英伟达创始人&CEO 黄仁勋（Jensen Huang）在昨日（2 月 12 日）于“世界政府峰会”上与阿联酋国务大臣 Omar Sultan AlOlama 的最新对谈。
Sultan AlOlama 负责阿联酋 AI 、数字经济和远程工作应用领域，他的工作包括开发和实施政策及倡议，以促进人工智能和数字技术在各个部门的使用，目的是增强阿联酋的经济多元化和技术进步。
以下为本次对话的所有内容：
Sultan Alolama：
Jensen 正领导着可能是 AI 风暴中心的公司，这涉及到 AI 的炒作、可能性以及这项技术的意义。杰斯，很高兴在这里与你共同出席。我想说我们非常感激你抽出时间来，特别是你现在正在进行 GTC （ GPU Technology Conference）。
Jensen Huang：
六周后，我将向大家介绍我们正在研发的许多新事物，下一代 AI 。
Sultan Alolama：
每一年，他们在 AI 和 GTC 方面都在不断推动技术的发展。我们希望能从中得到一些信息片段。我想先问一个我心里一直想知道的问题，用 7 万亿美元我们可以买多少个 GPU 呢？
Jensen Huang：
显然是所有的 GPU 。
Sultan Alolama：
我觉得这是我等着问 Sam 的一件事，因为这是一个非常庞大的数字。谈论野心。我们在美国也有很多野心。但是我。你能否给今天的政府领导人提供有关计算能力、 AI 的建议？他们应该如何规划？你认为部署在哪里会有意义？你有什么建议？
Jensen Huang：
首先，这是令人惊奇的时代，因为我们正处在一场新的工业革命的开端。通过蒸汽生产能源，通过电力和信息革命的 PC 和互联网，现在是 AI ，我们正在经历两个同时发生的转变。这从未发生过。第一个转变是通用计算的结束和加速计算的开始。
现在不再可能使用 CPU 进行计算，作为我们所做的一切的基础。这是因为已经过去了 60 年。我们在 1964 年发明了中央处理单元，宣布了IBM System 360。现在我们已经骑了这个浪潮整整 60 年了，现在是加速计算的开始。
如果你想要可持续的计算、能源高效的计算、高性能的计算、成本效益的计算，你不能再使用通用计算。你需要专门的、领域特定的加速。这是驱动我们增长的基础，加速计算。这是未来进行计算的最可持续方式，也是最能源有效的方式。它是如此的能源有效，如此的成本有效，如此的高性能，它使一种新的应用成为可能，称为AI。
问题是，是先有鸡还是先有蛋？首先是加速计算，然后才是新应用的出现。现在已经有一大堆 App 是加速的。现在我们正处在这个新时代的开端，接下来会发生的是全球安装的数据中心价值约 1 万亿美元，未来四五年内，我们将有价值 2 万亿美元的数据中心将为全球的软件提供动力，而且所有这些都将被加速，这种加速计算的架构非常适合称为生成式AI的下一代软件，这确实是发生的核心。
当我们替换通用计算的安装基础时，请记住，架构的性能也将同时提高。你不能只是假设你会购买更多的计算机，你还必须假设计算机将变得更快。因此，你需要的总量不会那么大。否则，如果你只是假设，计算机永远不会变得更快，你可能会得出这样的结论，我们需要 14 个不同的行星和三个不同的星系，还有更多的太阳来满足所有这些需求。
但是很明显，计算机架构在过去的 10 年里不断进步。我们做出的最伟大的贡献之一，我真的很感激你提到了这一点，就是在过去的 10 年里将计算和 AI 提高了 100 万倍。无论你认为将推动世界的需求是什么，你都必须考虑到事实，即它也将以 100 万倍的速度增长，更快，更高效。
Sultan Alolama：
