AI賽局人人有機會卻個個沒把握 能耗、大投資均是挑戰

我們想讓你知道…人工智慧所需的突破將來自於為創意和人才提供在自己國家蓬勃發展的空間,而不是試圖壓制來自外面的競爭對手。

▲ 從個人電腦、網路到智慧型手機,甚至今天的人工智慧AI,近三十年來,科技進步神速。(圖/記者周宸亘攝)

● 丁學文/金庫資本管理合夥人兼總經理

說實話,如果你有幸參與或是旁觀過去三十年的全球科技變革,那麼,你一定會同意你見證的是人類有史以來最精彩絕倫的一輪,包括了突破、顛覆,以及讓一切煥然一新的科技更迭之旅。

從個人電腦、網路到智慧型手機,甚至今天的人工智慧AI,一系列運算領域的重大突破都可以追溯到讓晶片變得更小、更快、更便宜,半導體晶片的進步確實帶動了科技進步,也讓台灣在全球科技發展舞台上,有了今天這番不可小覷的國際競爭力。

不過,時代始終都在翻轉,20世紀70年代,可以自己生產電腦,然後讓晶片推動軟體運作的IBM曾經那麼的無與倫比;接著,80年代的微軟證明,一家只銷售軟體的企業也可以成為龐大帝國睥睨一切。但2000年初的網路泡沫破滅後,Google和Meta等提供的「Web 2.0」的後起之秀占據了舞台中心,半導體只是變得更加商品化,讓曾經不可一世的Intel都不得不苦思轉型。

▲ 半導體變得越來越商品化,曾經不可一世的Intel都不得不苦思轉型。(圖/取自Pixabay)

到了今天,人工智慧AI的橫空出又在改變一切;它的繁榮取決於巨大的運算能力,這意味著對更尖端晶片的需求將與日俱增。2023年底以來,MSCI晶片製造企業指數第一次大幅超越了軟體企業指數。

隨著人工智慧讓晶片製造變得重要,擁有人工智慧企圖心的各路人馬紛紛開始涉足這一領域。這其中包括了晶片設計公司、半導體企業、平台公司、新創企業,甚至連政府的手都開始向這裡伸了過來。

但這個領域現在最大的擔憂不是產業政策、國家競爭或是誰大誰小?所有一切都和創新應用突破有關,隨著晶片越來越精密、模型越來越大隻,能源消耗正在飆升。怎麼突破變得迫在眉睫,競爭變得越加激烈而殘酷。

AI競爭白熱化 生成式人工智慧遇障礙

▲ 最新一期的《經濟學人》全球版本封面故事聚焦人工智慧。(圖/擷取自《經濟學人》封面)

最新一期的《經濟學人》全球版本封面故事再次聚焦人工智慧,人工智慧的什麼呢?人工智慧所需要的是突破。編輯群用了緒論第一篇、由經濟學人全球商業特派員Shailesh Chitnis帶領團隊撰寫的科技季刊七篇文章,再加上商業板塊第一篇、科技板塊第四篇總共十篇文章的篇幅帶我們解析這個議題。

首先,在封面設計上,《經濟學人》讓我們看見的是一隻正在撥開布幕的機器人手臂。布幕上幾個黑色字體 「The breakthrough AI needs 人工智慧需要的突破。」

確實,在ChatGPT席捲全球兩年後,生成式人工智慧似乎遇到了一些障礙。建造和使用更大模型的能源成本正在螺旋上升,進一步突破變得越來越困難。

幸運的是,研究人員和企業家正在競相尋找突破這些限制的方法。他們的聰明才智不僅可以改變人工智慧,還可以決定哪些企業獲勝、投資人能不能獲勝以及哪個國家對這個技術可以擁有主導的地位。

▲ 在ChatGPT席捲全球兩年後,生成式人工智慧似乎遇到了一些障礙。(圖/CFP)

大型語言模型對電力有著強烈的需求。用於訓練OpenAI的GPT-4模型的能源可以為50個美國家庭供電一個世紀。隨著模型變得越來越大,成本正在迅速上升。據估計,當今最大的模型訓練成本為1億美元; 下一代則可能需要耗資10億美元,再下一代則可能耗資100億美元。

