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justify;\">面对持续的亏损，公司仍持乐观态度。在2023年吉利汽车业绩会上，极氪CEO安聪慧表示：2024年极氪还将推出三款新品，对全年23万台交付目标充满信心，在销量提升，毛利上涨的前提下，极氪力争2024年实现香港财务报表准则下扭亏为盈的目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年中国汽车整车出口491万辆，而这其中，有120.3万辆是新能源汽车，同比增长77.6%。中国新能源汽车产销量连续9年位居全球第一，正成为各大跨国车企的战略重点，而此次极氪赴美上市，是以极氪汽车强有力的战绩为依托，推动中国新能源汽车向世界市场再扩张的重要一步。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/80b75754ca26f945e7756aab65a1fa8f\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">据招股说明书，极氪计划将所募集的资金用于三个方面：其中约45%（即1.389亿美元）用于开发更先进的纯电动汽车技术以及扩大产品组合；约45%（即1.389亿美元）用于销售和营销以及扩展企业的服务和充电网络；约10%，即3080万美元，用于一般企业用途，包括营运资金需求等。</p><p style=\"text-align: justify;\">正式上市后，极氪也成为继蔚小理之后，第四家在美股上市的中国新能源车企。</p><p style=\"text-align: justify;\">极氪副总裁林金文表示，公司在资本市场方面着眼于长远，股份在美国上市不是因为财务压力。极氪这次募股是自2021年以来中资公司在美国最大规模的首次公开上市交易。</p><p style=\"text-align: justify;\">林金文说，4月上半月中国乘用车市场新能源汽车渗透率超过50%，取得重大突破；随着极氪推出越来越多车型，包括009光辉和MIX，极氪业务将进入快速增长阶段。</p><p style=\"text-align: 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justify;\">面对持续的亏损，公司仍持乐观态度。在2023年吉利汽车业绩会上，极氪CEO安聪慧表示：2024年极氪还将推出三款新品，对全年23万台交付目标充满信心，在销量提升，毛利上涨的前提下，极氪力争2024年实现香港财务报表准则下扭亏为盈的目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年中国汽车整车出口491万辆，而这其中，有120.3万辆是新能源汽车，同比增长77.6%。中国新能源汽车产销量连续9年位居全球第一，正成为各大跨国车企的战略重点，而此次极氪赴美上市，是以极氪汽车强有力的战绩为依托，推动中国新能源汽车向世界市场再扩张的重要一步。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/80b75754ca26f945e7756aab65a1fa8f\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"720\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">据招股说明书，极氪计划将所募集的资金用于三个方面：其中约45%（即1.389亿美元）用于开发更先进的纯电动汽车技术以及扩大产品组合；约45%（即1.389亿美元）用于销售和营销以及扩展企业的服务和充电网络；约10%，即3080万美元，用于一般企业用途，包括营运资金需求等。</p><p style=\"text-align: justify;\">正式上市后，极氪也成为继蔚小理之后，第四家在美股上市的中国新能源车企。</p><p style=\"text-align: justify;\">极氪副总裁林金文表示，公司在资本市场方面着眼于长远，股份在美国上市不是因为财务压力。极氪这次募股是自2021年以来中资公司在美国最大规模的首次公开上市交易。</p><p style=\"text-align: justify;\">林金文说，4月上半月中国乘用车市场新能源汽车渗透率超过50%，取得重大突破；随着极氪推出越来越多车型，包括009光辉和MIX，极氪业务将进入快速增长阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">极氪于10月开始向海外交付汽车，正在推进全球扩张。他说，在美国上市并遵守当地的金融监管，将有助于极氪的国际增长。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/5c77875c4ed3b8b085f152e6167654cc","relate_stocks":{"ZK":"极氪"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1167328321","content_text":"5月10日，中国电动汽车制造商极氪成功登陆纽交所，上市首日开盘上涨超20%，报26美元/股。此前，首次公开募股每股定价21美元，处于发行价区间顶端。中国汽车制造商吉利的高端品牌极氪今日正式登陆纽交所，股票代码“ZK”，极氪正式成为2021年10月份以来赴美IPO的最大规模的中国公司。从成立到上市，特斯拉用了7年，小鹏汽车用了6年，理想汽车用了5年，蔚来用了4年，而极氪品牌发布至今3年叩响美股大门，是“史上最快IPO”的造车新势力，再次展现极氪速度。在5月8日极氪提前一天结束IPO认购，据了解获得超5倍的超额认购。宁德时代、Mobileye作为极氪的产业链合作伙伴，也是原有投资者，均在此次IPO中继续参与，认购约3.49亿美元的股票。极氪在本次IPO中，将价格设定在21美元，处于发行价区间的高端。极氪将出售2100万股美国存托股，筹资4.41亿美元，以发行价21美元计算极氪市值为51.26亿美元。2021年3月，极氪汽车成立，也意味着吉利汽车开启了高端电动化的路线。极氪汽车也可以看成是诞生于传统车企的新势力。极氪是吉利控股集团旗下高端智能纯电品牌，目前共有极氪001、极氪009、极氪007、极氪X四款车型在售。此外，极氪在北京车展期间还发布了极氪MIX，将成为中高端MPV市场的有力竞争者。数据显示，今年4月，极氪刚刚实现了月销量历史新高，当月交付16089台，同比增长99%，环比增长24%。截至2024年4月底，极氪累计交付汽车超24万辆。其中，2024年前四个月累计交付49148辆，同比增长111%。2023年，极氪营收517亿元，其中汽车销售收入339.12亿元，整车毛利率达到15%。但成立三年的极氪仍处于亏损之中。招股书显示，2021年、2022年和2023年，极氪的净亏损分别为45.143亿元、76.551亿元和82.642亿元。截至2023年12月31日，极氪累计亏损达209亿元。同时，极氪拥有现金及现金等价物人民币33亿元，流动负债净额人民币118亿元。面对持续的亏损，公司仍持乐观态度。在2023年吉利汽车业绩会上，极氪CEO安聪慧表示：2024年极氪还将推出三款新品，对全年23万台交付目标充满信心，在销量提升，毛利上涨的前提下，极氪力争2024年实现香港财务报表准则下扭亏为盈的目标。2023年中国汽车整车出口491万辆，而这其中，有120.3万辆是新能源汽车，同比增长77.6%。中国新能源汽车产销量连续9年位居全球第一，正成为各大跨国车企的战略重点，而此次极氪赴美上市，是以极氪汽车强有力的战绩为依托，推动中国新能源汽车向世界市场再扩张的重要一步。据招股说明书，极氪计划将所募集的资金用于三个方面：其中约45%（即1.389亿美元）用于开发更先进的纯电动汽车技术以及扩大产品组合；约45%（即1.389亿美元）用于销售和营销以及扩展企业的服务和充电网络；约10%，即3080万美元，用于一般企业用途，包括营运资金需求等。正式上市后，极氪也成为继蔚小理之后，第四家在美股上市的中国新能源车企。极氪副总裁林金文表示，公司在资本市场方面着眼于长远，股份在美国上市不是因为财务压力。极氪这次募股是自2021年以来中资公司在美国最大规模的首次公开上市交易。林金文说，4月上半月中国乘用车市场新能源汽车渗透率超过50%，取得重大突破；随着极氪推出越来越多车型，包括009光辉和MIX，极氪业务将进入快速增长阶段。极氪于10月开始向海外交付汽车，正在推进全球扩张。他说，在美国上市并遵守当地的金融监管，将有助于极氪的国际增长。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":304121437237528,"gmtCreate":1715269899406,"gmtModify":1715269900964,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/304121437237528","repostId":"1103177035","repostType":2,"repost":{"id":"1103177035","pubTimestamp":1715267704,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1103177035?lang=&edition=full","pubTime":"2024-05-09 23:15","market":"us","language":"zh","title":"这位华尔街超级交易员，3年内用1万美元赚了4200万美元，10大操作策略曝光！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1103177035","media":"交易员说","summary":"作为一位典型的技术派股票交易员，他在两年时间内，用仅有的10,775美元赚取了超过18,000,000美元，收益率为29,233%，三年时间内资金增长1640倍至42,000,000美元，创下了个人投资组合增幅最高世界纪录。他以区区不足11,000美元的价格卖掉了它，最终在第二年将其变成了1800万美元。3年暴赚4200万美元！即使在2008年重大刺激计划出台之前，了解美联储正在做什么就很重要。但由于美联储的量化宽松计划，2009年的表现也非常出色，涨幅超过200%。","content":"<html><head></head><body><p><strong>他没有专业背景，只有高中学历。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">作为一位典型的技术派股票交易员，他在两年时间内，<strong>用仅有的10,775美元赚取了超过18,000,000美元，收益率为29,233%，三年时间内资金增长1640倍至42,000,000美元，创下了个人投资组合增幅最高世界纪录</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/269b358c6d5fa3e0d3849a2dd3aedbf1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>他就是丹·赞格（Dan Zanger），一名至今仍活跃在交易投资领域的优秀交易员和图表分析师。</strong>他每隔一两天都会在其个人社媒上发布一些图表分析。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>没有专业背景，从打杂到工地包工头</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格在洛杉矶郊区的圣费尔南多山谷度过了他的童年。进入大学后不久就辍学，不久离开家环游美国。他没有一个稳定的工作，当过酒店行李员，出租车司机和餐馆的厨师。过后，学历不高和没有任何专业技巧的他，最后回到了洛杉矶开始在一家园林绿化公司工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">过了几年，他成功获得了承包商的执照，专注于游泳池领域的建造。在建造游泳池这个行业呆了20年以上，主要为比佛利山庄的有钱人或有知名度的客户建造游泳池。</p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格在1976年踏入股市，也在股市里辗转了几年。最主要是当时他还专注在建造泳池的工作，可是他当时清楚知道，交易股票是他所喜爱的行当。可是当时，因为科技不像现在那么发达，他会在去工作的路上听着股票相关的广播，以便知晓股市价格动态，他也特地在开车时在工地附近兜兜，好让他可以在电话中买入股票。<em>（当时使用的是类似“大哥大”的手提电话，只可以通过拨电去交易证券商以买入股票）</em></p><p style=\"text-align: justify;\">他在交易图表大师吉恩·摩尔根（Gene Morgan）和投资大师威廉·奥尼尔（William O&#39;Neil）身上学习了各种的图表形态和基本知识，不过之后他自己研制了一套适合自己的方法，然后在1989年时决定把更多时间投入在交易股票 —— 后来花了10年时间去打磨他的“交易之刃”。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着1997年互联网泡沫开始形成，互联网和科技股成为焦点。为了筹集资金进入市场，丹·赞格卖掉了他的保时捷。他以区区不足11,000美元的价格卖掉了它，最终在第二年将其变成了1800万美元。这一成功让他放弃了包工头的职业，成为了一名全职交易员。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/058c0a963fef70b3535f73a4bd9094fa\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"684\" tg-height=\"340\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3年暴赚4200万美元！他的操作技巧是什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1989年时，他在每个周末都会花上至少6个小时以上查看图表，直到看到一个满意的为止。1991年至1997年期间，遇上了房地产的熊市——他的建筑行业生意遇上了瓶颈，所以当时他花在交易图表学习上的时间就更多了。这也造就了他能够在1998年-1999年内，能够以10,775美元赚取1800万美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">2000年那会，他的交易盈利累计为42,000,000（即4200万美元）。</p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格是一名纯技术分析师，他累计耗费了30,000多个小时研究可以想象到的交易图表形态以及它们在各种情况和场景应用下交易方式。他是一位波段交易员，专注于持仓周期从数周到数年不等的动量突破模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">近20年来，他一直采用相同的图表形态设置。