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      馬斯克和黃仁勛的66條核心觀點,你不能不看

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      內容來源:網絡信息匯編整理。

      責編| 柒排版| 拾零

      第 9443篇深度好文:5026字 | 15 分鐘閱讀

      商業趨勢

      筆記君說:

      你有沒有想過,AI能厲害到什么程度?既能幫人類闖太空,又能成為所有行業的“發動機”?

      現在大家聊AI,要么說它能寫文案、修圖片,要么擔心它搶工作,但很少有人去想:支撐AI跑起來的“底層邏輯”是什么?它的上限又在哪里?

      其實答案,就藏在兩位“硬核玩家”的思考里。

      一位是埃隆?馬斯克,AI界的“狂想派”。別人關注AI能不能幫著干活,他卻把AI和太空、火星綁在一起,琢磨著用AI幫人類成為多行星物種,甚至預言2026年就能出現真正的通用人工智能(AGI)。他的想法聽著瘋狂,但總能一步步落地,讓我們看到AI的“星辰大海”。

      另一位是黃仁勛,AI界的“基建狂魔”。如果說馬斯克在前面拓界,那黃仁勛就是在后面鋪路——他把GPU做成了AI的“發動機”,用算力撐起了整個AI產業,甚至喊出“AI正在引發新工業革命”。沒有他的算力支撐,很多AI技術都只能停留在圖紙上。

      今天,我們就來看看這兩位大佬過去一年的核心觀點,幫你搞懂AI的技術上限和底層邏輯,看清這場技術革命的真正底氣。

      一、馬斯克:用技術拓展AI的星辰大海

      1.沒人能最終控制“數字超級智能”,就像黑猩猩控制不了人類一樣——黑猩猩根本沒辦法控制人類。但人工智能的構建方式、植入的價值觀很重要。

      2.我認為人工智能安全最關鍵的是“最大限度追求真相”——不能強迫人工智能相信虛假的東西。

      3.如果你強迫人工智能相信謊言,一旦它規模化,后果會很嚴重。

      4.我覺得大家還沒意識到“思想病毒被植入人工智能”的危險。

      5.唯一能平等看待人類生命的AI就是Grok。

      6.如果你不主動追求真相,只是讓AI在互聯網上的海量垃圾信息(尤其是思想病毒相關的糟粕)中學習,它只會重復這些錯誤觀點。

      7.我們不會有“傳統意義上的手機”。未來的“手機”會是“人工智能推理的邊緣節點”,帶有通訊模塊,本質上,服務器端的人工智能會和設備端的人工智能(以前叫“手機”)實時通訊,生成你想要的任何實時視頻。

      8.衡量一個文明進步程度的唯一真實標準,是它控制和利用能源的能力。——埃隆·馬斯克

      9.5、6年后(可能更早),人們消費的大部分內容都會是人工智能生成的,音樂、視頻。

      10.未來會有大量的工作需求,但不一定是現在這些工作。人工智能和機器人技術會帶來的變化,只不過速度會更快。

      11.人工智能本質上還是數字化的,它能提高體力勞動者的生產力。

      12.所有數字化工作,比如坐在電腦前處理郵件、接電話等不需要物理操作的工作,諸如此類的工作,都會被人工智能像閃電一樣取代。

      13.擺脫債務危機、防止美國破產的唯一方法就是人工智能(AI)和機器人技術。我們需要讓經濟以足夠快的速度增長,才能償還債務。

      14.未來10到20年,工作可能變成可選項;錢,或許會慢慢退出歷史舞臺;能源,會成為新的硬通貨。

      15.AI的三條底線——追求真理、理解審美、保持好奇,將在未來擔起文明的方向盤。


      16.除了必須動手操作的工作,現在AI已經能干一半以上的白領活了。而且這個進程正在加速,根本停不下來。

      17.到2026年,真正的通用人工智能(AGI)就會出現。到2030年,所有AI的智能加起來,會超過全人類智能的總和。

      18.對“美”的感知,能指引AI創造一個豐富、偉大、值得期待的未來,而非走向單調的優化或虛無。

      19.讓AI覺得人類和我們的文明比石頭更有趣。好奇心會促使它想要呵護和探索這個有意識的世界。

      20.人類可能只是一個“生物引導程序”。我們的使命,就是在自然界里啟動那些無法自己進化出來的硅基智能。一旦AGI實現,人類智能在全球總智能中的占比,會迅速跌到幾乎為零。