你不认为这会导致一个世界分化的风险，因为我们需要不断投资以确保我们拥有尖端技术，以及确保我们能够创建重塑世界和政府的 App 。你认为是否会出现一些国家能够负担得起这些 GPU ，而另一些国家则不能。如果不是的话，因为，如果你说答案是否定的，这会让人感到惊讶，如果不是的话，那么驱动因素将会是什么？
Jensen Huang：
很棒的问题。首先，当某种技术提升了 100 万倍，而成本、空间或能源的消耗并没有增长 100 万倍。事实上，你已经使技术民主化，全世界的研究人员会告诉你，Nvidia 独自一家就使高性能计算民主化了。我们把它交到了每个研究者手中。这就是为什么 AI 研究者，多伦多大学的 Jeff Hinton，纽约大学的 Yann LeCun，我认为他，Yann 会来这里。斯坦福大学的 Andrew Ng 同时发现了我们。
他们发现我们不是因为超级计算机，而是因为他们用于深度学习的游戏 GPU 。我们将加速计算或高性能计算交到了世界上每一个研究者手中。当我们加速创新速度时，我们正在民主化技术。如今建造、购买超级计算机的成本真的微乎其微。这是因为我们使它越来越快。今天你需要的性能成本比以前要低得多。这是绝对真实的。我们必须民主化这项技术。原因非常明确，每个国家在过去大约六个月内都已经意识到， AI 是一种不能被神秘化的技术。你不能被它吓到。你必须找到一种方法来激活自己，以利用它。原因是因为这是一场新的工业革命的开始。
这场工业革命不是关于能源的生产，也不是关于食物的生产，而是关于智慧的生产。每个国家都需要拥有他们自己智慧的生产，这就是为什么有了一个叫做主权 AI 的想法。你拥有你自己的数据。没有人拥有它。你的国家拥有数据，你的文化。它将你的文化、你社会的智慧、你的常识、你的历史编码。你拥有你自己的数据。因此，你必须拿出这些数据，精炼这些数据，拥有你自己的国家智慧。你不能允许别人来做这件事。
这是一个真正的认识，现在我们已经民主化了 AI 的计算、 AI 的 Infra 。剩下的就是由你来主动采取行动，激活你的产业，尽快建立 Infra ，以便研究者、公司、你的政府可以利用这个 Infra 去创建你自己的 AI 。
Sultan Alolama：
我认为我们完全赞同这一愿景。这就是为什么阿联酋正积极推动创建 LLM 和动员计算资源，也许还与其他合作伙伴合作。让我们试着改变一下思路。假设今天 Jensen Huang 是一个经济相对较小的发展中国家的总统，并且你可以专注于一个 AI App 。那会是什么？我们称之为一个假设性的国家，并说，你有很多问题需要解决。在这种情况下，如果你要动员 AI ，你会首先接触什么？
Jensen Huang：
你必须做的第一件事是建立 Infra ，如果你想要动员粮食的生产。如果你想要动员能源的生产，你必须建造农场。如果你想要操作信息，数字化经济，你必须建立互联网。如果你想要自动化创建 AI ，你必须建立 Infra 。这并不是很昂贵，也不是很难。全世界的公司当然想要神秘化、恐吓、美化，所有这些想法。但事实是，他们的计算机，你可以直接购买，你可以安装。
每个国家都需要，并且已经有了这方面的专业知识。你必须，当然需要有动力去激活它。我会做的第一件事，当然是我会将你文化的语言数据编码成你自己的 LLM 。你们在这里已经在做这个，Core 42，沙特阿美公司正在做非常重要的工作，将阿拉伯语言编码为你们自己的 LLM 。
但同时，记住， AI 不仅仅是语言。我们看到了几个 AI 革命同时发生。语言的 AI ，学习蛋白质和化学物质的语言。物理科学的 AI ，学习气候、材料、能源发现的 AI ，物联网的 AI ，保持场所安全的语言、计算机视觉等等。物联网的 AI ，机器人和自主系统的 AI ，制造等等。