丹·赞格概述的图表形态是我们常见的11种价格图表形态，在他的交易中经常利用它们进行交易盈利。这些形态包括杯柄形态、旗形形态、三角旗形态、三角形形态、头肩形形态和通道等都是经典图表形态的例子。</p><p style=\"text-align: justify;\">即使在当下量化、EA、算法等交易系统的时代，这些图表形态继续发挥和重复的成功程度也一样令人惊讶。经典图表形态在形成后最容易辨别，而不是过于简单化。关键是在形成阶段的早期发现它们，这样你就可以在它们成为“教科书”实例之前捕捉到更多机会。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>丹·赞格：我用来识别市场逆转的10个关键策略</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1）学习识别主要反转图表形态</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示，<em>“头肩形态是最强大的图表形态之一。其他反转形态包括双顶和三重顶/底、圆弧顶（圆弧底/碟形底）、看跌和看涨楔形以及抛物线等。以及鲜为人知但同样重要的扩顶形态（Broadening Top）或扩底形态（Broadening Bottom）。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">股票或其他金融市场很少会在没有发出重要警告信号的情况下发生逆转。这些图表形态提供了强有力的线索。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d4fde2e036e7b847481f6a270f38d2d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"692\" tg-height=\"694\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图1 – 2012年10月The Zanger Report中的日线图显示，纳斯达克综合指数上出现强烈看跌的头肩形态。</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2）不要沉迷于新闻</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格指出，<em>“对于大多数散户交易者来说，基本上不太可能成功交易新闻，这些新闻在发布时大部分都是二手信息。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">重要的是要记住，<strong>“买入的时机就是街头流血的时候”</strong>。当消息利好并且每个人都看涨时，就会出现顶部。不幸的是，当所有要买入的人都买入了上涨的股票时，谁还可以买入更多股票呢？如果没有更多的买家，市场就只有一个方向，那就是下跌。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3）了解牛市与熊市反弹之间的主要区别</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格说，<em>“牛市和熊市反弹之间存在巨大差异。例如，在真正的牛市中逢低买入可能会非常有效。在熊市反弹期间逢低买入也许会让你账户爆仓。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>4）学会识别市场的“领头羊”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示，<em>“苹果公司展示了一个漂亮的圆弧底，并在2008年开始引领大盘上涨，遥遥领先其他公司。识别出市场领头羊，比如百度、Priceline以及我从2008年开始在《赞格报告》中讨论的其他一些股票，都让投资者赚了很多钱。由于美联储在金融危机后向市场注入了大量资金，高盛和摩根大通等金融公司在2009-2013年股市上涨期间表现良好。在2004年-2006年的上涨趋势中，谷歌就是一个典型的市场领导者，让我赚了很多钱。”</em></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5274fe4fdefcae3b66ba33a41116356e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"693\" tg-height=\"607\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图2 – 制造三维打印机的公司一直是应用软件领域强大的市场领导者。三维系统公司是一个巨大的赢家，但它也非常不稳定。</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>5）永远不要忽视美联储</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格说，<em>“美联储正在做的事情变得比以往任何时候都更加重要。早在20世纪90年代和2000年初，格林斯潘对策（Greenspan Put）就描述了美联储在经济不确定时期和总统选举之前如何支撑股价……自2008年以来，美联储一直加大宽松政策油门，市场变得更加关注美联储货币政策动向。美联储的货币政策悠关股票持有者的利益。随着珍妮特·耶伦接替伯南克，意味着美联储将在量化宽松政策上全速前进。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">即使在2008年重大刺激计划出台之前，了解美联储正在做什么就很重要。经验丰富的交易者很快就会了解到，美联储的行动以及刺激经济的方式首先对股市产生巨大影响。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>6）了解哪些行业正在发生变化</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示，<em>“在2002年复苏的早期阶段，房地产以及百货商店和餐馆等消费类股票表现良好。金融股和半导体股紧随其后。接下来是随着经济的发展，诸如工业金属等能源和大宗商品股票表现亮眼。当利率开始上升时，通常债券价格首当其冲，这意味着股市上涨结束只是时间问题。正如我们在2008年7月油价创历史新高时所看到的那样，当大宗商品价格达到顶峰时，股市可能会进入熊市模式。”</em></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b400ef41082caebeebccc1d0b9fa004\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"691\" tg-height=\"578\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图3 – 高盛的日线图，显示其在2013年初的强劲反弹，这在很大程度上归功于利率上升。但由于美联储的量化宽松计划，2009年的表现也非常出色，涨幅超过200%。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">如果交通运输和科技股引领市场，那么股票很可能正在进入新一轮牛市。如果一直落后于市场的股票起飞，或者公用事业等防御性板块表现强势，那么这会你要小心。这通常发生在市场反弹的尾声。哪些行业处于领先地位充分说明了我们处于经济周期的哪个阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>7）注意成交量</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格指出<em>，“当市场在成交量下降的情况下上涨时，这是一个警告信号。当股票下跌且成交量上升，情况也是如此，这通常意味着卖家数量在增加。抛售将持续，直到抛售量达到峰值为止，这被称为‘投降’。熊市期间成交量下降实际上是看涨的……然而，自2009年以来，情况已不再如此，当时股市经历了更多的持续‘融涨’，而不是我们在2004年6月看到的强劲飙升。这使得交易变得更加困难，因为我专注于成交量和大幅上涨行情。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">成交量是所有市场持续反弹所需的动力。反弹中成交量的增加是看涨的。在调整中，成交量下降通常（但并非总是）看涨。</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>（</em><strong><em>小知识：</em></strong><em>“融涨”（Melt-up）这个概念是亚德尼在2016年的一篇博客文章中提出的，指的是，由于不想错过股市上涨赚钱的机会，投资者蜂拥入场（而不是基本面发生变化），从而导致市场中的多头越来越多，市场情绪超级乐观，市场不断走高，甚至加速上涨，最终导致市场崩溃。）</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>8）观察市场广度</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格说，“我使用一种自创的特殊振荡指标，它利用市场宽度上涨/下跌的数据来让我了解趋势强度和潜在的逆转。当它触及极端低点或极端高点时，通常意味着某种逆转即将到来，是时候获利了结了。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9155dd63060043c2108dbfc134163b0a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"706\" tg-height=\"590\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图4 – 显示丹·赞格用来帮助他衡量价格走势强度的自定义市场宽度振荡指标的图表。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">通常，上涨股票与下跌股票的数量可以作为股票走势的领先指标。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>9) 其他需要注意的重要图表形态</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">除了第一点中讨论的形态之外，还有一些图表形态，丹·赞格认为它们也是一种强大的分析工具。第一个是关键反转烛台。如果一只股票在成交量很大的情况下创下新高，然后下跌并创下2-3天的低点，那么就出场。接下来是裸K，它与关键反转烛台类似，但顾名思义，有大量的买入行为，推升价格远高于此前的烛台。它还可以标志着抛物线高点的结束。</p><p style=\"text-align: justify;\">当股票以45度（左右）角有序地上涨时，就会出现下图中的“冰冻绳索”形态。区间收窄表明波动性下降，当波动性降至数月低点时，“这些绳索往往会导致价格走低。”同样，股票走势被限制于狭窄的交易通道可能意味着上涨的结束。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bd617f2b4960d69e42c307ee5ba68a58\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"693\" tg-height=\"610\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图5 – 显示丹·赞格日图上看跌冰绳图表形态。它沿着上升通道一起警告股价的顶部已经不远了。</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>10）永远不要执着于某种信念或观点</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示，<em>“我喜欢交易股票，但我很久以前就学会了永远不要执着于某种信念或爱上一只股票。我曾经这样做过一次，结果亏了一大笔钱。我难以置信地看着股票下跌。‘一只价格如此之高的股票怎么会被压垮呢？’后来我才发现，内部人士已经大量抛售股票。情感的有趣之处在于，一旦你发现它出现在你的交易中，大额亏损最终就会随之而来。你如何看待市场也是如此。一旦你相信市场不会下跌，它们就会这么做。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">当你进行交易时，它是基于你的证据告诉你股票的走向。如果交易未按预期实现，请勿继续进行交易。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6fc6a2627116d83e231960d18cebf961\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>丹·赞格的十条黄金交易法则</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">交易大师之所以是大师，除了他们自身的运气之外，还有他们善于总结经验与心得。因此，我们认为分享丹·赞格的一些投资心得更为重要，它可以帮助我们在交易的路上少走很多冤枉路。同时，这些投资心得在开始交易过后会让你有更深的体会，能提高你操作的信心和提升你的能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们来看看丹·赞格分享自己多年来总结出来的十条黄金交易法则：</p><p style=\"text-align: justify;\">1. <strong>在考虑入场交易之前，必须确保股票有一个良好的基础支撑或图表形态</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">2. 当股价越过基础支撑或形态的趋势线时买入，并确保在此“突破”发生后不久成交量高于近期趋势。<strong>永远不要在超过趋势线的5%后追涨买入。</strong>你还应该了解你看重股票的30天移动平均成交量。</p><p style=\"text-align: justify;\">3. 如果你的股票回撤在趋势线或突破点以下，你要快速卖出。<strong>通常止损点应该设置在突破点以下1美元左右。</strong>股票越贵，你就要给它更多的回调空间，但止损的金额永远不要超过2美元。有些人使用5%的止损规则，这可能意味着要卖出一只试图突破的股票，它在20分钟或3个小时内就跌破了你的买入价。</p><p style=\"text-align: justify;\">4. <strong>当股价从突破点上涨15%-20%时，卖出20%-30%的头寸</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">5. 持有最强股票的时间最长，并快速卖出停止上涨或走势疲软的股票。<strong>记住，股票只有在上涨时才是好股票。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">6. <strong>识别并跟踪强势的股票行业板块</strong>，尽量坚持在这些行业中选择个股。