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天天觀速訊丨谷歌兩AI部門合并……人工智能大戰(zhàn)愈演愈烈

來源:每日經(jīng)濟新聞

每經(jīng)記者 文巧 李孟林 蔡鼎 譚玉涵 每經(jīng)編輯 高涵 盧祥勇

ChatGPT掀起的生成式人工智能(AI)競爭如火如荼,谷歌正在奮力追趕。


【資料圖】

當?shù)貢r間4月20日,據(jù)路透社報道,谷歌母公司Alphabet Inc宣布了一項重大的重組,將合并旗下兩個主要的AI研究部門——DeepMind和谷歌研究院的Google Brain,以便于幫助該公司在AI領(lǐng)域的競爭中取得優(yōu)勢。

谷歌的焦急之態(tài)愈發(fā)明顯,另一邊,微軟在大型語言模型上的布局隨著媒體的不斷爆料也越發(fā)清晰——早在2019年左右,微軟就開始醞釀取代英偉達芯片的計劃。在芯片短缺且成本高昂的情況下,微軟選擇自研芯片的確不失為一條出路。實際上,谷歌也早在2016年就發(fā)布了第一代TPU芯片。

一位不愿具名的硅谷工程師告訴《每日經(jīng)濟新聞》記者,谷歌的模型都是用TPU訓(xùn)練的,相對于英偉達的GPU來講,優(yōu)勢在于芯片級別的互聯(lián)性特別高。鑒于當前用電連接芯片的損耗過高,一個潛在的方案是光互聯(lián)。

AI戰(zhàn)事愈演愈烈,谷歌和微軟都使出渾身解數(shù),以期在這場競賽中不落下風(fēng)。但最近,OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman的一席話卻令業(yè)界嘩然。

在最近麻省理工大學(xué)的一場活動上,OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman表示,巨型AI模型時代即將終結(jié)。

實際上,Altman所說并非沒有道理,為了幫助OpenAI訓(xùn)練ChatGPT,微軟耗資數(shù)億美元為其量身打造了超算,如此的高成本早已注定了這只是一場少數(shù)人的游戲。

上述硅谷工程師告訴記者,業(yè)內(nèi)不應(yīng)當只看當下的商業(yè)利益,他也在嘗試勸說國內(nèi)幾個大佬放棄當下訓(xùn)練解決具體場景的大模型的思路。“我希望這個行業(yè)少一點競爭,大家直奔通用人工智能而去。如果說這是市場共識,就不會有300個公司,可能就只有具有長遠遠景的幾家公司往這個方向努力?!彼f道。

同時,隨著AI之戰(zhàn)更加白熱化,就連醫(yī)藥公司也坐不住了。當?shù)貢r間4月20日,美國生物技術(shù)公司莫德納在官網(wǎng)宣布與IBM公司達成一項協(xié)議,將合作探索使用量子計算和AI等下一代技術(shù),加速推進mRNA的研究。

在此背景下,AI競賽的出路究竟在何方?《每日經(jīng)濟新聞》記者連線硅谷工程師等業(yè)內(nèi)人士進行解答。

谷歌重大重組 將生成式AI引入廣告

DeepMind和谷歌研究院的Google Brain合并,是谷歌追趕OpenAI和微軟的最新舉措。

DeepMind成立于2010年,因其研發(fā)的AlphaGo人工智能圍棋程序擊敗了韓國圍棋九段棋手李世乭而聲名大噪。2014年,谷歌以5億美元的價格收購了DeepMind,其后DeepMind 一直作為獨立部門進行運營。2015年,谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人Larry Page宣布成立Alphabet,目的是讓新業(yè)務(wù)獨立于谷歌運營,Alphabet將這些新業(yè)務(wù)叫作“other bets”,它們?nèi)匀浑`屬于谷歌公司。DeepMind 一直是Alphabet的“other bets”之一。

過去十年,DeepMind在AI方面的集體成就涵蓋了AlphaGo、word2vec、WaveNet、AlphaFold、深度強化學(xué)習(xí)等,以及用于表達、訓(xùn)練和部署大規(guī)模機器學(xué)習(xí)模型的分布式系統(tǒng)和軟件框架,如TensorFlow 和 JAX;而 谷 歌 大 腦(Google Brain)也已經(jīng)交付了許多備受矚目的項目,其中包括Transformer,這項技術(shù)也是ChatGPT創(chuàng)建的基石。

據(jù)報道,負責(zé)監(jiān)督Google Brain團隊的谷歌研究院前任主管Jeff Dean將轉(zhuǎn)任新設(shè)立的首席科學(xué)家職位,并領(lǐng)導(dǎo)該公司“與AI有關(guān)的最關(guān)鍵和最具戰(zhàn)略性的技術(shù)項目”,包括一系列新的強大AI項目。

