馬斯克搶的10000塊GPU，終於有用武之地_風聞
贝克街探案官-贝克街探案官官方账号-07-19 18:20
作者
車行運
為了改變AI行業，更為改變特斯拉
7月14日，埃隆·馬斯克為其搶購的一萬塊GPU找到了用武之地，專門成立了一家專注人工智能的新公司，xAI。
在長達90分鐘的Twitter Spaces音頻聊天中，這位億萬富翁首次討論了他對xAI的願景，並公開表示xAI將會發布一款工具，並會和特斯拉、推特協同合作，最後拋出了xAI的宏大目標，即瞭解宇宙“到底發生了什麼”。
根據該公司的網站，xAI是獨立於X Corp，該網站沒有提供有關這家人工智能公司目標的詳細信息，僅介紹發佈時間和該團隊成員，核心團隊12人來自特斯拉、OpenAI和微軟，並強調團隊成員曾參與AlphaCode、Inception、GPT-3.5、GPT4和Minerva等人工智能項目。
聯合創始人之一格雷格·楊(Greg Yang)在一條推文中表示，該公司將致力於“為大型神經網絡開發‘萬有理論’”，以便將人工智能提升到一個新的水平。他的推文還表示，公司將進入深度學習的數學領域，因為人工智能還將讓每個人更好地理解宇宙。
馬斯克的第一家AI公司，不是xAi
眾所周知，馬斯克對人工智能一直持保守態度，在發佈會上，馬斯克再次重申他相信人工智能將是特斯拉未來的關鍵，但他也表示，他擔心人工智能可能“消除”或“限制”人類，並簽署了一封信，呼籲全行業停止人工智能培訓幾個月。
但落實在行動上，馬斯克今年早前已經採購了大規模人工智能所需的數千個GPU處理器。馬斯克還曾公開表示，他計劃開發一款名為“TruthGPT”的“反喚醒”軟件，因為他覺得目前致力於人工智能的公司過於“機械”。
作為OpenAI聯合創立者，馬斯克目前雖然脱離了OpenAI的管理與分紅，但卻從未放棄重新參與到OpenAI所處的賽道，此次設立的xAi，外界普遍認為這是馬斯克對OpenAI的正式宣戰。
眾所周知，OpenAI 是最著名的生成式人工智能公司之一，由馬斯克和Greg Brockman、Sam Altman、Reid Hoffman、Jessica Livingston、Peter Thiel、Olivier Grabia在內的眾多大佬於2015年創立。
此後OpenAI製作了人工智能工具，包括人工智能聊天機器人ChatGPT和基於人工智能的藝術生成器Dall-E。
但在2018年，馬斯克辭去了OpenAI董事會的職務，僅保留創始人身份，在去年11月OpenAI推出ChatGPT3.5以來，馬斯克一直直言不諱地批評該公司，稱其存在偏見。
如今再次設立AI公司，馬斯克能為行業帶來什麼新鮮內容，只能等時間給出答案，但可以肯定的是，xAi一定會為特斯拉帶來改變。
xAi意味着什麼
回溯近年來發展歷程，不難發現馬斯克一直將特斯拉的賭注押在人工智能上。
今年5月，在公司年度股東大會上，馬斯克就這一主題發表了廣泛的講話，其中包括特斯拉尚未發佈的產品Optimus，該公司表示，該產品將是一款在人工智能軟件上運行的人形機器人，馬斯克認為機器人是特斯拉未來的關鍵。
想要迅速推動人形機器人和自動駕駛的發展，馬斯克亟需這個專門設立的人工智能公司為上述業務提供持續可靠的算力支撐。
在馬斯克看來，人工智能的一個重要應用場景就是自動駕駛，特斯拉很樂意將自動駕駛技術授權給其他汽車製造商，幫助更多人擺脱繁瑣的駕駛任務。
馬斯克表示，特斯拉目前的技術已經非常接近完全自動駕駛了，在測車輛已經很少需要人工干預了，最快將在年底具備L4或L5級的完全自動駕駛能力。
而在通用人工智能領域，其實馬斯克此前聯合創立的OpenAI具有更明顯的競爭力。眾所周知，通用人工智能是一種計算機智能，馬斯克此前一直擔心人工智能的發展會威脅人類安全，指的就是通用人工智能，理論上講，通用人工智能有可能超越人類智能，只是馬斯克旗下公司在此領域並不擅長，xAi的設立除為馬斯克旗下公司提供算力支撐外，在通用人工智能領域發力也是不可忽視的一個方向。
