器、生成圖形,是因?yàn)樗鋵?shí)就是一臺(tái)圖像生成超級(jí)計(jì)算機(jī)。我們把這種“加速計(jì)算”植入了顯卡里。年輕人買(mǎi)它來(lái)打游戲——但其實(shí)他們買(mǎi)的是全球最大規(guī)模的消費(fèi)者超級(jí)計(jì)算平臺(tái)。你之前玩 Quake,用雙卡 SLI,對(duì)吧?

主持人:對(duì),我以前自己裝電腦,用過(guò)你的顯卡,搞過(guò)雙卡 SLI。我以前是 Quake 發(fā)燒友。

黃仁勛:那太酷了。你那兩塊 GTX 580,其實(shí)就是深度學(xué)習(xí)走紅世界的第一臺(tái)“革命性計(jì)算機(jī)”。

黃仁勛:就是那臺(tái)雙卡 SLI。那是現(xiàn)代 AI 的大爆炸時(shí)刻。我們發(fā)明了 GPU 和 CUDA,他們正好發(fā)現(xiàn)了它,而我們又正好注意到了他們做的事情。這就像《星際迷航》的第一次接觸——假如瓦肯人沒(méi)有在那一刻看到曲速引擎,他們就不會(huì)來(lái)到地球。一切都會(huì)截然不同。

主持人提問(wèn):后來(lái)發(fā)生了什么?

黃仁勛:我們意識(shí)到深度學(xué)習(xí)不僅能解決視覺(jué)問(wèn)題,它本質(zhì)上是一個(gè)通用函數(shù)逼近器:給它輸入和輸出,它能自己學(xué)會(huì)內(nèi)部的函數(shù)。今天可以是牛頓方程,明天可以是麥克斯韋方程、電磁學(xué)、熱力學(xué)甚至量子物理。

換句話說(shuō):只要世界存在輸入和輸出,AI 就能學(xué)會(huì)它。但要讓它真正強(qiáng)大,需要兩個(gè)前提:一是模型需要能擴(kuò)大規(guī)模(scale);二是它必須能在無(wú)監(jiān)督的情況下學(xué)習(xí)——我們不會(huì)永遠(yuǎn)有足夠的標(biāo)注數(shù)據(jù)。 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)后來(lái)出現(xiàn)了,AI 于是可以靠自己學(xué)習(xí)。

到 2016 年,我造出了第一臺(tái) DGX-1 超級(jí)計(jì)算機(jī),用 8 個(gè) GPU(不是 SLI 兩個(gè))連在一起,一個(gè)要 30 萬(wàn)美元,而研發(fā)第一臺(tái)花了英偉達(dá)幾十億美元。我在大會(huì)上發(fā)布它,但沒(méi)有一個(gè)人想買(mǎi)——直到馬斯克出現(xiàn)。

主持人:馬斯克怎么說(shuō)?

黃仁勛:我們?cè)谂_(tái)上做火邊聊天,他說(shuō):“我有家公司可以用到這個(gè)。”我特別興奮:“太好了,我第一個(gè)客戶(hù)!”結(jié)果他說(shuō):“這是家非營(yíng)利機(jī)構(gòu)。”

我當(dāng)時(shí)整個(gè)人都僵住了——我花了幾十億做這東西,他買(mǎi)不起啊!但我還是把我們內(nèi)部在用的一臺(tái)打包,親自開(kāi)車(chē)送去舊金山。

2016 年,我走進(jìn)他們一個(gè)比你這房間還小的地方——那里的人后來(lái)成了 OpenAI。那時(shí)他們真的就是“坐在同一個(gè)小屋子的一群人”。

主持人:但現(xiàn)在已經(jīng)不是非營(yíng)利組織了,對(duì)吧?

黃仁勛:對(duì),現(xiàn)在已經(jīng)不是了。但不管怎樣,那真是一個(gè)偉大的時(shí)刻。

7 存亡之際,世嘉 500 萬(wàn)美元拯救了英偉達(dá)

主持人:現(xiàn)在 DGX-1 體積真的小太多了。那天 SpaceX 的時(shí)候我們也看過(guò)。

黃仁勛:對(duì),你看差別。工業(yè)設(shè)計(jì)完全一樣。而且他是拿在手里的。最驚人的是——當(dāng)年的 DGX-1 是 1 PetaFLOPS。很大的 FLOPS 數(shù)。DGX Spark 也是 1 PetaFLOPS。但——這是 9 年之后。同樣的計(jì)算力、卻小了這么多。

主持人:而且不是 30 萬(wàn)美元了?