</p><p style=\"text-align: justify;\">7. <strong>在市场大幅上涨一段时间后，你的股票将容易受到抛盘的影响，这种抛售可能会以你难以置信的速度发生。</strong>学习设置新的更高的趋势线和学习反转模式来帮你卖出股票。交易者可能会从阅读《<strong>日本蜡烛图技术</strong>》或阅读托马斯·波考斯基的《<strong>股价形态百科全书</strong>》的书中受益。</p><p style=\"text-align: justify;\">8. 记住，<strong>股票上涨需要成交量</strong>，所以开始了解你股票的成交量情况，然后了解成交量激增时股票的反应，你可以在任何图表上看到这些峰值，成交量是你的股票走势成败的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">9. 丹·赞格在其社交媒体或个人专栏中提到许多股票的买入点，然而，仅仅因为提到股票的买入点，并不意味着当买入点被触发时就要直接买入。你必须首先查看股票的走势，在买入点被触发时将其与当日成交量相结合，密切关注整体市场环境的情况，然后再考虑是否买入。</p><p style=\"text-align: justify;\">10. 除非你掌握了市场、图表和你的情绪，否则<strong>永远不要去做保证金交易，保证金会把你灭了的</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>总结</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在看过了丹·赞格的身世背景后，他的毅力真让人印象深刻。从一个毫无金融知识的小白，一跃成为创下世界交易纪录的超级交易员！</p><p style=\"text-align: justify;\">可能会有争议说—— 他所挣到的钱都是在超级大牛市挣来的，更多地靠的是运气。可是丹·赞格坚持相信<strong>Success = Preparation + Opportunity （成功= 准备+机遇）</strong>。说明了<strong>机会是只留给有准备的人</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你说你对交易有兴趣，那你为交易/投资又下了多少苦功夫呢？读了多少本关于投资或交易的书籍？你一天花多少时间分析图表或者研究财报呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你还是一直期望着可以在社交网站上得到一些交易“快餐”类的东西—— 那么是时候要改变你这种心态了。</p></body></html>","source":"lsy1603977621793","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/leppyIJc-aiMyayYUW251A><strong>交易员说</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>他没有专业背景，只有高中学历。作为一位典型的技术派股票交易员，他在两年时间内，用仅有的10,775美元赚取了超过18,000,000美元，收益率为29,233%，三年时间内资金增长1640倍至42,000,000美元，创下了个人投资组合增幅最高世界纪录。他就是丹·赞格（Dan Zanger），一名至今仍活跃在交易投资领域的优秀交易员和图表分析师。他每隔一两天都会在其个人社媒上发布一些图表分析。没有...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/leppyIJc-aiMyayYUW251A\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/e68f18a297e419bae3cc0320b6d8ff4e","relate_stocks":{},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/leppyIJc-aiMyayYUW251A","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1103177035","content_text":"他没有专业背景，只有高中学历。作为一位典型的技术派股票交易员，他在两年时间内，用仅有的10,775美元赚取了超过18,000,000美元，收益率为29,233%，三年时间内资金增长1640倍至42,000,000美元，创下了个人投资组合增幅最高世界纪录。他就是丹·赞格（Dan Zanger），一名至今仍活跃在交易投资领域的优秀交易员和图表分析师。他每隔一两天都会在其个人社媒上发布一些图表分析。没有专业背景，从打杂到工地包工头丹·赞格在洛杉矶郊区的圣费尔南多山谷度过了他的童年。进入大学后不久就辍学，不久离开家环游美国。他没有一个稳定的工作，当过酒店行李员，出租车司机和餐馆的厨师。过后，学历不高和没有任何专业技巧的他，最后回到了洛杉矶开始在一家园林绿化公司工作。过了几年，他成功获得了承包商的执照，专注于游泳池领域的建造。在建造游泳池这个行业呆了20年以上，主要为比佛利山庄的有钱人或有知名度的客户建造游泳池。丹·赞格在1976年踏入股市，也在股市里辗转了几年。最主要是当时他还专注在建造泳池的工作，可是他当时清楚知道，交易股票是他所喜爱的行当。可是当时，因为科技不像现在那么发达，他会在去工作的路上听着股票相关的广播，以便知晓股市价格动态，他也特地在开车时在工地附近兜兜，好让他可以在电话中买入股票。（当时使用的是类似“大哥大”的手提电话，只可以通过拨电去交易证券商以买入股票）他在交易图表大师吉恩·摩尔根（Gene Morgan）和投资大师威廉·奥尼尔（William O'Neil）身上学习了各种的图表形态和基本知识，不过之后他自己研制了一套适合自己的方法，然后在1989年时决定把更多时间投入在交易股票 —— 后来花了10年时间去打磨他的“交易之刃”。随着1997年互联网泡沫开始形成，互联网和科技股成为焦点。为了筹集资金进入市场，丹·赞格卖掉了他的保时捷。他以区区不足11,000美元的价格卖掉了它，最终在第二年将其变成了1800万美元。这一成功让他放弃了包工头的职业，成为了一名全职交易员。 3年暴赚4200万美元！他的操作技巧是什么？1989年时，他在每个周末都会花上至少6个小时以上查看图表，直到看到一个满意的为止。1991年至1997年期间，遇上了房地产的熊市——他的建筑行业生意遇上了瓶颈，所以当时他花在交易图表学习上的时间就更多了。这也造就了他能够在1998年-1999年内，能够以10,775美元赚取1800万美元。2000年那会，他的交易盈利累计为42,000,000（即4200万美元）。丹·赞格是一名纯技术分析师，他累计耗费了30,000多个小时研究可以想象到的交易图表形态以及它们在各种情况和场景应用下交易方式。他是一位波段交易员，专注于持仓周期从数周到数年不等的动量突破模式。近20年来，他一直采用相同的图表形态设置。丹·赞格概述的图表形态是我们常见的11种价格图表形态，在他的交易中经常利用它们进行交易盈利。这些形态包括杯柄形态、旗形形态、三角旗形态、三角形形态、头肩形形态和通道等都是经典图表形态的例子。即使在当下量化、EA、算法等交易系统的时代，这些图表形态继续发挥和重复的成功程度也一样令人惊讶。经典图表形态在形成后最容易辨别，而不是过于简单化。关键是在形成阶段的早期发现它们，这样你就可以在它们成为“教科书”实例之前捕捉到更多机会。丹·赞格：我用来识别市场逆转的10个关键策略1）学习识别主要反转图表形态丹·赞格表示，“头肩形态是最强大的图表形态之一。其他反转形态包括双顶和三重顶/底、圆弧顶（圆弧底/碟形底）、看跌和看涨楔形以及抛物线等。以及鲜为人知但同样重要的扩顶形态（Broadening Top）或扩底形态（Broadening Bottom）。”股票或其他金融市场很少会在没有发出重要警告信号的情况下发生逆转。这些图表形态提供了强有力的线索。图1 – 2012年10月The Zanger Report中的日线图显示，纳斯达克综合指数上出现强烈看跌的头肩形态。2）不要沉迷于新闻丹·赞格指出，“对于大多数散户交易者来说，基本上不太可能成功交易新闻，这些新闻在发布时大部分都是二手信息。”重要的是要记住，“买入的时机就是街头流血的时候”。当消息利好并且每个人都看涨时，就会出现顶部。不幸的是，当所有要买入的人都买入了上涨的股票时，谁还可以买入更多股票呢？如果没有更多的买家，市场就只有一个方向，那就是下跌。3）了解牛市与熊市反弹之间的主要区别丹·赞格说，“牛市和熊市反弹之间存在巨大差异。例如，在真正的牛市中逢低买入可能会非常有效。在熊市反弹期间逢低买入也许会让你账户爆仓。”4）学会识别市场的“领头羊”丹·赞格表示，“苹果公司展示了一个漂亮的圆弧底，并在2008年开始引领大盘上涨，遥遥领先其他公司。识别出市场领头羊，比如百度、Priceline以及我从2008年开始在《赞格报告》中讨论的其他一些股票，都让投资者赚了很多钱。由于美联储在金融危机后向市场注入了大量资金，高盛和摩根大通等金融公司在2009-2013年股市上涨期间表现良好。在2004年-2006年的上涨趋势中，谷歌就是一个典型的市场领导者，让我赚了很多钱。”图2 – 制造三维打印机的公司一直是应用软件领域强大的市场领导者。三维系统公司是一个巨大的赢家，但它也非常不稳定。5）永远不要忽视美联储丹·赞格说，“美联储正在做的事情变得比以往任何时候都更加重要。早在20世纪90年代和2000年初，格林斯潘对策（Greenspan Put）就描述了美联储在经济不确定时期和总统选举之前如何支撑股价……自2008年以来，美联储一直加大宽松政策油门，市场变得更加关注美联储货币政策动向。美联储的货币政策悠关股票持有者的利益。随着珍妮特·耶伦接替伯南克，意味着美联储将在量化宽松政策上全速前进。”即使在2008年重大刺激计划出台之前，了解美联储正在做什么就很重要。经验丰富的交易者很快就会了解到，美联储的行动以及刺激经济的方式首先对股市产生巨大影响。6）了解哪些行业正在发生变化丹·赞格表示，“在2002年复苏的早期阶段，房地产以及百货商店和餐馆等消费类股票表现良好。金融股和半导体股紧随其后。接下来是随着经济的发展，诸如工业金属等能源和大宗商品股票表现亮眼。当利率开始上升时，通常债券价格首当其冲，这意味着股市上涨结束只是时间问题。正如我们在2008年7月油价创历史新高时所看到的那样，当大宗商品价格达到顶峰时，股市可能会进入熊市模式。”图3 – 高盛的日线图，显示其在2013年初的强劲反弹，这在很大程度上归功于利率上升。但由于美联储的量化宽松计划，2009年的表现也非常出色，涨幅超过200%。如果交通运输和科技股引领市场，那么股票很可能正在进入新一轮牛市。如果一直落后于市场的股票起飞，或者公用事业等防御性板块表现强势，那么这会你要小心。这通常发生在市场反弹的尾声。哪些行业处于领先地位充分说明了我们处于经济周期的哪个阶段。7）注意成交量丹·赞格指出，“当市场在成交量下降的情况下上涨时，这是一个警告信号。当股票下跌且成交量上升，情况也是如此，这通常意味着卖家数量在增加。抛售将持续，直到抛售量达到峰值为止，这被称为‘投降’。熊市期间成交量下降实际上是看涨的……然而，自2009年以来，情况已不再如此，当时股市经历了更多的持续‘融涨’，而不是我们在2004年6月看到的强劲飙升。这使得交易变得更加困难，因为我专注于成交量和大幅上涨行情。”成交量是所有市场持续反弹所需的动力。反弹中成交量的增加是看涨的。在调整中，成交量下降通常（但并非总是）看涨。（小知识：“融涨”（Melt-up）这个概念是亚德尼在2016年的一篇博客文章中提出的，指的是，由于不想错过股市上涨赚钱的机会，投资者蜂拥入场（而不是基本面发生变化），从而导致市场中的多头越来越多，市场情绪超级乐观，市场不断走高，甚至加速上涨，最终导致市场崩溃。）8）观察市场广度丹·赞格说，“我使用一种自创的特殊振荡指标，它利用市场宽度上涨/下跌的数据来让我了解趋势强度和潜在的逆转。当它触及极端低点或极端高点时，通常意味着某种逆转即将到来，是时候获利了结了。”图4 – 显示丹·赞格用来帮助他衡量价格走势强度的自定义市场宽度振荡指标的图表。通常，上涨股票与下跌股票的数量可以作为股票走势的领先指标。9) 其他需要注意的重要图表形态除了第一点中讨论的形态之外，还有一些图表形态，丹·赞格认为它们也是一种强大的分析工具。第一个是关键反转烛台。如果一只股票在成交量很大的情况下创下新高，然后下跌并创下2-3天的低点，那么就出场。接下来是裸K，它与关键反转烛台类似，但顾名思义，有大量的买入行为，推升价格远高于此前的烛台。它还可以标志着抛物线高点的结束。当股票以45度（左右）角有序地上涨时，就会出现下图中的“冰冻绳索”形态。区间收窄表明波动性下降，当波动性降至数月低点时，“这些绳索往往会导致价格走低。”同样，股票走势被限制于狭窄的交易通道可能意味着上涨的结束。图5 – 显示丹·赞格日图上看跌冰绳图表形态。它沿着上升通道一起警告股价的顶部已经不远了。10）永远不要执着于某种信念或观点丹·赞格表示，“我喜欢交易股票，但我很久以前就学会了永远不要执着于某种信念或爱上一只股票。我曾经这样做过一次，结果亏了一大笔钱。我难以置信地看着股票下跌。‘一只价格如此之高的股票怎么会被压垮呢？’后来我才发现，内部人士已经大量抛售股票。情感的有趣之处在于，一旦你发现它出现在你的交易中，大额亏损最终就会随之而来。你如何看待市场也是如此。一旦你相信市场不会下跌，它们就会这么做。”当你进行交易时，它是基于你的证据告诉你股票的走向。如果交易未按预期实现，请勿继续进行交易。丹·赞格的十条黄金交易法则交易大师之所以是大师，除了他们自身的运气之外，还有他们善于总结经验与心得。因此，我们认为分享丹·赞格的一些投资心得更为重要，它可以帮助我们在交易的路上少走很多冤枉路。同时，这些投资心得在开始交易过后会让你有更深的体会，能提高你操作的信心和提升你的能力。让我们来看看丹·赞格分享自己多年来总结出来的十条黄金交易法则：1. 在考虑入场交易之前，必须确保股票有一个良好的基础支撑或图表形态。2. 当股价越过基础支撑或形态的趋势线时买入，并确保在此“突破”发生后不久成交量高于近期趋势。永远不要在超过趋势线的5%后追涨买入。你还应该了解你看重股票的30天移动平均成交量。3. 如果你的股票回撤在趋势线或突破点以下，你要快速卖出。通常止损点应该设置在突破点以下1美元左右。股票越贵，你就要给它更多的回调空间，但止损的金额永远不要超过2美元。有些人使用5%的止损规则，这可能意味着要卖出一只试图突破的股票，它在20分钟或3个小时内就跌破了你的买入价。4. 当股价从突破点上涨15%-20%时，卖出20%-30%的头寸。5. 持有最强股票的时间最长，并快速卖出停止上涨或走势疲软的股票。记住，股票只有在上涨时才是好股票。6. 识别并跟踪强势的股票行业板块，尽量坚持在这些行业中选择个股。7. 在市场大幅上涨一段时间后，你的股票将容易受到抛盘的影响，这种抛售可能会以你难以置信的速度发生。学习设置新的更高的趋势线和学习反转模式来帮你卖出股票。交易者可能会从阅读《日本蜡烛图技术》或阅读托马斯·波考斯基的《股价形态百科全书》的书中受益。8. 记住，股票上涨需要成交量，所以开始了解你股票的成交量情况，然后了解成交量激增时股票的反应，你可以在任何图表上看到这些峰值，成交量是你的股票走势成败的关键。9. 丹·赞格在其社交媒体或个人专栏中提到许多股票的买入点，然而，仅仅因为提到股票的买入点，并不意味着当买入点被触发时就要直接买入。