黃仁勛最新對話：開源閉源模型會和諧共存企業(yè)不利用GenAI遲早被淘汰(7)

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2024-06-17 10:00:37 冒泡泡的魚兒

黃仁勛：可持續(xù)性可以從多個角度來考量，尤其是與能源相關(guān)的方面。值得注意的是，人工智能本身并不挑剔其“學習”的地點。我們沒有必要將人工智能的訓練數(shù)據(jù)中心設(shè)立在那些電網(wǎng)已經(jīng)承受壓力的人口密集區(qū)域。恰恰相反，我們可以將它們安置在能源充足且分布均勻的地區(qū)。全球能源資源十分豐富，關(guān)鍵在于如何合理分配和利用。因此，我認為這是我們首次有機會捕獲并利用那些過剩的能源，將其轉(zhuǎn)化為人工智能模型的動力，并最終將這些智能成果回饋給社會，服務(wù)于我們的實際需求。

另一個重要的視角是，人工智能的核心不僅僅在于模型的訓練，更在于其推理和生成能力。我們訓練模型的最終目的是為了應(yīng)用它們。當我們著眼于人工智能的長期效益時，以我先前提及的利用人工智能進行天氣預(yù)報為例，我們不再需要每次都從頭開始模擬物理定律，而是可以通過人工智能來生成預(yù)測結(jié)果。這種方法不僅縮短了預(yù)測時間，提高了預(yù)測精度，更在能源消耗上實現(xiàn)了數(shù)千倍的降低。

此外，人工智能的縱向效益還體現(xiàn)在其他方面，例如通過一次性訓練模型來設(shè)計手機芯片，從而為所有用戶節(jié)省能源。我相信，隨著時間的推移，人工智能將展現(xiàn)出其在節(jié)能方面的潛力。

最后，關(guān)于生成式人工智能，今天的計算體驗大多是基于檢索的。每次我們點擊手機，雖然看似消耗的能量不多，但實際上它激活了全球的API，檢索信息，點亮了互聯(lián)網(wǎng)，然后從不同的數(shù)據(jù)中心收集少量信息，通過推薦系統(tǒng)呈現(xiàn)給我們。未來，隨著設(shè)備上運行的小語言模型變得更加上下文化和生成化，互聯(lián)網(wǎng)流量將大幅減少，計算將更多地即時生成，這將極大地節(jié)省能源，使計算模型發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。

通過這種方式，我們不僅能夠節(jié)省大量能源，還能更高效地獲取答案。這將徹底改變我們的計算方式，使我們能夠更快地提出問題，得到答案，從而激發(fā)出更多有趣的問題。這種與人工智能合作的未來，將是一個充滿提示和啟發(fā)的新時代。

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