黃仁勛:現(xiàn)在只要 4000 美元。而且只有一本小書(shū)的大小。技術(shù)就是這樣進(jìn)步的。我想把第一臺(tái)給他,就是因?yàn)?2016 年我也把第一臺(tái)給了他。

主持人:太迷人了。如果要拍電影,這就是最完美的故事。假如它真的變成一種數(shù)字生命形態(tài),那它的起源竟然來(lái)自——想做更好的電子游戲電腦圖形,這不是太諷刺太有戲劇性了嗎?

黃仁勛:完全是。你這么想真的很瘋狂,但也完美貼合邏輯。計(jì)算機(jī)圖形其實(shí)是超級(jí)計(jì)算里最困難的問(wèn)題之一,要生成“現(xiàn)實(shí)”。同時(shí)它又是最賺錢(qián)的問(wèn)題之一,因?yàn)殡娔X游戲太受歡迎。

NVIDIA 在 1993 年創(chuàng)立時(shí),我們想做一種新的計(jì)算方式。問(wèn)題是:殺手應(yīng)用是什么?我們公司想做一種新型的計(jì)算架構(gòu),一種能解決傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)解決不了的問(wèn)題的計(jì)算機(jī)。但——1993 年存在的應(yīng)用,都是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)能解決的。如果傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)解決不了,那應(yīng)用也不會(huì)存在。

所以,我們公司其實(shí)從使命陳述上來(lái)說(shuō),是一個(gè)“不可能成功的公司”。但 1993 年的我根本不知道,只覺(jué)得這是個(gè)好主意。如果我們要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)能解決沒(méi)法解決的問(wèn)題的機(jī)器——那你得先“創(chuàng)造那個(gè)問(wèn)題”。

這就是我們做的事。當(dāng)時(shí)沒(méi)有《Quake》,John Carmack 還沒(méi)發(fā)布《Doom》。所以我去了日本。當(dāng)時(shí)街機(jī)行業(yè)正在崛起,世嘉很火。那時(shí)的街機(jī)第一次進(jìn)入 3D:《VR 快打》《Daytona》《VR 警察》……

這些技術(shù)來(lái)自 Martin Marietta 的飛行模擬器,把 NASA 航天飛機(jī)模擬器的核心拆出來(lái)塞進(jìn)街機(jī)里。你家那臺(tái)系統(tǒng),算力可能比當(dāng)年的街機(jī)強(qiáng)一百萬(wàn)倍。但那些街機(jī)用的就是飛行模擬器的技術(shù)。世嘉有兩位驚人的開(kāi)發(fā)者——鈴木裕,以及任天堂的宮本茂。 他們是游戲行業(yè)真正的起源者,兼具藝術(shù)與技術(shù)天賦。鈴木裕是 3D 游戲圖形的先鋒。

我們當(dāng)時(shí)創(chuàng)立公司,卻沒(méi)有任何應(yīng)用。每天和家人說(shuō)“去上班”,但實(shí)際上就我們?nèi)齻€(gè)人,沒(méi)人會(huì)來(lái)找你。所以我們下午都沒(méi)事干。吃完午飯,我們就會(huì)去街機(jī)廳打《VR 快打》《Daytona》,研究他們?cè)趺醋龅降摹?/p>

后來(lái)我們決定:去日本說(shuō)服世嘉,把這些街機(jī) 3D 游戲移植到 PC 上,開(kāi)啟 PC 3D 游戲時(shí)代。

這就是 NVIDIA 的開(kāi)始。

作為交換條件,我們幫他們做游戲主機(jī)的芯片,他們把游戲移植到 PC。他們也付了我們一大筆錢(qián),這就是 NVIDIA 的真正起步。

但在做了幾年之后,我們發(fā)現(xiàn)——我們第一代技術(shù)不行。是錯(cuò)的。所有架構(gòu)理念是對(duì)的,但實(shí)現(xiàn)方式完全反了。別人用三角形,我們用曲面;別人做逆向貼圖,我們做正向貼圖;別人用 Z-buffer,我們沒(méi)有。

所有三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)方向——我們?nèi)x錯(cuò)。所以我們是第一批進(jìn)入這行業(yè)的公司,卻發(fā)現(xiàn)自己在一百家競(jìng)爭(zhēng)者里排在最后,而且答案是錯(cuò)的。

公司陷入困境,我們必須選擇:

  • 改?改了仍然是最后一名,仍然會(huì)死。

  • 不改?就繼續(xù)用錯(cuò)誤技術(shù)。

  • 或者做別的?