谷歌首席執(zhí)行官Sundar Pichai當天在一篇博文中表示:“在谷歌計算資源的支持下,將所有這些人才整合成一個專注的團隊,將大大加快我們在AI方面的進展。”

此外,據(jù)《金融時報》4月20日報道,谷歌還計劃在未來幾個月內(nèi)將生成式AI技術(shù)引入其廣告業(yè)務(wù),如此便可制作更加復(fù)雜的廣告內(nèi)容,效果甚至可以媲美廣告公司制作的專業(yè)內(nèi)容。據(jù)悉,目前谷歌已經(jīng)在其廣告業(yè)務(wù)中使用AI技術(shù)來生成簡單的提示,從而鼓勵用戶購買其產(chǎn)品。

根據(jù)內(nèi)部文稿所展示的內(nèi)容,廣告商可以提供與特定廣告活動相關(guān)的內(nèi)容,如圖像、視頻和文本,然后人工智能將識別和整理這些材料,根據(jù)目標受眾群體和廣告商所要求的銷售目標來生成一份廣告。

微軟自研芯片 秘密研發(fā)“雅典娜”5年?

自ChatGPT誕生以來,因與OpenAI結(jié)盟,微軟的AI事業(yè)正乘著ChatGPT的東風(fēng)扶搖直上。眼看ChatGPT這把火越燒越旺,從聊天機器人Bard到將AI融入辦公系統(tǒng)Workspace,谷歌已頻繁亮出“殺手锏”。

谷歌的焦急之態(tài)從拉響“紅色警報”起就愈發(fā)明顯,而另一邊,微軟在大型語言模型上的布局,隨著媒體的不斷爆料也越發(fā)清晰——早在2019年左右,微軟就開始醞釀取代英偉達芯片的計劃。

當?shù)貢r間4月20日,據(jù)The Information最新報道,實際上早在大約5年前,微軟就開始秘密研發(fā)一種內(nèi)部代號為“雅典娜”(Athena)的芯片,研發(fā)人數(shù)總共300人。

微軟選擇自研芯片的原因很簡單,算力實在太貴了。據(jù)The Information報道,為了幫助OpenAI訓(xùn)練ChatGPT,微軟將3萬多個英偉達A100芯片連接起來,耗資數(shù)億美元為OpenAI量身打造了超算。

目前,英偉達GPU A100和H100仍是訓(xùn)練大模型最主流的GPU芯片。據(jù)IDC估計,GPU芯片占AI算力的90%,而英偉達占GPU市場的80%。市場研究機構(gòu)TrendForce推算,處理ChatGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要2萬枚GPU芯片,隨著OpenAI進一步展開 ChatGPT和其他GPT模型的商業(yè)應(yīng)用,其GPU 需求量將突破3萬張(該報告計算以A100為主)。強大的市場需求和供貨量的缺少使得整個科技行業(yè)都面臨芯片短缺的問題。

“并不是說(A100芯片)完全無法被替代,但是它的通用性比較強,大家用起來很方便很順手,是最適合用來訓(xùn)練的,”長期關(guān)注芯片產(chǎn)業(yè)的集微咨詢資深分析師錢禹告訴《每日經(jīng)濟新聞》。

現(xiàn)在,微軟想要繼續(xù)開發(fā)GPT-4以及GPT-4之后模型的商業(yè)應(yīng)用,必定需要大量的算力支持。

據(jù)報道,開發(fā)“雅典娜”的成本約為每年1億美元。SemiAnalysis首席分析師Dylan Patel表示,ChatGPT的運營成本大概是每天70萬美元,每次查詢的成本大概為0.36美分。如果OpenAI用上微軟自研芯片,成本能直降三分之一。據(jù)預(yù)測,微軟可能最早在明年大面積應(yīng)用“雅典娜”芯片。

印度裔CEO納德拉 能否帶領(lǐng)微軟重回巔峰?

談到微軟發(fā)力AI,就不得不提及微軟第三任掌舵——55歲的印度裔CEO薩提亞·納德拉。從2014年2月4日出任CEO至今,納德拉治下的微軟市值已從3000億美元以下攀升到目前的2萬億美元以上。

要知道,微軟曾經(jīng)是全球市值第一的公司,1999年就創(chuàng)造過6205.8億美元的階段性市值紀錄,但由于錯失了移動互聯(lián)網(wǎng)時代,微軟市值逐步萎縮至3000億美元以下的水平。而正是得益于納德拉上任后手術(shù)刀式的內(nèi)外改革,才讓目前微軟市值重回第一陣營。

