不跟英伟达走老路，这家 GPU 公司的技术架构藏着哪些关键解？
采访嘉宾 | 天数智芯 AI 与加速计算技术负责人 单天逸对于国产 GPU 行业来说，没有哪个时间节点比当下更宝贵。在政策支持硬科技企业上市的背景下，国产 GPU 迎来了难得的上市黄金窗口期。但上市并非终点，在敲钟的那一刻，下一战场大幕已经拉开——GPU 厂商的技术路线、产品能力和长期判断，被放到了更公开也更严苛的舞台上，谁能撑起资本市场和大众期待，谁就能撑起市值。这也是为什么，天数智芯上市后的首场发布会能够在业内形成广泛讨论。它以极其务实的工程师表达方式，把架构放回到国产 GPU 技术叙事的中心。在 1 月 26 日召开的天数智芯“智启芯程”合作伙伴大会中，围绕架构层的创新与思考占据了相当比重。基于这些创新点与思考，天数智芯公布了过去一代以及未来三代的架构路线图：2025 年，天数天枢架构已经超越英伟达 Hopper，在 DeepSeek V3 场景中实测性能数据超出 20%；2026 年，天数天璇架构对标 Blackwell，新增 ixFP4 精度支持；2026 年，天数天玑架构超越 Blackwell，覆盖全场景 AI/加速计算；2027 年，天数天权架构超越 Rubin，支持更多精度与创新设计。国产 GPU，开启 AI++ 计算新范式根据天数智芯公布的架构路线图及阶段发展目标，在 2027 年之前，天数智芯将通过多代产品完成对英伟达的追赶；在 2027 年之后，将转向更富创新性的架构设计，聚焦更具突破性的超级计算芯片架构设计。看似宏大，但对于仍处于爬坡阶段的国产 GPU 行业来说，这条路径实际上相当务实——只有在工程化能力上完成对标甚至是超越，国产 GPU 才有资格进入更大规模的生产环境中。而在规模化落地阶段的竞争，焦点早已从峰值性能指标转向有效计算能力。当 Token 成为 AI 时代最基本的生产资料，当算力消耗开始对标真实业务产出，无论是国际顶尖 GPU 厂商还是国内 GPU 企业，核心命题都只有一个：如何在真实业务中，把算力转化为有效的 Token。这似乎又将大家都拉到同一起跑线。围绕这一命题，天数智芯提出了两条明确的架构判断：其一，回归计算本质；其二，提供高质量算力。回归计算本质，核心在于“不设限”过去十年，规模的快速扩张带来了阶段性的产业繁荣，也使得算力实现野蛮增长。但这种粗放式发展，也带来了能效比失衡、算力资源严重浪费等问题。背后的根因十分复杂。以开车行驶为例，路途中可能会遇到雨雪冰雹天气、崎岖道路等各种复杂情况。物理、芯片、系统世界也是如此，计算、通讯、存储都会带来各种障碍。所以，幻想奔跑在平坦的赛道上毫无意义，产业真正需要的，是能够翻山越岭的全能越野车。广义上，芯片可分为专用芯片和通用芯片：专用芯片类似“应试教育”，它的优势和边界都很清晰，能加速特定算法、特定指令，比如矩阵乘法、Softmax 这些主流任务，但一旦计算范式发生变化，适应空间就会迅速收紧；通用芯片的设计哲学，不是为了押中某一类算法，而是回归计算本质，覆盖更广泛，甚至全新的计算需求。这也是天数智芯坚持推出并量产通用 GPU 的根因。在其看来，硬件与算法的关系本来就不应该相互掣肘，算力的僵化不应限制算法的进化，而是通过通用算力为探索未知算法提供一个坚实的底座。支撑探索未来算法的关键，实则就是“不设限”。基于这一判断，天数智芯的芯片设计哲学，在计算层面追求的是覆盖几乎所有的数学运算图谱，而非某一类、某一种计算：从 Scalar、Vector、Tensor 到 Cube，支持从高精度科学计算到 AI 精度计算，从 MMA 到 DPX，不管是 AI 的 Attention 机制、前沿的科学计算，还是未来的量子计算相关模拟，天数智芯全都支持。在执行层面，追求的是更高的算力利用率：大、中、小任务会被精准分配到不同的计算单元中执行，配合高密度的多任务核心设计，算力可以被拆解、调度得更加精细，从而减少算力浪费，提高计算效率。这种“不设限”的设计哲学，让天数天枢架构得以实现三大创新，这也是天枢能够超越英伟达 Hopper 架构的根因：TPC BroadCast（计算组广播机制）设计：不是简单粗暴地放大带宽，而是从单位带宽的使用效率入手，存在相同地址的数据时，芯片内部的 load store 单元不会进行重复、无用的访问，而是在上游进行 BroadCast，减少不必要的内存访问次数，从而有效降低访存功耗，等效提升访存带宽，用更小的功耗和面积实现相同的功能。Instruction Co-Exec（多指令并行处理系统）设计：在指令执行层面，通过 Instruction Co-Exec 设计实现了多种指令类型的并行执行能力，不仅支持 Tensor Core 与 Vector Core 的并行协同，还将 Exponent 计算、通信等操作一并纳入统一调度。在天数 IX-Scheduler 模块中，通过极低的成本增强了不同指令之间的并行处理能力，无论是 MLA、Engram，还是面向更复杂模型场景的计算需求，都可以在这一并行框架下被同时处理，从而提升整体执行效率。Dynamic Warp Scheduling（动态线程组调度系统）设计：随着 MoE 架构在大模型中被广泛采用，模型厂商普遍面临推理效率低等现实挑战。为提升并行度，微架构层面允许芯片中同时驻留更多 warp，但 warp 的增加也意味着对计算资源的竞争更为激烈。为此，天数智芯首创了 Dynamic Warp Scheduling 机制，通过动态调度让不同 warp 在资源使用上实现有序协作，避免计算资源闲置，也减少了对同一资源的无序争抢。这三项设计的出发点本质上都指向相同的目标：高性能与高效率。数据显示，这些创新让天数天枢的效率较当前行业平均水平提升 60%，基于这些效率优势，实现在 DeepSeek V3 场景平均比 Hopper 架构高约 20% 性能。从这三项设计中可以看出，天数智芯在架构层面的创新，并不是围绕某一个具体模型或算子展开，而是试图打破 GPU 通用范式边界。天数智芯 AI 与加速计算技术负责人单天逸在接受采访时表示，在天数智芯提出 Dynamic Warp Scheduling 设计之前，几乎没有人从调度机制的角度去思考，还能为 MoE 带来哪些性能空间。从更深层次意义来看，这类微架构层面的调度和优化，一直是英伟达、AMD 等巨头保持领先的“内功”，天数智芯在这些单点上的突破，实际上也是国产 GPU 向顶级玩家看齐的重要一步。提供高质量算力：高效率、可预期、可持续在天数智芯的架构语境中，回归计算本质并不是一个抽象的口号，而是实现高质量算力的前提条件。只有当 GPU 从底层开始真正对计算负责，高质量算力才成为可能。基于这一判断，天数智芯将高质量算力拆解为三个核心维度：高效率、可预期与可持续。高效率意味着能为客户创造最优的 TCO（总体拥有成本），节省使用成本；可预期则通过精准的仿真模拟，让客户在拿到芯片、部署算力之前，就能清晰预判最终的性能表现，做到所见即所得；可持续指的是从现在主流的 CNN、RNN，到当下火热的 Transformer，再到未来还未诞生的全新算法，算力始终能无缝适配。围绕这三个方向，天数智芯在架构及系统设计上，选择从多任务并行处理、长上下文 IX-Attention 模块、IX-SIMU 全栈软件仿真系统以及 IXAI++ 算力系统多个层面同步推进。这几项，其实哪个都值得单独展开探讨。比如，基于“不设限”的设计理念，在当前 PD 分离的架构下，天数智芯的 GPU 不只做计算，还支撑通信、KV 数据传输这些关键任务，通过打造 Ⅸ 并行任务处理模块，GPU 能精准调度 KV 传输、多路多流、计算与通信等各类任务，让它们并行不冲突。在真实业务场景中，该模块成功帮助头部互联网客户实现了端到端 30% 的性能跃升。为了提高算力可持续性，天数智芯统一了芯片内、外，来构建算力系统，并通过不断更新的软件栈和软件系统，三类库共同支持和保障多场景的高效运行。其中，AI 库、通讯库（ixccl）、加速计算库是基石，在基石之上，直接支撑各类神经网络模型 CNN、Transformer、LSTM 与高性能计算的各个领域，并以此提供各类 AI 应用，包括支持 AI4Sci 的相关应用，如蛋白质结构预测（AlphaFold）、医疗影像分析（Clara）、气候模拟（Earth2）等，以及量子计算的平台 cudaQ、分子动力学 Gromacs，大规模方程组求解器 HPL 等。这套算力系统被命名为 IXAI++，寓意为自我迭代，不止于 AI。其最终的目标是，成为一座连接算法创新与物理世界的桥梁，带领人类科技通往未知探索。但给业内带来最多惊喜的，是 IX-Attention 模块和 IX-SIMU 全栈软件仿真系统。前者解决的是当前大模型推理中最具代表性的效率难题，后者解决的是企业部署算力系统最头疼的不可控难题。在大模型推理场景中，长上下文被普遍认为是最具代表性的效率难题之一。即便是在国际主流 GPU 架构上，Attention 的执行效率依然不高，如果不对其进行针对性优化，首字延迟将明显偏高，模型响应速度差，推理成本高昂，最终影响大模型在真实业务中的可用性。围绕这一痛点，天数智芯设计了 Ⅸ Attention 模块，从底层对 Attention 的执行路径进行重构：Attention 底层涉及 exponent、reduce、MMA、atomic 等多类指令与算子，Ⅸ Attention 模块的核心思路，是将这些分散的组件有机地拼装到一起，如同指挥一支乐队一般，确保多种乐器能够和谐共鸣。“其中的技术难点在于调度，多种乐器需要同时演奏，任何一个环节拖慢节奏，都会成为整个系统的瓶颈”，单天逸表示，在实际的长上下文推理中，Ⅸ Attention 模块有效改善了 Attention 的执行效率，带来了约 20% 的提升。针对企业部署算力系统最头疼的不可控难题，天数智芯搭建了IX-SIMU 全栈软件仿真系统，这套仿真系统的目标，就是零意外、可预期。通过对芯片等硬件与软件执行策略的联合仿真，能精准输出任意模型的性能表现，提升算力在真实场景中的可控性。单天逸表示，在算力系统的仿真与评估中，最难建模的是指令级别的硬件行为。IX-SIMU 的核心能力在于，能够对底层指令执行进行精细建模。在实际使用中，用户只需输入软件代码，IX-SIMU 便会自动整合 GPU、CPU、网卡、PCIe 等硬件组件，匹配网络拓扑，再结合软件策略、投机策略、Streaming LLM 策略、前缀匹配等各类策略，最终精准输出 Deepseek、千问等任意模型的性能表现，实现从单卡到万卡集群的 “精密扩展”。围绕高效率、可预期、可持续三大判断，天数智芯在算力侧从硬件架构到系统设计进行了整体布局，并用未来三代架构路线图提前回答下一个问题：当算力僵化开始掣肘未来计算，架构层还能怎么演进？决定上限的，最终还是应用和生态架构代表的其实是下限，决定上限的，最终还是应用和生态。数据显示，截至 2025 年年底，天数产品已在互联网、大模型、金融、医疗、教育、交通等超过 20 个行业落地应用，服务客户数量超过 300 家，并通过软硬件协同优化，完成 1000+ 次模型部署，让产品能力真正达到商用级别。支撑这些场景应用的，早已不是一个产品的能力范畴，而是“产品 + 解决方案” 双轨模式，这一模式其实与英伟达定位非常相近，聚焦的都是解决方案落地。在大模型深入产业应用的当下，这套组合打法相当务实，毕竟应用落地才是唯一真理，谁能在企业真实业务场景中快速部署、持续稳定运行，谁就能赢得先机。在速度和兼容性上，天数智芯也交出了一份不错的答卷：国内新的大模型发布当天便能跑通，目前已稳定运行 400 余种模型、数千个已有算子与 100 余种定制算子，数千卡集群稳定运行超 1000 天。在这次发布会上，天数智芯面向物理 AI 场景落地，一口气发布了四款边端算力产品“彤央”系列：包括边端 AI 算力模组 TY1000、TY1100，以及边端 AI 算力终端 TY1100_NX、TY1200。 据了解，“彤央”系列产品的标称算力均为实测稠密算力，覆盖 100T 到 300T 范围。数据显示，在计算机视觉、自然语言处理、DeepSeek 32B 大语言模型、具身智能 VLA 模型及世界模型等多个场景的实测中，彤央 TY1000 的性能全面优于英伟达 AGX Orin。在发布会中，天数智芯展示了“彤央”系列产品在具身智能、工业智能、商业智能和交通智能四大边端核心领域的落地应用：具身智能领域，为格蓝若机器人提供高算力、低延迟的“大脑”支撑；在工业智能领域，落地园区与产线，推动产线自动化升级；在商业智能领域，瑞幸咖啡数千家门店部署彤央方案，高效处理视频流、挖掘消费数据价值；在交通智能领域，与“车路云一体化”20 个头部试点城市合作，验证车路协同方案。整体来看，天数智芯走的路线虽然是底层技术自研，但在生态上并非封闭。在生态建设上，天数智芯与硬件厂商、解决方案提供商等多家生态伙伴签署战略合作协议，进一步完善国产 AI 算力生态闭环。通过兼容主流开发生态，持续开放底层能力，降低开发者迁移和使用门槛。未来，天数智芯还会持续增加在生态共建上的资本与人力投入，从应用到芯片与开发者一同优化 AI 应用系统，共同为应用落地提供性能、性价比与生态易用的价值。从底层架构到产品，从应用到生态，国产算力正在实现完整闭环，这种从芯片到生态的协同能力，不仅让国产算力更可用、更可持续，也为行业探索新模式提供了更多想象空间。
烧 2 万亿美元却难用？Gary Marcus 狂喷 AI 赛道不靠谱：推理模型只是“模仿秀”，OpenAI 一年后倒闭？
整理 | 华卫 “一圈又一圈的循环融资，投资回报率却不尽如人意，这些 AI 系统实际用起来也远没有想象中好用，或许方向本身就站不住脚。” 近日，知名 AI 专家、认知科学家 Gary Marcus 在一场访谈中愤愤表示，“整个世界都在全力押注神经网络，还在这个我始终觉得毫无道理的理念上投入了巨资，但大语言模型根本无法带我们抵达 AGI 这一终极目标。” 这场对话由曾因成功预测 2008 年金融危机而闻名的传奇投资人、华尔街最具影响力人物之一 Steve Eisman 发起，他与 Marcus 共同探讨了当下 AI 进展的方方面面，包括商业路径、社区现状和未来方向等。Marcus 认为，大语言模型已经达到了收益递减的阶段。并且，他指出，现在 AI 领域根本没有技术壁垒了，所有 AI 企业的研发思路基本一致。 对于大量人才从大厂离职去办初创公司的现象，Marcus 直言道，“如果 OpenAI 真的能在下周推出 AGI，谁会在这个即将改变世界的关键节点离职，去创办一家可能要花四年时间才能做出成果的小公司？显然没人会这么做，大家都会想留在公司见证这个时刻。”在他看来，这些企业内部的人也清楚，他们根本没有做出宣称的那种突破性成果。 值得一提的是，他认为，OpenAI 最终会成为 AI 领域的 WeWork，这家公司原本计划以 500 亿美元的巅峰估值风光上市、却在一夕之间破产。“我觉得最终 OpenAI 可能会被微软这样的企业收购。OpenAI 每个月的亏损大概有 30 亿美元，一年就是 300 多亿美元，即便最近完成了 400 亿美元的融资，也只够支撑一年的运营。” 谈及各家模型的未来，Marcus 的预测是，“大语言模型会成为一种标准化商品，各家的模型只会比上一年的版本稍有提升，差距微乎其微，最终品牌差异会变得无关紧要。当产品变成商品后，价格必然下跌。” 以下是详细对话内容，我们在不改变原意的基础上进行了翻译和删减，以飨读者。 2 万亿美元押注 Transformer，根本“毫无道理”？ Steve Eisman：大家好，我是 Steve Eisman。今天我们请到了一位特别的嘉宾，他就是 Gary Marcus。他是大语言模型的坚定质疑者，而大语言模型正是整个 AI 领域的核心根基。接下来，Gary 会和我们分享他的观点，聊聊大语言模型到底是什么。 Gary Marcus：谢谢你的邀请，也感谢一两个月前你在 CNBC 对我的盛赞。 Steve Eisman：不客气，这都是你应得的。在正式开始之前，我的观众大多还不了解你，不如先和大家说说你的背景，让大家知道你在这个领域发表观点是完全有底气的。 