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能源消耗、鉅額投資都是挑戰

除此之外,要求模型回答查詢也是需要運算的成本——總結全球58,000家上市公司的財務報告,運算成本將從2,400美元到223,000美元不等。 隨著時間的推移,所有加總成本可能會超過訓練成本。如果這樣,就很難看出生成式人工智慧要怎麼樣在經濟上變得可行。

這對投資人來說非常可怕,他們中的許多人都在人工智慧上下了大的賭注。他們湧向了Nvidia,它的市值在過去兩年成長了2.5兆美元。自2023年初以來,創投家和其他人士已向人工智慧新創公司投入了近950億美元。

▲ 許多其他科技都曾經面臨限制,最後由人類的聰明才智突破而獲得繁榮發展。(圖/CFP)

但還不需要驚慌。許多其他科技都曾經面臨限制,最後由人類的聰明才智突破而獲得繁榮發展。將人們送入太空的困難造就了現在在地球都可以使用的創新。20世紀70年代的石油價格衝擊讓人類提升了能源效率,並在一些國家鼓勵替代能源發電方式,包括核能。

三十年後,水力壓裂技術讓以前不容易開採的石油和天然氣成為可能。因此,美國現在生產的石油比其他國家都多。

人工智慧的發展已經顯示出了約束可以如何激發創造力的可能性。就像《經濟學人》本周的科技季刊所指出的,企業家正在開發專門用於運行大型語言模型所需的尖端晶片。

意味著它們可能可以比 Nvidia做出更通用的處理器進行有效率地運作。Alphabet、亞馬遜、蘋果、Meta和微軟都在設計自己的人工智慧晶片。今年上半年,流入人工智慧晶片新創公司的資金比過去三年的總和還要多。

▲ 今年上半年,流入人工智慧晶片新創公司的資金比過去三年的總和還要多。(圖/記者高兆麟攝)

開發人員也在對人工智慧軟體進行更改。依賴運算能力的更大模型正在讓位給更小、更專業的新系統。OpenAI的最新模型o1被設計為更擅長推理,但不擅長生成文本。其他製造商正在採用不太繁重的運算來有效地利用晶片。透過巧妙的方法,例如使用混合模型,讓每個模型回應不同類型的問題,研究人員大大減少了處理時間。所有這些都將改變人工智慧的運作方式。

人工智慧的進步 不在於壓制競爭對手

投資人和政府已經習慣了這樣一種觀念,即在科技公司中,現有企業比較擁有優勢。 對人工智慧來說,這項假設不再是理所當然的。如今,Nvidia銷售的人工智慧晶片占全球五分之四。但其他更專業的競爭對手很可能會蠶食它的份額。 Google的人工智慧處理器已經成為全球資料中心使用量第三大的處理器。

OpenAI可能推出了開創性的大語言模型。但隨著能源限制的出現,Anthropic、Google和Meta等其他大型模型製造商正在迎頭趕上。儘管它們與法國Mistral等二線企業之間的差距仍然存在,但可能會縮小。如果更小、更專業的模型趨勢繼續下去,那麼人工智慧宇宙可能會包含一系列各種模型,而不僅僅是幾個超級大明星。

▲ OpenAI可能推出了開創性的大語言模型。(圖/路透)

這意味著投資人將面臨一段艱難的旅程。他們對當今領導人的押注看起來充滿不確定。Nvidia可能輸給其他的晶片製造商;OpenAI可能會被他人取代。大型科技公司正在吸引人才,其中許多企業都在生產設備,並希望消費者能夠透過這些設備接觸到他們的人工智慧助理。但他們之間的競爭也是非常激烈。目前為止,很少有企業擁有從生成式人工智慧中獲利的策略。即使該行業最終確實屬於一個贏家,也不清楚誰會是真正的贏家。

政府也需要改變想法。他們對產業政策的熱愛集中在給予上。 但人工智慧的進步不僅取決於累積資本和運算能力,還取決於擁有合適的人才和繁榮的生態系統。歐洲和中東國家可能會發現培養創造力的努力與購買電腦晶片一樣重要。

