最近AI标志性人物奥特曼和英特尔CEO基辛格做了一场炉边对谈,聊了聊AI发展究竟需要投入多少芯片、多少钱的问题。7万亿美刀?

最近的Direct Connect活动上,Sam Altman(OpenAI首席执行官)在与Pat Gelsinger(Intel首席执行官)的对谈中说,在iPhone刚刚发布的时候,大家都会去谈论接下来的移动策略是什么、智能手机的未来如何、下一步发展怎样。

“但在不久以后,人们就不再谈这些了。因为后来就基本人手一台手机了。我觉得这也会是AI未来的走向。”Sam说,“我相信随着时间的推移,AI会改变很多东西。但AI最终会成为我们所用的产品、服务的一部分,包括我们的工作方式。”

在潜移默化中改变人们的生活和工作,以无感的方式成为其中的一部分,也是我们预想的未来AI走向。但AI要发展到形如智能手机这样浸入人们生活的程度,恐怕还不是现阶段的技术和资源可以达到的。这应该也是Pat与Sam发起这场对谈的原因所在:毕竟这是Intel Foundry的主场,主要探讨的还是芯片与制造层面的话题。

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为什么是7万亿美元?

有关AI,尤其是生成式AI接下来将驱动半导体产业发展的问题,几乎已经是行业共识了。最直观的就是随着生成式AI模型变大,对AI芯片算力自然就提出了更高的要求。“这需要全球范围内的大量投入,可能超过了现在我们任何人对于芯片的任何认知。”Sam谈到,“基础设施的总体成本投入会非常高。”

“我听说是需要7万亿美元。”Pat调侃道。上个月,华尔街日报最早报道了Sam Altman可能针对潜在AI芯片需求筹集5万亿-7万亿美元的消息。Altman当时自己也发推提到“世界需要更多的AI基础设施,fab产能、能源、数据中心等等,比人们现在建的更多”。

可能很多人对于7万亿这个数字是没有量级概念的。作为全球最大的foundry厂,前年台积电宣布去年的CapEx预期成本投入400+亿美元时已经令人咋舌了——而且这是半导体先进制造工艺成本显著提升的当下。

还有个可列举的数字是,基于社会数字化转型、AI发展、电动汽车增长等综合因素,包括麦肯锡在内的分析机构预期2030年全球半导体产业价值能够达到1万亿美元。据说这已经是这些年行业非线性增长可达成的高度成就了。但在“7万亿”面前,似乎仍不是一个量级。

Pat在答记者问时说:“3年以前,生成式AI还没爆发,普遍预测是半导体行业会增长至1万亿美元。当时甚至还有一些分析师对这个数字是持怀疑态度的,认为1万亿太过激进。现在再看看生成式AI,应该不会有人再认为万亿级别有多夸张。甚至很多人还会认为这是低估了行业的发展。”

Sam和OpenAI实则都并未回应7万亿的传闻,对于Pat的调侃,Sam回答说:“数字的确会很大”,“AI会为全球造就巨大的价值。目前它还处在发展早期。因为我们认为越来越多的人、企业将需要AI。”“现在存在比较严重的算力危机(compute crunch)。随着模型变得越来越大、越来越强,能为更多的东西所用,我们需要确保AI更加可访问、更具冗余性,对每个人而言都更能负担得起。”“AI不应该是有钱人才能用得起的。”

所以AI的市场究竟会有多大?

活动上,Intel给自家foundry业务下的定义是面向AI时代的系统级foundry厂(a system foundry for the AI era),我们也撰文特别解释了Intel何以如此称呼自家的foundry业务。简单说来,Intel Foundry期望以Intel在系统层面积累的能力,从包含芯片、存储、网络、跨节点乃至数据中心的高度,来系统性最大化AI的性能和效率,毕竟AI技术发展造成的能耗与效率浪费是不可持续的。

而且Sam多次在对话中提到,AI现阶段仍处于发展早期:“GPT-4还不够好。但我们知道GPT-5会更好,GPT-6再进一步...过程中会出现新的问题,我们会尝试去解决。但我们现在还处于技术发展曲线的早期阶段。”这是Sam在回答Pat有关模型幻觉之类的问题是否已经解决好时,给出的回答。甚至在谈论政府针对AI尝试去制定法律法规时,他也认为能够在投入还相对没那么大,“模型也还比较孱弱”的时候就“有这样的对话和尝试”,是件很不错的事。

又是早期,又是算力危机,那么AI可能造就的市场究竟有多大呢?Pat也问到Sam,基于AI这样的市场,“你觉得我们需要造多少个fab才够呢?需要多少GPU才能把GPT-7给搞定?”