Gary Marcus：我这辈子几乎都在研究智能相关的问题。我 10 岁学会编程后，就开始涉足 AI 领域了。我的职业生涯中，很大一部分精力都用在研究自然智能上，比如人类的智能、还有孩子是如何学习语言这类问题。我在 MIT 的博士论文围绕两个方向展开，一个是儿童的语言学习机制，另一个就是神经网络。神经网络是 AI 领域的一种特定研究方法，也被用于人类思维的建模，它的设计灵感可以说和大脑有一点松散的关联。这其实是个很巧妙的营销说法，会让人觉得它是完全基于大脑研究的，但事实并非如此，二者只是浅层关联。早年间神经网络就曾风靡一时，我在上世纪 90 年代就研究过这类模型，发现它们并不能很好地模拟人类的思维方式，但我还是投入了大量精力，想弄清楚它们的实际工作原理。 2012 年深度学习重新兴起时，我当时就觉得，这些东西我早就研究过了，和我博士论文里的内容高度相似。我在 2001 年写过一本名为《The Algebraic Mind》的书，在书里我其实就预判到了如今大语言模型出现的幻觉问题，还有一些推理层面的缺陷，这些都是我们今天要探讨的话题。所以当深度学习再次成为热点时，我一眼就看出了其中的诸多问题，对我来说这些问题都很熟悉。2012 年，我在《The New Yorker》上发表了一篇文章，标题是《Is Deep Learning a Revolution in Artificial Intelligence?》，我在文中写道：“深度学习确实很有意思，我很佩服 Jeff Hinton，他能长期坚持自己的研究方向。” Steve Eisman：Jeff Hinton 是谁？ Gary Marcus：他是去年诺贝尔生理学或医学奖的得主，也是深度学习领域的核心奠基人之一。 Steve Eisman：原来如此。 Gary Marcus：他的一些学生，最近也开始认同我的观点了。Jeff Hinton 确实是这个领域的大人物，在神经网络一度无人问津的时期，是他一直坚守，这份坚持值得肯定。但当然，他的研究并非全无可议之处，我们这里就不细谈了。他让神经网络重获关注，而更值得你的听众了解的是，真正让这个领域迎来爆发的，是他的学生 Ilya Sutskever，或许还有另外几位研究者。他们找到了方法，能让这套研究了许久的系统落地应用。要知道，神经网络的研究最早能追溯到上世纪 40 年代，Jeff Hinton 也在上世纪 80 年代中期做出了不少重要贡献。而这些研究者发现，借助英伟达研发的图形处理器（GPU），就能实现神经网络的高效运行。 彼时的英伟达，生产 GPU 主要是为了满足电子游戏的需求。这些原本为游戏设计的 GPU，核心优势在于并行计算，简单来说，就是能同时处理多个计算任务，而非按顺序逐个完成。传统的中央处理器（CPU），运行软件程序时基本是逐行执行的，虽然现在的技术已经有了改进，但这仍是计算机科学入门课程里会教的基础原理。而 GPU 能把一个复杂问题拆解成无数个小任务，同时进行处理，它的设计初衷就是为了计算机图形处理。比如要渲染电子游戏的下一帧画面，如果逐行处理，耗时会非常久，而用 GPU 的话，能同时处理整个画面，一个子处理器负责一个像素点，以此类推。不得不说，GPU 在图形处理上的表现堪称完美，我偶尔也玩电子游戏，深知 GPU 的算力有多惊人。 Ilya Sutskever，还有另一位我一时想不起名字的论文合作者，他们证明了 GPU 是运行神经网络的绝佳载体，至于神经网络的具体定义和实际意义，我们之后可以再聊。他们的这一发现，让神经网络的运行实现了两大突破：一是速度大幅提升，二是能处理海量数据。在此之前，六十多年的神经网络研究做出的基本都是些玩具级的模型，而他们证明，借助 GPU 这项技术能真正实现规模化的实际应用，能在更大的维度上落地。可以说，我们如今看到的所有深度学习成果，都源于 2012 年的这次突破。 而在这一突破出现后，两件事接踵而至：《The New York Times》刊发了文章，盛赞深度学习的惊人潜力；第二天，我就在《The New Yorker》的博客上发表了文章。我在文中表示，深度学习固然出色，但也存在诸多问题，它注定会在一些领域表现优异，却在另一些领域束手无策。它擅长模式识别和统计分析，这一点毋庸置疑，但人类的认知活动中还有大量的抽象思维过程。比如我们能理解家谱的逻辑，进而对现实世界的相关问题进行推理，而深度学习模型永远无法擅长这类任务，它的架构本身就不适合做抽象推理。从早年对神经网络的研究以及对人类认知机制的研究中，我早就看清了这一点。你应该读过 Daniel Kahneman 的经典著作《Thinking, Fast and Slow》吧？ Steve Eisman：我读过。 Gary Marcus：Daniel Kahneman 在书中提出了双系统认知理论，他将人类的认知分为系统一和系统二。系统一的思考速度快，是无意识的、基于统计的、本能的反应；而系统二的思考速度更慢，更具思辨性，核心是逻辑推理。神经网络本质上就相当于人类的系统一，这本身没问题，系统一也是人类认知的重要组成部分，但人类的认知还有系统二的部分。尤其是在理性思考时，我们会依赖系统二，进行更审慎、更有逻辑的推理。而神经网络模型，从始至终都不擅长系统二的这类任务，直到现在依然如此。我在 2012 年就指出，深度学习模型只能实现系统一的功能，却无法完成系统二的思考。 而在这之后的 14 年里，整个世界都在全力押注神经网络。这里要说明的是，我们所说的神经网络，就是如今的大语言模型，大语言模型是神经网络的一种形式，抱歉，我之前没明确说明这一点。事实上，2012 年时大语言模型还未出现，后续又有不少技术突破，其中关键的就是 2017 年发表的 Transformer 论文，这也是大语言模型的起源。而全世界在这一领域的投资规模达到了天文数字，据我粗略估算，已经有 1 到 2 万亿美元了，全都投在了这个我始终认为毫无道理的理念上。这些研究者的想法是，只要持续发展神经网络，就能实现智能所需的一切能力，抵达 AGI 的目标，但他们却忽视了系统二的核心价值。 一开始，他们只是把神经网络当成一个巨大的黑箱，直到现在，还有很多人抱着这样的想法。他们觉得，只要把海量数据喂进去，就能得到一个拥有智能的系统，却从未从科学的角度深入思考过真正的智能究竟该具备怎样的架构。我认为这些人太过天真，我也一直试图指出这一点，这也让我成了这个领域里的“孤行者”。很长一段时间里，人们对我的观点不屑一顾，甚至不只是不屑，而是鄙夷。 Steve Eisman：没错，他们对你的态度远不止是不屑，而是赤裸裸的鄙夷。 Gary Marcus：我们还能举出很多这样的例子。我对他们的这种态度感到失望，这个话题我们可以聊很久。他们甚至对我公开表现出敌意，比如我了解到，OpenAI 内部还为我做了专属的表情包。 Steve Eisman：我也看到过这个消息。 Gary Marcus：某种程度上，这也算是一种认可吧，既觉得荣幸，又觉得有些离谱，你能看出来，我一直试图用平常心看待这件事。但这也能从侧面说明问题，Sam Altman 还在推特上称我为“喷子”。他们就是不想听我的观点，而我核心的观点，都写在了 2022 年发表的论文《Deep Learning is Hitting a Wall》里。我在这篇论文中指出，当时“规模化扩张”的理念已经开始流行，也就是通过不断投入更多数据、更多 GPU，把模型做得越来越大，他们认为只要模型足够大，就会拥有超乎想象的能力。 我先暂停一下，和大家解释下这个“规模化扩张”的理念。他们确实有一些数据能支撑这个观点，但这种想法依然太过天真。我把这种理念称作“万亿磅婴儿谬误”，道理很简单：一个婴儿出生时 8 磅重，一个月后长到 16 磅，并不意味着他会一直这样翻倍增长，到上大学时长成万亿磅的巨人。他们就是做出了这样天真的推断，我相信你在商业领域也经常见到这种情况。很多手握巨资的聪明人，都押注了这个理念，他们说，“我们从数据中看到了这样的发展规律，只要投入足够多的数据，就能实现真正的智能。” “大模型不会思考，重构信息碎片致幻”Steve Eisman：先稍停一下，我们倒回去说。大语言模型到底能做什么？这些研发者又认为它们本该实现什么功能？我真想把这个问题彻底讲清楚。 Gary Marcus：你这个问题问得特别好。大语言模型的核心工作原理，就是预测序列中的下一个内容。你可以想想苹果手机的自动校正功能，原理差不多，虽说那功能有时候能把我逼疯，你继续说。这个功能并非总能生效，核心逻辑就是你在输入句子时，它会预判接下来可能要打的内容。比如你打出“在……见我”，它大概率会推测你想说“在餐厅见我”。它会对人类的语言表达做统计分析，效果还算过得去，但绝非完美，偶尔还会出错，让人恼火，这就是我们说的自动补全。 而我把大语言模型称作“超级版自动补全工具”，它们只是用一种特殊的方式完成这种预测，这就是其最本质的功能。它们的运作方式里还有些有意思的点，其中一个就是会把所有信息拆解成细碎的片段，之后再重新整合，这就导致信息之间的关联会被切断。也正是因此，它们才会时不时出现幻觉现象，凭空编造内容。 Steve Eisman：我们稍后再细说幻觉这个问题。 Gary Marcus：好，回头再聊。幻觉是这类模型的典型错误之一，早在 2001 年，大语言模型甚至还没被发明出来的时候，我就指出过这个问题。我当时就说，如果一直沿着这个方向研究下去，必然会出现这个问题，而事实也确实如此。大语言模型把信息拆分成碎片，再通过这些碎片预测后续内容。如果用整个互联网的内容对它们进行训练和数据投喂，它们的表现会好得让人意外，因为几乎任何你能想到的问题，注意，这里的“几乎”是关键，几乎所有问题，此前都有人提出过，也有人给出过答案。从某种程度来说，这些模型就是功能强大的记忆机器。 就在前几天，《大西洋月刊》还刊发了相关的文章，而且一直以来都有大量证据能证明这一点。比如你输入《哈利·波特》的部分内容，它能直接补完整段文字，本质上就是因为它记住了这些内容。如果一个模型能记住整个互联网的信息，那确实算得上很厉害。比如你问“道奇队在搬到洛杉矶之前，主场在哪”，网上有大量相关表述，它会告诉你是布鲁克林，大概率能给出正确答案。但仅仅依靠这种方式，模型根本无法形成抽象的概念和思想，还会因为信息碎片的拆解和错误整合出现各种问题。 Steve Eisman：那我们现在聊聊幻觉吧。到底什么是 AI 幻觉？举个例子，再说说出现这种情况的原因。 Gary Marcus：幻觉就是模型凭空编造内容，还无比笃定地呈现出来，但这些内容根本不符合事实。 Steve Eisman：那给我们举个例子。 Gary Marcus：我最喜欢的一个例子和 Harry Shearer 有关，你可能听过他的名字，看过《摇滚万万岁》吗？ Steve Eisman：当然看过。 Gary Marcus：他在这部影片里饰演贝斯手，巧的是，他还是我的朋友。他出演了《摇滚万万岁》，还和 Christopher J. Guest 合作了多部影片，参演了《楚门的世界》，还为《辛普森一家》里的伯恩斯先生等多个角色配音，他的知名度还挺高的，这点对接下来的故事很重要。先倒回说个题外话，我之前遇到的最典型的幻觉案例，主角是我自己。有人发给我一份我的人物简介，里面说我养了一只叫 Henrietta 的宠物鸡，但我根本没养过，这就是个很典型的幻觉案例，纯粹是凭空编造的。后来发现，有位插画师大概叫 Gary Oswald，写过一本关于 Henrietta 去上学的书，模型不过是把这些碎片化的信息胡乱拼凑在了一起。 Steve Eisman：那为什么会出现这种幻觉呢？ Gary Marcus：这就和我刚才说的信息碎片化拆解有关了。我再给你讲讲 Harry Shearer 的那个例子。我总拿宠物鸡 Henrietta 的事举例，有一天他给我发消息，说他没遇到过宠物鸡这种事，却遇到了和自己相关的幻觉案例。他比我有名多了，至少以前是。我当时也算小有名气，而模型给出的信息里，说他是英国的配音演员和喜剧演员，但他根本不是英国人。你只要花两秒看一下维基百科，就会发现他出生在洛杉矶。他名气不小，你也能在烂番茄、互联网电影数据库上查到他的资料，他接受过很多采访，也聊过自己的成长经历，他小时候还在洛杉矶的《杰克·本尼秀》里当过童星，想找到正确的信息一点都不难。 我们会错误地把大语言模型当成和人类一样拥有智能的个体，但实际上，它们所做的只是重构信息碎片之间统计层面的大概率关联，所以难免会出错，这种重构过程也常会出现偏差。Harry Shearer 这个案例就是如此，模型其实就是在构建一个信息集群，用统计学的方式预测各类信息之间的关联。而现实中确实有很多英国的配音演员和喜剧演员，比如 Ricky Gervais、Don Cleeve 等等。模型就把这些信息混为一谈了，这种信息融合的方式整体来看效果还算不错，但你永远无法确定它给出的某一个具体信息是准确的，所以幻觉现象才会频繁出现。 有人专门追踪过相关的法律案件，发现律师提交的辩护状里，有很多引用的判例都是模型编造的，根本不存在。我第一次关注这件事时，他已经发现了约 300 起这样的案件，三个月后再看，数量涨到了 600 起。这些律师不仅用 ChatGPT 这类工具代写文书，还因此被法官发现，受到了处罚。模型会出错，而最危险的是，这些错误还很容易被忽略，人们根本发现不了。还有一个例子，CNET 是最早用 AI 写稿的媒体之一，他们首批用 AI 写的 75 篇文章里，有近一半都存在错误，编辑们却没发现。因为这些文章语法通顺、格式规范，也没有拼写错误，人们很容易就放松了警惕。 我把这种现象称作“看着没问题效应”。大语言模型带来的这种效应，还催生了一个新词汇，我真后悔不是我发明的，叫“低效工作产物”。这个词大概是去年由几位教授提出的，指的是人们用 AI 写报告、提交给雇主，表面上看没什么问题，实则漏洞百出，因为大语言模型根本不具备真正的理解能力。 Steve Eisman：你的意思是，大语言模型并不会思考。 Gary Marcus：它们确实不会思考，只是把统计学上大概率关联的内容拼凑在一起。 Steve Eisman：只是简单拼凑。 Gary Marcus：没错。我还喜欢用“黏合”这个词，它们只是把信息黏合在一起。从统计学角度来说，大部分内容的拼凑是合理的，但总有一部分是错误的，而这些模型根本无法区分对错，也不会主动告知你。它们永远不会说，“维基百科显示 Harry Shearer 出生在洛杉矶，但作为大语言模型，我感觉他可能出生在伦敦，你可以去核实一下”。它们从来不会给出这样的提示，只会把所有内容都当作百科全书里的标准答案呈现出来，无论真假，这也是这类模型的危险之处。 Steve Eisman：确实是这样。 Gary Marcus：这类问题其实有很多，这个案例属于另一种情况，但也和模型的本质缺陷有关。这个问题的根源在于，所有大语言模型都有数据截止日期，它们的训练都是在某个特定时间点完成的，核心模型所掌握的信息，也只到这个时间点为止。研发者会给它们加各种补救措施，比如接入网络搜索功能，但这些补救措施和核心模型的融合效果都很差，不同系统的表现略有差异而已。这类模型最大的问题就是无法应对新事物、新情况，也是它们最根本的缺陷。早在 1998 年，我就通过研究早早发现了这一点。如果一个模型本质上只是个功能强大的记忆机器，当你向它输入一个超出其训练数据范围的内容时，它就会失灵。 有个例子特别能说明问题，具体细节我不太清楚，但特斯拉的 AI 系统也大量采用了这种记忆式的运作方式，而且其系统的复杂程度并不高。有人用过特斯拉的召唤功能，你应该记得马斯克说过，未来可以从纽约远程召唤洛杉矶的特斯拉，但现在显然做不到，不过据说能在停车场里召唤车辆。有人在一场航空展上试过这个功能，你能在油管上找到相关视频。这个人召唤自己的特斯拉，想在航空展上秀一下，结果车子径直撞上了一架价值 350 万美元的私人飞机。 原因就是，特斯拉的训练数据里，根本没有教系统如何应对飞机，毕竟谁会专门训练汽车躲避飞机呢？系统对世界没有形成通用的认知，比如“不要撞上挡路的大型贵重物体”，它根本不懂这些，只会识别训练数据里的自行车、行人等目标，它的识别分类里根本没有“飞机”这一项，所以才会直接撞上去。