智東西（公眾號：zhidxcom）
編譯 |? 徐豫
編輯 |? 云鵬
智東西12月18日消息，今天《連線》雜志專訪了英偉達創始人兼CEO黃仁勛，從新AI系統Blackwell的推理效能優勢，到英偉達的AI全球戰略，聊了不少這家美國GPU巨頭在半導體行業的最新進展。
黃仁勛稱，AI已逐步成為一種基礎設施，各AI開發商正大規模“制造智能”，并以此重塑各行各業。半小時內，他提及了至少23次“基礎設施”。黃仁勛調侃道他自己也用AI Agent來寫演講稿。
此次訪談中，黃仁勛還回應了本周令半導體行業震顫的兩件大事，一是英特爾CEO帕特·基辛格（Pat Gelsinger）正式退休，并從董事會卸任；二是美國商務部工業與安全局（BIS）公布對華半導體出口管制措施新規，波及24種半導體制造設備、3種用于開發或生產半導體的軟件工具、高帶寬內存（HBM），以及超140家半導體行業上下游公司。
由于深度學習和機器學習的出現，10年間，半導體行業的底層架構技術發生了根本性的轉變，GPU席卷CPU市場。在他看來，這是英特爾困境的核心原因。而臺積電在全球半導體供應鏈中仍會長期保有優勢。
根據雅虎財經的數據，截至發稿，英偉達的股價年漲167%，最新市值為3.2萬億。
▲英偉達今年股價情況，漲幅接近167%（圖源：雅虎財經）
以下是此次《連線》雜志資深撰稿人勞倫·古德（Lauren Goode）與黃仁勛訪談全程內容的編譯（為提高可讀性，智東西在不違背原意的前提下進行了一定的增刪修改）：
一、AI硬件潮英特爾沒跟上
古德：前幾天英特爾CEO帕特·基辛格（Pat Gelsinger）官宣退休，但有市場傳聞說他是被迫下臺的。我認為，20年前沒有人會想象得到英特爾走到了這一步。
你是如何確保英偉達在10年、20年之后，不會落得同樣的下場？為了確保這一點，你規劃了哪些實際的戰略？
黃仁勛：我和基辛格已有數十年的交情了，非常感謝他和英特爾提供的合作和支持。現在我們仍選用英特爾的CPU，并與他們一起開發和推進各種各樣的產品和項目。
當一個行業發生一些根本性的變化時，其力量令人難以置信。深度學習和機器學習的技術創新，讓全世界從在CPU上運行編碼指令，轉向在GPU上探索神經網絡，這種趨勢并不是可以與之抗爭的。你要么走上這條路，要么錯過這條路，并且沒有人能保證這一點。
不管CPU的性能多強，你都抵抗不了機器學習的發展勢頭；不管一臺計算機多先進，你都抵抗不了云計算的發展勢頭。由于機器學習的出現，不到10年，人們建造、處理工具的方式和內容都發生了根本性的改變。因此，你要長期為這些技術革新做好準備。
別忘了，英偉達是一家從基礎技術架構起步的公司，成立兩年后，公司實際發展方向完全變了。我們很快認清了一個事實，那便是當時我們所建立的架構、所擁有的技術都是錯誤的，于是無論如何都要去做GPU，去追趕深度學習領域。后續英偉達從一家芯片公司，發展為一家系統公司，再變成了一家基礎設施公司。
二、半導體行業首次大規模制造智能
古德：你有說到英偉達在全球各地都有不少合作伙伴，但身處于當前政策變動、條件嚴苛的商業環境，你是怎么應對的呢？
黃仁勛：正如過去60年那樣，世界在變的同時，AI行業也一直在變。我們現在能夠解決的問題、能夠提供的產品解決方案、能夠實現的能力都是不尋常的。目前，技術行業和軟件行業仍有領先優勢，而以這兩者為基礎的其他行業，將在接下來的十年內經歷重大變化。
古德：這周一，美國商務部擴大了出口管制，管控范圍不僅限于半導體產業。與之相關的上下游供應鏈也會受到一定影響，而英偉達的GPU是其中一環。在你看來，出口管制的理由是否合理，中國市場的競爭對手會如何應對？
黃仁勛：首先，我們會盡最大努力了解和告知半導體行業的動態，以及英偉達如何在全球市場運作，并向上級解釋這些事情。在那之后，我們的工作仍是繼續專注于創新和推動技術進步，更好地滿足客戶的需求。這些都在我們的控制范圍內。
古德：即將上任的特朗普政府近期提到了臺積電（TSMC），他認為臺積電搶走了美國的部分芯片業務。英偉達與臺積電長期合作，你怎么看待這件事對兩家公司關系的影響呢？
黃仁勛：無論是在半導體行業，還是在全球供應鏈市場，臺積電的重要性都是不言而喻的。因此，我們很重視與臺積電的合作，也在這份合作伙伴關系中越做越好。同時，全球供應鏈對臺積電的依賴仍會持續很長一段時間。
古德：特朗普當選新一屆美國總統以來，你和他交流過嗎？
黃仁勛：我已經聯系了特朗普總統并向他表示祝賀。
古德：那你是否想要與他進一步討論英偉達的業務？
黃仁勛：AI是一個很宏大的話題。它不僅是一項新技術，更是一個全新的行業。當下，我們第一次大規模制造智能。