“我想,我们对于AI计算的市场规模认知,会和其他类型的芯片市场规模很不一样。”Sam举例说,比如“我们会谈到手机的市场规模——可能一个人用一台手机,或者有些人有两台,有些人负担不起,但总的来说我们可以给出手机市场规模的数字。”

“我对于AI计算市场的认识,更接近于‘能源’,某个价格下存在一定量的需求,价格越高需求就越少,价格越低需求越多。如果AI非常便宜,那么我们对于AI的需求就会像阅读邮件一样了;但如果AI非常贵,或许我会减少对于ChatGPT的使用。”“所以这会和我们之前所想的,比如计算机芯片的市场规模之类的问题都不一样。”

听起来,Sam强调的是对AI的成本控制,才能令市场变得热络;这似乎也客观上反映了Intel Foundry以系统思路来做代工业务的合理性。高效、节能仍然会成为未来AI数据中心的主旋律。虽然Sam对AI市场多大,需要多少芯片的回答是,“现在还没有确切的数字,毕竟和传统的那种市场规模概念不一样。”“我十分认同的仍然是,这个世界需要大量的AI计算;新的模型将会非常有用。”

好的未来?坏的未来?

Sam提到在他看来印象深刻或相当重要的AI应用:“用AI打造工具,让计算机编程更加高效对我来说相当有说服力”;还有教育、医疗健康等领域,看起来都“相当有前景”;“但对我来说最兴奋的还是AI的普适性,AI的无处不在。”

另外,“我个人最在意的,是AI对于科学发现的价值。我觉得这很酷,对于我们的生活会产生真正积极的影响。”“我们借助AI能做到很多人类自己做不到的事。”

即便生成式AI这一轮爆发至今也不过短短一年多的时候,却事实上已经对很多行业造成了巨大影响,近至内容与媒体创作,远至科学研究与生产制造。Pat提到Intel的工厂就在应用AI技术,比如基于计算机视觉来做检查分析,以提升制造良率;甚至基于AI技术理解新的材料及分子反应。这些都是正向的。

但行业对于AI技术的担忧主要集中在两点。其一在于,AI是否存在一个发展瓶颈期——因为在AlexNet之前的几个AI时代里,AI在火了一段时间以后,最终都是被搁置的。其二则是,AI是否会导致人类社会更加混乱,或技术被不正确地使用。

对于前者,“我们处在AI发展进程的哪个阶段,是否已经经历了所有的AI winter?”Altman的回答是:“我不知道。我能说的是,我们会尝试努力去解决遇到的所有问题。我不认为我们会碰到能够让我们停下的问题——即便某一天真的会,我们也会尝试努力渡过。”

对于后者,Pat和Sam均提到自己是“乐观主义者”。“的确有许多问题还需要解决、有风险要承担,但我认为总体上未来会变得更好。”“有这样的工具能够以更快的速度做科学发现、治愈疾病、利用科学知识做更出色的技术;有这样的工具让每个人都接受好的教育、得到好的健康医疗,这是很了不起的一件事。”

“我们想象得到,会有人拿着GPT+++这类工具去做坏事;科幻电影也常有这类桥段。”Sam补充道,“但我们在对齐(alignment)和安全方面做了很多工作,以及以可靠的方式来部署系统;同时对于社会经济负面影响也做了充分准备。这其实需要整个社会的反馈,而不单是将技术做好的问题。”

在Sam看来,技术本身就是好的。他甚至没有像Pat那样将技术形容为“中立的(neutral)”。“如果有这样一个按钮,供人们选择是否拥有现在的技术,我想大部分人还是会选择拥有技术的。”“我热爱技术,我想世界上的大部分人也热爱技术。”

“我们期望以安全、负责任的方式来做技术,同时又让人们能够享受技术的便利。或许我们无法做到每次都对,但我们希望长期内它是对的。”

需要更多的晶圆

对于AI,无论是好的未来,还是坏的未来,Sam多次重申:“我觉得每个人可能都低估了我们对于AI计算的需求。”“无论经济如何周期性变化,供货如何在紧俏和过剩间变化,未来的几十年间,我们都将解决研究中遭遇的挑战。那么我打赌世界一定会需要比现在多得多的晶圆。”

Intel Foundry之所以在当下特别关注AI,不仅是EMIB, Foveros之类的先进封装技术更多地出现在AI芯片上,也不仅是Intel Foundry已经获得AI芯片客户订单,或者Intel Foundry自身在应用AI技术;而更多地在于从更系统的角度,以更高效的方式来设计和制造AI芯片与系统。

这是需要整个行业及生态共同推动的,毕竟任何foundry厂的成本和产能投入都不会是无限的。找到正确、有效、具备成本效益的方法,是AI技术持续在各行各业发挥作用的保证。“40年前,我走进Intel开始做芯片设计。”Pat在总结时说,“我不知道AI是否会给我们40年的时间,但AI技术真的很令人兴奋。”

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