所有 AI 企业都变了：悄悄复用经典符号式工具Steve Eisman：那你有没有了解到，随着这场争论的风向转变，各大企业内部现在的情况如何？ Gary Marcus：我了解到的情况主要有几点。首先，我一直都在说，单纯的大语言模型行不通，必须结合传统的符号式 AI 技术。但之前他们都对此嗤之以鼻，觉得这套技术早就过时了，没必要用，还说人脑的工作模式本就不是这样。而现在，他们都悄悄在一定程度上采用了这项技术，比如引入代码解释器来运行 Python 代码，这些都是经典的符号式工具。说白了，他们正在偷偷把系统二的相关能力融入模型中，只是没有大肆宣扬，但这一改变确实带来了不小的提升。 马斯克发布 Grok 4 时的演示就很能说明问题，我还为此写过一篇文章，标题是《为何 GPT-3 和 Grok 4 无意间印证了神经符号 AI 的正确性》。文章里放了当时的演示图表，能清晰看到，正是那些他们不愿提及的符号式工具的加入，让模型的表现变得更好。如今模型的些许提升，绝大部分都来自这个原因，而非单纯的大语言模型优化，他们其实已经悄悄放弃了纯大语言模型的研发思路。而这对你所关注的商业领域来说意义重大，因为这些符号式工具根本不需要在 GPU 上运行，普通的 CPU 就足够了。 Steve Eisman：原来如此。 Gary Marcus：对我而言，从技术角度来说，这印证了我一直以来倡导的研发思路是正确的。这是第一个变化。第二个变化是，各大企业的很多人都离职去创办自己的初创公司了。你可以想想，如果 OpenAI 真的能在下周推出 AGI，谁会在这个即将改变世界的关键节点离职，去创办一家可能要花四年时间才能做出成果的小公司？显然没人会这么做，大家都会想留在公司见证这个时刻。 所以，大量人才离职的事实就说明，这些企业内部的人也清楚，他们根本没有做出宣称的那种突破性成果。还有一个变化，就是谷歌正在迎头赶上。就像我几年前在 Substack 专栏里预测的那样，因为现在所有企业的研发思路基本一致，这个领域根本没有技术壁垒。 Steve Eisman：没错，完全没有技术壁垒。 Gary Marcus：你和其他一些人都认为，如果所有人都在做大语言模型的规模化扩张，那么最终的赢家就是最有实力承担这笔扩张成本的企业。而放眼整个行业，谁的资金实力能超过谷歌？根本没有。 Steve Eisman：确实。 Gary Marcus：我其实也表达过类似的观点，只是表述略有不同，你的这个说法其实也没错。我当时的观点是，行业头部企业会逐渐趋同，而随着大语言模型成为标准化商品，行业内会引发价格战，服务定价会大幅下降。事实也确实如此，现在大语言模型的按 token 计费价格，已经暴跌了 99%。价格战确实爆发了，而最终的受益者自然是谷歌，这一点我当初虽然没有直接点明，但也有所预判。我大概是在 2024 年 3 月，也可能是 2023 年 8 月开始写相关文章，当时就说，所有企业都在遵循同一种研发思路，没人掌握什么独门绝技，这就意味着头部企业的产品会越来越趋同。 大语言模型会成为一种标准化商品，各家的模型只会比上一年的版本稍有提升，差距微乎其微，最终品牌差异会变得无关紧要。这一趋势带来的结果就是，谷歌迎头赶上了，中国的企业也追上来了，Anthropic 同样不甘落后。就像你说的，当产品变成商品后，价格必然下跌。这对终端消费者来说是好事，但对企业的商业模式来说却是巨大的打击。毕竟企业原本的设想是，花巨资采购 GPU，然后靠模型服务赚回巨额利润。推理模型进行不了逻辑分析，再升级也没价值？Steve Eisman：我们能不能聊聊推理模型？先给我的观众解释一下，推理模型和大语言模型有什么区别？推理模型是基于大语言模型研发的吗？ Gary Marcus：推理模型是在大语言模型的基础上运作的，但它不会像大语言模型那样直接给出第一个想到的答案，而是会反复迭代、花费时间去推敲，试图得出最优解。至于具体的研发细节，各家企业都没有公开太多。传统的神经网络模型，在某种意义上都是一次性输出结果的，当然现在行业内对“一次性”的定义有所不同。简单来说，就是把数据输入模型后，神经网络会立刻完成一次正向传播，粗略来讲，模型中的每个神经元都会处理信息并生成对应的结果。而推理模型则会进行多次传播，这是本质上的区别。 我有个朋友把传统模型的输出方式称为“恒时推理”，意思是模型生成答案的时间基本固定，无论什么问题，耗时都相差无几：把数据输入模式识别器，模型会根据现有的模式给出最优解。而推理模型采用的是全新的“变时推理”模式，我之后会聊聊它的适用场景和短板，这种模式的特点是，处理不同的问题，耗时会有所不同。目前还没有企业能完全解决推理模型的所有技术难题，但在一些场景下，它的表现确实不错。 据我了解，推理模型的研发思路之一，就是让模型模仿人类解决问题的思考过程，毕竟这些模型本质上都是模仿系统。比如在解决几何题或代数题时，模型会刻意模仿人类的解题步骤。人类解决这类问题需要一步步推导，融合了推理能力的神经网络模型，同样需要分步骤完成。 Steve Eisman：那推理模型的优势是什么？又有哪些明显的短板？ Gary Marcus：在回答这个问题之前，我想先提一点：推理模型的成本天生就更高，因为它需要占用 GPU 更长的时间来生成答案。 Steve Eisman：好的。 Gary Marcus：那我来说说它的适用场景和短板。推理模型最擅长的，是那些能生成形式规范、可验证的数据来训练模型的领域。比如数学和计算机编程，我们可以编写程序生成各种不同的代码片段来训练模型，也能生成各类几何证明题的解题思路。这类领域之所以适合推理模型，是因为它们都属于封闭领域，相关的知识边界是明确的。 Steve Eisman：没错，数据库中的知识量和相关的有效知识量都是有限的。 Gary Marcus：对，就是这个意思。所以推理模型在几何、编程这类领域的表现最好，而在开放式的现实世界中，它的表现就差强人意了。我总会从你所熟悉的金融领域举例子，当然你肯定有更贴切的案例，比如长期资本管理公司的破产。其实那也是一种模型失效的情况，只是模型的原理不同，当时没人考虑到俄罗斯债券市场崩盘的可能性，最终导致美国金融市场出现了大幅动荡。这是因为当时的金融模型，其参数设定根本没有覆盖这类极端情况。 而现在的推理模型，也面临着类似的问题：它其实并不具备真正的思考能力，哪怕是关于债券的基本问题，它也无法进行真正的逻辑分析。如果用它处理的问题，和训练数据中的内容高度相似，那一切都顺理成章；但一旦超出了它的认知范围，就像我们之前聊到的特斯拉的例子，模型就会立刻失效。 Steve Eisman：也就是它依然无法应对新事物、新情况。 Gary Marcus：没错，即便升级到了新的推理模型，核心问题依然是无法处理未知信息。它只是在原有基础上做了些许改进，但本质上还是受限于对新事物的适配能力。而关键问题在于，现实世界中，大多数有价值的问题都包含着一定的新要素、新情况，并非全是已知的问题。当然，也有例外，我们确实可以用这种不擅长处理新事物的技术，在一些狭窄的领域做出成绩，比如国际象棋和围棋。这些领域的规则千百年间基本没有太大变化，有海量的历史数据可供参考，模型还能通过自我对弈生成更多训练数据。 但在开放式的现实世界中，比如政治、军事战略领域，永远会出现训练数据中没有的新情况。比如，如何应对一位总统授意将军用飞机伪装成民用飞机，去袭击另一个国家的行为？这种情况此前从未发生过，想要分析这类问题，根本无法依靠过往的数据，必须依靠抽象的概念思考，比如权力、外交规则、国际格局的构建逻辑等，这些都是相关领域的学者更擅长的内容。要做到这一点，模型需要接受正确的训练，具备抽象思维能力，而不是单纯依赖数据。即便是在商业应用中，比如看似简单的客户服务，也会遇到类似的问题：用户总会用全新的方式提出问题，而一旦出现这种情况，模型就会因为无法应对新情况而失效。OpenAI 只够支撑一年，要么倒闭、要么求救微软？Steve Eisman：假设我任命你为 AI 领域的总负责人，由你掌控所有相关企业，指导整个行业的研发方向。如果你把这些企业的负责人都召集到一起，你会告诉他们，想要实现真正的突破，需要做些什么？ Gary Marcus：我会告诉他们，整个行业需要更多的学术思维多样性。就像在你的金融领域，你会告诉人们不要把所有鸡蛋放在一个篮子里，要做资产配置，分散投资股票、债券、黄金、房地产等。而 AI 领域在过去这些年，就是把所有的精力都押在了一个思路上，大语言模型的规模化扩张，这是行业唯一的研发方向。不可否认，这个思路确实带来了一些成果，模型并非毫无用处，我们也确实能利用它解决一些问题，但它终究无法带我们实现所谓的通用人工智能（AGI）这一终极目标，而且这还是一种成本极高、效率极低的研发方式。你可以对比一下，我的孩子只需要少量的信息和学习，就能理解这个世界，而大语言模型却需要学习整个互联网的海量数据，二者的效率差距简直可笑。 这些企业花费巨资，做出的却是效率低下、可靠性堪忧，但又有一定使用价值的模型。我们需要的是其他更高效、更经济、更可靠的研发思路，企业应该投入资金去探索这些新方向。但问题的根源，其实也来自你所熟悉的金融领域：风险投资家能从那些听起来合理的投资项目中，赚取 2%的管理费。我很好奇你对这个观点的看法，因为这毕竟是你的专业领域。试想一下，作为风险投资家，如果有一个项目能让你管理一万亿美元的资金，哪怕你根本不在乎项目最终的结果，也能赚到 2%的管理费，这足以让你成为亿万富翁。我并不是说所有的风险投资家都是这样想的，我见过很多投资人，他们确实真心想推动技术进步。 但就像任何行业一样，很多投资人都带着功利的心态。对这些功利的投资人来说，最理想的投资标的，就是那些听起来前景广阔、无需真正落地、成本极高的项目，这样他们就能赚取巨额的管理费。我认为，这就是整个行业都沉迷于规模化扩张的原因：投资人能从中赚取不菲的管理费，而且数额极其可观。但从学术研究的角度来说，这绝不是正确的选择，最终也没有带来理想的结果，反而造成了巨额的资金浪费。风险投资家赚走了管理费，而那些有限合伙人，最终会损失大量的资金。 Steve Eisman：你是不是觉得，这个行业的泡沫快要破裂了，还是说现在根本没法判断？ Gary Marcus：其实炒股的那句老话你我都懂，市场保持非理性的时间，可能比你保持偿付能力的时间还要长。 Steve Eisman：没错。 Gary Marcus：我去年用一个比喻形容当下的情况，就像《兔八哥》里的歪心狼跑到了悬崖边，它不往下看，就不会掉下去。当然这不符合物理规律，但很有意思。而现在，你所在的投资圈里，已经有人开始往下看了。我觉得从去年 11 月开始，就不断有投资人说，他们看到了一圈又一圈的的循环融资，投资回报率却不尽如人意，这些 AI 系统实际用起来也远没有想象中好用，或许这个赛道本身就不靠谱。我个人觉得，英伟达的产品做得非常出色，生态体系也很完善，不只是芯片本身，配套的软件等方方面面都很好。我见过黄仁勋，他给我留下了很深的印象，英伟达的产品确实很棒。 但问题的关键是，他们最终能卖出多少芯片？我认为，目前的芯片销售全靠市场投机，大家都在赌，我稍后再说说其他人的看法。所有人都在投机，认为这类芯片的需求会无限大，而这种投机的底层逻辑，是相信这些 AI 模型最终能实现 AGI。真正的 AGI 能完成人类能做的所有事，其商业价值不可估量，每年创造数万亿美元的价值都有可能。但《华盛顿邮报》几天前报道了一项一个月前完成的研究，研究显示，人类日常的工作中，只有 2.5%的工作能真正由 AI 系统完成。所以人们幻想中 AI 能完成的大部分工作，其实它都做不到，也根本做不好。这就意味着，最终所有在芯片上的投资，都会变得毫无意义。 而在这些企业里，OpenAI 可能是最脆弱的那个。OpenAI 有超过一万亿美元的未兑现承诺，却从未实现过盈利，如今又身处一个产品高度同质化的市场。它最大的竞争对手谷歌已经迎头赶上，甚至可以说实现了反超，还拿下了和苹果的合作大单，这可是笔大生意。所以我觉得 OpenAI 现在已经手忙脚乱了，实在看不出它的估值有任何合理性。 Steve Eisman：对我所在的投资圈来说，如果投资人开始从 OpenAI 撤资，而它又融不到新的资金，那会给整个生态系统带来连锁反应。 Gary Marcus：没错，这正是我认为即将发生的事。我觉得最终 OpenAI 可能会被微软这样的企业收购。我这几年一直说，OpenAI 最终会成为 AI 领域的 WeWork。未来人们都会疑惑，它当初怎么会有那么高的估值，这完全不合逻辑。OpenAI 的年收入只有几十亿美元，却每个月亏损数十亿美元，还有众多竞争对手，这样的企业根本撑不下去。如果投资人撤资，或者不再继续注资，OpenAI 就会陷入巨大的危机。它每个月的亏损大概有 30 亿美元，一年就是 300 多亿美元，即便最近完成了 400 亿美元的融资，也只够支撑一年的运营。 Steve Eisman：没错，也就一年的时间。 Gary Marcus：而且现在很多人都在持观望态度，他们会觉得，谷歌才是更适合这场竞争的玩家，毕竟谷歌已经追上来了。如果这场竞争只拼规模，那赢家必然是谷歌，这是毋庸置疑的。谷歌有能力做出巨额投入，甚至根本不需要英伟达的芯片，因为他们自研了张量处理单元，能实现类似的功能，所以谷歌的抗风险能力更强。他们有稳定的财务支撑，最终一定会赢。 Steve Eisman：没错。 Gary Marcus：只要有一部分人意识到，OpenAI 想要活下去，需要的资金量是天文数字，它的处境就会变得岌岌可危。它下一轮可能需要 1000 亿美元的融资，而全世界能拿出这么多钱的人，可能也就五个。就算其中四个愿意投资，只要有一个拒绝，就会出问题；而如果五个都拒绝，它要么倒闭，要么只能去找微软求救。“脱离世界模型做 AI，根本行不通”Steve Eisman：Gary，在我们结束访谈前，还有什么我该问却没问的问题吗？ Gary Marcus：我觉得这次访谈特别棒。要说还有什么重要的点没聊到，那应该就是“世界模型”这个概念。 Steve Eisman：没错，我本来也想聊这个。你一直说我们需要构建世界模型，这个概念完全超出了我的专业领域，不如你给大家解释一下，到底什么是世界模型？ Gary Marcus：不同的人对世界模型有不同的定义，简单来说，它就是在计算机系统中，构建一个能表征外部现实世界的体系。我说说我认为我们需要的世界模型是什么样的：软件内部需要有一个结构，能对应现实世界中的各种事物。比如导航系统的世界模型，需要能表征道路的分布、连接方式，以及不同路段的通行时间。在传统的 AI 领域，世界模型是研发的起点，所有的研究都基于此，没人会想过脱离世界模型做研发。Herbert Alexander Simon 是上世纪 50 年代 AI 的奠基人之一，他写过一本自传叫《Models of My Life》，他一生都在研究各类模型和世界模型，并且认为，做好 AI 的关键就是构建正确的世界模型。 而大语言模型却试图脱离世界模型运作。构建一个针对特定事物的世界模型，尤其是复杂事物，需要付出巨大的努力。比如过去研发专家系统时，研究者需要构建能模拟医生思考方式的模型，能表征病人身体机能、生理结构的模型，这个过程非常繁琐。当时还有一个专门的领域叫知识工程，做这项工作成本极高，没人愿意做。大语言模型和其他类型的神经网络出现后，研发者宣称，不用再做这些繁琐的工作，只需要让系统从数据中自主学习就行。 但事实证明，这根本行不通。就像大语言模型会把出生在洛杉矶的 Harry Shearer 说成是伦敦人，原因就是它没有一个完善的世界模型，无法像设计精良的软件那样，精准调取正确的信息。所以我们必须在 AI 系统中融入世界模型，才能避免幻觉现象的发生。 Steve Eisman：我还是不太理解世界模型到底是什么。 Gary Marcus：用非专业的语言解释确实有难度，简单说，它就是对世界的一种表征，而且这个“世界”不一定是现实世界。比如我们对《星际迷航》《星球大战》《哈利·波特》这些虚构世界，也会有对应的世界模型。这也是人类和当前 AI 系统最本质的区别：当我们看一部电影、读一本书时，会在脑海中构建出这个世界的运行规则，并且能判断情节是否符合这个世界的逻辑，会不会有不合理的设定。比如看了《哈利·波特》，我们会知道里面的人能骑着扫帚飞，但不会把这个设定和现实世界混淆，不会回家后跳上扫帚就想从窗户飞出去。 