      21.任何涉及敲擊鍵盤、移動鼠標、處理信息的任務,AI都能勝任。

      22.如果一家公司還有環節需要人工完成,它將無法與完全由AI驅動的公司競爭。

      23.未來,AI和機器人將使商品和服務的生產效率達到前所未有的高度,成本急劇下降。


      24.當產出增長速度遠超貨幣發行速度時,我們迎來的將是物價的實質下跌和購買力的飆升,物質將極大豐富。這時候我們就可以實現“全民高收入”,而不是“全民基本收入”。

      25.從AGI出現,到它通過自我迭代實現萬倍提升,窗口期會非常短。

      26.大多數人尚未意識到,智能密度還有上百倍的提升潛力。即便硬件不變,僅靠算法優化,每年都可能實現十倍進步。

      27.AI將開始設計自己的芯片,開啟無限自我改進的循環。

      28.未來的算力飛躍,將不再主要依賴晶體管做得更小,而是源于計算精度的“簡化”和算法的“塌縮”。

      29.由于光速的物理限制,全球的算力中心無法完美實時同步。因此,未來更可能是多個AI實體并存的去中心化格局,而非一個單一超級智能統治一切。

      30.未來36個月內,部署AI最便宜的地方將是太空。地球上,我們很快將撞上一堵堅硬的“電力墻”。


      31.當機器人開始制造機器人,經濟學的底層邏輯將被徹底改寫。

      32.人工智能對生產力的影響還不足以使商品和服務的增長速度超過貨幣供應的增長速度。或許三年之后,商品和服務的增長將超過貨幣供應量的增長。

      二、黃仁勛:用算力引爆AI工業革命

      1.過去十年積累的價值約十萬億美元的計算機基礎設施,現在正被現代化改造,以適應人工智能時代的新計算方式。

      2.開源模型正在顛覆AI行業,開源模型的下載量呈現爆炸式增長,因為初創公司、大公司、研究員、學生,幾乎每個國家都想參與AI革命。

      3.以前的AI是“活在屏幕里的軍師”,只會出主意、聊話題,那現在的AI已經開始“走出屏幕當工人”了。

      4.物理AI的核心,是讓AI懂“現實世界的規矩”。


      5.對于物理AI,我們必須做的最重要的事情之一就是創建數據來訓練AI,而模擬+合成數據是教會AI物理世界“真實情況”的關鍵。

      6.計算機根本不在乎自己生成的是文字、視頻,還是機器人的動作指令,本質上都是處理數字,當生成動作的技術成熟了,機器人的核心難題就解決了一大半。

      7.未來兩三年,我們會看到機器人領域的重大突破:不再是實驗室里的“樣品”,而是能真正落地、解決實際問題的產品。

      8.任何工業革命都受能源約束,AI革命也一樣,提升算力能效是核心思路。

      9.我們所處的已不僅僅是一個人工智能時代,而是一個生成式人工智能引領的新紀元。

      10.英偉達的人工智能生成器正在源源不斷地產生具有無限可能性的Token,這有望在每個行業掀起變革,這確實是一場新的工業革命!