我最后主張:雖然不知道正確策略是什么,但我們至少知道錯(cuò)誤技術(shù)是什么。先停下錯(cuò)誤的,給自己一個(gè)重新思考的機(jī)會(huì)。

第二個(gè)問(wèn)題:我們快沒(méi)錢(qián)了。我還和世嘉有合同,要交付游戲主機(jī)芯片。如果合同被取消,我們會(huì)瞬間死掉。于是我去了日本,見(jiàn)世嘉 CEO 入交昭平(Irié)。他以前是本田美國(guó)的 CEO。我 33 歲,還是個(gè)瘦瘦的華裔小伙子,臉上還有痘。我對(duì)他說(shuō):

  • 我有壞消息。

  • 我們承諾的技術(shù)行不通。

  • 我建議你們不要繼續(xù)讓我們完成合同,你們應(yīng)該找別人做主機(jī)芯片——否則只會(huì)浪費(fèi)你們的錢(qián)。

而且——雖然我請(qǐng)求解約,但我仍然需要你最后那 500 萬(wàn)美元。否則我們會(huì)立刻倒閉。

我謙虛、誠(chéng)實(shí)地把背景全部解釋給他聽(tīng)。我請(qǐng)求他把最后那 500 萬(wàn)美元改成對(duì) NVIDIA 的投資。他對(duì)我說(shuō):“即便我投了,你們公司仍然很可能會(huì)倒閉?!?/p>

完全正確。

1995 年的 500 萬(wàn)美元,對(duì)世嘉來(lái)說(shuō)也是大錢(qián)。面對(duì)這么多競(jìng)爭(zhēng)者,他們做對(duì)了技術(shù),我們做錯(cuò)了——投我們,回報(bào)概率幾乎是零。我告訴他: “如果你不投資,我們今晚就會(huì)倒閉;如果你投了,錢(qián)可能也會(huì)虧掉。但結(jié)果對(duì)我來(lái)說(shuō)意義重大?!?/p>

他想了幾天,回來(lái)對(duì)我說(shuō):“好,我們投?!?/strong>

他最終決定:他只是喜歡那個(gè)年輕的 Jensen。就這樣。直到今天都是如此。

主持人:公司上市后你們?cè)趺醋觯?/p>

黃仁勛:我們當(dāng)時(shí)的戰(zhàn)略和技術(shù)方向完全是錯(cuò)的,所以不得不裁掉公司大部分人,把做游戲主機(jī)的團(tuán)隊(duì)都縮回去。有人對(duì)我說(shuō):“Jensen,我們從來(lái)沒(méi)把東西做對(duì)過(guò),我們只會(huì)按錯(cuò)誤的方法做?!?/p>

確實(shí)公司沒(méi)人知道如何像 Silicon Graphics 那樣,做一個(gè)超級(jí)計(jì)算級(jí)的圖形圖像生成系統(tǒng)。

我說(shuō):“不會(huì)很難吧?幾十家公司都在做。”幸運(yùn)的是 Silicon Graphics 出了一本教材,我口袋里有 200 美元,就把僅有的三本教材全買(mǎi)了,每本 60 美元。

我拿回來(lái)發(fā)給三個(gè)架構(gòu)師,說(shuō):“讀它,然后我們?nèi)フ裙尽!?/p>

主持人:你們是怎么改變 3D 圖形技術(shù)的?

黃仁勛:我們從第一性原理開(kāi)始,學(xué)習(xí)最好的技術(shù),但用從未有過(guò)的方式重新實(shí)現(xiàn)。Silicon Graphics 的幾何引擎是跑在通用處理器上的軟件邏輯。而我們把所有通用性都去掉,只保留 3D 圖形最本質(zhì)的功能,把它全部硬編碼進(jìn)芯片里。

那讓一個(gè)小小的芯片性能暴增,能跑出百萬(wàn)美元圖形工作站同等級(jí)的畫(huà)面。我們把一個(gè)百萬(wàn)級(jí)設(shè)備塞進(jìn)了 PC 顯卡里,這就是重大突破。同時(shí),我們只專(zhuān)注一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景:電子游戲,而不是 CAD、飛行模擬這些一大堆應(yīng)用。把問(wèn)題縮到最小,然后為玩家超級(jí)優(yōu)化它。

我們還建立了完整的游戲開(kāi)發(fā)者生態(tài),把游戲適配到我們的芯片上,從技術(shù)公司變成一個(gè)游戲平臺(tái)公司。GeForce 早期本質(zhì)上就是讓 PC 變成一臺(tái)游戲主機(jī)。

主持人:你怎么回顧那個(gè)時(shí)代電子游戲行業(yè)的興起?