人类能快速构建并同时掌握多个世界模型，就算看一部新的科幻剧，20 分钟左右就能理解这个全新世界的规则，这是人类的天赋。但在 AI 领域，无论是传统的符号式 AI，还是现在的大语言模型，都做不到这一点。传统 AI 的优势是可以人工构建世界模型，你可以雇一群学者花六周时间，把一个问题的相关规则梳理清楚，构建成模型。最近离世的顶级研究者 Doug Lenat 就做过这样的研究，他为《罗密欧与朱丽叶》构建了世界模型，他的系统能真正理解这部剧的关键情节，而非从网上的读书笔记中获取二手信息，表现非常惊艳。但问题是，我们不知道该如何让传统 AI 自主学习、构建世界模型。而大语言模型则完全做不到构建世界模型，只是在假装自己能做到。 我有个很经典的例子，就算用整个互联网的内容训练大语言模型，让它接触海量的国际象棋规则和对局记录，它依然会走出违规的棋步，因为它从未真正抽象出国际象棋的运行逻辑。这一点就足以说明问题了。试想一下，一个人看了一百万盘象棋对局，读了维基百科、象棋网站上的所有规则，还看了 Robert James Fischer 的象棋著作，不可能连基本的棋规都掌握不了，但 AI 就是做不到。 所以我们需要研发能自主归纳出世界模型的 AI 系统，这类系统能从数据中挖掘因果规律，识别其中的核心要素。这是一个难题，不是说有人明天回家鼓捣一下就能解决的。长期以来，无论是传统 AI 还是大语言模型，都在回避这个问题，而现在，我们必须直面它。 Steve Eisman：看来这需要很长的时间来研究。 Gary Marcus：确实需要很久。我想说的是，AI 确实会以我们难以想象的方式改变世界，但绝不是现在，靠当下的这项技术根本做不到。我们需要把这一点考虑进去，做出合理的投资决策。现在的问题是，我们到底是在投资基础研究，还是在为一项已经成熟的技术做规模化投入？答案显然是后者。而当下的市场，大多是在投机，赌那些目前行不通的技术，只要做得更大，就能凭空实现突破。 但事实上，单纯的规模化根本解决不了这些核心问题，我们真正需要的是扎实的基础研究。这是我过去五年一直强调的观点，也是 SSG 在去年 11 月提出的观点，而 Ilya Sutskever 也表达了类似的看法。当我们这些背景截然不同的人，都达成了这样的共识，行业内的人其实应该认真听一听。 参考链接：https://www.youtube.com/watch?v=aI7XknJJC5Q
最烦做演讲！黄仁勋曝英伟达养了 61 个 CEO、从不炒犯错员工：CEO 是最脆弱群体
整理 | 华卫 “世界上不会再出现第二个我这样的 CEO 了。”近日，英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在一场私人访谈中这样说道。 据称，这场深度对话已经酝酿了三十年，将黄仁勋鲜为人知的一面展现在大众眼前。主持人 Jodi Shelton 与黄仁勋的职业交集始于三十余年前，彼时，图形处理器（GPU）尚未掀起席卷全球的 AI 革命。从加速计算的源头到生成式 AI 的前景，这场对话堪比一堂远见大师课。 在访谈中，黄仁勋表示，从某种意义上说，英伟达其实有 61 位 “CEO”。过去这些年，包括他在内，很多人都犯过严重的错误，但在英伟达，从来没有人因为犯错而被解雇。“我们打造了一个足够安全的环境。”他还透露，CEO 这个职位，远比人们想象的要脆弱得多。“实际上，我们可能是公司里最脆弱的一群人。不过对我来说，承认这种脆弱，并不是什么难事。” 有意思的是，他提到，在很多方面，自己都算是一个 “不情愿的 CEO”。“公开演讲简直让我怕得要死。比起待在公司外面抛头露面，我更喜欢扎根在公司内部；比起发表演讲，我更喜欢安静做事；我甚至一点都不喜欢做主题演讲，但为了公司，我必须去做这些事。” 此外，黄仁勋称，英伟达的成功，绝不是靠产量取胜。“虽然是英伟达发明了 GPU，但从产量来看，我们其实是全球最小的 GPU 制造商。很多不知名的厂商，GPU 产量都比我们高。”而“没有终极目标” 这一点，对英伟达的发展真的起到了至关重要的作用。 对于五年后的世界，黄仁勋断言，英伟达和整个行业在 AI 领域的投入，必将彻底改变计算机的运作模式，未来的计算机，将从 “由人类编程” 进化为 “在人类引导下自主学习编程”。并且，100% 的工作岗位都会发生变化，但不会有 50% 的岗位消失。未来的趋势不会是就业岗位减少，反而是大家会变得比现在更忙碌。并且，那些现在没有工作的人，很可能会因为 AI 获得谋生的手段。 网友们纷纷就此次访谈对黄仁勋评价道，“我从未见过他如此坦诚直率，真是不可思议。” 以下是详细对话内容，我们在不改变原意的基础上进行了翻译和删减，以飨读者。“走了整整 33 年才看到成果”Jodi Shelton：大众其实特别好奇像你这样的人，毕竟你们正在定义科技的未来，而科技的未来就是整个世界的未来。所以我们想做的，是挖掘你成功光环背后的个人经历以及支撑你走到今天的价值观。你对这个定位怎么看？ 黄仁勋：说实话，不太喜欢。 Jodi Shelton：真的不喜欢吗？可你现在是名人啊，大家都想了解名人的故事。 黄仁勋：我从不觉得自己是名人，也根本不是什么名人。我只是恰好执掌着一家举足轻重的企业，是这家堪称史上最成功的科技公司之一的 CEO。很早以前，我们就做了一些正确的决策。回溯到 1993 年，我们就立志要重塑计算行业，而且对于计算机的架构，我们有着自己独到的见解。在很长一段时间里，这个观点都不被看好，甚至颇具争议。要知道，当时整个行业的焦点都在微处理器和 CPU 上。说起来，我和你就是在那个时期认识的。我们早在 1993 年底或者 1994 年就相识了，对吧？从那时起，英伟达就在做我们现在依然在做的事：重塑计算。 Jodi Shelton：没错，我记得很清楚。那时候的硅谷，正处在 CPU 为王、摩尔定律大行其道、个人电脑革命如火如荼的年代。 黄仁勋：是啊。而且我们早期的客户，全都是 PC 芯片组领域的初创公司。这些企业可以说是半导体行业辉煌版图的奠基者，像 Cirrus Logic、S3 Graphics、Western Digital、Trident Microsystems，你还记得这些名字吗？ Jodi Shelton：当然记得。 黄仁勋：这些公司，称得上是英伟达的 “前辈”。而现在，我们依然在这条路上前行，致力于打造一种全新的计算模式。这条路，我们走了整整 33 年才看到成果。我只是恰好成为了这家公司的 CEO，仅此而已。 Jodi Shelton：可能对你来说，这一切是水到渠成，但对整个世界而言，英伟达的崛起堪称横空出世。大概从 2023 年 11 月起，整个世界的科技格局都因你们而改变。你是怎么看待这次转型的？ 黄仁勋：要知道，想要创造未来，就必须在未来到来之前，先置身于未来之中。坦诚地说，从我们发明 CUDA 技术、推出相关产品的那一刻起，就已经踏上了通往未来的道路。英伟达最让我骄傲的一点是：我们不仅擅长技术发明，更擅长把技术转化为产品推向市场。世界上有太多的公司、科研人员和发明家，他们确实创造出了先进的技术，但最后往往只能感慨 “这个技术我早就做出来了”、“这个想法我早就有了”。每次听到这种话，我都觉得很惋惜。这些优秀的发明家，遗憾的是没能遇上同样优秀的产品创新者。 所谓产品创新者，就是能把一项技术发明转化为一款能推向市场的成熟产品的人。而这还不够，你还得为产品制定精准的市场策略，甚至需要亲手培育出一个全新的市场，让市场能够接纳你研发的产品和制定的策略。英伟达就是这样一家公司，我们具备技术发明、产品创新、策略制定、生态构建乃至市场培育的全链条能力，而且我们已经多次成功做到了这一点。所以对我来说，这种 “身处未来” 的状态，已经持续了很长时间。 Jodi Shelton：确实如此。 黄仁勋：很久以前，我们有一个战略，现在已经不怎么提了，叫 “CUDA 无处不在”。很多人都听过我当年四处推广 CUDA 的故事，跑遍各大高校、初创企业和成熟企业。有时候，台下听众加起来也就三个人，但我还是会掏出笔记本电脑，为他们演示 CUDA，告诉他们这项技术将如何改变世界。我走访了无数科研机构和实验室，参加了数不清的行业会议，推广 CUDA 的次数，估计比世界上任何人都多。长久以来，我一直沉浸在这样的 “未来图景” 里，讲的故事多了，甚至会产生一种 “未来已经到来” 的错觉。 Jodi Shelton：确实有这种感觉。 黄仁勋：所以现在看到这一切成为现实，我依然满心欢喜。而且在我看来，这一切其实并不意外，因为支撑英伟达发展的是计算机科学领域最根本的底层逻辑，不是靠一时的直觉，也不是凭主观的喜好。从很多方面来说，如今的成果是一种必然。但我想说的是，当你把一件事物的速度提升一千倍，或者规模扩大一千倍、体积缩小一千倍时，无论这件事物原本是什么，都会发生质的飞跃。而这种质变最终带来的结果，往往是超乎想象的。 我们早就预见到深度学习技术有着巨大的扩展潜力，这也是我们举全公司之力押注这一领域的原因。我们知道，AlexNet（深度卷积神经网络）绝不会是深度学习的终点，这种技术架构天生具备极强的可扩展性，再加上全球海量的数据资源，深度学习的爆发是水到渠成的事。不过我当时也清楚，有一项技术会成为我们前进路上的障碍，那就是无监督学习，或者说自监督学习，也就是让计算机摆脱人工标注数据的束缚，实现自主学习。因为人工标注数据的效率，迟早会成为技术发展的瓶颈。而当无监督学习技术取得突破的那一刻，我就知道，我们的时代来了。 就在不久前的投资者路演上，还有人跟我说，我当时就明确跟他们提过这场 “质变”。如果你去回看当时的财报电话会议，就会发现每当谈到对世界至关重要的技术话题时，我都会把这一点讲得非常透彻。在每一场投资者路演，在每一个我演讲的场合，我都会强调这个观点。如今，无监督学习技术确实取得了重大突破，深度学习的规模效应也彻底释放出来，我们才算真正驶入了发展的快车道。但即便如此，这项技术如今能解决的问题，依然让我感到惊喜。我们早就预料到技术会发生质变、计算平台会迎来变革，但我们没想到，变革的成果如此丰硕。 我们现在能够解读蛋白质的 “语言”、细胞的 “语言”、量子的 “语言”，能够读懂世间万物的各种表征形式。过去我们用来描述信息的方式，如今正在被彻底重塑。从几何图形、纹理材质到如今的 3D 高斯和 3D 点云，信息的呈现形式日新月异。这种感觉就好像人类突然变得无比聪慧，连英语这种语言体系都随之改变了。我们不再沿用过去的词汇、语法和句式，因为我们的智慧已经进化到了一个全新维度，能够用一种全新的方式进行交流。或许未来人类的交流方式会变成简单的 “嘀嘀嗒嗒” 的信号声。这让我想起了电影《降临》里的场景，人类突然开始用抽象的图形进行沟通，仅仅通过图形就能传递海量的信息，实现更深层次、更高效率的交流。 最不可思议的是，我们现在解决的很多问题在过去是完全无法想象的，而且解决问题的速度也远超以往。过去我们常说摩尔定律，而现在英伟达的发展速度完全可以用 “英伟达定律” 来形容，比过去快了整整一千倍。未来十年必将是波澜壮阔的十年，光是想想就让人无比兴奋。 Jodi Shelton：要做到你所做的这些事，要能够预见未来，并且坚信未来一定会到来，需要何等强大的自信啊。就像你之前说的，我们 1994 年就认识了，这么多年来，你一直都是这个样子。 黄仁勋：是啊，我记得很清楚。 Jodi Shelton：那时候我才二十几岁。你应该比我大一点吧？ 黄仁勋：当时我差不多 29 岁，快 30 岁了。英伟达有 61 位“CEO”，从没有人因犯错而被解雇Jodi Shelton：我还记得我们第一次见面的场景，当时我是为了给杂志写稿采访你。我问你：“黄仁勋，硅谷人才流动频繁，很多人来了又走，你会担心这个问题吗？” 毕竟当时很多 CEO 都在抱怨这件事。而那时你才 29 岁或 30 岁，你是这么回答我的：“英伟达既不是教堂，也不是监狱。想来的人可以来，想走的人也可以走。” 我当时听完特别震撼，心里想着：“这个人到底是谁啊？” 年纪轻轻，却有着如此的自信和智慧。我还听过一个类似的故事，张忠谋（ Morris Chang）第一次见到你的时候，你当场就说：“我会成为你最大的客户，至少也是最大的客户之一。” 他当时的反应是：“哇，这小伙子可真有魄力。” 所以我很好奇，你这么年轻的时候，这份自信是从哪里来的？ 黄仁勋：哈哈，你要知道，什么都懂其实也挺痛苦的，我开玩笑的。对了，张忠谋要是知道英伟达现在是台积电最大的客户，一定会很开心的。 Jodi Shelton：那是肯定的，他肯定会为你感到骄傲。 黄仁勋：我也为他感到骄傲。要知道，在个人电脑革命时期，英伟达就曾是台积电最大的客户。如今，我们再次成为了他们最大的客户，对此我感到非常欣慰。言归正传，我觉得一个人必须坚信自己所相信的东西。而且这份信念，不能建立在道听途说之上，不能因为别人说了什么，你就去相信什么。你必须认真思考，梳理出自己相信这件事的逻辑，并且把这些逻辑拆解成可靠的底层原则。之后，你还需要定期检验这些原则，确保你所秉持的信念、所付诸的行动，都是建立在坚实的基础之上的。 如果这个基础不够稳固，或者因为某些原因发生了变化，那就说明它可能并非真正的底层原则 ，也许它并没有锚定在物理规律或客观事实之上。一旦出现这种情况，你就要重新评估，然后及时调整方向。我一直都是这样做的。而且，如果你真心相信一件事，就应该付诸行动去实现它。我从 1993 年起就坚信我们正在做的事情，直到今天，这份信念依然没有改变。正因为坚信不疑，所以我才会不断地推演，不断地在脑海里进行逻辑梳理。我会持续复盘过去的决策，也会不断预判未来的趋势。 就像昨天我们开了那么多场会议，每场会议上，我都会重新梳理我们一路走来的逻辑。你会发现，过去的那些假设，有些是正确的，但也有些是错误的。正是因为我们足够灵活，能够根据实际情况及时调整方向，才最终走到了今天。所以，时常回头复盘、重新推演过往的决策，是一件很有意义的事，它能帮你更好地锻炼向前推演的能力。正因为我一直坚持这样做，所以我始终活在自己认定的真相里。直到现在，我依然觉得自己只是英伟达的一名员工。我非常在乎这家公司，但公司里有很多人都和我一样，对这家公司倾注了深厚的感情。 在一家治理完善的公司里，CEO 的角色定位是很明确的。CEO 需要向董事会汇报工作，而董事会则要对股东负责。如果 CEO 的工作表现没有达到董事会的预期，不管董事会有 12 位、13 位还是 15 位成员，他就会被解雇。所以说，CEO 其实也是公司这个组织里的一名员工。这就是为什么我说，英伟达既不是教堂，不是想来就能来；也不是监狱，不是想走都走不了。这种心态能让你始终保持脚踏实地，保持谦逊，保持锐意进取的状态，因为你必须每天都努力，才能对得起自己的这份工作。 有时候会有人问我：“黄仁勋，你热爱自己的工作吗？” 我会告诉他们，我并非每天都热爱这份工作，但我每天都会全力以赴去做好它。我觉得，这种态度源于两个方面：第一，我坚信自己是这份工作的最佳人选；第二，我必须每天都努力，才能配得上 “最佳人选” 这个身份。 Jodi Shelton：在大家眼里，你就是英伟达的代名词，英伟达就是你。这么多年下来，你已经和这家公司深度绑定了。 黄仁勋：我应该是英伟达内部被拍照最多的人吧。 Jodi Shelton：没错。不过，要是将来换了新的 CEO，这个人真的能接好你的班吗？ 黄仁勋：世界上不会再出现第二个我这样的 CEO 了。原因很简单，我是被这家公司一步步培养起来的。刚创立英伟达的时候，我对怎么当 CEO、怎么做战略规划、怎么打造产品、怎么开创一个全新的行业，一窍不通。我只知道怎么融资，却不懂怎么和股东沟通，不了解股东、政策制定者、各国领导人以及企业管理者的想法，也不知道该如何把握员工的心态、如何打造企业文化，甚至连 “企业文化” 这个词到底意味着什么，我都无法准确界定，让我制定公司战略那更是天方夜谭。这就是我第一天接手工作时的真实状态。而在过去的 33 年里，我在这些领域都一步步做到了得心应手。 如果说这个世界上有谁能称得上是 “企业战略宗师” 或者 “行业开创者”，那这个人大概就是我这样一个小个子。我把自己的整个职业生涯都投入到学习这些能力上，而且我本身就是个好学生。除此之外，我对这份工作的投入程度和深厚感情，是很难通过招聘来复制的。