你必须首先查看股票的走势，在买入点被触发时将其与当日成交量相结合，密切关注整体市场环境的情况，然后再考虑是否买入。10. 除非你掌握了市场、图表和你的情绪，否则永远不要去做保证金交易，保证金会把你灭了的。总结在看过了丹·赞格的身世背景后，他的毅力真让人印象深刻。从一个毫无金融知识的小白，一跃成为创下世界交易纪录的超级交易员！可能会有争议说—— 他所挣到的钱都是在超级大牛市挣来的，更多地靠的是运气。可是丹·赞格坚持相信Success = Preparation + Opportunity （成功= 准备+机遇）。说明了机会是只留给有准备的人。如果你说你对交易有兴趣，那你为交易/投资又下了多少苦功夫呢？读了多少本关于投资或交易的书籍？你一天花多少时间分析图表或者研究财报呢？如果你还是一直期望着可以在社交网站上得到一些交易“快餐”类的东西—— 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Schwarzman）在同一量级。</p><p style=\"text-align: justify;\">币安是全球最大的加密货币交易所，市场份额最高时超过2/3，目前依然超过50%。2024年一季度，全球加密货币交易所现货总交易总额为4.29万亿美元。交易服务之外，币安也发行自己的加密货币BNB（币安币），BNB目前总市值在900亿美元上下波动。</p><p style=\"text-align: justify;\">新加坡、阿联酋等国，对加密货币持一种相对开放甚至欢迎的态度。</p><p style=\"text-align: justify;\">但对于超级大国美国而言，很难迅速给出非黑即白的决断。无论是来自华盛顿方面的政治传统，还是考虑到华尔街、硅谷方面盘根错节的利益，都使得美国对于加密货币的态度，争锋而暧昧。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着这次赵长鹏获刑，态度更加明了：不禁止，但需更严格的监管。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国是加密货币最重要的市场，国内活跃着一批加密货币的重量级玩家。早在2012年，美国就诞生了全球第二大加密货币交易所币库（Coinbase）。后者于2021年4月在纳斯达克的上市，被认为是美国加密货币交易“合法化”的里程碑。</p><p style=\"text-align: justify;\">币安在一开始通过全球平台向美国用户提供服务。但随着美国对加密货币的监管不断加码，币安在2019年上线了独立平台币安美国（Binance.US），这是一个专门针对美国客户开设的交易平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">币安美国试图寻求在美国监管体系下合规发展。2021年5月，就在币库IPO后不久，币安曾经邀请美国货币监理署（OCC）前代理署长布赖恩·布鲁克斯（Brian P. Brooks）出任币安美国的CEO。但仅上任三个月，布鲁克斯便因与赵长鹏产生矛盾而离职。</p><p style=\"text-align: justify;\">但核心的症结，是加密货币本身的去中心化性质带来的。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于很多币安的美国客户而言，匿名交易、避免监管，本就是他们“信仰”加密货币、利用加密货币的理由。2023年3月，针对美国三位参议员的调查，币安正式承认，“移除和限制美国用户是逐步实施的，此举措在实施的最初几年并不完美”。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，在很长时间内，币安的美国用户使用着两个平台：地面之上的币安美国，地面之下的币安——后者游离于美国监管体系之外。</p><p style=\"text-align: justify;\">赵长鹏刑事诉讼一案的检方，由美国司法部下辖三大部门牵头：刑事司洗钱和资产追回处（MLARS）、国家安全司反间谍和出口管制处（CES）、华盛顿西区美国联邦检察官办公室。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国司法部指控认为，赵长鹏是知情甚至鼓励的，“币安员工还打电话给美国VIP客户，鼓励他们提供自己不在美国的信息。”在4月30的审判中，主审的非裔联邦法官理查德·琼斯（Richard A. Jones）也提到，检方常常引用赵长鹏对币安团队成员说的一句话：“相比请求许可，请求原谅更好”。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是，司法部在美国政治体系的分量很重。在内阁中，国务卿、国防部长、司法部长、财政部长并称为“四大（Big4）”，执行着总统和执政党最核心政见。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以认为，对赵长鹏的审判，实际上是美国对加密货币去中心化的审判。毕竟加密货币最为“可怕”之处，是其对美元体系的冲击——不少加密货币的支持者们相信，他们正在重塑这个世界的货币体系，进而建立一个去中心化的世界新秩序。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一切，都让这场“合众国诉赵长鹏（United States v. Changpeng Zhao）”的官司，标杆意义更加明显。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/542d8a270bc3fdb07a1c454ab7f1b61d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"676\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">根据判决书，赵长鹏将在美国西塔科联邦监狱服刑四个月。来源：法院判决文件</p><h2 id=\"id_1864310639\" style=\"text-align: start;\">史上最高罚金，仍未免于牢狱之灾</h2><p style=\"text-align: justify;\">2023年11月21日，赵长鹏曾与美国司法部签署了认罪协议。不过，“坦白从宽”的姿态、接受巨额罚款，并未完全让他免除牢狱之灾。</p><p style=\"text-align: justify;\">《棱镜》作者获取的认罪协议显示，赵长鹏认可了美国司法部对其违反美国《银行保密法》反洗钱规定等一系列犯罪指控。</p><p style=\"text-align: justify;\">认罪协议提到，从2017年6月到2022年期间，币安有超过一百万的美国用户。这些美国用户进行了2000多万笔、合计650亿美元的存取款，进行了9亿多笔、合计5500亿美元的加密货币现货交易，是美国市场“帮助币安成长为最大的加密货币交易所”。</p><p style=\"text-align: justify;\">认罪协议强调，作为一家在美国开展业务的货币服务业（MSB）机构，币安却没有申领美国财政部金融犯罪执法网络（FinCEN）的MSB牌照。</p><p style=\"text-align: justify;\">身为币安CEO和日常管理者，赵长鹏在相当长时间“故意（willfully）”不进行有效的交易监控，纵容币安不实施有效的客户识别（KYC）和反洗钱（AML）措施。</p><p style=\"text-align: justify;\">“被告将币安的增长和利润置于合规之上、置于美国法律之上”，认罪协议写道，赵长鹏认为让客户提供身份信息，将会把客户拒之门外。</p><p style=\"text-align: justify;\">正因为如此，币安没能有效限制美国用户同被美国制裁地区用户进行交易，比如同伊朗用户之间8.9亿美元的交易，“包括古巴、叙利亚以及乌克兰的克里米亚、顿涅茨克和卢甘斯克”用户之间的数百万笔交易，而“币安从中赚取了巨额费用”。</p><p style=\"text-align: justify;\">作为认罪和解方案的一部分，赵长鹏需以个人名义支付5000万美元的罚款，并辞去了币安CEO一职，而且三年内不得参与币安的任何活动。一切早有准备，赵长鹏在签署认罪协议的当天，就在社交媒体公布了接班人——新加坡人邓伟政（Richard Teng）。</p><p style=\"text-align: justify;\">他在这条社交媒体消息中写道：“今天，我辞去了币安CEO一职。诚然，从情感上来说，放下并不容易。但我知道这是正确的做法。我犯了错误，我必须承担责任。这对我们的社区、对币安、对我自己来说都是最好的。”</p><p style=\"text-align: justify;\">邓伟政于2021年加入币安负责新加坡业务，2023年5月，“临危受命”，被任命为币安除美国以外所有区域的主管。加入币安之前，他曾在新加坡、阿联酋的金融监管部门担任要职。在新冠疫情期间，赵长鹏曾长居新加坡。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/562329f7de9004e52de44bcdaeccd170\" alt=\"2024年4月9日，币安现任CEO邓伟政在法国巴黎区块链周峰会上发表讲话。来源：视觉中国\" title=\"2024年4月9日，币安现任CEO邓伟政在法国巴黎区块链周峰会上发表讲话。来源：视觉中国\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"667\"/><span>2024年4月9日，币安现任CEO邓伟政在法国巴黎区块链周峰会上发表讲话。来源：视觉中国</span></p><p style=\"text-align: justify;\">作为整体认罪方案的一部分，币安在公司层面也承认有罪。涉及美国多个政府和监管部门：</p><p style=\"text-align: justify;\">美国财政部消息称，就在2023年11月21日赵长鹏签署认罪协议当天，币安分别与财政部金融犯罪执法网络（FinCEN）、外国资产控制办公室（OFAC）就“未能遵守反洗钱和制裁义务”达成和解。</p><p style=\"text-align: justify;\">和解罚款金额分别为34亿美元和9.68亿美元——这不仅创造了两个部门的罚款纪录，也成为美国财政部历史上最大的和解金额。</p><p style=\"text-align: justify;\">上述和解方案还要求，美国财政部将在五年时间内保留对币安账户和系统的访问权。币安在此期间必须进行合规提升（为此还约定了1.5亿美元的预罚款，在币安未能履行合规承诺时执行），并在五年内“完全退出”美国。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年3月，美国商品期货交易委员会（CFTC）也曾对币安发起民事诉讼。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据该委员会公开的信息，也是在2023年11月21日，双方也达成了和解协议：没一罚一，币安向该委员会上缴13.5亿美元的“非法收入”，并支付与之相等的13.5亿美元的罚款。同时，赵长鹏个人要另外向该委员会支付罚款1.5亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一揽子和解协议中，还不包含美国证监会（SEC）对币安的违反美国证券法的13项指控——该诉讼目前依然在进行之中。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于赵长鹏而言，破财当然希望免灾。认罪协议提及，赵长鹏所涉及的罪名最高可被判处10年监禁。但作为交换条款，认罪协议也明确，如果法院判决刑期不超过《美国量刑准则》指导下的18个月，赵长鹏将放弃上诉。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过，值得注意的是，认罪协议显示，双方是基于美国《联邦刑事诉讼规则》第11(c)(1)(A)条达成一致的，在这个条款下，被告方签字认罪，检查官承诺不再向被告追加协议之外新的罪名，但“法院可以接受该协议、拒绝该协议或推迟判决”。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如认罪协议所言，“没人承诺或者保证法院会判什么刑”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dc4451c1fda25aca701daf89eb947464\" alt=\"赵长鹏与美国司法部达成的认罪协议的签署页，包含赵长鹏及其聘请的顶级律师本杰明·纳夫塔利斯和威廉·巴克的签名。来源：赵长鹏认罪协议\" title=\"赵长鹏与美国司法部达成的认罪协议的签署页，包含赵长鹏及其聘请的顶级律师本杰明·纳夫塔利斯和威廉·巴克的签名。来源：赵长鹏认罪协议\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"800\"/><span>赵长鹏与美国司法部达成的认罪协议的签署页，包含赵长鹏及其聘请的顶级律师本杰明·纳夫塔利斯和威廉·巴克的签名。来源：赵长鹏认罪协议</span></p><h2 id=\"id_1016619167\" style=\"text-align: start;\">币圈大佬与山姆大叔的猫鼠游戏</h2><p style=\"text-align: justify;\">认罪协议是美国司法实践的常态。美国律师协会数据显示，最近几年，联邦法院98%的刑事案件，都会以辩诉交易达成认罪协议的形式终结。</p><p style=\"text-align: justify;\">但不同的是，这场“合众国诉赵长鹏”案，被告方是乘着技术浪潮、借助人性暴富的币圈大佬，原告方是世界最强国家的政治和法律机器，注定这场猫鼠游戏不会简单。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，在认罪协议签署之后的几个月，控辩双方的交锋一直在进行：</p><p style=\"text-align: justify;\">签署认罪协议后，首当其冲的问题是保释。《棱镜》作者获取的最初保释条款显示，赵长鹏可以获得暂时自由身，代价是1.75亿美元个人保释金和两位担保人，这两位担保人分别做出了25万美元和10万美元的担保承诺。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，赵长鹏还需另外在指定信托账户内存入1500万美元，如果违反保释条款，这部分资金将被罚没。对于富可敌国的赵长鹏而言，即便加上此前数十亿美元的罚款，也不过是皮肉伤——有一点疼。</p><p style=\"text-align: justify;\">最初的保释条款不限制赵长鹏离开美国，但要求如果地址和电话号码发生变化，要随时上报，同时保证在正式宣判之前的14天返回美国。</p><p style=\"text-align: justify;\">赵长鹏是“自愿”飞来美国签署认罪协议的，他本打算签字后立刻离开美国返回阿联酋家中。日裔治安法官土田（Brian A. Tsuchida）同意了他离开美国的诉求，但美国司法部随即要求非裔联邦法官理查德·琼斯重新审查这一决定，要求赵长鹏留在美国。