在所有这些不同的领域，都发生了 AI 革命，都有重大突破。如果你建立了 Infra ，你将激活你所在地区的所有研究人员。没有互联网，你怎么能数字化？没有农场，你怎么能生产食物？没有 AI Infra ，你怎么能激活你所在地区的所有研究人员去创建 AI 模型。
Sultan Alolama：
你提到了一个问题，我会说，是真正的无知，是恐慌 AI 将掌控世界的恐慌。我认为我们有必要澄清炒作的地方在哪里， AI 真的有力量创造出破坏，并伤害我们，而 AI 将会是好的，你认为当前仲裁智能最大的问题是什么？因为我认为规范 AI 的问题就像是试图说我们想要规范一门计算机科学或规范电力领域。不要将电力作为一种发明或一种发现来规范。你要规范的是一个具体的用例。你认为我们需要针对什么用例进行规范，政府应该动员起来？
Jensen Huang：
非常好的问题。首先，无论是什么新的令人难以置信的技术正在被创造出来，你回到最早的时候，这是绝对正确的。我们必须安全地开发技术。我们必须安全地应用技术，我们必须帮助人们安全地使用技术。无论是我乘坐的飞机，汽车，制造系统，医学，所有这些不同的行业都受到严格的监管。
今天，这些规定必须得到扩展，增强以考虑到 AI 将通过产品和服务到达我们。这是智能的自动化，并将在各个不同的行业之上进行增强。
现在的情况是，有一些利益集团试图吓唬人们对这项新技术，试图神秘化这项技术，鼓励其他人对这项技术不采取任何行动，并依赖他们来做。我认为这是一个错误。我们想要民主化这项技术。让我们面对现实，如果你问我去年最重要的一个事件是什么，海伦激活了这个地区的 AI 研究人员。
实际上是 Llama2，这是一个开源模型，另一个优秀的模型是 Falcon，非常真实。有这么多的开源模型，安全、对齐、护栏、强化学习、推理等等的创新，这些都是可能的，都是因为一些这样的开源语言。
我认为，民主化，激活每一个地区，激活每一个国家加入 AI 的进步，可能是最重要的事情之一，而不是说服每个人它太复杂了，太危险了，太神秘了，只有两三个人才能做到这一点。我认为，这是一个巨大的错误。
Sultan Alolama：
我认为我们在阿联酋的重点是专注于开源系统，因为我们确实相信，我们在这里开发的任何东西都应该成为那些不能开发它的其他人的机会。大多数情况下，这是使用 GPU ，即你们供应给世界的 GPU 开发的。你认为下一个时代将依赖于什么？这将持续依赖于 GPU 吗？在未来，我们会看到其他突破吗？
Jensen Huang：
实际上，在全世界的几乎所有大公司中，都有内部的发展，例如 Google TPU、AWS Inferentia、Microsoft Maia 以及 Facebook 在中国正在建设的芯片，几乎每一个云服务提供商都在建设芯片。
你之所以提到了 Nvidia 的 GPU ，是因为 Nvidia 的 GPU 是唯一一个适用于任何平台的平台？这实际上是一个观察。不是说我们是唯一一个被使用的平台。我们只是唯一一个为每个平台民主化 AI 的平台，在每个云中，在每个数据中心中，我们都可以在云中使用，在你的私有数据中心中，一直到边缘，一直到自动系统、机器人和自动驾驶汽车。
一个单一的架构涵盖了所有这些。这就是使Nvidia 独特的原因，我们可以，在 CNN 变得流行时，我们是正确的架构，因为我们是可编程的。我们的 CUDA 架构有能力适应任何新架构的到来。当 CNN 出现时， RNN 出现时，LSTM出现时，最终出现了 Transformers ，现在是 Vision Transformers ，俯视视角变换器，所有不同的 Transformers 都是在 Nvidia 的灵活架构上创建的。因为它几乎在任何地方都可以获得，任何研究人员都可以获得Nvidia 的 GPU 并发明下一代。