相較之下,美國擁有得天獨厚的晶片、人才和企業家精神。它擁有許多世界上最好的大學,並且在舊金山和矽谷擁有令人羨慕且歷史悠久的人才群。

然而,美國遏制中國的企圖卻適得其反。為了防止戰略競爭對手在一項關鍵技術上取得領先地位,它試圖限制中國取得尖端晶片。這樣做無意中刺激了中國擅長突破限制的研究體系的發展。

▲ 為了防止戰略競爭對手在一項關鍵技術上取得領先地位,美國試圖限制中國取得尖端晶片,但卻適得其反。(圖/路透)

當獨創性比蠻力更重要時,確保美國領先的更好方法是吸引並留住來自其他地方的頂尖研究人員,例如通過更寬鬆的簽證規則。無論如何,人工智慧時代仍處於起步階段,還有很多的不確定因素橫亙眼前。但人工智慧所需的突破將來自於為創意和人才提供在自己國家蓬勃發展的空間,而不是試圖壓制來自外面的競爭對手。

今世比電腦革命發生前更充滿創造力

我感覺現在這個人工智慧賽局,可以說是人人有機會,可是又個個沒把握。我為什麼這麼說?

確實,人工智慧突破的需求非常可能引發一個極大的科技大翻轉,但能夠同時做好硬體和軟體整合的企業才最有可能崛起。過去五十多年,全球科技被理所當然的區分為兩個陣營:專注半導體生產的硬體企業和打磨軟體的平台企業,要嘛專注於硬體製造與生產線管理,要嘛竭盡所能抓住時代趨勢與消費者的心做好軟體或平台。

「Wintel」曾經是科技史上最成功的一個合作案例,電腦成功在英特爾製造的晶片上運行著微軟的Windows作業系統。

▲ 軟體和晶片架構的改進比採用更新的製造工藝所帶來收益更大。(圖/記者湯興漢攝)

現在,再一次,涇渭分明的兩個營地隔牆已經打破,Nvidia首席科學家Bill Dally曾經公開表示,軟體和晶片架構的改進比採用更新的製造工藝所帶來收益更大。在人工智慧發展的最前沿,所有科技巨頭都在絞盡腦汁尋求破局之道,占領未來人工智慧的制高點。

Apple、Amazon、Google、MSFT和Meta都想做出針對自己的軟體達到最佳化運行的客製化晶片。Google的處理器旨在運行其機器學習軟體 TensorFlow;Apple的自製晶片經過調整,可以在其生產的設備上運行自己的軟體。 這些科技巨頭一方面與美國的晶片公司Broadcom等企業合作設計晶片,一方面與台積電等晶圓代工企業合作製造這些晶片。即使是Nvidia ,也是透過為他人製造人工智慧晶片而取得巨大的成功,但這在一定程度上仍然是因為它的晶片針對自己的軟體平台CUDA進行了優化,這是這個平台成為人工智慧產業標準的重要原因。

▲ 即使是Nvidia ,也是透過為他人製造人工智慧晶片而取得巨大的成功。(圖/NVIDIA提供)

據顧問公司BCG波士頓顧問公司表示,2018年至2023年間,「Big Six六大」五家科技巨頭加上Nvidia佔據了科技產業價值的60%,但創新不會因為這次的大者恆大而被阻擾,現在這個世界比電腦革命發生以前更充滿創造力。

人工智慧時代將以Wintel世界完全沒有辦法比擬的方式展開競爭,並可能創造出一個精彩絕倫無法想像的新事物。非常可能,矽智力、擔心害怕和狂熱信念的一個結合將在突破瓶頸之後,帶給麽我們一個現在怎麼都想像不出的一個新世界。

● 本文獲授權,轉載自《經濟日報》。歡迎投書《雲論》讓優質好文被更多人看見,請寄editor88@ettoday.net,本網保有文字刪修權。

丁學文

丁學文 丁學文

現任金庫資本管理合夥人,畢業於台大經濟系、美國康乃爾大學財務金融研究所。最愛孜孜不倦、與人分享的利他生活;希望拉高視野,帶給大家不同新觀點。

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