在我心里，英伟达就像我的孩子一样，我对它倾注了全部的心血。我的家人也陪着我一起，为这家公司的成长付出努力。这种对公司的特殊情感，是很难被替代的。毕竟 33 年来，我见证了英伟达的每一次成功、每一次失败、每一次挫折，亲历了它做过的所有明智决策，也目睹了它犯下的各种错误。这种对公司的深刻理解和情感联结，不是随便招一个能力出众的人就能替代的。 不过从另一方面来说，英伟达的管理团队架构其实早就做好了准备。我现在有将近 60 位直接下属，他们中的每一个人，放到其他公司都能胜任世界级 CEO 的职位。我总是当着他们的面推演各种决策逻辑，我的每一个决定，都是在他们的注视下做出的，我会把背后的思考过程原原本本地讲给他们听。公司的每一次成功、每一次挫折、每一个挑战、每一场困境，我都会和他们一起复盘。所以从某种意义上说，英伟达其实有 61 位 “CEO”。他们每个人都对这家公司饱含深情，很多人已经在这里奋斗了 33 年。我认为，英伟达的成长模式是独一无二的，这也造就了它无可比拟的韧性。 Jodi Shelton：显然，你搭建的这套管理架构在行业内已经成了一段传奇，所有人都在谈论你这近 60 位直接下属。要让这样的架构顺畅运转，这些人肯定都得是万里挑一的顶尖人才。 黄仁勋：没错。 Jodi Shelton：他们不光要头脑聪明，毕竟硅谷从来不缺聪明人，更得是适配英伟达的顶尖人才。 黄仁勋：确实如此。 Jodi Shelton：那你能不能跟我说说，你是怎么筛选和培养这些人才的？另外，我记得你有个原则，找不到合适的人，就宁可让职位空着。我想到了 Colette Kress 的例子，你当时面试了 22 位首席财务官候选人，最终才选定了她。现在她在华尔街已经是一位传奇人物了。你当初是怎么选中她的？你选拔这类核心人才的标准是什么？ 黄仁勋：在我看来，宁让职位空着，也不能让不合适的人占着位置，所以我从来不会急于招人。就算 CEO 的位置暂时空缺，或者某个副总裁职位没人接任，公司的运转也不会停滞。只要你坚信这一点，坚信 “空位胜于错配”，你就有足够的时间去寻找那个真正合适的人。这个合适的人选，需要满足很多条件，其中很重要的一点，就是你得发自内心地欣赏他、认可他。 我记得 Colette Kress 入职第一周的时候，就问过我：“黄仁勋，你希望我在首席财务官这个岗位上干多久？” 我告诉她：“只要我们还活着，只要死亡不将我们分开，你就一直干下去。” 因为任何其他答案都是没有意义的。这份工作没有所谓的 “截止日期”，唯一的终点，就是当她觉得英伟达不再适合自己的时候。这个原则不仅适用于 Colette，也适用于我那 60 位直接下属。我愿意为了等待合适的人，让职位空很久。而在这个过程中，公司依然会稳步向前。无论这个空缺的职位对应着什么使命、什么工作，大家都会主动顶上。退一步说，就算没人接手，我也会尽全力扛起这份责任，保证公司正常运转。 这就是我的用人哲学，永远不要让不合适的人占据岗位，耐心等待那个对的人出现。经常有人问我，什么样的员工才算优秀员工，什么样的管理者才算卓越管理者。说来奇怪，我其实没有标准答案。因为能走到我面前的人，都足够聪明、足够能干。你随便找一个首席财务官，我敢保证他绝对胜任本职工作。其他岗位的候选人也是如此。在我看来，英伟达之所以能创造奇迹，关键不在于单个人的能力有多强，而在于团队成员之间的 “化学反应”。更重要的是，这源于我们的企业品格。这种品格，才是一家伟大公司的核心竞争力。市面上有很多公司都在做芯片，虽然是英伟达发明了 GPU，但从产量来看，我们其实是全球最小的 GPU 制造商。 这话听起来可能有点不可思议，但事实就是如此，很多不知名的厂商，GPU 产量都比我们高。很明显，英伟达的成功，绝不是靠产量取胜。我认为，真正的秘诀在于我们独特的企业文化和企业品格、团队在逆境中凝聚在一起的力量。在外人看来，我们似乎总是一帆风顺，但其实研发 Grace Blackwell 芯片的过程，差点拖垮了整个公司。但我们硬是咬牙扛了过来。这个项目的复杂度和规模都是前所未有的，外界对我们的期望也高得离谱。我们最终不仅达标，甚至超出了所有人的预期，而支撑我们做到这一点的，100% 是企业品格。这不是靠智商，也不是靠勤奋就能实现的，毕竟这个世界上，聪明又努力的人太多了。 这种企业品格，是没法通过面试来筛选的。但我始终相信一件事：几乎任何人进入英伟达之后，都会被这种品格所感染、所塑造。这就是我们公司最神奇的地方：我们能够承受挫折，能够直面各种艰巨的挑战，并且一次次从困境中突围。很少有公司的团队能做到这一点。通常来说，当公司遭遇重大挑战后，总会有人因为心存不满离开，或者因为被当成 “背锅侠” 而被解雇。在团队合作中，出了问题总要有人承担责任，这是毋庸置疑的，就像一场球赛输了，我们必须清楚是谁失误丢了球。 在英伟达，我们打造了一个足够安全的环境。过去这些年，包括我在内，很多人都犯过严重的错误，这些失误大家都看在眼里，但从来没有人因为犯错而被解雇。久而久之，英伟达就形成了自己独有的文化和特质。这种文化的核心，就是包容、宽恕，以及从错误中学习。对我来说，有两件事至关重要：只要团队里的每一个人，都为了共同的目标拼尽了全力，这就足够了。敢叫板 20 岁新锐的黄仁勋，也有至暗时刻？Jodi Shelton：刚才聊到 “痛苦与磨砺” 的理念，你可以再深入谈谈吗？我最近听 Andy Karp 在播客里说，“人生的二十几岁，要么用来享乐，要么用来打拼事业”。你认同这个观点吗？当然，不是每个人都能成为帕兰提尔或者英伟达的 CEO，但对年轻人来说，想要在事业上有所成就，到底需要付出什么？你想给年轻人传递怎样的职业与成功之道？ 黄仁勋：Andy 很睿智，总能说出一些深刻的人生哲理。不过我对这类说法，倒没那么执念。我一直很佩服张忠谋先生，他一直工作到 80 多岁，思维依然敏锐得像一把刀。如果要在维基百科里查 “大器晚成” 这个词，配图说不定就是他。能在人生最具创造力的阶段，持续奋斗 50 年，这难道不是一件幸事吗？我自己也倾向于这种人生轨迹。对我而言，投身于有价值的事业，远比用后 20 年的时间环游世界更有意义，当然，环游世界本身也没什么不好，只是我现在就已经在满世界奔波了。 不得不承认，二十几岁的我，确实更聪明、专注力更强、思维速度也更快。但那个年纪的人，往往缺少一样至关重要的东西，阅历沉淀出的智慧、处理复杂问题的分寸感、制定长远战略的眼光，以及长线思维的能力。这些能力，光靠读书是学不来的。现在的年轻人可以刷短视频，通过共情去感受别人的经历，算是一种间接的经验积累，这种模仿式学习确实有价值。但还有一样东西，是无法通过旁观习得的，那就是坚韧的意志，是直面痛苦与挫折时，懂得如何应对的底气；是熬过精神内耗、挺过煎熬时刻、战胜内心恐惧的勇气。 经营公司的过程中，恐惧是真实存在的。我们的决策，关乎数万人的生计。当公司发展不顺时，一个感受不到恐惧、焦虑和脆弱的领导者，反而是不合格的。如果对结果毫不在意，那未免也太冷漠了。而这些真切的感受和应对的能力，只有亲身经历过，才能真正掌握。所以我觉得，两种人生选择没有绝对的对错。年轻时打拼，确实精力充沛，可以熬夜加班，可以付出十倍的努力，更容易早早取得成功。但我现在身上拥有的东西，是三十岁时的我完全不具备的。 如今的我，思维速度虽然慢了，但依靠智慧和经验积累的思维模型，能更快地找到正确答案。就算和二十岁的年轻人同台竞争，我也有信心不输给他。他们未必能胜过现在的我。 Jodi Shelton：那我们来聊点更私人的话题吧。能不能说说你的童年？哪些高光或至暗的经历，对你如今的性格特质产生了直接影响？ 黄仁勋：我从来不觉得自己是天赋异禀的人，智商也算不上出众。小时候入学需要参加考试，我当时的成绩确实很不错，那会儿的考试还是全国性的。我记得母亲总是逢人就说，我是个非常聪明的孩子。不管这话是不是真的，她反复的肯定，无形中给了我一种压力，我必须变得足够聪明。这件事让我意识到，无论是为人父母还是做管理，给身边的人或者整个公司设定一个超出常理的高目标，往往能激发他们的潜能，让他们迎难而上。当然，也有人会被这样的目标吓退，但对我而言，这种激励起到了积极的作用。这是我第一个想到的童年片段。 另一件事，是关于我母亲的。当年我们学习英语的时候，她其实根本不懂英文，而且我觉得她可能连高中都没毕业。但这丝毫没有妨碍她每天教我们学英语。你可能会觉得不可思议，一个完全不懂英语的人，怎么教孩子学英语？她的方法很简单：买一本韦伯斯特词典，照着单词的拼写规律，写下英文单词，再标注上中文释义，把纸对折做成单词卡，然后逼着我们背下来。我们的发音准不准确，她其实也无从判断。但这件事，让我学到了一个道理：一个人只要有足够坚定的意志，就算暂时不知道该怎么做，也不该停下脚步。很多事情，其实并没有想象中那么难。小时候的这段记忆，我一直记到现在。 还有一段经历，是我们搬到肯塔基州之后。我当时是学校里年纪最小的孩子，就读的奥尼塔浸会学院坐落在山顶。每天上学，我都得走下山坡，穿过一条河，再走过一片广阔的田野，才能到达那所小小的学校。那是 1973 年，我是整个镇上第一个出现的中国孩子。镇上的那些孩子都很野，每次我过吊桥的时候，他们都会找我的麻烦。那座吊桥的桥面是木板铺的，有些木板已经缺失了，桥下的河水很深。而那些孩子，就守在桥的另一头等我。那时候我才 9 岁。 Jodi Shelton：天哪，才 9 岁。眼前是一条河，一座破吊桥，桥对面还有等着找麻烦的孩子，这简直太糟糕了。 黄仁勋：是啊，但我每天都得走这条路去上学。这大概就是童年时期的 “痛苦与磨砺” 吧。每天早上都是这样。下午放学回家后，我还有任务：打扫卫生间。那时候家里的每个孩子都有分工，我哥哥当时 11 岁，他的活儿是去烟草农场干活，而我的工作就是打扫卫生间，每天都要做。 Jodi Shelton：你觉得当年那些找你麻烦的孩子，知道你现在的成就吗？ 黄仁勋：奥尼塔浸会学院的校长最近还发邮件给我呢。他们每年都会给我寄圣诞礼物，知道我喜欢吃肯塔基风味的香肠肉汁配饼干。 Jodi Shelton：这个爱好是在肯塔基养成的吧？ 黄仁勋：没错。我记得我 45 岁生日的时候，家人带我回了一趟母校。当年食堂里做饭的阿姨们居然还健在，特意回来给我做了一顿饭。 Jodi Shelton：天哪，这也太暖心了。 黄仁勋：真的特别感动。她们给我做了正宗的肯塔基香肠肉汁配饼干，味道还是小时候的样子。 Jodi Shelton：你的父母见证了你的成功吗？ 黄仁勋：当然，他们现在身体还很好，特别为我骄傲。他们对我的事情了如指掌，我父亲会读所有和我相关的报道。要是看到有人说我的坏话，他还会生气。我总劝他别什么都看，不然天天都得生气，别理会那些负面新闻。 Jodi Shelton：挺有意思的。现在功成名就了，你会怀念那些还没这么受关注的日子吗？会想念那些平凡的小事吗？比如你很爱车，现在却没什么机会开车了吧？我记得你是我认识的人里，第一个也是唯一一个拥有柯尼赛格跑车的人。 黄仁勋：克里斯蒂安・冯・柯尼赛格真是个天才设计师，那辆车太棒了。启动的时候，引擎声和蝙蝠侠的座驾一模一样。而且启动它得按七个步骤，因为动力实在太强劲了，不能随便让别人碰。不过我现在已经没有那辆车了，也确实很少开车了。 Jodi Shelton：会想念开车的感觉吗？ 黄仁勋：有一点吧。我现在还是会关注新车，比如新款的法拉利，每次看到都觉得很惊艳，这些车真的是工程学的杰作。 Jodi Shelton：确实很厉害。我去过法拉利的工厂，亲眼看到一辆车从工业器械一步步变成顶级消费品，现在甚至成了艺术品，这个过程太震撼了。黄仁勋眼中五年后的世界Jodi Shelton：如果五年后我们再坐在这里，你觉得到那时的世界会是什么样子？哪些变化会让我们最惊讶？ 黄仁勋：如果我们回归底层逻辑，再结合现实的实用性和技术落地的规律来判断，有几件事是可以预见的。首先，英伟达和整个行业在 AI 领域的投入，必将彻底改变计算机的运作模式 ，未来的计算机，将从 “由人类编程” 进化为 “在人类引导下自主学习编程”。过去我们是手把手教计算机学日语，未来我们只需要告诉它 “去学日语” 就够了。未来的计算机，将能够处理比现在大十亿倍的问题规模。这个变化的影响之大，我们现在甚至无法完全想象，因为提出解决方案是一回事，而能否构想出需要解决的问题，就是另一回事了。很多问题之所以无法被解决，往往是因为我们连如何定义和描述它们都做不到。 未来，无论是数字生物学、物理科学、量子物理还是材料科学的复杂难题，都会变得容易攻克。就算是交通拥堵这种日常问题，也能得到极大改善。就拿智能电网来说，现在的电网存在大量能源浪费，AI 会精准计算出所需的能源量，实现按需分配，从根本上避免过度供应造成的损耗。AI 解决这些日常难题的能力，会让人惊叹不已。到那时，每一个科学领域都会被重塑，当下所有的难题都会被技术赋能、迎刃而解。工具的速度提升了，难题自然就显得 “渺小” 了。举个例子，如果飞机的速度能达到 10 马赫，整个世界就会变得 “小” 很多， 喷气式飞机的出现，其实已经让世界变小了。 英伟达制造的计算机也是如此，极致的运算速度让所有问题都变得更容易被解决。就像 OpenAI 的研究人员曾经说的：“为什么不把整个互联网的数据都喂给计算机呢？” 因为在算力爆发之后，全球互联网的数据量，突然就显得微不足道了。现在我们看互联网数据，也会觉得体量很小，原因就在这里。这种心态，未来会渗透到几乎所有的科学领域。过去人们会说 “这是个无解的难题”，未来大家只会觉得 “这事儿很简单”。五年后，每一位科学家、工程师、企业家和创新者，都会抱着这样的心态。曾经的难题变得简单，我们就能解决更多的问题。这是第一个必然结果。 第二个结果，就是企业的生产效率会实现质的飞跃。今天的难题变成明天的小事，供应链管理会变得无比顺畅，浪费现象基本消失；计算机的设计流程也会简化，我们可以尝试更多的方案。这并不是说我们会每年推出更多的产品，我们还是保持一年一款的节奏，但每一款产品都会经过更多次的迭代优化，最终呈现的成品会比现在好得多。这样一来，公司的效率会更高，利润会更丰厚，所有企业都会变得更赚钱，整个社会的财富也会随之增长。但还有一个值得深思的点：当所有我们能想到的问题都变得可以解决时，我们就会去探索更多新的问题。 所以，未来的趋势不会是就业岗位减少，反而是大家会变得比现在更忙碌。因为以前那些被认为 “不可能完成” 的任务，现在都摆上了台面；那些因为成本太高而无法开展的实验，现在都可以去尝试，AI 还会帮我们推进这些实验。只要我们有足够的想象力，所有搁置的难题，都会找到解决的路径。我可以做一个思想实验。现在我工作时，身边围绕着 60 位顶尖人才，而他们每个人又带着数千名精英。这些人在各自的领域里，能力都远超于我，对我来说，他们就像是 “领域内的人工超级智能”。但和他们合作，我完全没有障碍。现在我使用的 OpenAI、Gemini、Grok、Perplexity、Anthropic 这些 AI 工具，在很多方面也已经比我聪明了，但我每天都在和它们高效协作。 不过有一个很有意思的变化：以前我给团队布置一个问题，需要等两三天才能得到反馈和答案，这段时间里我可以思考下一步的计划 ，因为我的决策需要基于这些中间结果。但如果这些答案能在一秒钟内就反馈给我，会发生什么？我的工作节奏会变得无比紧凑，因为我会成为所有事情的关键节点。刚得到一个答案，立刻就要推导下一步，马上启动新的实验。你不觉得吗？现在信息技术的提速，已经让我们变得更忙碌了。信息、知识和答案的获取速度越来越快，我们作为决策节点，自然会比以往更忙。我觉得未来很多人都会有这种感受。 最后一点，对于那些没能赶上之前科技浪潮的人来说，AI 会填平技术鸿沟。我特别喜欢 “氛围编程” 这个概念，现在任何人都可以成为软件程序员，借助 AI 写出的代码，甚至比很多专业程序员的作品还要好。我很欣赏 Cursor 这家公司的成果，前几天还见到了 Lovable 的 CEO，他是个很厉害的人，他们的公司在瑞典。AI 会帮助那些在自己的领域很有天赋，但不懂如何用技术放大自身能力的人实现能力的跃迁。Lovable 的 CEO 就跟我说过，很多人用他们开发的软件创办了小公司，现在每年能赚 2300 万美元。这太不可思议了。这些人终于能融入全球经济体系，不再被技术门槛挡住去路，这一切都是 AI 的功劳。 