黃仁勛:1993 年時(shí)實(shí)際上根本沒(méi)有“游戲產(chǎn)業(yè)”這種說(shuō)法。但 John Carmack 做出 Doom、Quake 后,一切瞬間爆發(fā)。

順便說(shuō)個(gè)趣事,“Doom”這個(gè)名字來(lái)自《金錢(qián)本色》里的一個(gè)臺(tái)詞:湯姆·克魯斯打開(kāi)球桿盒時(shí)說(shuō):“厄運(yùn)(Doom)”。Carmack 覺(jué)得他們做的就是給行業(yè)帶來(lái)“毀滅級(jí)沖擊”,就用了這個(gè)名字。之后 Tim Sweeney 和 Epic Games 加入,3D 游戲時(shí)代徹底起飛。

主持人:繼續(xù)你的故事吧。你們后來(lái)怎么撐下來(lái)的?

黃仁勛:在 GeForce 之前,我們靠 RIVA 128 救活了公司。但當(dāng)時(shí)我們銀行里只剩幾百萬(wàn)美元,每個(gè)月都在燒錢(qián)。設(shè)計(jì)芯片要反復(fù)打樣——設(shè)計(jì) → tape-out(送晶圓廠)→ 拿回硅片 → 用軟件測(cè)試 → 發(fā)現(xiàn) bug → 再 tape-out。我們沒(méi)有錢(qián)也沒(méi)有時(shí)間再來(lái)幾次這樣的循環(huán)。

后來(lái)我聽(tīng)說(shuō)有家公司做出一臺(tái)“模擬器”(emulator),能讓我們直接把芯片的設(shè)計(jì)文件放進(jìn)去,讓機(jī)器“假裝”成我們的芯片。這樣就能在出硅片之前把所有軟件測(cè)試完。

這太革命了。我們只有一百萬(wàn)美元現(xiàn)金,我決定拿其中一半去買(mǎi)那臺(tái)機(jī)器。結(jié)果我打電話過(guò)去,對(duì)方說(shuō):“機(jī)器有,但我們公司已經(jīng)倒閉了。” 他們有一臺(tái)庫(kù)存機(jī),我就把它買(mǎi)下來(lái)了。他們之后真的倒閉了。我們把設(shè)計(jì)放進(jìn)去測(cè)試,把 bug 都修完了。

主持人:然后你們?cè)趺醋?TSMC(臺(tái)積電)支持你們?

黃仁勛:我打電話給臺(tái)積電,說(shuō)我們要直接量產(chǎn),不做試產(chǎn)。臺(tái)積電說(shuō)從沒(méi)聽(tīng)過(guò)有人第一次 tape-out 就敢直接上量產(chǎn)。

但如果不這么做,我們必然死。而這樣做,也許有一線生機(jī)。當(dāng)時(shí)臺(tái)積電很小,幾億美元規(guī)模。創(chuàng)辦人張忠謀先生決定支持我們。我告訴他我們“有很多客戶(hù)”(事實(shí)上只一個(gè)),還有大額采購(gòu)訂單。如果失敗,晶圓會(huì)報(bào)廢,我們也完了。但他承擔(dān)了風(fēng)險(xiǎn)。我們 tape-out、量產(chǎn),結(jié)果完美成功。我們從零到十億美元收入,成為當(dāng)時(shí)增長(zhǎng)最快的科技公司。

主持人:那時(shí)候你怎么承受壓力?能睡好嗎?

黃仁勛:那時(shí)我常常躺在床上覺(jué)得整個(gè)世界都在高速旋轉(zhuǎn),非常焦慮,完全失控。我人生只有少數(shù)幾次這樣的感覺(jué),那段時(shí)間是最嚴(yán)重的。

主持人:這些經(jīng)歷給了你什么?

黃仁勛:我學(xué)會(huì)了如何制定戰(zhàn)略、如何創(chuàng)造市場(chǎng)(我們創(chuàng)造了現(xiàn)代 3D 游戲市場(chǎng),后來(lái)用同樣方法創(chuàng)造了現(xiàn)代 AI 市場(chǎng))。我學(xué)會(huì)了如何在危機(jī)中保持冷靜、系統(tǒng)化思考,又如何把公司里所有浪費(fèi)都清除,只做最本質(zhì)的事。

我們長(zhǎng)期靠“燃盡式”生存。直到今天——我每天早上醒來(lái)仍然覺(jué)得:我們可能 30 天內(nèi)會(huì)破產(chǎn)。

主持人:但你們現(xiàn)在是全球最大的科技公司之一啊。

黃仁勛:但那種脆弱感、不確定感、危機(jī)感從來(lái)沒(méi)離開(kāi)過(guò)。

主持人:你覺(jué)得正是這種“饑餓感”讓你們成功嗎?

黃仁勛:是的。我更多的驅(qū)動(dòng)力來(lái)自“不想失敗”。我不會(huì)停下來(lái),不會(huì)自滿,總是處在邊緣狀態(tài)。

https://www.youtube.com/watch?v=3hptKYix4X8

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