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英偉達(dá)成功只因“運(yùn)氣好”?英特爾這是嫉妒了!

新火種    2023-12-29

原文來源:雷科技

圖片來源:由無界 AI?生成

原本大家以為到了年末,英特爾是被今年英偉達(dá)一路飄紅的業(yè)績刺激到了,英特爾 CEO 帕特·基辛格(Pat Gelsinger)才在前不久的酷睿 Ultra 發(fā)布會上說了那句「(英偉達(dá))CUDA 的護(hù)城河又淺又小」。

但事實(shí)上,早在今年年初,基辛格就在一次采訪中感嘆英偉達(dá)在人工智能領(lǐng)域「非常幸運(yùn)」地占據(jù)了主導(dǎo)地位,并表示英偉達(dá)的「地位」本應(yīng)該屬于英特爾。

但或許,英特爾和英偉達(dá)在人工智能領(lǐng)域的差距,根本不在于運(yùn)氣。

英偉達(dá)的「好運(yùn)」,英特爾的「失誤」

不久前,麻省理工學(xué)院在 YouTube 上傳了一段時長近 54 分鐘的視頻,內(nèi)容是他們今年早些時候邀請基辛格進(jìn)行了采訪。

在被問到英特爾正在采取哪些措施推動人工智能發(fā)展時,基辛格回答了英特爾正在圍繞人工智能做的一系列措施,但隨后話鋒一轉(zhuǎn),開始感慨英偉達(dá) GPU 在人工智能領(lǐng)域的成功是多么幸運(yùn)。

圖/ MIT

「Jensen(英偉達(dá) CEO 黃仁勛)非常努力地?fù)碛型掏铝浚畛踔饕糜趫D形,然后變得非常幸運(yùn)(extraordinarily lucky),」基辛格還強(qiáng)調(diào),人工智能并不是英偉最初 GPGPU 或 GPU 算力通用化計劃的一部分。

更勁爆的論點(diǎn)在于,基辛格接著表示,如果 15 年前他被趕出英特爾的時候,英特爾沒有砍掉 Larrabee 項(xiàng)目——基辛格當(dāng)時最喜歡的項(xiàng)目之一,情況會很大不同:

引領(lǐng)人工智能硬件領(lǐng)域的公司將是英特爾,而非英偉達(dá)。

很多人不知道,早在 Arc 獨(dú)立顯卡之前,英特爾就進(jìn)行過一個名為 Larrabee 的 GPU 項(xiàng)目,英特爾曾希望借此在游戲和 GPGPU(通用 GPU)市場與英偉達(dá)正面交鋒。

不過,Larrabee 項(xiàng)目最終胎死腹中。2009 年年底,英特爾就「殺死」了尚未出生的游戲顯卡業(yè)務(wù),宣布第一代 Larrabee 不會作為消費(fèi)者 GPU 產(chǎn)品發(fā)布,隨后又于次年徹底砍掉了整個 Larrabee 項(xiàng)目。

Larrabee 原型,圖/ YouTube@der8auer EN

但就像基辛格說的,英偉達(dá)當(dāng)前在人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先,只是「運(yùn)氣使然」?而英特爾在人工智能領(lǐng)域的落后,僅僅只是因?yàn)槭嗄昵霸?Larrabee 項(xiàng)目上失誤嗎?

無論怎么看,這都是太簡單的歸因。難怪曾任職英特爾從事 Larrabee 開發(fā),現(xiàn)任英偉達(dá)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)副總裁的 Bryan Catanzaro 也忍不住提醒「老東家」:

英偉達(dá)的統(tǒng)治地位并非來自運(yùn)氣,而是來自愿景和執(zhí)行力,這恰恰是英特爾所缺少的。

圖/ X(Twitter)

運(yùn)氣使然英偉達(dá)?