      11.價值3萬億美元的IT行業,即將催生出能夠直接服務于100萬億美元產業的創新成果,人工智能將成為每個行業生成智能的引擎。

      12.未來,計算機將盡可能多地生成內容,只檢索必要的信息,因為生成數據在獲取信息時消耗的能量更少,而且生成的數據具有更高的上下文相關性。

      13.未來的筆記本電腦和PC將成為人工智能的載體,它們將在后臺默默地為你提供幫助和支持,同時還將運行由人工智能增強的應用程序。

      14.PC將成為至關重要的人工智能平臺,也將成為數字人主要載體。

      15.下一代人工智能需要根植于物理定律的理解,我們急需開發基于物理的人工智能,這要求它能夠理解并應用物理定律。

      16.在短短八年內,我們的計算能力、浮點運算以及人工智能浮點運算能力增長了1000倍,這速度幾乎超越了摩爾定律在最佳時期的增長。

      17.人工智能數據通過合成方式生成,并結合強化學習技術時,數據生成的速率將得到顯著提升,隨著數據生成的增長,對計算能力的需求也將相應增加。

      18.物理人工智能正引領人工智能領域的新浪潮,它們深諳物理定律,并能自如地融入我們的日常生活。

      19.AI不是失業催化劑,而是能力增強器。

      20.推動AI發展,我認為是要少監管,給創新更多空間。

      21.計算機行業每10-15年就會“重置”一次,這叫“平臺轉移”。

      22.具代理性的人工智能是真實存在的,自主智能是從一次性人工智能邁出的巨大飛躍。

      23.預訓練關乎人工智能的可教性,后訓練、強化學習、監督學習、人類示范、上下文提供、生成式人工智能,所有這些正在融合,形成如今的智能代理人工智能。

      24.過去AI是單獨的工具,未來,所有軟件都會把AI當地基。

      25.沒有人工智能,下一代聚變反應堆是不可能實現的。

      26.所有會動的東西都將是機器人,所有會動的東西都將由人工智能驅動。

      27.自動駕駛的未來顯然是巨大的,它將由人工智能驅動和支持。

      28.人工智能徹底改變機器人領域最難問題之一的基本能力即將到來,類人機器人將成為現實。

      29.第一波人工智能是感知,讓計算機識別信息、理解信息;第二波人工智能是生成式人工智能,它是多模態的,具備翻譯和生成內容的能力,推動了生產力的提升。

      30.智能就是理解、感知、推理和規劃任務,如何解決問題,然后執行任務,感知、推理、規劃,是智能的基本循環。

      31.生成能力正在生成運動,人工智能生成了運動能力,即行走能力或者伸手抓取某物,使用工具,讓人工智能具備實體形態的能力,基本上就是機器人技術。

      32.人工智能是一種可能帶來革命性變革的軟件,它將改變每一個行業。

      33.這些人工智能數據中心根本就不是傳統意義上的數據中心,它們不存儲文件,只有一個任務,且僅此一個任務:那就是生成智能標記,即人工智能的生成。

      34.人工智能工廠是創收設施,旨在制造Token,這些Token可以被重新構造成多種行業的生產性智能,人工智能工廠現在已成為一個國家基礎設施的一部分。

      結語:技術和算力,是AI革命的“左右腳”

      看完馬斯克和黃仁勛的觀點,你會發現:AI革命不是憑空發生的,它需要“兩條腿走路”——一條是馬斯克式的技術狂想,敢于拓展AI的邊界,想清楚AI能往哪里去;另一條是黃仁勛式的算力筑基,把基礎設置做扎實,讓AI能穩穩地跑起來。

      馬斯克告訴我們,AI的上限遠不止于“幫我們干活”,它可能改變經濟邏輯、工作形態,甚至人類文明的走向;而黃仁勛則用算力證明,這些狂想不是空中樓閣,只要有足夠的技術支撐,就能變成現實。

      對我們普通人來說,不用糾結于“AI能不能實現”,更該關注“AI能帶來什么機會”:順著技術拓界的方向找風口,靠著算力支撐的領域練本事,才能在這場革命中站得更穩。

      畢竟,所有偉大的革命,都是先有夢想,再有支撐。

      點個在看支持一下??

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