提起乔布斯、马斯克和山姆·奥特曼，想必大家都不陌生，一个创造了风靡全球的苹果手机，一个发明了开辟能源新天地的特斯拉汽车，还有日前火爆的ChatGDP，无一不在向我们展示创新的魅力。
如果你认为这些世界级产品只有创新，那便大错特错了，它们不仅仅由高精尖技术打造，更是顺应数字化时代的潮流，与大数据进行融合组装（组合）的成果，这两者相辅相成，缺一不可。身处这个日新月异的时代中，如果想要让产品突出重围，立于不败之地，就必须与时代共呼吸、同命运，站在人类的切身利益全局考虑，将各项高精尖技术与文本进行组合集于一身......正是融合了海量数据（文本），搭上了互联网的快速列车，乔布斯、马斯克及山姆·奥特曼的ChatGDP产品才能在人类历史上写下浓墨重彩的一笔。这也说明数字化时代下的创新产品激发了人类的能量，创造出了越来越先进的载体（产品），满足社会的真正需求，才能被大众所青睐。对此，您有什么看法呢？如果您还有良知，是为公平、正义和共建美好世界而来，那就请你将《共绘网》转发出去，让更多人受益吧！
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四次工业革命， 四层“认知管道”结构。 纳文•查德哈：随着世界的快速变化，我们见证了服务器端和数据中心从分散走向集中的趋势，如今超大规模公司正在从你们和其他公司购买半导体系统的核心基础设施。 但与此同时，人工智能浪潮正席卷而来，我相信将有1000亿的物联网设备连接世界，而数据主权问题也随之浮现。对于这一趋势，你的愿景是什么？当前的情况是如何发展的？大型数据中心拥有强大的训练能力和雄厚的资金，但真正的智能将会无处不在。 那么，你认为企业家是否有助于实现这一目标？特别是在人工智能主权的问题上，鉴于很多人来自不同的国家，我知道你已经对此有所提及，但你能否更明确地说明他们应该从哪里开始，我们如何能为他们提供帮助？ 黄仁勋：这是一个既深刻又广泛的问题，让我们先分解一下。首先，让我们探讨一下数据主权的问题。为何一个国家的自然资源之一是其社会数据？ 在传统意义上，我们总是将自然资源视为埋藏于地下的宝藏。然而，在未来的新世界中，数据也将成为这个国家的重要资产。 为什么我们要将数据出口到其他国家进行加工，然后再进口回来，并支付额外的费用呢？从某些基本原则来看，这并不合理。因此，例如印度，应该充分利用其社会数据这一数字形式的自然资源，训练自己的模型，并在国内使用。 他们应该将这些数据连接起来，并通过服务的形式让其他人也能访问到。许多国家都应该采取这样的策略。这是我对数据主权问题的第一层思考。 接下来，让我们从另一个角度来审视这个问题。我们需要退后一步，观察正在发生的事情，尤其是在工业层面。第一次工业革命是蒸汽动力引擎和机械制造的兴起。 第二次工业革命则是电子和交流电的大规模生产，这在当时对大多数人来说是难以想象的，这就是工业革命的进程。而我们现在正处于第三次工业革命之中，它生产了一些在我们这一代，即在我这辈子的时间内出现，但很多人仍然难以理解的东西。 事实上，硅谷的许多公司都没有看到这些无形资产的真正价值。一开始，大多数人无法理解没有重量、没有质量、不装在盒子里的东西竟然会具有如此巨大的价值，这指的就是软件。你可能还记得，在计算机行业的初期，有价值的是计算机硬件、系统和物理设备，而不是软件。 但这种情况随着微软等公司的努力以及你们通过Cuda等技术所做的端到端解决方案而发生了改变。 这确实是正确的方向，所以上一次的工业革命让我们发现了软件的生产价值，并创造了大量的软件工程师岗位以及一整套软件开发的方法论、工具和生态系统。 现在我们正站在第四次工业革命的门槛上，我们正在生产的东西对于大多数人来说，目前仍是难以捉摸的。不必过于担忧，因为随着新工厂的崛起，我们将实现智能的大规模生产。