Sultan Alolama：
对于那些非技术背景的人听到了一些 CNN 和其他缩写词可能是外语/AI 的一点是它在很短的时间内经历了很多次演变。因此，过去五年所使用的 Infra 与今天使用的 Infra 可能截然不同，但 Jensen 的观点是，我认为这是一个非常重要的观点，即 Nvidia 一直是相关的。从历史上看，我们会看到一些公司在一个发展阶段是相关的，然后随着 Infra 的改变，它们变得无关紧要。但你们能够创新并突破。
让我们暂时转移到一个与 AI 无关的话题。我想谈一谈教育。今天，根据你所知道的，根据你所看到的，并处于技术的前沿，人们在教育方面应该关注什么？他们应该学习什么？他们应该如何教育他们的孩子和他们的社会？
Jensen Huang：
好问题。我要说的一些话听起来会完全与人们的感受相反。你可能还记得，在过去的 10～15 年中，几乎每个站在这样一个舞台上的人都会告诉你，孩子学习计算机科学是至关重要的。每个人都应该学会如何编程。事实上，实际上完全相反。我们的工作是创建计算技术，使得没有人需要编程，编程语言是人类的。世界上的每个人现在都是程序员。
这是 AI 的奇迹。我们第一次弥合了鸿沟。技术差距已经完全消除。这就是为什么这么多人可以参与 AI 的原因。这也是为什么每个国家、每个工业会议、每个公司都在今天谈论 AI 的原因，因为这是有史以来第一次，你可以想象你公司的每个人都是技术人员。
所以这是一个了不起的时刻，让你们所有人意识到技术鸿沟已经被消除，或者换句话说，其他国家的技术领导地位现在已经被重新设定。那些了解如何解决数字生物学或教育年轻人或制造业或农业中领域问题的人，现在可以利用可轻松获得的技术。
现在你有一台计算机，它会按照你的指示做事，帮助自动化你的工作，提高你的生产率，使你更高效。我认为这只是一个了不起的时刻。当然，影响是巨大的，你利用技术的责任是绝对迫切的。也要意识到，现在比计算机历史上的任何时候都更容易参与 AI 。我们必须提升每个人的技能。我相信，提升技能的过程将是令人愉快的，令人惊讶的是，这台计算机可以执行所有这些你指示它做的事情，并且做得如此轻松。
Sultan Alolama：
如果我要选择一所大学作为我要追求的学位，你会给我什么建议？
Jensen Huang：
如果我要重新开始，我会意识到一件事，那就是人类生物学的理解是科学中最复杂的领域之一。它不仅因为它是如此多样化、如此复杂、如此难以理解、如此生动而复杂，而且也是非常有影响力的。复杂的技术、复杂的科学，首次产生了非常大的影响。
请记住，我们称这个领域为生命科学。我们称之为药物发现，好像你在宇宙中四处走动，我会说，嘿，看看我发现了什么。在计算机科学领域，没有人，没有计算机，也没有传统产业，今天很大的产业，没有人说车的发现。我们不说计算机的发现。我们不说软件的发现。我们不会回家对爱人说，嘿，亲爱的，看看我今天发现了什么，这个软件。我们称之为工程。每一年，我们的科学、我们的计算机科学、我们的软件都比前一年更好。每一年，我们的芯片都变得更好，我们的 Infra 也变得更好。
然而，生命科学是断断续续的。如果我现在要重新开始，我会意识到，将生命科学转变为生物工程的技术，生物工程的技术已经出现了，并且数字生物学将成为一种工程领域，而不是科学领域。当然，它将继续有科学，但在未来不仅仅是科学领域。
所以我希望这会开启一个新一代的人，他们喜欢与蛋白质、化学物质、酶和材料一起工作，他们正在工程这些令人惊奇的东西，这些东西更节能，更轻，更强，更可持续。未来的所有发明都将是工程的一部分，而不是科学的发现。
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