</p><p style=\"text-align: justify;\">司法部提出的核心理由是：美国和阿联酋没有引渡条约，此前也没有阿联酋将自己的公民引渡到美国的案例，并且，赵长鹏的财产都在美国境外。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年11月24日，赵长鹏通过律师向琼斯法官提出抗辩，并打出了情感牌：“几个月前，他和伴侣刚刚迎来第三个孩子”，“允许赵先生留在阿联酋可以让他能够照顾家人，为他返回美国接受判决做好准备。”</p><p style=\"text-align: justify;\">但琼斯法官驳回了赵长鹏的离境诉求。</p><p style=\"text-align: justify;\">“伴侣”指的是何一。1986年，何一出生于中国四川，曾在旅游卫视担任节目主持人，后进入加密货币行业，并与赵长鹏相识。何一是币安的联合创始人之一，被称为“币圈一姐（Crypto Queen）”。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然两人的工作关系一直非常紧密，但直到2023年初，才被公开报道已经生育了两个孩子。</p><p style=\"text-align: justify;\">华尔街日报曾援引消息人士称：“在赵长鹏缺席之际，他的伴侣何一是坐镇币安的最大股东，包揽了公司营销和投资部门的控制权。”</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年12月22日，赵长鹏再次上书法院，以看望准备接受手术的家人为由，要求返回阿联酋四个星期日。作为交换条件，赵长鹏提出可以质押他在币安美国的所有股权，这部分股权价值约45亿美元。但琼斯法官依然没有同意。</p><p style=\"text-align: justify;\">2024年2月12日，法院宣布原定于2月23日的审判日，推迟到4月30日。</p><p style=\"text-align: justify;\">2月23日，司法部检察官再次要求法院收紧对赵长鹏的保释限制：他被要求交出加拿大护照，未经允许不能改变在美国的住所。即便在美国旅行，也要提前三天通知检察官。实际上，他也确实利用这个时间去了美国不少地方，包括滑雪胜地科罗拉多特柳赖德小镇。</p><p style=\"text-align: justify;\">保释条款只是小小的推搡，更为核心的是刑期的博弈。赵长鹏和他的律师团队，一直在试图压缩刑期、获得缓刑。</p><p style=\"text-align: justify;\">缓刑的判例确实有：2022年5月，加密货币交易所BitMEX的非裔“85后”联合创始人、前CEO亚瑟·海耶斯（Arthur Hayes）在自首后，因触犯反洗钱规定被指控，最终只获刑六个月家庭监禁、两年缓刑。</p><p style=\"text-align: justify;\">但事情没有那么简单。不久前的另一场判例，难免让赵长鹏忧心。</p><p style=\"text-align: justify;\">一个多月前的3月28日，FTX交易所“90后”联合创始人兼CEO，被称为“犹太币圈之王（Jewish king of crypto）”的山姆·班克曼-弗里德（Sam Bankman-Fried），因大规模欺诈被重判25年监禁。</p><p style=\"text-align: justify;\">就在审判前的4月23日，检察官向法庭提交了一份量刑备忘录。</p><p style=\"text-align: justify;\">《棱镜》作者获取的这份备忘录显示，检察官措辞严厉，直指赵长鹏的主观故意性：币安以“狂野西部”（美国西部犯罪横行的拓荒时代）模式成长，“赵长鹏做出的商业决策，是违反美国法律获取用户、发展公司、装满钱包的最佳手段”。</p><p style=\"text-align: justify;\">检察官认为，18个月的刑期，“不足以反映赵犯罪的严重性”。</p><p style=\"text-align: justify;\">备忘录强调，“赵因违反美国法律获得了巨大的回报，这一违法行为的代价必须是巨大的”，这样才能“阻止其他试图通过违反美国法律来建立财富和商业帝国的人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">作为一场国家诉讼，美国司法部建议的口吻也与之匹配：“美国建议法院判处36个月监禁，刑期高于《美国量刑准则》（above-Guidelines）的标准。”</p><p style=\"text-align: justify;\">临到判决前，检方提出两倍于标准的刑期诉求，在外界看来，这是在进行最后的施压。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e974d362a019cfceed7e3aa82b3f1a8\" alt=\"2024年4月23日，司法部检察官向法院提交建议，要求判处赵长鹏36个月刑期。来源：量刑备忘录\" title=\"2024年4月23日，司法部检察官向法院提交建议，要求判处赵长鹏36个月刑期。来源：量刑备忘录\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"473\"/><span>2024年4月23日，司法部检察官向法院提交建议，要求判处赵长鹏36个月刑期。来源：量刑备忘录</span></p><p style=\"text-align: justify;\">赵长鹏方面很快予以“还击”。就在这份备忘录释出后不久，赵长鹏写给法官查德·琼斯的道歉信和以及161封联合求情信，开始在网上传播。这些信件其实在2024年2月，也就是检方可能谋求更高刑期的时候，就已经陆续完成。</p><p style=\"text-align: justify;\">赵长鹏在信中表示，希望获得缓刑，他再次表示歉意，并承担全部责任。</p><p style=\"text-align: justify;\">后悔之情也溢出纸面：“言语无法解释我对自己的选择感到多么后悔，正是这些选择导致我出庭（受审）。”在4月30日的庭审现场，他说“对不起”，他希望对“错误”负责，但在卸任CEO之前，他已经尽一切可能推进合规并与美国政府合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">他在庭审现场表示，他想为贫困儿童创建一个在线教育平台。而在之前的求情信中，他也提到，退出币圈后，区块链+生物医药行业是他下一个目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">161封联合求情信，包含了家人、朋友、政商领袖、同事、行业专家、币安天使投资人、币安用户等。排在最前面是家人，何一的名字再次出现了，位列第二位，第一位是赵长鹏的姐姐、前摩根士丹利董事总经理杰西卡·赵（Jessica Zhao）。</p><p style=\"text-align: justify;\">何一在求情信中说，“作为CZ（CZ是赵长鹏在币圈的称呼，为Changpeng Zhao缩写）的合伙人”，她清楚“他对这个行业的使命感与责任感”；“作为CZ的生活伴侣”，他们相识十年，她知道“他过着简单的生活”，“还尽力从繁忙的工作中抽时间和3个年幼的孩子保持高质量的互动”。</p><p style=\"text-align: justify;\">她认为赵长鹏“最大的错误是无知”，并非明知故犯。何一也谈到了“狂野西部”，她说：“如果把加密货币行业比作狂野西部，那CZ是这片荒原中的守护者。”</p><p style=\"text-align: justify;\">在何一之后，是赵长鹏另外两个子女，以及他们的母亲、赵长鹏的妻子杨伟清的三封求情信。</p><p style=\"text-align: justify;\">杨伟清在信中说，她和赵长鹏“相知于1999年，2003年结婚成为夫妻”。结婚之后，她一直是全职太太，赵长鹏对孩子、家人照顾有加，“很少缺席任何亲手照料孩子们的机会”，“换尿布，喂奶，陪伴孩子们旅游等等”。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且“长鹏一直承担着所有家里的开销”，“他帮我父母在东京买了房”，“也帮我的侄子找到了工作”。</p><p style=\"text-align: justify;\">杨伟清在信的最后，“恳求法官大人能轻判，给予长鹏一个机会去继续照料好他的亲人们”。</p><p style=\"text-align: justify;\">在政商领袖的求情信，包括奥巴马时期美国驻华大使马克斯·博卡斯（Max Baucus）、阿联酋多个酋长国统治家族成员、复星集团联合创始人梁信军等人。</p><p style=\"text-align: justify;\">马克斯·博卡斯在信中说，赵长鹏曾邀请他做币安的顾问，“几个月前，我和妻子在蒙大拿州的家中为CZ准备了晚餐。” 马克斯·博卡斯特别强调赵长鹏与不久前被判25年的山姆·班克曼-弗里德不同，“他没有在自己的账户中使用别人的资金，这与山姆·班克曼-弗里德有别，后者正是这样做的。”</p><p style=\"text-align: justify;\">梁信军以新加坡信家族办公室CEO、创始人的身份写的求情信，他特别提到，在俄乌战争一开始，赵长鹏就封锁了俄罗斯，让俄罗斯不能在币安平台使用加密货币融资、转移资产、支付。</p><p style=\"text-align: justify;\">之后，梁信军又说：“我更加坚信他不是唯利是图的商人，他的经营理念是造福人类、造福世界。”</p></body></html>","source":"lsy1567649364423","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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Schwarzman）在同一量级。币安是全球最大的加密货币交易所，市场份额最高时超过2/3，目前依然超过50%。2024年一季度，全球加密货币交易所现货总交易总额为4.29万亿美元。交易服务之外，币安也发行自己的加密货币BNB（币安币），BNB目前总市值在900亿美元上下波动。新加坡、阿联酋等国，对加密货币持一种相对开放甚至欢迎的态度。但对于超级大国美国而言，很难迅速给出非黑即白的决断。无论是来自华盛顿方面的政治传统，还是考虑到华尔街、硅谷方面盘根错节的利益，都使得美国对于加密货币的态度，争锋而暧昧。随着这次赵长鹏获刑，态度更加明了：不禁止，但需更严格的监管。美国是加密货币最重要的市场，国内活跃着一批加密货币的重量级玩家。早在2012年，美国就诞生了全球第二大加密货币交易所币库（Coinbase）。后者于2021年4月在纳斯达克的上市，被认为是美国加密货币交易“合法化”的里程碑。币安在一开始通过全球平台向美国用户提供服务。但随着美国对加密货币的监管不断加码，币安在2019年上线了独立平台币安美国（Binance.US），这是一个专门针对美国客户开设的交易平台。币安美国试图寻求在美国监管体系下合规发展。2021年5月，就在币库IPO后不久，币安曾经邀请美国货币监理署（OCC）前代理署长布赖恩·布鲁克斯（Brian P. Brooks）出任币安美国的CEO。但仅上任三个月，布鲁克斯便因与赵长鹏产生矛盾而离职。但核心的症结，是加密货币本身的去中心化性质带来的。对于很多币安的美国客户而言，匿名交易、避免监管，本就是他们“信仰”加密货币、利用加密货币的理由。2023年3月，针对美国三位参议员的调查，币安正式承认，“移除和限制美国用户是逐步实施的，此举措在实施的最初几年并不完美”。实际上，在很长时间内，币安的美国用户使用着两个平台：地面之上的币安美国，地面之下的币安——后者游离于美国监管体系之外。赵长鹏刑事诉讼一案的检方，由美国司法部下辖三大部门牵头：刑事司洗钱和资产追回处（MLARS）、国家安全司反间谍和出口管制处（CES）、华盛顿西区美国联邦检察官办公室。美国司法部指控认为，赵长鹏是知情甚至鼓励的，“币安员工还打电话给美国VIP客户，鼓励他们提供自己不在美国的信息。”在4月30的审判中，主审的非裔联邦法官理查德·琼斯（Richard A. Jones）也提到，检方常常引用赵长鹏对币安团队成员说的一句话：“相比请求许可，请求原谅更好”。值得一提的是，司法部在美国政治体系的分量很重。在内阁中，国务卿、国防部长、司法部长、财政部长并称为“四大（Big4）”，执行着总统和执政党最核心政见。可以认为，对赵长鹏的审判，实际上是美国对加密货币去中心化的审判。毕竟加密货币最为“可怕”之处，是其对美元体系的冲击——不少加密货币的支持者们相信，他们正在重塑这个世界的货币体系，进而建立一个去中心化的世界新秩序。这一切，都让这场“合众国诉赵长鹏（United States v. Changpeng Zhao）”的官司，标杆意义更加明显。根据判决书，赵长鹏将在美国西塔科联邦监狱服刑四个月。来源：法院判决文件史上最高罚金，仍未免于牢狱之灾2023年11月21日，赵长鹏曾与美国司法部签署了认罪协议。不过，“坦白从宽”的姿态、接受巨额罚款，并未完全让他免除牢狱之灾。《棱镜》作者获取的认罪协议显示，赵长鹏认可了美国司法部对其违反美国《银行保密法》反洗钱规定等一系列犯罪指控。认罪协议提到，从2017年6月到2022年期间，币安有超过一百万的美国用户。这些美国用户进行了2000多万笔、合计650亿美元的存取款，进行了9亿多笔、合计5500亿美元的加密货币现货交易，是美国市场“帮助币安成长为最大的加密货币交易所”。认罪协议强调，作为一家在美国开展业务的货币服务业（MSB）机构，币安却没有申领美国财政部金融犯罪执法网络（FinCEN）的MSB牌照。身为币安CEO和日常管理者，赵长鹏在相当长时间“故意（willfully）”不进行有效的交易监控，纵容币安不实施有效的客户识别（KYC）和反洗钱（AML）措施。“被告将币安的增长和利润置于合规之上、置于美国法律之上”，认罪协议写道，赵长鹏认为让客户提供身份信息，将会把客户拒之门外。正因为如此，币安没能有效限制美国用户同被美国制裁地区用户进行交易，比如同伊朗用户之间8.9亿美元的交易，“包括古巴、叙利亚以及乌克兰的克里米亚、顿涅茨克和卢甘斯克”用户之间的数百万笔交易，而“币安从中赚取了巨额费用”。作为认罪和解方案的一部分，赵长鹏需以个人名义支付5000万美元的罚款，并辞去了币安CEO一职，而且三年内不得参与币安的任何活动。一切早有准备，赵长鹏在签署认罪协议的当天，就在社交媒体公布了接班人——新加坡人邓伟政（Richard Teng）。他在这条社交媒体消息中写道：“今天，我辞去了币安CEO一职。诚然，从情感上来说，放下并不容易。但我知道这是正确的做法。我犯了错误，我必须承担责任。这对我们的社区、对币安、对我自己来说都是最好的。”邓伟政于2021年加入币安负责新加坡业务，2023年5月，“临危受命”，被任命为币安除美国以外所有区域的主管。加入币安之前，他曾在新加坡、阿联酋的金融监管部门担任要职。在新冠疫情期间，赵长鹏曾长居新加坡。2024年4月9日，币安现任CEO邓伟政在法国巴黎区块链周峰会上发表讲话。来源：视觉中国作为整体认罪方案的一部分，币安在公司层面也承认有罪。涉及美国多个政府和监管部门：美国财政部消息称，就在2023年11月21日赵长鹏签署认罪协议当天，币安分别与财政部金融犯罪执法网络（FinCEN）、外国资产控制办公室（OFAC）就“未能遵守反洗钱和制裁义务”达成和解。