五年后的世界，大家会拥有更有价值的工作，经济效率会大幅提升，GDP 有望实现增长，劳动力短缺的问题会得到缓解，通货膨胀也会回落。更多的科学领域会被开拓，更多的难题会被解决。当然，也有一些悲观的论调，认为 AI 会让一半的人失去工作。但我觉得，更可能发生的情况是：100% 的工作岗位都会发生变化，但不会有 50% 的岗位消失。而且，那些现在没有工作的人，很可能会因为 AI 获得谋生的手段。 当然，我们的技术会发生翻天覆地的变化，但这些技术层面的革新，反而不是最有意思的。五年后，计算机还是计算机，只是应用变得更智能了，本质上还是软件。我们依然会做电商，只是可能不用自己逛网站了，会有智能代理帮我们购物，但商品还是来自亚马逊这些平台。很多事情，其实都会保持原样。最后我还有一个小小的愿望或者说期待：希望我们在机器人和人形机器人领域的研究能结出硕果，希望未来每个人都能拥有属于自己的 R2-D2 和 C-3PO，它们可爱又贴心。就像在 GTC 大会上，我每次都会邀请迪士尼的机器人上台，那些机器人真的太萌了。 为什么不让每个人都拥有一个呢？我还希望迪士尼能把这些机器人做成周边商品，它们真的值得。我的宠物猫莫莫和库玛，也需要这样的 “宠物玩伴” 不是吗？我真心希望这个愿望能实现。现在有很多孤独的人，已经有不少人联系过我，希望能拥有可以在家陪伴自己的机器人，尤其是那些独居的老人。机器人能给他们带来陪伴和帮助，而且它们本身又那么可爱，这绝对是我们技术发展带来的意外之喜。 Jodi Shelton：如果以后有机器人帮我们做饭、打扫卫生，你还会像现在这样，饶有兴致地看着别人做饭吗？ 黄仁勋：当然会。原因很简单，我现在完全有能力不用自己做饭，但我还是会选择下厨。我们完全可以雇很多佣人，但我们没有这么做。我和洛里一直都是两个人自己过日子。昨晚她做了墨西哥辣椒肉酱，味道棒极了，全程都是她一个人忙活的。以后我们大概率还会保持这样的生活。对我来说，最幸福的时刻，就是孩子们回家来，我们一起下厨做饭，喝喝小酒，这就是最完美的时光。 Jodi Shelton：一家人在厨房里忙活，这种亲密感真的太美好了。 黄仁勋：是啊，人生的幸福莫过于此。我们打拼奋斗，不就是为了这样的时刻吗？“不爱演讲的黄仁勋”：CEO 是公司里最脆弱的一群人Jodi Shelton：当一切尘埃落定，你希望后人如何记住你？ 黄仁勋：首先，能被人记住，本身就是一件很幸运的事。我很庆幸，凭借英伟达的成就，凭借我们打造的事业，凭借我们在全球最重要的科技产业：人类最核心的工具 “计算机” 领域留下的印记，英伟达很可能会在我离开这个世界很久之后，依然对这个世界有着重要的意义。我很庆幸自己能和克里斯、柯蒂斯一起创立这家公司，很庆幸自己能一路学习成长，没有成为拖垮公司的那个短板，反而常常是推动公司走下去的一份力量。我们打造的这家企业，对整个世界都有着深远的影响，而不只是局限于某个行业或某个群体。 能做到这一点的人，在这个世界上并不多。我很庆幸自己作为创始人，能亲身参与并见证这一切，见证英伟达成长为如今的模样，见证它对全球各行各业产生实实在在的影响。公司里有很多已经工作了 33 年的老员工，他们的人生因为英伟达变得更加丰盈；现在甚至已经有第二代、第三代员工加入我们。我们在全球各地建立了自己的团队，我很荣幸能和这些员工并肩作战，分享他们一路走来的绝望与喜悦、希望与悲伤。这样的经历，并不是每个人都能拥有的。我为我们在中国的团队感到骄傲，为我们在印度的员工们由衷赞叹，也为欧洲、加拿大的团队感到欣慰。我们在加拿大的团队正在不断壮大。 我还希望有朝一日，英伟达能把业务拓展到南半球，让更多地区的人们，也能享受到我们今天所拥有的技术成果。昨天我还和人聊起我们在非洲开展的工作，聊到我们应该在拉美和东南亚投入更多精力。我真的为我们公司带来的这些影响感到自豪。所以，人们会怎么记住我？或许，他们会记得我是英伟达的创始人之一，是这家公司的缔造者之一。或许，还会记得我是个好人。 Jodi Shelton：这是毋庸置疑的。 黄仁勋：他们或许还会觉得，我是个风趣幽默的人，不喜欢端着架子。其实在很多方面，我都算是一个 “不情愿的 CEO”。比起待在公司外面抛头露面，我更喜欢扎根在公司内部；比起发表演讲，我更喜欢安静做事；我甚至一点都不喜欢做主题演讲，但为了公司，我必须去做这些事。我确实是个不太情愿的 CEO，但我绝对是个满腔热忱的英伟达建设者。只要是为了公司发展必须做的事，我都会全力以赴。说了这么多，其实我也不知道，人们最终会如何记住我。 Jodi Shelton：我觉得，看到好人获得成功，总是一件令人开心的事。这么多年来，看着你一路打拼，经历起起落落，最终收获成功，我真的由衷地为你高兴。你这一路走来，见过了形形色色的人。 黄仁勋：是啊，真的见过了太多人。我想提醒所有的 CEO，没有人能单枪匹马地成功。 Jodi Shelton：确实如此。 黄仁勋：我们虽然是 CEO，但这个位置总需要有人来坐。如果不是早年大家对我的提携与帮助，比如你一直不遗余力地宣传英伟达还有张忠谋奖带来的认可，这些都对我意义重大。张忠谋奖大概是我人生中获得的第一个真正有分量的奖项，直到今天，它对我来说依然意义非凡。这个奖项以他的名字命名，而且他还亲自参与了评选，这份认可真的让我铭记于心。还有那些和我们合作的企业，他们的慷慨相助，我也一直记在心里。 其实 CEO 这个角色，很多时候都需要寻求帮助。我已经记不清有多少次，我是这样开启一段对话的：“我需要你的帮助。” 很多时候，我是真的需要帮助，而且对方往往是唯一能帮到我的人。一路走来，很多人都慷慨地伸出援手，分享他们的知识，教我做事的方法，帮我解决棘手的难题。这或许才是 CEO 这个角色带给我的真正启示，这个职位远比人们想象的要脆弱得多。 Jodi Shelton：而且还是一个很孤独的职位，对吧？ 黄仁勋：确实可能会感到孤独。但我想说，这种孤独更多是存在于我们的内心世界。当你试图解决一些棘手的难题时，往往需要长时间独自思考，自己跟自己对话。公司发展的每一次转型、每一次跨越，每一次我推动公司自我革新的时刻，我都不知道自己独自思考了多少个小时。在那些时刻，你会真切地感受到孤独。但我们也要明白，其实有很多人都希望我们能成功。就像你之前说的，你很乐意看到我成功，我知道你是真心希望我好，而我也同样希望你能越来越好。从这个角度来说，我们其实并不孤单。 所以说，CEO 这个职业，是一份充满脆弱感的工作。你无法单打独斗完成任何事，很多时候都需要依赖别人的帮助与善意。或许在外界看来，我们是强大的领导者，但实际上，我们可能是公司里最脆弱的一群人。我经常说，我是公司里唯一一个离开别人的帮助就寸步难行的人。我想，大多数 CEO 应该都是如此。这或许就是这份职业带给我们的感悟：CEO 们，远比他们愿意承认的要更加脆弱。不过对我来说，承认这种脆弱，并不是什么难事。“没有终极目标” ，才成就了英伟达？Jodi Shelton：接下来我们用快问快答收尾。你见过的最聪明的人是谁？ 黄仁勋：这个问题我没法回答。我知道大家心里对 “聪明” 的定义，就是智商高、会解决问题、技术能力强。但在我看来，这种能力早已经成了一种 “通用品”。而且我们很快就能证明，AI 处理这类问题是最轻松的，不是吗？举个例子，以前大家都觉得软件编程是最考验智商的工作，结果呢？AI 最先攻克的领域之一就是编程。所以说，“聪明” 的定义，其实和大多数人想的完全不一样。 在我看来，从长远来讲，真正的 “聪明”，是那种兼具技术洞察力与人文同理心的能力，是能够洞察弦外之音、预判未知风险、看透表象背后本质的能力。那些能 “见人所未见” 的人，才是真正的聪明人，他们的价值是无可估量的。这种人能凭借数据、分析、底层逻辑、人生阅历、智慧经验，再加上对他人的感知，敏锐地捕捉到潜在的风险，在问题发生之前就提前规避。我觉得这才是 “聪明”，而且拥有这种能力的人，说不定在学术能力评估测试（SAT）里的分数惨不忍睹。 Jodi Shelton：外界对你有什么误解？ 黄仁勋：这些问题都好犀利啊。首先，我都不知道外界对我有什么印象。 Jodi Shelton：比如，大家觉得你喜欢抛头露面，觉得你是个很棒的演讲者，所以肯定很享受做演讲的过程。但你之前已经说了，事实并非如此。 黄仁勋：对，完全相反。公开演讲简直让我怕得要死。不是说站在台上的那一刻害怕，而是现在，想到两周后在华盛顿举办的 GTC 大会，我就焦虑得不行。不，应该说，我已经焦虑一个月了。这种事总是让我心神不宁，脑子里时时刻刻都想着，压力特别大。公司内部的会议演讲也让我紧张到极致。因为台下坐的都是对我而言最重要的人，从某种程度上说，这是我做过的最重要的演讲。但这种演讲根本没法准备，我要讲的所有内容，其实都能在网上的某个视频里找到，他们完全可以自己去看。 我很讨厌把那些内容重复一遍讲给他们听，因为你绝不会回家对着家人做一场 GTC 主题演讲，对吧？我也不想那样做。演讲内容必须是真诚的、独一无二的、对听众有价值的、有意义的，能给他们带来改变。毕竟我还在领导这家公司，我希望通过演讲达成一定的目标。所以我必须拿出全新的内容，但不到演讲结束的那一刻，我永远不知道最终效果会怎么样。大家都觉得财报发布周我会很紧张，但说实话，我一点感觉都没有。真正让我紧张的，是公司的内部会议演讲。所以外界的这个印象，真的大错特错。 Jodi Shelton：你最受不了的事是什么？ 黄仁勋：在关键时刻，有人不认真听我说话、不理解我的问题，还胡乱回答。尤其是在我们处理非常棘手、非常困难的问题时，我们需要的是事实，是真相。这个时候我提出问题，如果有人答非所问，我会立刻火冒三丈。我实在无法理解，为什么有人意识不到这场会议的重要性？我们正在为一件至关重要的事努力，我们需要尽快找到真相、解决问题。我到现在都想不通这一点，这种情况每次都会激怒我。谁要是想惹我生气，这招百试百灵。 Jodi Shelton：这下我们知道怎么让黄仁勋发火了。 Jodi Shelton：最后一个问题，是最近有人问我的，我特别喜欢这个问题。如果让你回到 20 岁，你是想回到自己当年的那个年代，还是活在当下的 20 岁？ 黄仁勋：我会毫不犹豫地回到自己的那个年代。因为我觉得，我们那一代人的 20 岁，比现在年轻人的 20 岁更快乐。我总觉得，每个人都应该拥有一段 “懵懂无知” 的时光，不必从第一天起就背负着全世界的重担。我坚信这一点，没人能说服我。有时候，“无知” 也是一种快乐，甚至是一种超能力。如果当初我知道创立英伟达是一件 “不可能完成的任务”，那今天的英伟达根本就不会存在。事实就是，创立英伟达这件事，本来就是天方夜谭。但当时的我什么都不懂，所以没人能说服我放弃。 我觉得，乐观的人都这样，你永远没法说服他们 “这件事做不成”。他们就是这么 “无知”，对现实的艰难视而不见，所以才会充满乐观。这难道是坏事吗？现在的年轻人，过早地接触到了太多信息，变得越来越愤世嫉俗。他们并不是天生就这么消极，而是因为看到的东西太多太杂了。其实大可不必如此。人需要培养内心的乐观精神，需要在心里留存一份善意，学会只看到世界美好的一面。我们得锻炼这种能力。我们那一代人，有更多这样的机会。我们 20 岁的时候，就是这样的，乐观得像超人一样，觉得凡事皆有可能。所以，我肯定会选择回到自己的 20 岁。 Jodi Shelton：真是个完美的收尾。无知是福啊。 黄仁勋：没错，无知是福，无知也是一种超能力。任何一个想要开启新征程的人，如果不是因为这份 “无知”，他们一早就会因为觉得事情太难而放弃了。我真的很庆幸，自己当年虽然也算勤奋、也算有一些能力，但那份 “无知” 帮了我大忙。我那时候做任何事都抱着一种心态：“这能有多难？” 结果后来才发现，简直难到超乎想象。你根本没法想象。你看看我今天建立的这一切，如果当初我就知道前路会有这么多艰辛、这么多挫折、这么多失望，把这些困难全都摆在我面前，我绝对不会去做的，绝对不会。所以说，“无知” 真的是一种超能力。 还有一种超能力，就是“没有终极目标”。英伟达就没有什么终极目标。总有人问我：“黄仁勋，你的计划是什么？” 我们没有计划，“活下去” 就是我们的计划。我们对未来的世界有憧憬，我们会畅想技术会如何改变世界，但我们 100% 的计划，就是让公司一直运营下去。以前也有人问我，现在也经常有人问：“黄仁勋，你的人生目标是什么？” 我没有什么人生目标，就是想一直工作，一直有事可做，能和一群优秀的人一起做有意义的事。这就是我的目标。 所以说，从很多方面来讲，“没有终极目标” 这一点，对英伟达的发展真的起到了至关重要的作用。 参考链接：https://www.youtube.com/watch?v=8FOdAc_i_tM
联发科天玑9500s、8500发布：GPU、光追拉满，红米Turbo 5Max将搭载 ｜
联发科天玑9500s、8500发布：GPU、光追拉满，红米Turbo 5Max将搭载0%展开列表联发科天玑9500s、8500发布：GPU、光追拉满，红米Turbo 5Max将搭载今天通用级PixVerse P1的技术突破，揣着进入平行世界的密码今天Mira公司内乱？CTO被开除，带团队回OpenAI，翁荔上推发言今天Nature丨清华等团队揭示AI科研双重效应：个人效率亦或是科学边界今天刚刚，喝到了千问APP给我点的奶茶今天人脸机器人登上Science Robotics封面：用AI教会仿生人脸机器人「开口说话」今天实测夸克「千问划词快捷指令」，这7个邪修Prompt，建议收藏今天已证实！清华姚班陈立杰全职加入OpenAI，保留伯克利教职今天解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估今天5分钟定制一个AI采购专家：讯飞发布“招采智能体工厂”，重新定义行业开发范式今天Agent时代，为什么多模态数据湖是必选项？今天大模型长脑子了？研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化今天性能提升60%，英特尔Ultra3这次带来了巨大提升01月14日继宇树后，唯一获得三家大厂押注的自变量：具身模型不是把DeepSeek塞进机器人01月14日Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起01月14日端到端智驾新SOTA | KnowVal：懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统01月14日仅用10天？Anthropic最新智能体Cowork的代码竟然都是Claude写的01月14日AAAI 2026｜AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」，像人类一样按题型高效刷题01月14日用AI从常规病理切片重建空间蛋白图谱：基于H&E图像的高维蛋白质表达预测01月14日京东首届AI影视创作大赛启动 最高奖金10万元邀全民共创AI视频01月14日联发科天玑9500s、8500发布：GPU、光追拉满，红米Turbo 5Max将搭载1 月 15 日，联发科（MediaTek）正式发布了天玑 9500s 和天玑 8500 移动芯片。作为天玑家族的新成员，两款新品承袭了天玑旗舰芯片的诸多先进技术，在性能、能效、AI、影像、游戏和无线连接等方面表现强大，为旗舰细分市场注入了新动力。天玑 9500s 采用 3nm 制程工艺和全大核架构（拥有超过 290 亿晶体管），八核 CPU 包含 1 个主频 3.73GHz 的 Cortex-X925 超大核、3 个 Cortex-X4 超大核和 4 个 Cortex-A720 大核，配备同档次出众的大容量高速缓存（二级缓存、三级缓存+系统缓存共 29m），结合第二代天玑调度引擎，可为手机等终端带来强大性能和能效表现。GPU 方面，天玑 9500s 搭载 Immortalis-G925 GPU ，提供重载硬核手游满帧、沉浸式的畅游体验，能够满足游戏发烧友、电竞选手对性能的期待。天玑 9500s 支持先进的光线追踪技术，天玑 OMM 追光引擎能够高效渲染图形，大幅提升游戏画面的真实感和精细度，带来主机级的环境光照和反射效果。