毫無疑問,2023 年是屬于 ChatGPT 以及生成式 AI 的一年。

隨著去年年底 ChatGPT 的一聲炮響,2023 年關(guān)于生成式 AI 的熱潮愈演愈烈,其中最耀眼的兩家「明星」公司—— OpenAI 和英偉達(dá)被一次又一次拿著放大鏡進(jìn)行觀察和分析。

前者——OpenAI 憑借 ChatGPT 以及背后的 GPT 大模型,始終在引領(lǐng)整個生成式 AI 的浪潮;后者——英偉達(dá)的高端 GPU 讓無數(shù)科技公司搶破了頭,英偉達(dá)的市值也隨之突破萬億美元,成為全球第一家市值突破萬億美元的芯片公司。

圖/ YouTube@Acquired

然而在接受科技播客 Acquired 采訪時,黃仁勛坦言,如果帶著今天的認(rèn)知回到三十多年前,他壓根不會選擇創(chuàng)建英偉達(dá)這家公司,「理由真的很簡單。事實(shí)證明,把英偉達(dá)做起來,比我所預(yù)想的要難一百萬倍。」

誠然和所有活下來的頂尖科技公司一樣,英偉達(dá)的發(fā)家史也存在「運(yùn)氣」的成分,比如沒有世嘉的「愿賭服輸」,英偉達(dá)根本沒有資金和時間打造出 RIVA 128。但這不意味著英偉達(dá)的成功只歸因于「運(yùn)氣」。

前英偉達(dá)首席科學(xué)家戴維·柯克(David Kirk)一直有個夢想——將主要服務(wù)于圖像渲染的 GPU 算力「通用化」,使之轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄓ盟懔χ行摹?006 年,柯克說服了黃仁勛推出 CUDA(Compute Unified Device Architecture,統(tǒng)一計算架構(gòu))。

第二年,黃仁勛就決定把 CUDA 內(nèi)置到公司所有的 GPU 產(chǎn)品中,使它們不僅能處理 3D 圖形,還能處理數(shù)據(jù),并頂著 2008 年的倒閉「風(fēng)險」和持續(xù)的外部壓力堅(jiān)持了下來。

CUDA GPU 早期路線圖,圖/英偉達(dá)

不僅如此,英偉達(dá)還持續(xù)擴(kuò)展 CUDA 平臺和 GPU 算力的使用場景,科學(xué)研究、深度學(xué)習(xí)、加密貨幣、元宇宙……每一個領(lǐng)域的擴(kuò)展都在將英偉達(dá)的 GPU 算力進(jìn)一步「通用化」。

而不同領(lǐng)域的人選擇英偉達(dá) GPU,往往也是因?yàn)橥ㄓ没拇笏懔Α?/p>

2009 年,日后被譽(yù)為 AI 教父的 Geoffrey Hinton 率先采用 CUDA 平臺訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)果大大超過預(yù)期。三年后,谷歌將 Geoffrey Hinton 和他的兩個學(xué)生——Ilya Sutskever(后為 OpenAI 首席科學(xué)家) 和 Alex Krizhevsky 收入囊中,不久后就用 4 顆英偉達(dá) GPU 做到了比吳恩達(dá)用 16000 個 CPU 訓(xùn)練出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還要好。

從左到右依次為:Ilya、Alex、Geoffrey,圖/多倫多大學(xué)

從此,更多人工智能研究員和公司開始發(fā)現(xiàn)、挖掘、培育英偉達(dá) GPU 的能力和 CUDA 生態(tài),在這個過程中,英偉達(dá)的 GPU 逐步成為了人工智能領(lǐng)域「基石」一般的存在。

這中間還有一個頗具戲劇性的「插曲」。2016 年 OpenAI 剛剛成立的時候,大部分人只認(rèn)識創(chuàng)始人之一的馬斯克,對于 OpenAI 及其愿景大多一無所知,倒是黃仁勛在其成立之初就向 OpenAI 送出了英偉達(dá)第一臺 AI 超級計算機(jī)——DGX-1,并在其上寫了一句話:

「為了計算和人類的未來,我向你們獻(xiàn)上世界上第一臺 DGX-1。」

圖/英偉達(dá)

六年后,他們攜手成為了全球科技行業(yè)最矚目、也最搶手的兩家人工智能公司。

英雄氣短英特爾?