2014年成為CEO后,納德拉調(diào)轉(zhuǎn)了微軟船頭,他認為,“微軟應(yīng)該轉(zhuǎn)向‘cloud first,mobile first(云優(yōu)先、移動優(yōu)先)’,不再是以個人計算機為先,甚至也不是手機為先。在一個‘云優(yōu)先、移動優(yōu)先’的世界里如何讓微軟實現(xiàn)成功,是我們面臨的共同挑戰(zhàn)。”他砍掉了不賺錢的手機業(yè)務(wù)組,布局微軟2B業(yè)務(wù)的公司走向,讓Office、微軟云與AI成為公司研發(fā)的重點。

從那時起,納德拉逐步帶領(lǐng)微軟重拾業(yè)界地位。在短短三年半的時間里,他讓微軟的市值增長超過2500億美元。得益于不俗的公司業(yè)績表現(xiàn),2021年10月,微軟八年來首次將蘋果擠下最高市值寶座。也正是在那年年中,微軟董事會全票通過納德拉擔任公司新任董事長。

作為硅谷最具代表性的印度裔高管之一,微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨曾這樣評價納德拉:“納德拉是一位公認的領(lǐng)導(dǎo)者,他擁有超強的工程師技能、商業(yè)眼光和將眾人團結(jié)起來的能力”。一語概括了一名科技公司CEO應(yīng)該具有的三個特質(zhì):技術(shù)過硬,商業(yè)頭腦,人際把控能力??梢哉f是“軟”“硬”兼?zhèn)洹?/p>

事實上,納德拉的成長之路并非一帆風(fēng)順。1967年出生在印度第四大城市海德拉巴的納德拉,父親是公務(wù)員,母親是大學(xué)教師。15歲時,納德拉去了海德拉巴公立學(xué)校,隨后在印度理工學(xué)院(IITs)的入學(xué)考試中失敗了。IITs是當時所有印度學(xué)生的最高夢想。退而求其次,納德拉在馬尼帕爾理工學(xué)院學(xué)習(xí)電氣工程,并在成年后成為了第一代移民來到美國。

在美國期間,納德拉選擇攻讀計算機科學(xué)的研究生學(xué)位,不過他并未入讀斯坦福大學(xué)或者麻省理工,而是去了威斯康星大學(xué)密爾沃基分校。在高手如云的科技公司,他的學(xué)歷背景不算突出。畢業(yè)后,納德拉在發(fā)明Java語言的公司太陽微系統(tǒng)工作了幾年,后于1992年加入微軟,當時的納德拉年僅25歲。

雖然學(xué)歷背景不算突出,但納德拉走的是差異化競爭這條路。他很早就表示,不想做一個純粹的技術(shù)人員。納德拉的同學(xué)曾問他,為什么不讀一個博士學(xué)位?他回答說:“我要做招聘博士的人?!?997年,也就是在加入微軟5年后,納德拉完成了芝加哥大學(xué)的MBA項目,向著他理想的路徑邁出一大步

納德拉后來成為微軟企業(yè)暨云計算部門負責(zé)人,在微軟在線研究與開發(fā)部門和微軟商業(yè)部擔當副總裁一職。他主導(dǎo)的Microsoft Azure企業(yè)業(yè)務(wù)大獲成功。Azure是微軟云計算部門的核心,在云基礎(chǔ)設(shè)施市場僅次于亞馬遜AWS,領(lǐng)先谷歌。Azure已是微軟新的創(chuàng)收利器,每個季度都保持了超過90%的營收增長率。

在這一波由ChatGPT引領(lǐng)的AI浪潮之下,微軟之所以能率先吃到螃蟹,也是因為納德拉接過了當初OpenAI拋出的橄欖枝。

至今,微軟已經(jīng)累計向OpenAI投資約130億美元。在去年12月的微軟年度股東大會上,納德拉還表示:“即便是當今最流行的人工智能應(yīng)用程序之一ChatGPT,也都是在Azure超級計算機上訓(xùn)練的?!?/p>

巨型模型將終結(jié) 光互聯(lián)芯片才是出路?

對于渴望分到一杯羹的科技廠商來說,“現(xiàn)在問題是買不到芯片。對于目前訓(xùn)練大模型的主流芯片,例如英偉達GPU A100和(更新一代的)GPT H100,市場上所有的公司都在搶貨。一個公司能搶到多少?”前述工程師表示。

在芯片短缺且成本高昂的情況下,微軟選擇自研芯片的確不失為一條出路。而實際上,谷歌早在2016年就發(fā)布了第一代TPU芯片,相比GPU方案,功耗和成本都大幅降低。

前述工程師告訴記者,谷歌的模型都是用TPU訓(xùn)練的,相對于英偉達的GPU來講,優(yōu)勢在于芯片級別的互聯(lián)性特別高?!耙粋€TPU的Porte,相當于是內(nèi)部互聯(lián)程度互通程度非常高的一個集群,里面是有幾千個芯片的,并能提供非??斓挠嬎隳芰ΑSミ_的GPU目前還不可以,但是他們其實也在往這個方向發(fā)展?!彼f道。