此外，借助天玑星速引擎的自适应技术 3.0（MAGT 3.0）和天玑倍帧技术 3.0（MFRC 3.0），天玑 9500s 可显著提高主流游戏的能效表现，延长终端的续航时间。该芯片还支持 165 超高帧游戏，助力玩家体验快人一步。在 AI 性能方面，天玑 9500s 集成了旗舰级 NPU，拥有强大的端侧 AI 推理能力，面向生成式推理、多模态模型进行了优化，以构建强大的旗舰端侧影像、内容生成等多元能力。该芯片支持端侧 AI 实况照片美化、AI 照片编辑（扩图、抠图、消除），AI 内容摘要（通话、会议和文件）等日常高频功能，能够助力终端厂商打造用户的个人随身 AI 设备，满足日益增长的社交、生产力场景需求。联发科表示，其正在持续与大量应用端厂商合作，致力于打造更多新形态的 AI 体验。影像方面，天玑 9500s 搭载先进的 MediaTek Imagiq 影像处理器，支持实时 30 帧运动追焦和 8K 全焦段杜比视界 HDR 视频录制，视频创作者可轻松捕捉清晰、生动的视频画面。此外，该芯片还支持杰出的抓拍和降噪技术，带来既快又清晰的旗舰拍照体验。今天推出的另一款芯片天玑 8500 采用台积电 4nm 制程打造，全大核架构 CPU 包含 8 个主频至高可达 3.4GHz 的 Cortex-A725 大核，带来性能和能效的进一步提升。天玑 8500 支持精准的调度技术，支持传输速率更高的 LPDDR5X 9600Mbps 内存，用户在日常应用、游戏和多任务处理等使用场景中能够享受丝滑流畅、持久续航。天玑 8500 搭载性能更强的八核 Mali-G720 GPU，峰值性能相较上一代提升 25%，功耗相较上一代峰值性能下降低 20%。得益于全面升规的计算核心、天玑调度和星速双引擎，天玑 8500 可为玩家带来兼具游戏满帧稳帧、疾速加载和冰峰高能效的劲爽体验。据介绍，在流行开放世界手游的高画质设置上，搭载该芯片的手机可以保持 60 帧满帧的效果。此外，天玑 8500 还将光线追踪技术落地于主流移动游戏，提供更加逼真的画质效果，显著提升玩家的沉浸感。联发科表示，基于天玑新一代次旗舰芯片，通过与腾讯语音团队的合作，目前双方已在王者荣耀游戏中落地了 AI 语音转文字的功能。至于搭载新一代芯片的手机，联发科介绍了与小米（REDMI）vivo，OPPO 等厂商的深度合作。小米集团手机部副总裁李俊也来到了发布会现场，介绍了即将搭载联发科新一代芯片的手机。他表示，即将在本月发布的红米 Turbo 5 Max（天玑 9500s 版）的安兔兔跑分达到了 361 万分，在 2500 元价位上实现了前所未有的性能。除了天玑 9500s 与 8500 芯片，红米 Turbo 5 Max 预计还将拥有大屏幕及超大容量电池。
简单易懂的 LLM 相关知识梳理 - ep3-3 认识 NVIDIA 驱动、CUDA、Pytorch
目录帖：简单易懂的 LLM 相关知识梳理 文档共建迫于项目被砍，失业赋闲在家，恰好也快过年了不想动了，想了下写点文章回馈下社区吧。 PS：如有年后 Base 重庆的 AI / 全栈 / FAE 岗可 PM 我 本文从实用角度出发，梦到哪写哪。部分八股文知识就不搬了，这里主要分享一下本人在使用各种云服务及本地部署过程中学到的知识。 这里优先介绍 LLM/VLM，暂不涉及音频 / 视频 / Omni 相关模型（也可能梦到了以后补一下） 注：文章为本人手写，部分模型介绍搬运自…PS：看完的佬友可以发条评论，最近几章的阅读量越来越少，是行文出了问题或是难以理解？还是单纯的帖子被淹没了？============ 以下正文 ============驱动的安装在这里只讲 Ubuntu 和 Windows 的。首先说 Windows，大家应该都非常熟悉了，官网下载驱动包一键安装就行。对于 Ubuntu 来说，大部分情况下建议采用如下方式安装驱动，而非官网下载.run 文件安装驱动：在 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 的末尾追加 blacklist nouveau 并执行 sudo update-initramfs -u && reboot 以禁用 nouveau执行 ubuntu-drivers devices 以查询推荐驱动。如：(base) root@ubuntu:~# ubuntu-drivers devices == /sys/devices/pci0000:c0/0000:c0:01.1/0000:c1:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00002684sv000010DEsd000016F3bc03sc00i00 vendor : NVIDIA Corporation model : AD102 [GeForce RTX 4090] driver : nvidia-driver-535 - distro non-free driver : nvidia-driver-570-server-open - distro non-free driver : nvidia-driver-580-open - distro non-free driver : nvidia-driver-580-server - distro non-free driver : nvidia-driver-535-server - distro non-free driver : nvidia-driver-570 - distro non-free driver : nvidia-driver-580 - distro non-free recommended driver : nvidia-driver-535-open - distro non-free driver : nvidia-driver-580-server-open - distro non-free driver : nvidia-driver-570-open - distro non-free driver : nvidia-driver-535-server-open - distro non-free driver : nvidia-driver-570-server - distro non-free driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin 可以看到目前推荐的驱动版本是 580。那么执行 sudo apt install nvidia-driver-580 -y 即可安装。注意，驱动程序和 CUDA 版本的关系很简单：显卡驱动的版本必须大于等于 CUDA Toolkit 所要求的最低版本。nvidia-smi看懂 nvidia-smi安装完驱动以后，执行 nvidia-smi 来检查一下驱动是否已经正确安装：(base) root@ubuntu:~# nvidia-smi Wed Jan 14 02:22:46 2026 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 580.95.05 Driver Version: 580.95.05 CUDA Version: 13.0 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA GeForce RTX 4090 On | 00000000:81:00.0 Off | Off | | 67% 25C P8 20W / 300W | 1MiB / 49140MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 1 NVIDIA GeForce RTX 4090 On | 00000000:82:00.0 Off | Off | | 30% 25C P8 22W / 300W | 1MiB / 49140MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 2 NVIDIA GeForce RTX 4090 On | 00000000:C1:00.0 Off | Off | | 30% 28C P8 25W / 300W | 1MiB / 49140MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | 3 NVIDIA GeForce RTX 4090 On | 00000000:C2:00.0 Off | Off | | 30% 27C P8 17W / 300W | 1MiB / 49140MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------------------+ 先从回显的第一行看起。这里可以看到我们安装了 580.95.05 版本的驱动。那么这个 CUDA Version 是怎么回事呢？即使没装过 CUDA ToolKit，这里其实也会显示一个版本号的。这是因为驱动程序里有一个动态链接库 libcuda.so，它决定了当前版本的驱动能够支持的最高 CUDA 版本。然后看一下每列的内容：GPU / Fan：显卡序号（从 0 开始）、显卡风扇转速（以百分比计）Name / Temp：显卡名、当前核心温度Perf：性能状态（Performance State），P8 = 休眠模式；P2 = 高性能模式；P0 = 最大性能模式（一般 CUDA 计算都是在 P2 上）Persistence-M / Pwr：持久化模式状态、功耗监控。持久化会在下面讲到。功耗监控列的格式为：当前功耗 / 最大功率（可以自己调整）Bus ID：PCI 总线地址。这里可以和 lspci | grep -i vga 的回显对应上Disp.A：Display Activate，显示输出激活状态。由于这些卡都没有连接显示器，所以目前都是 OffMemory Usage：显存占用。喜闻乐见的核心指标，格式为：当前使用显存 / 总显存GPU Util：GPU 核心使用率Volatile Uncorr. ECC：ECC 开启状态。我没开，开了少 3G 显存，太致命了Compute M.：计算模式（Compute Mode），分为 Default（默认）、Exclusive_Process（独占进程）、Prohibited（禁止计算）MIG M.：多实例 GPU 模式（Multi Instance GPU Mode），高贵的数据中心卡才有，可以在硬件层面上把 GPU 切分最后一行表格是当前活动进程。在这里可以看到使用了 GPU 的进程状态。持久化在 Windows 上，系统启动时内核模式驱动就会被加载并一直保持加载状态，天生就带着持久化的特性，所以通常情况下不用管。但在 Linux 中（尤其是无头机），因为没有客户端一直维护 GPU 句柄，所以每次目标 GPU 上有程序启动和停止时，内核模式驱动都会初始化和取消初始化目标 GPU。这无疑是一种资源上的浪费。最要命的是，在实践中，这个现象还会经常导致莫名其妙的 bug。你都准备跑 AI 计算了，还缺那点电费吗？持久化走起！如无意外，每个 Linux 用户都应该开启持久化功能：nvidia-smi -pm 1检查 GPU 拓扑当你连接了 NVLink 后，可以使用如下命令来查看 NVLink 连接状态：(base) root@gpu-a6000:~# nvidia-smi topo -m GPU0 GPU1 GPU2 GPU3 CPU Affinity NUMA Affinity GPU NUMA ID GPU0 X NV4 SYS SYS 48-63,112-127 3 N/A GPU1 NV4 X SYS SYS 32-47,96-111 2 N/A GPU2 SYS SYS X NV4 16-31,80-95 1 N/A GPU3 SYS SYS NV4 X 0-15,64-79 0 N/A Legend: X = Self SYS = Connection traversing PCIe as well as the SMP interconnect between NUMA nodes (e.g., QPI/UPI) NODE = Connection traversing PCIe as well as the interconnect between PCIe Host Bridges within a NUMA node PHB = Connection traversing PCIe as well as a PCIe Host Bridge (typically the CPU) PXB = Connection traversing multiple PCIe bridges (without traversing the PCIe Host Bridge) PIX = Connection traversing at most a single PCIe bridge NV#= Connection traversing a bonded set of # NVLinks 如上表格所示：这个系统里有 4 张卡，NVLink 两两一组，GPU0/1 一对，GPU2/3 一对。从 0/1 到 2/3 就要走 CPU PCIE 了。至于 CPU/NUMA 亲和性在此处不再展开讲述，如果你使用多路 Xeon 或 AMD Epyc 则可能需要注意一下调节 NPS 以优化 NCCL 性能。CUDA如果你是一个拥有很大固态和很快网络的 Docker 战神，那我的建议是不要在宿主机里装任何 CUDA，一切交给 Docker。一般地，建议使用：nvidia/cuda - Docker Image但是，如果你需要编译一些源码或者坚持古法环境配置，那么就需要在官网下载.run 文件去安装 CUDA 了。有几点需要注意：对于新安装的系统来说，安装 CUDA 前尽可能地补全环境，避免安装失败。CUDA 最好一口气装好，不然清理环境非常头疼：sudo apt-get install zlib1g -y sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt update sudo apt install gcc-11 g++-11 -y sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 sudo apt-get install build-essential libgomp1 -y 非常重要：安装时记得取消掉驱动安装。CUDA 工具包里会带一个驱动，不要用！如果你已经装好驱动了，再把这玩意带上，装完了必炸安装结束后，记得检查环境变量（以 CUDA 12.6 为例）：vi ~/.bashrc 尾部追加： export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64:/usr/local/cuda-12.6/extras/CUPTI/lib64:/usr/local/cuda-12.6/targets/x86_64-linux/lib:/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.6 执行： source ~/.bashrc 执行命令以检查 CUDA 环境是否都已正确配置：(base) root@ubuntu:~# nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation Built on Tue_Oct_29_23:50:19_PDT_2024 Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.85 Build cuda_12.6.r12.6/compiler.35059454_0 Pytorch安装 Pytorch 有许多讲究。首先，你应该使用 uv 或 conda 创建一个靠谱的虚拟环境，任何操作都需要在虚拟环境里执行。