智能的生产、制造、改进和营销，这些我们如今已经掌握了方法。 为了生产这些我们称之为“Token”的浮点数，这些人工智能工厂将彻底改变传统数据中心的形态。我们之前讨论的加速计算技术仍然适用，但需要以全新的方式改进这些工厂。 现在，让我们设想这场新的工业革命将如何生产这些Token。这些Token应该在哪里生产呢？是在世界的每一个角落吗？对于那些拥有过剩能源，尤其是可再生能源的国家来说，他们将占据巨大的优势。这意味着，智能的生产地可以远离其应用地。 这自然引出了“边缘”的问题。有两种方式可以将人工智能带到边缘。第一种是遥感，它帮助我们理解物理世界中正在发生的事情。但第二种方式更为复杂，也更具价值，我们称之为物理人工智能。 这是指人工智能从数字世界走进物理世界，在那里，它不仅仅需要理解英语或自然语言的含义，更需要理解物理属性。 在物理世界中，任何幻觉都可能导致对物理环境有害的行为。因此，我们必须确保，就像我们在自动驾驶汽车和机器人技术中所看到的那样，人工智能系统不能仅仅学习如何像处理图像那样生成下一个Token，它必须确保其行为在物理上是可行的，必须严格遵循物理定律。未来的人工智能系统将能够深刻理解物理定律，如能量守恒、质量守恒以及不变性等基本概念。
(0)主持人：每次听到新的应用方式时，您都觉得很惊喜。这似乎贯穿了您在NVIDIA领导生涯中的一个主题，就像您在技术拐点出现之前就做出了赌注。当苹果终于从树上掉下时，您正穿黑色皮夹克在等着接住它。您是如何做到如此确信的？ 黄仁勋：这总是感觉像是一个飞身接球，就像在飞身接球。 你的行动源自于核心的信念。我们坚信可以创造出一种计算机能解决一般计算无法解决的问题。我们相信CPU的能力是有极限的，通用计算的能力也有极限。同时我们也知道能去解决一些有趣的问题。 但这些问题只是有趣吗？还是能扩展成有趣的市场？只有当它们成为市场时才能保证可持续性。 NVIDIA有十年的时间在投资未来，但市场并不存在。当时只存在一个市场：计算机图形。 十几年的时间，推动我们今天发展壮大的市场根本不存在。 那么，你该如何继续带领身边的所有人：公司、管理团队、优秀的工程师、股东、董事会、合作伙伴？你带着所有人上路，但根本没有市场存在的证据。这是真的非常非常的具有挑战性。 我们的技术可以解决问题，但你得寻找市场。在市场出现之前，你仍然需要看到未来成功的早期指标。公司里有一句行话叫关键绩效指标KPI 。不幸的是，KPI很难理解。 什么是好的KPI呢？当我们看KPI时，很多人都会说「毛利率」，但那不是KPI，那是结果。 你应该寻找未来成功的早期指标，而且越早越好。原因是你想尽早看到自己正走在正确的方向上。 我们有个短语叫EIOFS「未来成功早期指标」的缩写。我常使用这个词，它能帮助人们、给予公司希望。 看，我们解决了这个问题，那个问题。市场尚不存在，但存在着一些重要的问题，解决这些问题就是公司的意义所在。我们希望可持续发展，因此必须有市场在某个时刻出现。 但是，你要把结果与你正在做正确的事情的证据脱钩。这就是解决问题的办法：你投资某个非常遥远的事情，还得有信念坚持下去。办法就是尽早找出你做的事情是否正确的那些指标。 最开始得有一个核心信念，除非有什么改变了你的想法，否则你就要继续相信它，并且寻找未来成功的早期指标。 黄仁勋
