本文來自極客網(wǎng)，作者/小刀。
生成式AI越來越流行，尤其是在商業(yè)領(lǐng)域。不久前，沃爾瑪宣布推出生成式AI應(yīng)用程序，供5萬名非店鋪員工使用。App將沃爾瑪數(shù)據(jù)與第三方大語言模型（LLM）結(jié)合，可以幫助員工執(zhí)行多種任務(wù)，比如成為創(chuàng)意伙伴，在大文檔中提取摘要。
由于生成式AI流行，GPU需求增加，訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型需要強大的GPU。據(jù)《華爾街日報》報道，訓(xùn)練AI模型可能需要幾十億美元，因為要處理并分析海量數(shù)據(jù)。
新趨勢為英偉達帶來可觀的商機，英偉達GPU成為炙手可熱的賺錢機器。為了獲得英偉達芯片，創(chuàng)業(yè)公司、投資者采取非常措施?！都~約時報》專欄文章稱：“相比金錢、工程人才、炒作熱度甚至利潤，今年企業(yè)似乎更需要GPU。”
在這次可能的科技變革中，英偉達站在山頂。就在此時，谷歌與英偉達達成合作，為谷歌云客戶提供基于英偉達GPU的技術(shù)支持。眼下需求大增是不是意味著生成式AI觸及巔峰，還是說它是下一波浪潮的開始？這是一個大家都在思考的問題。
在最近的財報會議上，英偉達CEO黃仁勛指出，需求增加標(biāo)志著加速計算的開始，它只是黎明。黃仁勛建議企業(yè)重新配置投資，不要只盯著通用計算，應(yīng)該要多關(guān)注生成式AI和加速計算。
通用目的計算指的是基于CPU的計算，英偉達卻認(rèn)為CPU已經(jīng)成為落后基礎(chǔ)設(shè)施，開發(fā)者應(yīng)該針對GPU做優(yōu)化，因為相比傳統(tǒng)CPU，GPU的效率更高。GPU可以同時并行處理多種計算，特別適合深度學(xué)習(xí)。在處理一些特定數(shù)學(xué)問題時GPU也有獨特優(yōu)勢，比如線性代數(shù)和矩陣操作任務(wù)。
可惜的是，許多軟件都只是針對CPU做了優(yōu)化，無法從GPU并行計算中獲益。未來許多CPU任務(wù)將由GPU來執(zhí)行，這對英偉達來說是一個機會，因為生成式AI會生成海量內(nèi)容，它需要云計算支撐。
人類和企業(yè)都是懶惰的，既然軟件已經(jīng)針對CPU做了優(yōu)化，就不愿意再為GPU投入資源和時間。
當(dāng)機器學(xué)習(xí)剛剛出現(xiàn)時，數(shù)據(jù)科學(xué)家野心太大，想將它應(yīng)用于一切，哪怕有些領(lǐng)域已經(jīng)有了更簡單的工具，他們也要引入機器學(xué)習(xí)。老實說，在眾多商業(yè)問題中，機器學(xué)習(xí)能出色解決的只有極少一部分?？傊?，加速計算和GPU并非適合所有軟件。
迎接下一波浪潮，生成式AI需要突破
審視當(dāng)下，英偉達的業(yè)績數(shù)據(jù)的確搶眼，但Gartner卻警告稱，生成式AI處在預(yù)期膨脹的頂峰。有人斷言，生成式AI炒作已經(jīng)演變成毫無根據(jù)的興奮和夸大的期望。
生成式AI熱潮可能很快就會觸及瓶頸。SK Ventures風(fēng)投家認(rèn)為：“我們現(xiàn)在已經(jīng)進入第一波大語言模型AI的長尾階段。浪潮是從2007年開始的，當(dāng)時谷歌發(fā)布了一篇名為《Attention is All You Need》的論文，在未來1-2年內(nèi)，大家就會撞到瓶頸。”有哪些瓶頸呢？比如產(chǎn)生幻覺的傾向，狹窄領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足，多年前的訓(xùn)練語料庫老化，還有其它無數(shù)因素?？傊?，我們現(xiàn)在極可能已經(jīng)進入第一輪AI浪潮的尾部。
是不是說生成式AI即將死亡？非也，只是說生成式AI需要重大技術(shù)突破，這樣才能大幅提高生產(chǎn)力，才能孕育更好的自動化。在下一波生成式AI浪潮中，新模型、更開放、無處不在的廉價GPU可能是關(guān)鍵。
從長遠(yuǎn)看，生成式AI應(yīng)該是光明的，因為勞動力短缺，人類需要更出色的自動化技術(shù)?；乜礆v史，AI與自動化似乎是兩個獨立的技術(shù)門類，但生成式AI改變了這種看法。Workflow聯(lián)合創(chuàng)始人Mike Knoop說：“AI與自動化正在坍縮成同一樣?xùn)|西。”麥肯錫在報告中說：“生成式AI將會孕育下一次生產(chǎn)力大提升。”高盛則認(rèn)為生成式AI可以將全球GDP提升7%。（小刀）
