王坚对谈黄仁勋,都聊了啥?

创新场景
以硅技术为基础的算力会继续进化,现在是"纳米片"阶段,下一代是"环绕栅"结构,之后甚至会实现"晶体管堆叠晶体管"。

7月17日消息,在第三届中国国际供应链促进博览会论坛上,英伟达公司总裁兼首席执行官黄仁勋与阿里云创始人王坚,开展了一场持续20分钟的"炉边谈话"。

从AI基础技术的变革(如深度学习、生成式AI到物理AI)、开源模型的生态价值,到算力革命的十年万倍跃升,两人探讨了AI如何重塑科学创新与人类创造力。

黄仁勋强调开源协作的重要性。他表示:"开源工程非常重要。创新的速度不仅取决于每个公司或组织的贡献,而是能够汇集所有资源,造福整个生态系统。开源模型不仅能帮助中国AI发展,也能推动全球AI领域进步,是安全的发展方式。"

他还指出,以硅技术为基础的算力会继续进化。比如晶体管将走向三维结构,称为"全环绕栅极"(Gate-All-Around)。现在是"纳米片"阶段,下一代是"环绕栅"结构,之后甚至会实现"晶体管堆叠晶体管"——就像叠罗汉一样,而非平铺在硅片表面。"未来的封装也不会局限于芯片大小,而是会形成'整块面板'一样的芯片系统。"

此外,黄仁勋特别寄语年轻人:要掌握第一性原理思维,继续学习科学、推理以及电脑编程等知识。这一代人将成为"AI原住民",与科技共生共进。

以下为对话实录,略经编辑:

王坚:你觉得AI领域基础层面在过去几年发生了什么样的变化?

黄仁勋:这是一个很好的问题。首先,AI是一种全新的软件开发方式。过去是人为编写代码、设计算法来预测结果,现在我们用算法学习如何预测结果。计算机通过现有数据进行学习,这种预测能力具有广泛的普适性。

机器学习技术诞生已久,但2012年出现了技术大爆炸。深度学习成为非常有效的工具,其表现甚至超越科学家水平。从2012到2017年,我们见证了计算机视觉效果超越人类能力,语音识别技术同样取得突破,语言理解能力也达到人类水平。这是AI发展的认知阶段。

随后是生成式AI的出现,它能够实现跨模态转换——从中文到英文、从图形到图形、从中文到视频。这种转换不仅限于语言,还涵盖不同媒介。生成式AI虽然7年前才问世,但发展势头强劲。现在的AI不仅能理解信息,还能生成信息,推理能力尤为突出。AI能够分解问题并解决前所未有的难题,这就是推理AI的威力。

下一波浪潮是物理AI,其能力将融入物理世界,比如机器人领域。大约每4-5年就会有一次重大突破,AI已能解决大部分认知性任务。虽然我们的目标是让AI超越人类智慧,但在解决问题方面,AI即将达到这一里程碑,这是非常了不起的成就。

王坚:今年开源模型也改变了AI技术格局。

黄仁勋:你觉得哪一个技术变革让你最兴奋?

王坚:我最兴奋的是计算技术的进步。计算是一切的基础架构,我们谈论AI时本质上是在讨论计算。20年前我们讲计算机,很少提及计算本身,所以与其说计算机改变世界,不如说是计算在改变世界。

黄仁勋:AI将计算带到了新境界,这非常了不起。在模型训练过程中,我们见证了巨大变化:第一个十年是预训练阶段,我们收集大量数据,甚至利用AI准备训练数据;随后进入人工强化训练阶段,加入人类反馈,实现人机协同;现在AI能够自主思考和实践,通过强化学习生成数据并完成任务。这一过程需要巨大的算力支撑。

王坚:这背后需要强大的算力支持。对我来说,AI不仅是模拟人类智慧,更是增强和扩展人类智慧的工具。AI激发创造力,提升我们的认知能力。

黄仁勋:飞机让我们飞得更远,而AI让我们思考得更深入、更聪明。AI与人类大脑的运行机制非常相似。

王坚:回到开源AI话题,我们有DeepSeek、阿里云AI产品以及Kimi等颠覆性开源模型,它们正推动着AI的未来发展。

黄仁勋:AI进步速度惊人,英伟达的算力在过去十年提升了10万倍,能够处理更海量数据,使机器学习更高效。值得注意的是,大部分AI研究都是开源的,中国研究者发布的论文数量全球领先,这种开源协作推动了科学发展。

下一步不仅要开放研究,更要开放工程实践。开源工程至关重要,因为它能汇聚全球智慧,加快创新速度。开源模型不仅惠及中国AI领域,也推动全球发展。像Kimi这样的推理模型非常先进,医疗、金融、机器人等行业都能从中受益,开发自己的专属模型。

开源创新能获得全球审查,就像DeepSeek的论文堪称A+水准,既包含科学价值也具备工程实用性,这种开放共享能显著提升工作效率和质量。

王坚:AI对科学发展和技术创新的长期影响是什么?它将如何改变科研方式?

黄仁勋:AI正在更大范围地为人类和科学服务。在芯片制造领域,我们开发了设计工具和自制传导器,实现了芯片制作流程的全程掌控。

生物学由自然创造,我们通过AI来解析蛋白质、细胞和生命机制,甚至理解生物机能反应。运用AI设计药物,有望延长人类寿命,这是巨大的机遇。

在算法领域,AI能帮助解决天气预测、海洋物理等复杂问题。通过训练AI理解自然法则,我们既能揭示自然真相,也能模拟自然规律,这将极大推动科学发展。

王坚:AI基于硅技术发展,未来十年二十年我们是否仍需依赖硅?

黄仁勋:现代"硅技术"已融合多种新元素,单纯称为"硅"已不准确。未来我们将从多个方向持续突破:

晶体管将采用三维"全环绕栅极"结构。当前是"纳米片"阶段,下一代是"环绕栅"结构,最终实现"晶体管堆叠"——如同叠罗汉般立体化,而非平面排列。

供电方式将转向背面布线,封装技术从单芯片转向多芯片堆叠。英伟达最早大规模采用CoS(Chip on Substrate)技术,未来封装将发展成"整块面板"规模的芯片系统,甚至可能出现桌面大小的芯片。在此基础上引入硅光子技术(Silicon Photonics),通过CPO(Co-Packaged Optics)实现光子与电子的紧密耦合,其综合效能将超乎想象。

王坚:科技的本质是连接人与人。AI对年轻人意味着什么?您对他们有何建议?

黄仁勋:有人认为AI能解决数学和编程问题,因此不需要学习这些技能,这是错误的。虽然未来编程需求可能减少,但第一性原理思维至关重要——我们需要建立深度思考的体系。

我建议年轻人:

1. 继续学习科学、推理和编程等基础知识;

2. 积极拥抱AI技术。AI正在重塑计算机形态,它理解人类交互方式甚至能自我教学,这种"增强版电脑"将成为最强大的平等工具,惠及农民、老年人等所有群体;

3. 年轻一代将成为"AI原住民",就像《星球大战》中的角色那样与科技共生。AI将成为终身伴侣,记录人生旅程并提供指导。这令人惊叹——我们这代人从未有过AI助手,而现在年轻人将拥有这样的机会。(本文首发于钛媒体APP,作者 | 张帅,编辑 | 盖虹达)

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