访问：https://pytorch.org/get-started/locally/，查看当前 Stable 版本的 Pytorch 安装命令。Pytorch 依赖许多特定环境：如 CUDA 版本、Python 版本、C++ 版本等，所以通常官网会列出 3 个主力 CUDA 版本对应的 Pytorch 安装命令。那么，假如你在使用特定版本的 CUDA 或需要安装特定版本的 Pytorch，如何确定有可用的 whl 呢？检查可用 whlPytorch 官方构建：https://download.pytorch.org/whl/cuXXX/torch XXX 代表 CUDA 版本，以三位数表示。比如 CUDA 11.8 就是 cu118，CUDA 12.6 就是 cu126。截至本文动笔的时间，Pytorch Stable 版本是 2.9.1，官网默认列出的版本是 CUDA 12.6 / 12.8 / 13.0。假如我创建了一个 Python 3.11 的环境并且宿主机的 CUDA 版本为 12.4，应该如何确定 whl 是否存在（可以直接安装）呢？按照以上信息，我们访问：https://download.pytorch.org/whl/cu124/torch/ 很遗憾！我们看到了，最新的也就只有 2.6 版本：torch-2.6.0+cu124-cp310-cp310-linux_x86_64.whl torch-2.6.0+cu124-cp310-cp310-win_amd64.whl torch-2.6.0+cu124-cp311-cp311-linux_x86_64.whl torch-2.6.0+cu124-cp311-cp311-win_amd64.whl torch-2.6.0+cu124-cp312-cp312-linux_x86_64.whl torch-2.6.0+cu124-cp312-cp312-win_amd64.whl torch-2.6.0+cu124-cp313-cp313-linux_x86_64.whl torch-2.6.0+cu124-cp313-cp313-win_amd64.whl torch-2.6.0+cu124-cp313-cp313t-linux_x86_64.whl torch-2.6.0+cu124-cp39-cp39-linux_x86_64.whl torch-2.6.0+cu124-cp39-cp39-win_amd64.whl 正式版的版本太老，看看 nightly 会不会好些，访问：https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu124/torch/ 好多了，有 2.7 版本的每夜构建。如果你只是一个小白用户，那在坚守 CUDA 12.4 的情况下也就只有 Pytorch 2.7 可用了：torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp310-cp310-win_amd64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp311-cp311-win_amd64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp312-cp312-manylinux_2_28_x86_64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp312-cp312-win_amd64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp313-cp313-manylinux_2_28_x86_64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp313-cp313-win_amd64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp313-cp313t-manylinux_2_28_x86_64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp313-cp313t-win_amd64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl torch-2.7.0.dev20250310+cu124-cp39-cp39-win_amd64.whl 指定镜像及安装特定版本现在我们确定了最新的 whl 了，但显然直接从官方源下载太慢。比如，我是 CUDA 12.6 用户，虚拟环境里用的 Python 3.11，想要安装 Pytorch 2.9.1（当前的 stable），官方给出的命令是：pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 这里推荐使用南京大学的镜像，更新比较及时：pip3 install torch torchvision --index-url https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu126 实际上，这等价于安装了如下 whl（以 torch 包举例）：torch-2.9.1+cu126-cp311-cp311-manylinux_2_28_x86_64.whl 可以看到 whl 的命名规则：包版本+CUDA版本-Python版本-对应系统_系统架构那么，假如我想要安装 Pytorch 2.8.0 呢？那么就应该注意一下版本对应关系。torch 和 torchaudio 的版本号是直接对应的，而 torchvision 则可能需要查一下。当 Pytorch 2.1.0 时，包版本如下：torch==2.1.0torchaudio==2.1.0torchvideo==0.16.0torchtext==0.16.0从 Pytorch 2.4.0 开始，没有 torchtext 包了。包版本如下：torch==2.4.0torchaudio==2.4.0torchvideo==0.19.0可以看到，它们都是递增关系。那么很容易推出来 Pytorch 2.8.0 需要的安装命令：pip3 install torch==2.8.0 torchvision==0.23.0 torchaudio==2.8.0 --index-url https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu126 注：Pytorch 2.9.0 的 Conv3d 有问题，如果你部署 / 微调 Qwen3VL 的时候发现明显的性能降级，则应将版本回退到 2.8 或升级至 2.9.1（最好是退到 2.8）📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1446261原作者： flymyd转载时间： 2026/1/14 18:25:02
性能提升60%，英特尔Ultra3这次带来了巨大提升 ｜
性能提升60%，英特尔Ultra3这次带来了巨大提升0%展开列表性能提升60%，英特尔Ultra3这次带来了巨大提升今天继宇树后，唯一获得三家大厂押注的自变量：具身模型不是把DeepSeek塞进机器人今天Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起今天端到端智驾新SOTA | KnowVal：懂法律道德、有价值观的智能驾驶系统今天仅用10天？Anthropic最新智能体Cowork的代码竟然都是Claude写的今天AAAI 2026｜AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」，像人类一样按题型高效刷题今天用AI从常规病理切片重建空间蛋白图谱：基于H&E图像的高维蛋白质表达预测今天京东首届AI影视创作大赛启动 最高奖金10万元邀全民共创AI视频今天合合信息多模态文本智能产品“上新”，覆盖AI教育、AI健康、AI Infra多元场景今天500万次围观，1X把「世界模型」真正用在了机器人NEO身上今天跳出「黑盒」，人大刘勇团队最新大语言模型理论与机理综述今天百川开源全球最强医疗大模型M3，「严肃问诊」定义AI医疗新能力今天相约AAAI 2026 | 上海AI实验室北极星 X 星启交流会（报名开启）01月13日视觉模型既懂语义，又能还原细节，南洋理工&商汤提出棱镜假说01月13日无需重新训练，即可学习新任务，Arc研究所开源单细胞基础模型Stack及细胞反应全景图谱01月13日不上云、不租卡，如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B？01月13日OpenAI的首款硬件：是AI耳机，今年销量要冲5000万01月13日华为推出软工代码智能体SWE-Lego，解锁SFT训练极致性能01月13日大模型中标TOP10里的黑马：中关村科金的应用攻坚之道01月13日刚刚，梁文锋署名开源「记忆」模块，DeepSeek V4更细节了01月13日性能提升60%，英特尔Ultra3这次带来了巨大提升上周，英特尔在 CES 2026 上正式发布了代号为 Panther Lake 的 Core Ultra Series 3 处理器，成为了本次展会的绝对主角。它终于让 PC 芯片摆脱了多年挤牙膏的困境，在 CPU、GPU 和 NPU 架构上均带来了显著的「代际」升级。这是首款基于英特尔自家 18A 工艺（等效 1.8 纳米级别）大规模量产的消费级芯片，桌面端和移动端版本同期推出。对英特尔来说，新制程与新芯片具有重大意义，标志着该公司重新引领芯片性能与方向的开始。CES 之后，英特尔对下一代酷睿 Ultra 平台作了完整的技术概述。在新一代 Panther Lake 产品上，能效核 Darkmont 与性能核 Cougar Cove，GPU（升级版 Xe3）都是新架构，引入了第五代 NPU 用于 AI 加速，缓存、图像处理单元都是新的，芯片整体采用了基于 chiplet 的封装，使用 Foveros-S 堆叠技术。具体来说，每颗 Panther Lake 主要由三种小芯片组成：基于 Intel 18A 的计算芯片、基于 Intel 3 或台积电 N3E 工艺的图形芯片，以及基于台积电 N6E 的平台控制器芯片。每个配置都采用了 Foveros-S 封装，安装在同一个基板上，CPU、GPU、I/O 芯片会被集成到一个紧凑的 SoC 布局中。英特尔表示，Panther Lake 会具备 Lunar Lake 的能效与 Arrow Lake 的性能，CPU 最多拥有 16 个核心，性能相比上代提升 60%（比之前宣称的 50% 又有提升），低功率情况下，单核性能较上一代提升 40%。在 CPU 上，Panther Lake 集成了三种类型的核心，Cougar Cove P 核心在 Lion Cove 的基础上进行了改进，增加了 TLB 的容量，配备了更精确的多级分支预测器。每个 P 核心包含 3MB 的 L2 缓存和 256K 的 L1 缓存。Darkmont E 是上一代 Skymont 的升级版，支持 9 路解码，更大的乱序执行窗口和 26 个调度端口。Panther Lake 还新增了一个四核低功耗集群，它基于 Darkmont 架构，直接位于计算单元上，用于处理后台或轻量级负载。英特尔表示，重新设计的内存子系统支持 DDR5-7200 与 LPDDR5X-9600，相比前几代产品带宽和容量更高，计算单元可在核心集群上共享 18MB 的 L3 缓存，并连接到 8MB 的内存端缓存，从而减少 DRAM 流量和延迟。GPU 方面，新一代芯片搭载了全新的 Xe3 架构核显，拥有最多 12 个 Xe 核心，官方宣称游戏性能相比上一代（Lunar Lake）提升高达 77%，同功耗水平性能提升 50%，其性能甚至超越了部分独立显卡（如部分 RTX 4050 移动版）。当然，这一代核显的性能相较 AMD 的同档产品也有巨大的优势。可见在魔兽世界、群星等游戏上，以后我们基本可以用集显玩了。我们甚至可以展望 Ultra 3 发布会，会有搭载集显的全能笔记本出现。12 核心的 Xe3 版本使用台积电 N3E 工艺打造，提升了 L1、L2 缓存容量，改进了各向异性过滤和模板渲染速率，并配备了增强型光线追踪单元和动态光线管理功能。Panther Lake 还首次搭载了 XeSS 3 多帧生成技术，可以通过生成多个插帧的方法实现更加流畅的游戏体验。英特尔计划在其图形软件中增加帧生成覆盖控制功能，从而让用户可以强制指定特定的帧生成模式。在 AI 计算方面，Panther Lake 采用了更加均衡的 XPU 设计，可实现更高水平的 AI 计算加速，总平台算力超过了 180TOPS。其中 NPU 算力提升至 50 TOPS，支持 FP8、INT8 等量化格式，MAC 吞吐量翻倍，功耗降低 40% 以上。利用新的线程管理器，Panther Lake 能够适应不断变化的工作负载，在游戏时提升约 10% 的帧率。通过优化 Windows 电源模式，新的芯片在相同的功耗限制下可以把性能提升大约 20%。Panther Lake CPU 预计将提供八核心 + 两个十六核心的版本，命名为英特尔酷睿 Ultra 处理器第三代（3xx）。另外在连接方面，这一代芯片支持最多 20 条 PCIe 通道，集成雷电 4；无线连接方面则支持 Wi-Fi 7 Revison 2 和蓝牙 6.0Core。除了个人电脑领域之外，Panther Lake 的应用范围还扩展到了包括机器人在内的边缘应用领域。英特尔提供了 AI 软件套件与参考板卡，能够帮助复杂 AI 应用的客户快速上手，利用新一代 AI 芯片实现控制和 AI 感知，并快速开发机器人。英特尔表示，得益于 18A 工艺，Panther Lake 芯片的能效比进一步优化，官方宣称部分机型续航可达 27 小时。再加上性能的提升，新一代芯片在轻薄笔记本和游戏本上都会带来更好的体验。预计搭载 Panther Lake 的笔记本电脑在今年 1 月就会大批量上市。英特尔还预告了 30W 功率掌机版本的 Panther Lake 的信息，不过更多信息有待公布。随着 Ultra 第三代产品的推出，AI PC 距离实用化更近了一步。
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消息称英伟达 RTX 5090 明年或暴涨至 5000 美元，AI 显卡也将全线涨价
贴个原报道的 ai 翻译 뉴시스 – 30 Dec 25 엔비디아·AMD, 내달부터 GPU 값 대폭 올린다[서울=뉴시스]이지용 기자 = 미국의 엔비디아와 AMD가 당장 내년 1월부터 그래픽처리장치(GPU) 가격을 대폭 인상할 전망이다. 높은 메모리 가격에 따른 원가 부담이 GPU 가격 인상의 핵심 배경으로 꼽힌다.양사는 한 차례 가격 인상에 그치지 않고 앞으로 수 개월에 걸쳐 단계적 가격 조정에 들어갈 방침이다. 이에 소비자용 GPU 뿐 아니라 인공지능(AI).. it 之家也有引用 ithome.com 消息称英伟达 RTX 5090 显卡今年涨至 5000 美元，AI 行业需求成主要推手 - IT 之家据韩媒报道，英伟达与 AMD 计划从本月起分阶段上调显卡价格，消费级与 AI 服务器 GPU 均受影响。旗舰 RTX 5090 价格或从 1999 美元飙升至 5000 美元，主因是 AI 热潮带动显存成本暴涨，其占比已超 GPU 制造成本 80%。# 显卡涨价 ##AI 芯片# 📌 转载信息来源： https://linux.do/t/topic/1397323原作者： GYMo转载时间： 2026/1/2 14:31:57