此外,鑒于當前用電連接芯片的損耗過高,一個潛在的方案是光互聯(lián)。“也就是用光纖連接,損耗基本上可以接受,而且延時也非常低?!鼻笆龉こ處熣f道,對于國內(nèi)芯片公司來說,這也是可以考慮發(fā)展的一個方向。

“重要的是,在做技術(shù)選型的時候,你去瞄準當下還是瞄準未來。國內(nèi)芯片公司可以借鑒谷歌對未來5~10年的計算能力需求的想法,參考谷歌的TPU設(shè)計,并且考慮光互聯(lián)的路子?!彼嬖V記者。

隨著AI戰(zhàn)事愈演愈烈,國內(nèi)科技廠商都正使出渾身解數(shù),以期在這場競賽中不落下風(fēng)。但在最近麻省理工大學(xué)的一場活動上,OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman卻表示,巨型AI模型時代即將終結(jié)。他表示,AI技術(shù)進一步的進展將不會來自于將模型做大。“我認為我們正處于巨型模型時代的盡頭,最終我們將以其他方式使它們變得更好?!?/p>

這一席話卻令業(yè)界嘩然。畢竟,自ChatGPT誕生以來,不論是海外還是國內(nèi)都引發(fā)了生成式AI和大型語言模型的狂潮。國外,微軟、谷歌鏖戰(zhàn)正酣,An-thropic、AI21、Cohere和Character.AI在內(nèi)的眾多資金雄厚的初創(chuàng)公司也正在投入巨大的資源努力追趕上OpenAI。

在國內(nèi),從百度3月份發(fā)布“文心一 言”以來,多家互聯(lián)網(wǎng)大廠、AI企業(yè)和初創(chuàng)團隊競相宣布了自家的大模型或計算平臺。不少人感慨,中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)有十年沒有如此“卷”過了。

但實際上,訓(xùn)練模型的高成本早已注定了這只是一場少數(shù)人的游戲。前述硅谷工程師也告訴記者,業(yè)內(nèi)不應(yīng)當只看當下的商業(yè)利益,他也在嘗試勸說國內(nèi)幾個大佬放棄當下訓(xùn)練解決具體場景的大模型的思路,而是直奔GPT-5的方向,即通用人工智能的方向而努力。

“不是說我希望國內(nèi)公司全都能訓(xùn)練出通用人工智能出來,我希望的是這個行業(yè)少一點競爭,大家直奔通用人工智能而去。如果說這是市場共識,可能就只是具有長遠愿景的幾家公司往這個方向努力,而不是幾百個公司都在做大模型?!彼忉尩?,“這樣出來的模型,其實泛化能力會比原先的要好?!?/p>

莫德納瞄準AI 聯(lián)手IBM加速mRNA研究

隨著AI之戰(zhàn)愈演愈烈,就連醫(yī)藥公司也坐不住了。

當?shù)貢r間4月20日,美國生物技術(shù)公司莫德納在官網(wǎng)宣布與IBM公司達成一項協(xié)議,將合作探索使用量子計算和AI等下一代技術(shù),加速推進mRNA的研究。

據(jù)悉,IBM的人工智能模型“MoLFormer”可以幫助科學(xué)家們了解潛在mRNA藥物的特征,兩家公司將結(jié)合最先進的配方與生成式AI來設(shè)計具安全性和有效性的mRNA藥物。

根據(jù)兩家公司的協(xié)議,莫德納將加入IBM量子加速器計劃和IBM量子網(wǎng)絡(luò)。IBM方面則將向莫德納提供量子計算系統(tǒng)的訪問權(quán)限,協(xié)助其探索和創(chuàng)造新的mRNA疫苗和療法。

新冠疫情暴發(fā)后,莫德納因其研發(fā)生產(chǎn)的mRNA疫苗與輝瑞疫苗成為全球最主流的一批新冠疫苗而名聲大噪。隨著全球?qū)π鹿谝呙绲男枨蠓啪?,莫德納正試圖擴展mRNA技術(shù)平臺的臨床應(yīng)用以治療其他疾病。

據(jù)報道,近年來,隨著量子計算和AI技術(shù)與生物醫(yī)藥技術(shù)的結(jié)合不斷深入,極大地促進了生物基礎(chǔ)科研的進步和藥物研發(fā)的效率。去年,谷歌AlphaFold人工智能軟件成功預(yù)測了人體幾乎所有的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),意味著人工智能開始攻克生物科學(xué)和醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重大難題。

每日經(jīng)濟新聞

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