和解罚款金额分别为34亿美元和9.68亿美元——这不仅创造了两个部门的罚款纪录，也成为美国财政部历史上最大的和解金额。上述和解方案还要求，美国财政部将在五年时间内保留对币安账户和系统的访问权。币安在此期间必须进行合规提升（为此还约定了1.5亿美元的预罚款，在币安未能履行合规承诺时执行），并在五年内“完全退出”美国。2023年3月，美国商品期货交易委员会（CFTC）也曾对币安发起民事诉讼。根据该委员会公开的信息，也是在2023年11月21日，双方也达成了和解协议：没一罚一，币安向该委员会上缴13.5亿美元的“非法收入”，并支付与之相等的13.5亿美元的罚款。同时，赵长鹏个人要另外向该委员会支付罚款1.5亿美元。这一揽子和解协议中，还不包含美国证监会（SEC）对币安的违反美国证券法的13项指控——该诉讼目前依然在进行之中。对于赵长鹏而言，破财当然希望免灾。认罪协议提及，赵长鹏所涉及的罪名最高可被判处10年监禁。但作为交换条款，认罪协议也明确，如果法院判决刑期不超过《美国量刑准则》指导下的18个月，赵长鹏将放弃上诉。不过，值得注意的是，认罪协议显示，双方是基于美国《联邦刑事诉讼规则》第11(c)(1)(A)条达成一致的，在这个条款下，被告方签字认罪，检查官承诺不再向被告追加协议之外新的罪名，但“法院可以接受该协议、拒绝该协议或推迟判决”。正如认罪协议所言，“没人承诺或者保证法院会判什么刑”。赵长鹏与美国司法部达成的认罪协议的签署页，包含赵长鹏及其聘请的顶级律师本杰明·纳夫塔利斯和威廉·巴克的签名。来源：赵长鹏认罪协议币圈大佬与山姆大叔的猫鼠游戏认罪协议是美国司法实践的常态。美国律师协会数据显示，最近几年，联邦法院98%的刑事案件，都会以辩诉交易达成认罪协议的形式终结。但不同的是，这场“合众国诉赵长鹏”案，被告方是乘着技术浪潮、借助人性暴富的币圈大佬，原告方是世界最强国家的政治和法律机器，注定这场猫鼠游戏不会简单。实际上，在认罪协议签署之后的几个月，控辩双方的交锋一直在进行：签署认罪协议后，首当其冲的问题是保释。《棱镜》作者获取的最初保释条款显示，赵长鹏可以获得暂时自由身，代价是1.75亿美元个人保释金和两位担保人，这两位担保人分别做出了25万美元和10万美元的担保承诺。同时，赵长鹏还需另外在指定信托账户内存入1500万美元，如果违反保释条款，这部分资金将被罚没。对于富可敌国的赵长鹏而言，即便加上此前数十亿美元的罚款，也不过是皮肉伤——有一点疼。最初的保释条款不限制赵长鹏离开美国，但要求如果地址和电话号码发生变化，要随时上报，同时保证在正式宣判之前的14天返回美国。赵长鹏是“自愿”飞来美国签署认罪协议的，他本打算签字后立刻离开美国返回阿联酋家中。日裔治安法官土田（Brian A. Tsuchida）同意了他离开美国的诉求，但美国司法部随即要求非裔联邦法官理查德·琼斯重新审查这一决定，要求赵长鹏留在美国。司法部提出的核心理由是：美国和阿联酋没有引渡条约，此前也没有阿联酋将自己的公民引渡到美国的案例，并且，赵长鹏的财产都在美国境外。2023年11月24日，赵长鹏通过律师向琼斯法官提出抗辩，并打出了情感牌：“几个月前，他和伴侣刚刚迎来第三个孩子”，“允许赵先生留在阿联酋可以让他能够照顾家人，为他返回美国接受判决做好准备。”但琼斯法官驳回了赵长鹏的离境诉求。“伴侣”指的是何一。1986年，何一出生于中国四川，曾在旅游卫视担任节目主持人，后进入加密货币行业，并与赵长鹏相识。何一是币安的联合创始人之一，被称为“币圈一姐（Crypto Queen）”。虽然两人的工作关系一直非常紧密，但直到2023年初，才被公开报道已经生育了两个孩子。华尔街日报曾援引消息人士称：“在赵长鹏缺席之际，他的伴侣何一是坐镇币安的最大股东，包揽了公司营销和投资部门的控制权。”2023年12月22日，赵长鹏再次上书法院，以看望准备接受手术的家人为由，要求返回阿联酋四个星期日。作为交换条件，赵长鹏提出可以质押他在币安美国的所有股权，这部分股权价值约45亿美元。但琼斯法官依然没有同意。2024年2月12日，法院宣布原定于2月23日的审判日，推迟到4月30日。2月23日，司法部检察官再次要求法院收紧对赵长鹏的保释限制：他被要求交出加拿大护照，未经允许不能改变在美国的住所。即便在美国旅行，也要提前三天通知检察官。实际上，他也确实利用这个时间去了美国不少地方，包括滑雪胜地科罗拉多特柳赖德小镇。保释条款只是小小的推搡，更为核心的是刑期的博弈。赵长鹏和他的律师团队，一直在试图压缩刑期、获得缓刑。缓刑的判例确实有：2022年5月，加密货币交易所BitMEX的非裔“85后”联合创始人、前CEO亚瑟·海耶斯（Arthur Hayes）在自首后，因触犯反洗钱规定被指控，最终只获刑六个月家庭监禁、两年缓刑。但事情没有那么简单。不久前的另一场判例，难免让赵长鹏忧心。一个多月前的3月28日，FTX交易所“90后”联合创始人兼CEO，被称为“犹太币圈之王（Jewish king of crypto）”的山姆·班克曼-弗里德（Sam Bankman-Fried），因大规模欺诈被重判25年监禁。就在审判前的4月23日，检察官向法庭提交了一份量刑备忘录。《棱镜》作者获取的这份备忘录显示，检察官措辞严厉，直指赵长鹏的主观故意性：币安以“狂野西部”（美国西部犯罪横行的拓荒时代）模式成长，“赵长鹏做出的商业决策，是违反美国法律获取用户、发展公司、装满钱包的最佳手段”。检察官认为，18个月的刑期，“不足以反映赵犯罪的严重性”。备忘录强调，“赵因违反美国法律获得了巨大的回报，这一违法行为的代价必须是巨大的”，这样才能“阻止其他试图通过违反美国法律来建立财富和商业帝国的人”。作为一场国家诉讼，美国司法部建议的口吻也与之匹配：“美国建议法院判处36个月监禁，刑期高于《美国量刑准则》（above-Guidelines）的标准。”临到判决前，检方提出两倍于标准的刑期诉求，在外界看来，这是在进行最后的施压。2024年4月23日，司法部检察官向法院提交建议，要求判处赵长鹏36个月刑期。来源：量刑备忘录赵长鹏方面很快予以“还击”。就在这份备忘录释出后不久，赵长鹏写给法官查德·琼斯的道歉信和以及161封联合求情信，开始在网上传播。这些信件其实在2024年2月，也就是检方可能谋求更高刑期的时候，就已经陆续完成。赵长鹏在信中表示，希望获得缓刑，他再次表示歉意，并承担全部责任。后悔之情也溢出纸面：“言语无法解释我对自己的选择感到多么后悔，正是这些选择导致我出庭（受审）。”在4月30日的庭审现场，他说“对不起”，他希望对“错误”负责，但在卸任CEO之前，他已经尽一切可能推进合规并与美国政府合作。他在庭审现场表示，他想为贫困儿童创建一个在线教育平台。而在之前的求情信中，他也提到，退出币圈后，区块链+生物医药行业是他下一个目标。161封联合求情信，包含了家人、朋友、政商领袖、同事、行业专家、币安天使投资人、币安用户等。排在最前面是家人，何一的名字再次出现了，位列第二位，第一位是赵长鹏的姐姐、前摩根士丹利董事总经理杰西卡·赵（Jessica Zhao）。何一在求情信中说，“作为CZ（CZ是赵长鹏在币圈的称呼，为Changpeng Zhao缩写）的合伙人”，她清楚“他对这个行业的使命感与责任感”；“作为CZ的生活伴侣”，他们相识十年，她知道“他过着简单的生活”，“还尽力从繁忙的工作中抽时间和3个年幼的孩子保持高质量的互动”。她认为赵长鹏“最大的错误是无知”，并非明知故犯。何一也谈到了“狂野西部”，她说：“如果把加密货币行业比作狂野西部，那CZ是这片荒原中的守护者。”在何一之后，是赵长鹏另外两个子女，以及他们的母亲、赵长鹏的妻子杨伟清的三封求情信。杨伟清在信中说，她和赵长鹏“相知于1999年，2003年结婚成为夫妻”。结婚之后，她一直是全职太太，赵长鹏对孩子、家人照顾有加，“很少缺席任何亲手照料孩子们的机会”，“换尿布，喂奶，陪伴孩子们旅游等等”。而且“长鹏一直承担着所有家里的开销”，“他帮我父母在东京买了房”，“也帮我的侄子找到了工作”。杨伟清在信的最后，“恳求法官大人能轻判，给予长鹏一个机会去继续照料好他的亲人们”。在政商领袖的求情信，包括奥巴马时期美国驻华大使马克斯·博卡斯（Max Baucus）、阿联酋多个酋长国统治家族成员、复星集团联合创始人梁信军等人。马克斯·博卡斯在信中说，赵长鹏曾邀请他做币安的顾问，“几个月前，我和妻子在蒙大拿州的家中为CZ准备了晚餐。” 马克斯·博卡斯特别强调赵长鹏与不久前被判25年的山姆·班克曼-弗里德不同，“他没有在自己的账户中使用别人的资金，这与山姆·班克曼-弗里德有别，后者正是这样做的。”梁信军以新加坡信家族办公室CEO、创始人的身份写的求情信，他特别提到，在俄乌战争一开始，赵长鹏就封锁了俄罗斯，让俄罗斯不能在币安平台使用加密货币融资、转移资产、支付。之后，梁信军又说：“我更加坚信他不是唯利是图的商人，他的经营理念是造福人类、造福世界。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":129,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":297008651751528,"gmtCreate":1713540724021,"gmtModify":1713540725708,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/297008651751528","repostId":"2428687655","repostType":2,"repost":{"id":"2428687655","pubTimestamp":1713515451,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2428687655?lang=&edition=full","pubTime":"2024-04-19 16:30","market":"hk","language":"zh","title":"扎克伯格最新2万字访谈：价值百亿美金的Llama3及背后的一切","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2428687655","media":"华尔街见闻","summary":" 扎克伯格称，AI发展遇到GPU供应及资金不足问题前，会首先遇到能源问题；Meta可能很快就会在自研芯片上训练大模型。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>扎克伯格称，AI发展遇到GPU供应及资金不足问题前，会首先遇到能源问题；Meta可能很快就会在自研芯片上训练大模型。</strong></p></blockquote><p>4月18日，Meta重磅推出Llama 3，称其为“迄今能力最强的开源大模型”，Llama3的登场又一次影响着AI大模型的竞争格局，引爆AI圈。</p><p>同日，Meta CEO 扎克伯格与知名科技播客主持人Dwarkesh Patel的专访也同步发出，在这个长达80分钟的访谈里，主要围绕Llama3、通用人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AGI）、能源问题、AI安全问题、开源的风险以及意义进行了探讨。</p><p>扎克伯格称，AI已成为Meta的核心，Meta AI现在是目前可免费使用的<strong>最智能的人工智能助手，即将推出的Llama 3的大型版本将拥有超过4000亿参数。</strong></p><p>在AI模型的训练和发展方面，小扎提到Llama 3的出现证实了大规模数据和计算资源对于AI模型的重要性，未来，训练大型AI模型可能面临资本和能源限制等挑战，强调AI的出现不是试图取代人类而是为了赋予人们更强大的工具完成更有挑战性的任务，以下为访谈要点：</p><blockquote><ul style=\"\"><li><p>最小参数的Llama3 80亿和最大参数的上一代Llama2 700亿模型性能是同一量级，而最强大的4050亿参数版本还在路上。</p></li><li><p>Llama 3的出现证实了大规模数据和计算资源对于AI模型的重要性，AI正在从一个&#34;问答&#34;工具，转变为一个更广义的&#34;推理&#34;系统，它需要理解问题的上下文，融合多方面知识并运用逻辑推理得出结论。</p></li><li><p>多模态是Meta重点关注的领域，<strong>特别关注的一个模态是情感理解</strong>，如果能够在这方面取得突破，使人工智能能够真正理解并表达情感，那么人与机器之间的互动将会变得前所未有的自然和深入。</p></li><li><p>AI确实会改变人类的工作方式，有望显著提高程序员的工作效率，但AI的出现不是试图取代人类，而是希望通过这些工具，赋予人们更强大的能力，让他们能够完成更多以前难以想象的工作。</p></li><li><p>AI将像电脑的出现一样，从根本上改变人类的生活，带来许多以前不可能的新应用，推理将深刻改变几乎所有的产品形态。</p></li><li><p><strong>在AI发展遇到GPU瓶颈时，或资金不足问题前，会首先遇到能源问题，如果人类能够解决能源的问题，完全有可能建造出比现在规模更大的算力集群。</strong></p></li><li><p>我认为未来会出现META AI通用助理产品，<strong>每个企业都希望有一个代表他们利益的AI，</strong>AI将推进科学、医疗保健和各种领域的进步，最终会影响产品和经济的方方面面。</p></li><li><p>我认为未来如果人工智能过度集中化，其潜在风险可能不亚于它的广泛传播，如果一个机构拥有比其他所有人更强大的人工智能，这是否也是一件坏事？</p></li><li><p>我认为训练的发展有多种可能性，其中商品化确实是其中之一。商品化意味着随着市场上选择的增多，训练的成本将大大降低，变得更加亲民。</p></li><li><p>关于存在性风险的问题确实值得我们深入关注，目前我们更关注的是内容风险，即模型可能被用于制造暴力、欺诈或其他伤害他人的行为。</p></li><li><p>开源正成为一种全新的、强大的构筑大模型的方式。虽然具体的产品会随着时间的推移不断发展、出现和消失，但它们对人类社会的贡献却是持久的。</p></li><li><p><strong>Meta可能很快就会在自研芯片上训练大模型，但Llama-4可能还无法做到。</strong></p></li></ul></blockquote><p>以下是访谈全文：</p><h2 id=\"id_1613208427\">Llama 3顶配版仍在训练</h2><p><strong>Dwarkesh Patel：</strong> Mark，欢迎来到这个播客。</p><p><strong>Mark Zuckerberg：</strong>谢谢你邀请我。我是您播客的忠实粉丝。</p><p><strong>Dwarkesh Patel：</strong>非常感谢你的赞美。让我们先聊聊这次采访发布时也会同步发布的产品。能跟我讲讲关于Meta AI和相关模型的最新进展吗?有哪些令人兴奋的地方?</p><p><strong>Mark Zuckerberg：</strong>我想大多数人会关注到的是Meta AI的新版本。我们正在做的最重要的事情是升级模型。我们发布了Llama-3。我们以开源的方式提供给开发者社区，同时它也将为Meta AI提供支持。关于Llama-3有很多值得讨论的地方，但我认为最重要的一点是，<strong>我们现在认为Meta AI是人们可免费获得的最智能的AI助手，</strong>我们还整合了Google和Bing以获取实时知识。</p><p>我们将让它在我们的应用中更加突出，在Facebook和Messenger的顶部，你可以直接使用搜索框来提出问题。