## 259｜听完沈向洋教授的演讲记下三条笔记，英伟达估值暴涨理所应当

伙伴们，快刀广播站又开始广播了。

9月28日，在第四届青年科学家50²论坛上，著名的人工智能科学家沈向洋做了一个名叫《通用人工智能时代，我们应该怎样思考大模型》的主题演讲，并且给出了他对大模型的10个思考。

在跟大家介绍他的思考之前，我先简单地介绍一下沈向洋教授，因为从吴恩达、李飞飞到沈向洋等等学者，会是咱们广播站的常客，所以了解一下他们简单的经历对我们理解他们的想法很有帮助。

沈向洋教授身上的荣誉特别多，因为他是一位在人工智能领域和计算机视觉领域的世界顶级专家，是美国国家工程院和英国皇家工程院的双料外籍院士。

他的教育背景特别扎实，本科毕业于南京工学院，也就是现在的东南大学，然后硕士毕业于中国香港大学的电机电子工程系。1991年，进入美国卡内基梅隆大学计算机学院攻读博士学位，他的导师就是著名的计算机专家拉吉·瑞迪教授。1996年毕业后就加入了微软研究院，1999年回到北京参与创立了微软中国研究院，2007年成为了微软全球资深副总裁，一直到2019年从微软离职。他和陆奇是在微软做到最高职位的华人了。

从微软离职后，沈向洋教授依然活跃在学术和科研的前线，在2020年就受聘成为清华大学高等研究院的双聘教授。

说完沈向洋教授的经历，我给大家介绍一下他在30分钟的演讲里，都分享了哪些思考，我来提炼一下要点。

首先让我心情特别好的是，沈教授说他在参加这个演讲之前，也是先问了下ChatGPT，说作为他这样背景的人，演讲应该说什么样的话题。原来，连顶级AI专家出门演讲，也要问AI这样的问题。不过，这也给咱们所有同学提个醒，别老想着必须要非常大的人生决策才去问AI。其实可以保持每天跟AI进行交流和互动，只要用的次数足够多，那么你就会特别理解AI的能力边界在哪里。

我们回到沈教授的演讲要点，第一条是关于算力和数据的思考。沈教授在微软任职23年，完整经历了从互联网到移动互联网，再到现在的人工智能。因此，他认为算力的增长是推动整个人工智能领域发展最重要的一件事情。在计算机时代，摩尔定律大家都知道，是指每18个月左右计算机的能力增长一倍，英特尔这样的公司就是受益于这个定律。

不过，随着AI时代的到来，英伟达表现得更为生猛，这是因为英伟达在AI算力增长速度上远超传统摩尔定律的增速。按照摩尔定律，英特尔18个月涨一倍，10年大概涨100倍。但是现在AI算力，如果每年涨4倍，那么10年下来就是100万倍。这样大家是不是就理解了英伟达的市值为什么能涨得这么快。

算力、算法和数据是人工智能的三要素。在GPT4刚出来的时候，训练大概需要12T的数据量，到今天，大概已经超过了20T的数据量。如果下一代GPT5出来，数据量可能会超过200T。但是需求和供给是不平衡的，现在互联网上并没有那么多优质数据，可能清洗完也就20T，那么，未来的AI发展肯定还需要更多的多模态数据，甚至是AI自己合成的数据。

第二是大模型的未来发展阶段。沈教授说OpenAI的O1模型，其实是引出了一个新的发展维度，之前是让AI去做预测，每次都去预测下一个字是什么。但是O1的思路是先打草稿，试试看这条路对不对、那条路对不对，这就有点像人类大脑的思考了，让AI像人类一样思考问题、分析问题、打草稿、验证、纠错、迭代，这个思路会给AI未来发展提供广阔的前景，当然也会需要非常多的算力支持。

第三个重点是AI的落地应用。沈教授在演讲中说，现在所有的公司都要面对大模型带来的机会，但并不意味着每个公司都需要做自己的通用大模型，因为如果没有1万张显卡，是没有能力做通用大模型的。

不做通用大模型，并不代表享受不到AI发展的红利。如果一家企业有自己的数据，那么可能几十张几百张显卡就可以做一个高度契合企业需求的专用模型了。

另外还有一个落地维度就是个人大模型，我们的很多数据已经在手机电脑里慢慢的沉淀下来，对我们的理解越来越多，未来就会出现一个超级智能——一个能帮助你处理个人事务的AI，这样每个人都会有一个属于自己的大模型了。

沈教授在演讲中还讨论了关于开源、闭源和AI治理的问题，不过这些话题离我们很多非专业人士还比较远。我把演讲的全文实录链接放在文稿的最后，感兴趣的话可以去看看。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

【相关链接】

沈向洋在青年科学家50²论坛的演讲全文：关于大模型的10个思考

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mjc1NjM3MjY2MA==&mid=2691551442&idx=1&sn=822983debb4a88962862dc4a0aa42dc3

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