在那串提醒「老東家」的推文中,Bryan Catanzaro 還提到了 2007 年任職于英特爾并從事 Larrabee 期間,他與很多人共事,這些人既看到了英特爾的機(jī)遇,但同時也看到了其中風(fēng)險。

當(dāng)時英偉達(dá)的收入規(guī)模只有英特爾的十分之一,英特爾高層認(rèn)為他們可以用 Larrabee 項(xiàng)目在 GPU 領(lǐng)域輕松碾壓英偉達(dá)。但結(jié)果證明英特爾既缺乏遠(yuǎn)見,也缺少執(zhí)行力。

想一想,英特爾為什么最終放棄了 Larrabee 項(xiàng)目,核心在于英特爾并沒有真正意識到 GPU 的長遠(yuǎn)價值,所以在項(xiàng)目受挫后輕易選擇了放棄,沒有耐心堅(jiān)持一項(xiàng)充滿「不確定性」的新業(yè)務(wù)。

另一方面,盡管當(dāng)時英特爾的整體規(guī)模、研發(fā)實(shí)力都遠(yuǎn)大于英偉達(dá),但作為英特爾核心的 CPU 業(yè)務(wù),不僅占用了大量的研發(fā)資源,實(shí)際也從上到下地影響到了 GPU 項(xiàng)目的推進(jìn)效率。

英特爾在介紹 Larrabee,圖/英特爾

古話講,人心齊,泰山移。反過來也一樣,英特爾高層并沒有明確的愿景和遠(yuǎn)見,而 CPU 業(yè)務(wù)的強(qiáng)勢,也影響到了英特爾內(nèi)部推進(jìn) Larrabee 的效率。也是因?yàn)轭愃频脑颍⑻貭栆苍?iPhone 嘲笑喬布斯,結(jié)果徹底搞砸了自己的移動業(yè)務(wù)。

從這個角度來看,如果反思英特爾在人工智能芯片上落后的原因,放棄 Larrabee 項(xiàng)目只能算是一個表因,更深層的原因還是英特爾并沒有真正意識到 GPU 以及人工智能的潛力,此外還有英特爾內(nèi)部的文化問題以及大公司病。

事實(shí)上,基辛格在 2021 年年初上任英特爾 CEO 后的第一次全球演講中,核心是宣告 IDM 2.0 戰(zhàn)略,但整場演講中,仍然沒有哪怕一次提及人工智能之于英特爾的重要性。

當(dāng)時,英特爾還沒有真正意識到人工智能的關(guān)鍵性,圖/英特爾

現(xiàn)如今,IDM 2.0 能不能繼續(xù)下去還是個問題,今年 6 月,英特爾宣布組織架構(gòu)重組,IFS 代工業(yè)務(wù)將在未來獨(dú)立運(yùn)作并自負(fù)盈虧。而在人工智能領(lǐng)域,英特爾面向數(shù)據(jù)中心的人工智能芯片相比 AMD 尚且缺少競爭力,更遑論是與英偉達(dá)一較高下。

但英特爾不想再一次錯過人工智能時代。今年以來,英特爾就在極力打造「AI PC」的概念,不過按照基辛格的想法,推理才是人工智能競爭的焦點(diǎn),「當(dāng)你擁抱推理時,一旦你訓(xùn)練好了模型就不需要再依賴于 CUDA,問題在于,你能運(yùn)行好這個模型嗎?」

PC 廠商都動起來了,圖/聯(lián)想

推理的重要性毋庸置疑,但即便只討論端側(cè)大模型,「訓(xùn)練」的重要性恐怕也不下于「推理」。如果說端側(cè)大模型的必然普及有一層原因是要利用起全球無數(shù)臺個人終端的計算性能,降低算力成本,還有關(guān)鍵一層則是為了個人隱私數(shù)據(jù)的保護(hù)和利用。

從底層上,人工智能迭代的核心是算法、算力、數(shù)據(jù),在其他條件一樣的情況下,越高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能夠帶來更好的回答和輸出。而對每個個體來說,越是私人的、越是切身的數(shù)據(jù)越是高質(zhì)量的,端側(cè)提供了一個較為安全的輸入和訓(xùn)練環(huán)境。但如果不重視訓(xùn)練環(huán)節(jié),一切都是枉然。

當(dāng)然,君子論跡不論心,英特爾到底是怎么執(zhí)行的,實(shí)際還得看 2024 年 AI PC 真正大規(guī)模落地后的情況。

不過可以肯定的是,只憑嘴炮,是超不過英偉達(dá)的。

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