因為馬斯克最近一直炮轟OpenAI越來越封閉，“OpenAI現在已經變得封閉且非常追求利潤，因為他們想在三年內投入一千億美元，這需要吸引投資者來獲得鉅額利潤。OpenAI的發展方向與其最初的宗旨截然相反，真是非常諷刺。”
我們有理由相信，馬斯克想要藉助OpenAI的通用大模型達成某種目的或者獲得某種能力，但OpenAI並沒有滿足馬斯克的願望，因此馬斯克才搶了一萬塊GPU併成立了xAi。而且馬斯克從來也不否認xAi的總體目標就是構建一個良好的通用人工智能（AGI）。
通用人工模型的硬件支撐
通用人工智能加速走進現實，將成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，對人們的生產生活產生重大影響。但通用人工智能雖好，想要實現卻極具挑戰性。
參考馬斯克對xAi的佈局，公司設立之前就先搶購一萬塊最尖端的GPU，作為公司成立的基礎，足見GPU對人工智能行業的重要性，目前各國均對此做出反應。
以我國為例，今年4月相關部門強調要重視通用人工智能發展，營造創新生態，重視防範風險。
為通用人工智能發展營造良好創新生態，要緊跟行業發展趨勢，推動各種參數規模、技術架構、模態、場景的大模型高質量發展，發揮我國市場廣闊和應用場景豐富的優勢，探索具有產業價值的應用方向，為技術研發提供更多支撐。
同時，要加強資源和研發力量統籌，在芯片、底層技術架構、人才培養、產學研融合、開源開放生態建設等方面協同發力，讓技術進步和產業發展形成良性循環。
現階段，整個行業最緊俏的資源就是顯卡，因為基礎通用算力主要基於CPU芯片的服務器所提供的計算能力。除此之外，智能算力主要是基於GPU、FPGA、ASIC等芯片的加速計算平台提供人工智能訓練和推理的計算能力；超算算力主要是基於超級計算機等高性能計算集羣所提供的計算能力。
在此背景下，全球算力規模迅速增長，據IDC統計，2020年全球算力總規模達到429EFlops，同比增長39%，其中基礎算力規模（FP322，FP32為單精度浮點數，採用32位二進制來表達一個數字，常用於多媒體和圖形處理計算）為313EFlops3，智能算力規模（換算為FP32）為107EFlops4，超算算力規模（換算為FP32）為9EFlops5。
據IDC預測，未來五年全球算力規模將以超過50%的速度增長，到2025年整體規模將達到3300Eflops。算力水平方面，據IDC統計2021年美國、中國、歐洲、日本在全球算力規模中的份額分別為36%、31%、11%和6%。
我國智能算力規模方面，據IDC統計與預測，2021年將達到155.2EFLOPS，2022年智能算力規模將達到268.0EFLOPS，預計到2026年智能算力規模將進入每秒十萬億億次浮點計算（ZFLOPS）級別，達到1271.4EFLOPS。
具體到設備層，我國目前主要以GPU為主，實現數據中心計算加速，市場佔有率達89%，GPU芯片多用於圖形圖像處理、複雜的數學計算等場景。此外ASIC，FPGA，NPU等非GPU芯片市場佔有率超過10%，其中，NPU較以往具有明顯增長，NPU芯片設計邏輯相對簡單，常用於邊側和端側的模型推理。
鑑於當前環境下，主流GPU限制出口，或將有可能再次限制國內人工智能領域發展，國內GPU及ASIC，FPGA，NPU等領域亟需具備代表性的產品問世以應對潛在的斷供風險，國內目前已經有數家極具代表性的企業，正在試圖推出具備市場競爭力的GPU產品。
首先是國產GPU龍頭景嘉微，其自研的JM5系列、JM7系列、JM9系列芯片具有良好的市場反饋，其中22年5月發佈的第二款JM9芯片依託PCIE 4.0接口，顯存帶寬達到25.6GB/s，8GB顯存功耗僅15W。
其他公司如思瑞浦、兆易創新、斯達半導、納芯微等均在國產GPU領域有所佈局，可以説當前國產芯片行業已經形成一種合力，從不同技術路徑突破海外芯片封鎖，至於結果如何，時間會給出答案。
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