我選擇“制造”這個詞的原因是，通常一個行業形成的過程中，會制造出前所未有的東西。就像計算機行業當初制造軟件一樣，現在AI行業是制造智能，需要能源，需要大量工廠，并且對一個國家的社會、工業、經濟和技術進步有重要影響。
三、感知、推理和計劃能力是衡量AI Agent的標準
古德：最近AI Agent（AI智能體）的概念走紅，不過其具體的定義似乎還不算清晰。那么，你認為AI Agent是什么，能做什么，為什么有些人稱它是下一波生成式AI呢？
黃仁勛：從感知AI（Perception AI）到生成式AI（Generative AI），再到AI Agent。時至今日，AI可能實際上是一個機器人、一個AI系統或者其他形態。我認為這些有關AI Agent的描述，在不同的上下文語境中有時可以互換，不過其核心是不變的，即結合感知、推理和計劃能力，這也是AI的基石。
目前，AI可以基于思維鏈（CoT）或其他架構的推理模型，把我們拋給它的任務，拆解成多步驟完成。除此之外，AI也可以生成圖像、音樂、文檔等等。這些意味著，未來你可以用各種各樣的方式找到解決問題的方法，甚至可以讓別人代勞一部分工作。
古德：你使用了哪些AI Agent來幫助你提高工作效率，以及怎么用的，可以舉例說說嗎？
黃仁勛：我現在用著好幾個，個人體驗都不錯，比如Gemini和ChatGPT。我經常用AI來寫一些東西，舉個例子，我會把一個初版的大綱丟給AI，再給它一些我以前演講內容的PDF文檔，然后我就可以根據AI生成的內容進一步完善我的初稿。
古德：所以你是說，我任何時候給你發電子郵件，你都會回復，但其實這都是AI Agent干的？
黃仁勛：那不是，我設置了一個郵件過濾器，如果是你發的郵件，它會顯示在頁面最上方。
四、新標準化推動Blackwell能效提高30倍
古德：了解到英偉達最新的產品Blackwell已經開始交付了，其中有不少大客戶。你認為Blackwell最大的亮點是什么，是速度更快嗎？這對下游產業有哪些影響？
黃仁勛：Blackwell正在滿負荷生產，進展順利。
Blackwell是一個完整的系統，它給訓練模型的效率帶來了質的提升。過去通常需要等待幾個月來處理訓練模型所需的數據，然后再訓練模型。Blackwell可以把這個時間壓縮1/3到1/4，比如本來要用6個月，現在大概僅耗時1個半月左右。隨著越來越多公司武裝AI能力，3個月的時間差可能就會改變游戲規則。
另外在推理方面，我們發現推理過程遵循的不是Zero-shot Learning（零樣本學習）或One-shot Learning（單樣本學習），而是長期思考的模式。它本質上是AI先在腦海中構思出各種不同的解法，然后用更多的算力，提供更恰當的答案。
這是一種新的標準化（scaling）方式，我們稱之為測試階段標準化（test time scaling）或推理階段標準化（inference time scaling）。這樣一來，Blackwell的推理過程可以兼顧高效和節能，能效提升了30倍。
五、全球多個國家開始布局“主權AI”
古德：我們來談談主權AI（Sovereign AI）。
黃仁勛：一方面，當前各國都發現AI的能力超出他們想象，他們開始意識到AI對國家的重要性、數據也是國家所擁有的自然資源、數據里反映了另一個社會，并理應出手收集、處理、利用這些數據。
另一方面，AI在很多方面擔任了基礎設施的角色，比如能源基礎設施、通信基礎設施、數字智能基礎設施、AI工廠、數據中心等等。與此同時，在社會、教育、大學、研究和創業等環境中，AI也扮演了十分重要的角色。
也是出于對主權AI的考慮，我今天特地待在泰國，與當地的合作伙伴一起見證一家AI云服務公司的啟動。迄今為止我們已大約有56家AI創企。
古德：如果把這個生成式AI爆發的的時代，重新定義為基礎設施，在你看來這對于AI模型的發展意味著什么？
黃仁勛：首先，AI作為基礎設施，通常意味著社會中的不同分工都需要用到它，包括大學、研究人員、創業公司、大公司等。
其次，我認為AI將基于互聯網重構一套新的操作系統，我們使用計算機的方式將會改變。過去我們通過編程語言、檢索文件和管理文件等方式與計算機溝通，未來則是通過提示詞直接問問題，要求它為我們做一些事情。
這一變化的關鍵在于，搭載多個大語言模型的AI系統代替了傳統操作系統，并且各個國家都可以創建自己的大語言模型和AI系統。
這些AI系統并非依靠單一的、參數量巨大的模型，而是集成不同類型、領域的模型。其中有些擅長推理，有些用于AI工具，有些負責信息檢索，還有防護措施、合成數據生成、獎勵和反思等模型。
來源：《連線》The Big Interview活動