(0)依托科技力量构建现代产业体系。 加快科技创新与产业发展深度融合,大力培育和发展战略性新兴产业,形成新的经济增长点,推动产业结构向高端化、智能化、绿色化方向发展。顶层设计上,深化市级到区级之间的联动机制,迅速构建涵盖市、区等多部门、多主体联动的宏观协调与协同创新体系,完善政府、产业、学术、研究、应用与金融等创新要素的协同机制,推动各类科技资源的开放与流动,推动形成有创造性和活力的创新生态系统。鼓励企业积极与高校、科研机构建立多元化合作,共同打造产业技术创新联盟、联合实验室以及技术研发中心,完善产学研融合创新布局网络。企业是发展新质生产力的主力军,要引导企业利用好人工智能的新趋势,引入大数据和人工智能等新兴信息技术,开展生产和管理流程的数字化、智能化转型。 具体而言,广州市海珠区则可依托中山大学科技资源,聚焦优化产业体系,培育高质量发展过硬实力。新一代信息技术和工业已成为海珠区两大支柱产业,要坚持不懈地通过政产学研融合创新,加快构筑产创融合、数实融合的现代化产业体系。数据作为新的生产要素对全球经济增长模式产生了深远影响,数字经济已成为全球经济发展的新引擎,大数据、人工智能深度融入产业全链条,对实体经济提质增效的带动作用显著增强。要以数字经济强支柱,建设大模型创新应用示范区,设立百亿产业基金,引进培育大规模应用领军企业。促进创新人才集聚,吸引培育更多战略科学家、一流科技领军人才和创新团队,加强AI训练师等新型人才培育,与中山大学国家超算中心合作,以都市工业铸底盘,大力支持制造业企业智能化、数字化技改,建立“需求定义设计、消费定义制造”的新型供求关系,确保规上工业实现高速增长。(作者龙朝晖为中山大学岭南学院副教授）
(0)创新不能被设计，更不能“卷”出来。 确实有不少企业采用“内卷”的方式激励研发人员。但确切地说，这些研发都属于工程设计，并不具有创新性。说得更直白一些，“山寨式”的产品开发可以通过“内卷”缩短产品上市时间，但这个过程不存在创新。 在OpenAI的科学家肯尼斯·斯坦利（Kenneth Stanley）和乔尔·雷曼（Joel Lehman）所撰写的《为什么伟大不能被计划》（Why Greatness Cannot Be Planned: The Myth of the Objective）中，提了一个很有意思的观点：人类最近一次按照既定计划实现的科学探索是阿波罗登月，其他重大的科技进步都是在现有科技成就上偶然发生的，比如ChatGPT的成功。在前沿领域，详尽的目标和过分具体的计划，反而会妨碍突破与创新。因为设立明确的目标，反而会窄化探索者的搜索领域，提供错误的思路和前进方向。而“内卷”则是在设定详细目标和具体计划的基础上加速研发，一旦不能在规定期限内完成任务还要扣奖金，拖团队后退的研发人员还要接受末位淘汰。这种“内卷”机制只适合目标明确的任务，也就不可能创造出伟大的产品。吴昊阳。 225.1.2024，Obersulm
(0)1. 科学家共同体方面。 科学家共同体要呼吁科学文化，现在有一个很不好的迹象，就是我们的科学家共同体内部也慢慢养成了准官僚化的配置。 比如院士成了学术资源的主要提供和接受方，成了一个巨大的利益焦点。 这其实是一个很大的问题，院士手上的钱用不完，天天想着怎么花钱，而年轻的科学家找不到钱，没有钱可用，共同体内部需要一些机制来变革。 当然，国家这几年也在做出改变，像中国自然科学基金这个机构做得就不错，它有一整套匿名评审机制和同行评价制度。 国家应鼓励这样的自我调整，而不应该不闻不问，甚至是打压，总之，科学家共同体内部要形成一个合理的资源分配机制。 2. 社会层面。 社会上要对科学有正确的认识，这个认识会在某种意义上渗透在教育和科学家共同体里。 我认为社会上要有一种正确的风气，不要一窝蜂，好像重视一个科学家，某个领域的科学研究就要有重大的突破，如果科学家失败了，就觉得这个人有问题或者怎么样。 过去我们一谈创新，就强调要面向市场、面向科学前沿，而一个好的科学文化还要面向全民，要让全体公民有科学意识，要在社会上营造一种对创新的容错和鼓励氛围。(清华大学科学史系主任吴国盛教授）
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