我们还增加了一些我认为非常酷、人们会喜欢的创作功能。我觉得动画是个很好的例子，你基本上可以拿任何图像，让它动起来。</p><p>人们会觉得非常惊艳的一点是，<strong>它现在可以如此快速地生成高质量的图像</strong>，实际上是在你输入的同时实时生成和更新的。你输入你的查询，它就会去适配，比如&#34;给我看一张牛站在有山脉背景的田野里，吃着夏威夷果，喝着啤酒的图片&#34;，它会实时更新图像，这非常酷，我想人们会很喜欢的。我觉得这将是大多数人在现实世界中能感受到的。我们正在推出它，虽然不是所有地方，但我们从少数几个国家开始，未来几周和几个月会扩大范围。我认为这将是一件很了不起的事情，我真的很兴奋能把它交到人们手中。这是Meta AI的一大进步。</p><p>但如果你想深入了解一下，Llama-3显然是技术上最有趣的。我们正在训练三个版本：<strong>我们实际上训练了三个版本，分别是80亿、700亿和4050亿的密集模型，其中4050亿的模型仍在训练中，所以我们今天并未发布。</strong>但我对80亿和700亿的表现非常兴奋，按照它们的规模来看是领先的。我们会发布一篇博客文章，附上所有的基准测试结果，人们可以自己去看看，它显然是开源的，所以大家有机会去试用它。</p><p>我们有一个新版本的路线图，将带来多模态性、更多的多语言性以及更大的上下文窗口。希望在今年晚些时候，我们能推出4050亿参数的版本。就目前的训练情况来看，它在MMLU上已经达到了85分左右，我们预计它在许多基准测试中都会有领先的成绩。我对这一切都非常兴奋。700亿的版本也非常棒。我们今天发布它。在MMLU上大约是82分，在数学和推理方面有领先的成绩。我觉得把它交到人们手里会非常酷。</p><p><strong>Dwarkesh Patel：</strong>有意思，这是我第一次听说MMLU作为一个基准。这太令人印象深刻了。</p><p><strong>Mark Zuckerberg：</strong>80亿参数的版本几乎与我们发布的最大版本的Llama-2一样强大。<strong>所以最小的Llama-3基本上与最大的Llama-2一样强大。</strong></p><p>Dwarkesh Patel： 在我们深入讨论这些模型之前，我想回到过去。我猜想你们是在2022年开始采购这些H100的，或者你可以告诉我具体是什么时候。当时股价受到重创。人们问这些资本支出是怎么回事。人们不买账元宇宙。我想你花费资本支出来购买这些H100。你当时是如何知道要买H100的?你怎么知道你需要GPU?</p><p>Mark Zuckerberg： 我想是因为我们当时在开发Reels。我们总是希望有足够的算力来构建一些我们还看不到的未来的东西。我们在开发Reels时遇到了这样的情况，我们需要更多的GPU来训练模型。这是我们服务的一个重大进化。我们不仅仅是对你关注的人或主页的内容进行排序，我们开始大力推荐我们所谓的非关联内容，也就是来自你没有关注的人或主页的内容。</p><p>我们可能向你展示的内容候选库从数千个量级扩大到数百万个量级。它需要一个完全不同的基础设施。我们开始着手进行这项工作，但在基础设施方面受到限制，无法以我们想要的速度赶上TikTok的进度。我基本上是这样看的，我想：&#34;嘿，我们必须确保不再陷入这种境地。所以让我们订购足够的GPU来完成Reels、内容排名和信息流方面需要做的事情。但让我们再加倍。&#34;再次强调，我们的普遍原则是，总会有一些我们还看不到的未来的事物。</p><h2 id=\"id_244185752\">通往AGI之路</h2><p><strong>Dwarkesh Patel：</strong>你知道那会是AI吗?</p><p><strong>Mark Zuckerberg：</strong>我们认为那将是与训练大型模型有关的事情。当时我认为可能与内容有关。这只是经营公司的一种模式匹配，总会有另一个需要应对的方向，当时我深陷于试图让Reels和其他内容的推荐系统运作良好。这对Instagram和Facebook来说是一个巨大的突破，能够向人们展示来自他们甚至没有关注的人的有趣内容。</p><p>但事后看来，这个决定非常正确，这决定源于我们的落后。这并不是因为&#34;哦，我想得太多了&#34;。事实上，大多数时候，我们之所以做出一些后来看起来不错的决定，是因为我们之前搞砸了一些事情，只是不想重复犯错而已。</p><p><strong>Dwarkesh Patel：</strong> 这完全是题外话，但我想趁现在问一下。我们一会儿再回到AI的话题。2006年你没有以10亿美元的价格出售，但我想你心里肯定有一个你愿意出售的价格，对吧?你有没有心里盘算过，&#34;我认为Facebook当时的实际估值是多少，而他们给的价格并不合理&#34;?如果他们出价5万亿美元，你当然会卖。那么你当时是如何权衡这个选择的?</p><p><strong>Mark Zuckerberg：</strong> 我觉得有些事情只是个人层面的。我不知道当时我是否有足够的精明去做那样的分析。我周围的人都在为10亿美元找各种论据，比如&#34;我们需要创造这么多收入，我们需要做到这么大。这显然是很多年以后的事了。&#34;这远远超出了我们当时的规模。我当时并没有真正具备参与那种辩论所需的金融专业知识。</p><p>内心深处，我相信我们正在做的事情。我做了一些分析，&#34;如果我不做这个，我会做什么?嗯，我真的喜欢创造东西，我喜欢帮助人们沟通。我喜欢了解人与人之间正在发生的事情和互动。所以我想，如果我卖掉这家公司，我可能会再建一家类似的公司，而我还挺喜欢现在这家的。那又何必呢?&#34;我认为人们做出的很多最大的赌注往往只是基于信念和价值观。其实要做前瞻性的分析往往是非常困难的。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我不知道时间表具体如何。我觉得这些事情都会随着时间逐步推进。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 但最终情况下:Llama-10。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我觉得这个问题包含了很多内容。我不确定我们是在取代人，还是更多地在给人们提供工具来做更多的事情。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 有了Llama-10之后，这栋大楼里的程序员会变得生产力提高10倍吗?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> <strong>我希望不止10倍。</strong>我不认为人类有一个单一的智力阈值，因为人们有不同的技能。我认为在某个时刻，AI可能会在大多数事情上超过人类，这取决于模型的强大程度。</p><p>但我认为这是循序渐进的，我不认为AGI只是一件事。你基本上是在添加不同的能力。多模态是我们现在关注的一个关键点，最初是照片、图像和文本，但最终会延伸到视频。因为我们非常关注元宇宙，所以3D类型的东西也很重要。<strong>我非常关注的一种模态，我没有看到业内有很多其他人关注，那就是情感理解</strong>。人类大脑有如此多的部分只是专门用来理解人、理解表情和情绪的。我认为这本身就是一种完整的模态，使人工智能能够真正理解并表达情感，那么人与机器之间的互动将会变得前所未有的自然和深入。</p><p>所以除了在推理和记忆方面有很大的改进外，还有许多不同的能力是你希望训练模型去关注的，而记忆本身就是一个完整的事情。我认为未来我们不会主要把东西塞进一个查询上下文窗口来提出更复杂的问题。会有不同的存储器存储或不同的定制模型，它们会更加个性化。这些都只是不同的能力。显然还有把它们做大做小。我们两者都关注。如果你运行的是像Meta AI这样的东西，那是非常基于服务器的。我们也希望它能在智能眼镜上运行，而智能眼镜中没有太多空间。所以你希望有一个非常高效的东西来实现这一点。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 如果你在工业规模上使用智能进行价值<a href=\"https://laohu8.com/S/SBAY\">数百亿</a>美元，甚至最终价值数千亿美元的推理，那么用例是什么？是模拟吗？是元宇宙中的人工智能吗？我们将把数据中心用于什么?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我们的赌注是它基本上会改变所有的产品。我认为将会有一种Meta AI通用助手产品。我认为它将从一个更像聊天<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>的东西，你问一个问题，它会制定一个答案，转变为你给它更复杂的任务，然后它会离开并完成这些任务。因此，这需要大量的推理，也需要大量的计算和其他方式。</p><p>然后我认为，与其他人的其他智能体互动将是我们所做的一大部分，无论是针对企业还是创作者。我对此的一个重要理论是，不会只有一个你与之交互的单一AI，<strong>每个企业都会想要一个代表他们利益的AI</strong>。他们不会想主要通过一个会销售竞争对手产品的AI与你互动。</p><p>我认为创作者将是一个很大的群体。我们的平台上大约有2亿名创作者。他们基本上都有这样的模式，他们想吸引他们的社区，但他们受到时间的限制。他们的社区通常想吸引他们，但他们不知道自己受到白天时间的限制。如果你能创造出一种东西，让创作者基本上可以拥有AI，按照他们想要的方式训练它，并让他们的社区参与进来，我认为这也会非常强大，所有这些事情都会有大量的参与。</p><p>这些只是消费者使用案例。我和妻子经营我们的基金会，陈-扎克伯格倡议。<strong>我们在科学方面做了很多工作，显然有很多AI工作将推进科学、医疗保健和所有这些事情。</strong>因此，它最终会影响产品和经济的基本上每个领域。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 你提到AI可以为你做一些多步骤的事情。这是一个更大的模型吗?例如，对于Llama-4，是否仍然会有一个700亿参数的版本，但你只需要在正确的数据上训练它，它就会非常强大?进展是什么样的?是纵向扩展吗?还是像你说的那样，同样大小但不同的数据库?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我不知道我们是否知道这个问题的答案。我认为一个似乎是一种模式的东西是，你有Llama模型，然后你在它周围构建某种其他特定于应用程序的代码。其中一些是针对用例的微调，但有些是，例如，Meta AI应该如何使用Google或Bing等工具来引入实时知识的逻辑。这不是基础Llama模型的一部分。对于Llama-2，我们有一些这样的东西，它更多的是手工设计的。我们对Llama-3的部分目标是将更多这样的东西纳入模型本身。对于Llama-3，当我们开始进入更多这些类似于agent的行为时，我认为其中一些将是更多手工设计的。我们对Llama-4的目标将是将更多这样的东西纳入模型。</p><p>在每一步中，你都会感觉到在地平线上什么是可能的。你开始摆弄它，在它周围做一些hack。我认为这有助于你磨练你的直觉，知道你想尝试在下一个版本的模型中训练什么。这使得它更加通用，因为显然对于任何你手动编码的东西，你可以解锁一些用例，但它本质上是脆弱的和非通用的。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 当你说&#34;纳入模型本身&#34;时，你是指在模型本身想要的东西上训练它吗?你说的&#34;纳入模型本身&#34;是什么意思?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 对于Llama-2，工具的使用非常具体，而Llama-3在工具使用方面要好得多。我们不必手动编写所有的东西来让它使用Google并进行搜索。它可以直接做到这一点。类似地，对于编码和运行代码以及许多类似的东西也是如此。一旦你获得了这种能力，你就可以瞥见我们接下来可以开始做什么。我们不一定要等到Llama-4出现才开始构建这些功能，所以我们可以开始在它周围做一些hack。你做了大量的手工编码，至少在过渡期内，这会使产品变得更好。然后这有助于为我们想要在下一个版本模型中构建的东西指明方向。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 你最期待Llama-3的哪个社区微调?也许不是对你最有用的那个，而是你最享受玩的那个。他们在古代对它进行了微调，你就会和维吉尔交谈之类的。你对什么感兴趣?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我认为这类东西的本质是你会感到惊讶。任何我认为有价值的具体事物，我们可能都在构建。我认为你会得到蒸馏版本。我认为你会得到较小的版本。有一点是，我认为80亿还不够小，无法满足大量用例。随着时间的推移，我很乐意得到一个10-20亿参数的模型，甚至是一个5亿参数的模型，看看你能用它做什么。</p><p>如果有80亿个参数，我们几乎和最大的Llama-2模型一样强大，那么有10亿个参数，你应该能做一些有趣的事情，而且速度更快。在将其提供给最强大的模型以完善提示应该是什么之前，它非常适合于分类，或者人们在理解用户查询意图方面所做的许多基本事情。我认为这可能是社区可以帮助填补的一个空白。我们也在考虑自己开始蒸馏其中一些东西，但现在GPU都被用来训练4050亿的模型了。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 你有所有这些GPU，我想你说过到今年年底会有35万个。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 那是整个系列。我们建造了两个，我想是2.2万或2.4万的集群，这是我们用来训练大型模型的单个集群，显然是在我们所做的很多事情中。我们很多东西都用于训练Reels模型、Facebook新闻源和Instagram信息流。推理对我们来说是一件大事，因为我们为大量人提供服务。考虑到我们所服务的社区的庞大规模，我们所需的推理计算与训练之比可能比大多数从事这些工作的其他公司要高得多。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 在他们事先与我分享的材料中，有一点很有趣，你在训练时使用的数据比仅用于训练的计算最优数据还要多。推理对你们来说是一个大问题，对社区也是如此，在里面放入数万亿个token是有意义的。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 尽管有了700亿参数的模型，有一件有趣的事情是，我们认为它会更加饱和。我们用大约15万亿个token对它进行了训练。我想我们一开始的预测是它会更多地渐近，但即使在最后它仍在学习。我们可能本可以给它更多的token，它就会变得更好一些。</p><p>在某种程度上，你在经营一家公司，你需要做这些元推理问题。我是想把我们的GPU花在进一步训练700亿模型上?我们是想继续下去，以便开始测试Llama-4的假设?我们需要做出这个决定，我认为我们在这个版本的700亿中取得了合理的平衡。未来还会有其他的700亿，多模态的那个，会在接下来的一段时间内推出。但令人着迷的是，在这一点上，架构可以接受如此多的数据。</p><h2 id=\"id_1990487087\">能源瓶颈制约发展</h2><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 这真的很有趣。这对未来的模型意味着什么?你提到Llama-3的80亿比Llama-2的700亿还要好。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 不，不，它几乎一样好。我不想夸大其词。它在同一数量级上。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 这是否意味着Llama-4的700亿将与Llama-3的4050亿一样好?未来看起来如何?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 这是一个很棒的问题，对吧?我想没有人知道。在这个世界上，计划指数曲线是最棘手的事情之一。它会持续多久?我认为我们很可能会继续下去。我认为值得投资数百亿或超过1000亿美元来构建基础设施，并假设如果它继续发展，你将获得一些真正惊人的东西，这将创造出惊人的产品。我不认为业界有任何人真的可以肯定地告诉你它肯定会以那种速度继续扩展。一般来说，在历史上，你在某些时候会遇到瓶颈。现在有如此多的能量投入到这个领域，也许那些瓶颈会很快被打破。我认为这是一个有趣的问题。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 在没有这些瓶颈的世界里会是什么样子？假设进展只是以这种速度继续下去，这似乎是可能的。从更广的角度看，忘记Llamas...</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 嗯，会有不同的瓶颈。在过去几年里，我认为有这个GPU生产的问题。即使是有钱购买GPU的公司也不一定能得到他们想要的那么多，因为有所有这些供应限制。现在我认为这种情况正在减少。所以你看到一群公司现在正在考虑投入大量资金来建设这些东西。我认为这将持续一段时间。有一个资本问题。在什么时候投入资本就不值得了?</p><p><strong>我实际上认为在我们遇到这个问题之前，你将遇到能源限制。</strong>我不认为有人已经建造了千兆瓦级的单一训练集群。你遇到的这些东西最终会在世界上变得更慢。获得能源许可是一项受到严格管制的政府职能。你从软件开始，软件在某种程度上受到监管，我认为它比许多技术界人士认为的要受到更多监管。显然，如果你正在创办一家小公司，也许你会感觉到这一点。我们与世界各地的不同政府和监管机构互动，我们有很多规则需要遵守并确保我们做得很好。毫无疑问，能源是受到严格管制的。</p><p>如果你在谈论建设大型新电厂或大型扩建，然后建设穿越其他私人或公共土地的输电线路，那只是一件受到严格管制的事情。你说的是多年的准备时间。如果我们想建立一些大型设施，为其供电是一个非常长期的项目。我认为人们会这样做，但我不认为这是一件可以像达到一定的人工智能水平、筹集一大笔资金并投入进去，然后模型就会......你确实会在过程中遇到不同的瓶颈。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 你提到Meta即使研发预算或资本支出预算是现在的10倍，也无法负担得起的事情吗?有没有这样的事情，也许是与人工智能相关的项目，也许不是，即使像Meta这样的公司也没有资源?有没有你脑海中闪过的事情，但以现在的Meta，你甚至无法为此发行股票或债券?它的规模比你的预算大10倍?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我认为能源是一个方面。我认为如果我们能获得能源，我们可能会建造比目前更大的集群。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 这在极限情况下从根本上受到资金的限制吗?如果你有1万亿美元......</p><p>Mark Zuckerberg: 我认为是时间问题。这取决于指数曲线走多远。现在许多数据中心的规模在50兆瓦或100兆瓦左右，或者一个大的数据中心可能是150兆瓦。拿一个整个数据中心，装满你需要做训练的所有东西，你建造你能建造的最大的集群。我认为有一群公司正在做这样的事情。</p><p>但是当你开始建造一个300兆瓦、500兆瓦或1吉瓦的数据中心时，还没有人建造过1吉瓦的数据中心。我认为这将发生。这只是时间问题，但不会是明年的事。其中一些事情需要几年的时间来建设。只是为了说明这一点，我认为一个千兆瓦的数据中心相当于一个有意义的核电站，只用于训练一个模型。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>没有这样做吗?他们有950兆瓦的。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我不确切知道他们做了什么。你得问他们。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 但它不一定要在同一个地方，对吧?如果分布式训练有效，它可以是分布式的。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 嗯，我认为这是一个大问题，它将如何工作。未来似乎很有可能，我们所说的这些大型模型的训练实际上更接近于推理生成合成数据，然后再将其输入模型。我不知道这个比例会是多少，但我认为合成数据的生成比今天的训练更像是推理。显然，如果你这样做是为了训练一个模型，它就是更广泛的训练过程的一部分。所以这是一个悬而未决的问题，这个平衡以及它将如何发展。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 这是否也可能适用于Llama-3，也许从Llama-4开始?就像你把它放出来，如果有人有大量的计算能力，那么他们就可以使用你放出的模型让这些东西变得任意智能。假设有一些随机的国家，比如科威特或阿联酋，它们有大量的计算能力，它们实际上可以只使用Llama-4来制造更智能的东西。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我确实认为会有这样的动态，但我也认为模型架构有一个根本的限制。我认为像我们用Llama-3架构训练的700亿模型可以变得更好，它可以继续发展。正如我所说，我们觉得如果我们继续给它更多的数据或再次轮换高价值的token，它就会继续变得更好。我们已经看到世界各地的一群不同的公司基本上采用Llama-2 700亿模型架构，然后构建一个新的模型。但是当你对Llama-3 700亿或Llama-3 4050亿进行代际改进时，今天还没有任何类似的开源模型。我认为这是一个巨大的阶跃。人们能够在此基础上建立的东西，我认为不能无限地从那里发展。在你达到下一个阶跃之前，可以对其进行一些优化。</p><h2 id=\"id_3277786486\">AI未来会发展到哪一步？</h2><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 让我们从具体的模型甚至你需要获得能源审批的多年准备时间稍微放大一点。大局来看，未来几十年人工智能会发生什么?它感觉像是另一种技术，比如元宇宙或社交，还是感觉像是人类历史进程中一个根本不同的东西?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我认为它将是非常根本性的。我认为它将更像是计算机本身的创造。你将获得所有这些新的应用，就像你获得网络或移动电话时一样。人们基本上重新思考了所有这些体验，因为以前不可能的很多事情都变得可能了。所以我认为这将会发生，但我认为这是一个低得多的创新层次。我的感觉是，它将更像是人们从没有电脑到有电脑。</p><p>在宇宙尺度上，这显然会在几十年的时间内迅速发生。有一些人担心它真的会失控，并在一夜之间从有点智能变成极其智能。我只是认为有所有这些物理限制使得这不太可能发生。我只是不认为这会发生。我想我们会有时间适应一点。但它确实会改变我们的工作方式，并为人们提供所有这些创造性的工具来做不同的事情。我认为它将真正使人们能够做更多他们想做的事情。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 所以也许不是在一夜之间，但从宇宙尺度来看，我们能以这种方式思考这些里程碑吗?人类进化了，然后人工智能出现了，然后他们去了银河系。也许需要几十年，也许需要一个世纪，但这就是现在正在历史上发生的宏伟蓝图吗?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 抱歉，从什么意义上说?</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 从这个意义上说，还有其他技术，如计算机，甚至是火，但人工智能本身的发展与人类进化一样重要。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我认为这很棘手。人类历史就是人们基本上认为人性的某些方面在不同方面真的很独特，然后接受这不是真的这一事实，但人性实际上仍然非常特别。我们认为地球是宇宙的中心，但事实并非如此，但人类仍然非常棒，非常独特，对吧?</p><p>我认为人们倾向于有的另一种偏见是认为智能在某种程度上与生命有根本的联系。它实际上并不清楚是否如此。我不知道我们是否有足够清晰的意识或生命的定义来充分审视这一点。有所有这些科幻小说关于创造智能，它开始呈现出所有这些类人的行为和类似的东西。目前所有这些东西的化身感觉它正朝着一个方向发展，在这个方向上，智能可以与意识、能动性和类似的东西相当分离，我认为这只是使它成为一个超级有价值的工具。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 显然，随着时间的推移，很难预测这些东西会朝哪个方向发展，这就是为什么我认为任何人都不应该教条地计划如何开发它或计划做什么。你要随着每次发布来看待它。我们显然非常支持开源，但我还没有承诺要发布我们所做的每一件事。我基本上非常倾向于认为，开源对社区有好处，也对我们有好处，因为我们将从创新中受益。然而，如果在某个时刻，这个东西的能力发生了一些质的变化，而且我们觉得开源它是不负责任的，那么我们就不会开源。这一切都很难预测。</p><h2 id=\"id_1901143432\">开源的风险平衡</h2><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 如果你在训练Llama-5或Llama-4时看到了什么具体的质变，会让你觉得&#34;你知道吗，我不确定是否要开源它&#34;?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 抽象地回答这个问题有点困难，因为任何产品都可能表现出负面行为，只要你能减轻这些行为，就没问题。社交媒体有不好的东西，我们努力去缓解。Llama-2也有不好的地方，我们花了很多时间努力确保它不会帮助人们实施暴力行为或类似的事情。这并不意味着它是一种自主的或智能体，这只是意味着它学到了很多关于世界的知识，它可以回答一些我们认为让它回答是没有帮助的问题。我认为问题不在于它会表现出什么行为，而在于它表现出这些行为后，我们不能缓解什么。</p><p>我认为有太多方式可以让事物变得好或坏，以至于很难事先列举出所有这些方式。看看我们在社交媒体中不得不应对的情况和各种伤害。我们基本上已经总结出大约18或19类人们会做的有害事情，我们基本上已经建立了人工智能系统来识别这些事情是什么，并尽可能确保这些事情不会在我们的网络上发生。随着时间的推移，我认为你也能把它分解成一个更详细的分类。我认为这是我们花时间研究的事情，因为我们想确保我们理解这一点。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 在我看来，这是个好主意。如果在未来，人工智能系统没有广泛部署，每个人都无法访问它们，我会感到失望。同时，我想更好地理解缓解措施。如果缓解措施是微调，关于开放权重的问题是，你可以移除微调，而微调通常是在这些能力之上的表面功能。如果它就像在Slack上与生物学研究人员交谈......我认为模型离这还很远。现在，它们就像Google搜索。但是如果我能向它们展示我的培养皿，它们能解释为什么我的天花样本没有生长以及需要改变什么，你如何缓解这个问题?因为有人可以直接微调进去，对吧?</p><p>Mark Zuckerberg: 这是真的。我认为，大多数人会选择直接使用现成的模型，但也有一些心怀不轨的人可能会试图利用这些模型进行不良行为，另一方面，我在哲学上如此支持开源的原因之一是，我认为未来如果人工智能过度集中化，其潜在风险可能不亚于它的广泛传播。许多人都在思考：“如果我们能够做到这些，那么这些技术在社会上的广泛应用是否会成为坏事？”<strong>同时，另一个值得思考的问题是，如果一个机构拥有比其他所有人更强大的人工智能，这是否也是一件坏事？</strong></p><p>我想到一个安全类比，许多不同的事物中存在如此多的安全漏洞。如果你能回到一两年前，假设你只是多了一两年关于安全漏洞的知识。你几乎可以侵入任何系统。这不是人工智能。所以相信一个非常智能的人工智能可能能够识别一些漏洞，基本上就像一个人类可以回到一两年前并破坏所有这些系统，这并非完全是天方夜谭。</p><p>那么我们作为一个社会是如何应对这种情况的呢?一个重要部分是开源软件，它使得当软件得到改进时，它不会只局限于一个公司的产品，而是可以广泛部署到许多不同的系统中，无论是银行、医院还是政府的东西。随着软件变得更加强大，这是因为更多的人可以看到它，更多的人可以敲打它，关于这些东西如何工作有一些标准。世界可以一起很快升级。</p><p>我认为，在一个人工智能被非常广泛部署的世界里，它已经随着时间的推移逐步得到强化，所有不同的系统都会以某种方式受到制约。在我看来，这从根本上比这种情况更集中要健康得多。所以各方面都有风险，但我认为这是一种我没听到人们谈论得那么多的风险。有人工智能系统做坏事的风险。但我整夜担心的是，一个不值得信赖的行为者拥有超级强大的人工智能，无论是敌对的政府、不值得信赖的公司还是其他什么。我认为这可能是一个大得多的风险。</p><p>Dwarkesh Patel: 因为他们有一种别人都没有的武器?</p><p>Mark Zuckerberg: 或者只是制造大量混乱。我的直觉是，由于经济、安全和其他原因，这些东西最终变得非常重要和有价值。如果你不信任的人或对手得到了更强大的东西，那么我认为这可能是一个问题。也许缓解这种情况的最佳方式是拥有良好的开源人工智能，使其成为标准，并在许多方面成为领导者。它只是确保这是一个更加公平和均衡的竞争环境。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 这在我看来似乎是合理的。如果这成为现实，那将是我更喜欢的未来。我想从机制上理解，世界上存在开源人工智能系统这一事实如何防止有人用他们的人工智能系统制造混乱?以某人带着生物武器的具体例子来说，是不是我们会在世界其他地方做一堆研发来快速找出疫苗?发生了什么?</p><p>Mark Zuckerberg: 如果你以我提到的安全问题为例，我认为拥有较弱人工智能的人试图侵入一个由较强人工智能保护的系统，成功的可能性会更小。就软件安全而言。</p><p>Dwarkesh Patel: 我们怎么知道世界上的一切都是这样的?如果生物武器不是这样呢?</p><p>Mark Zuckerberg: 我的意思是，我不知道世界上的一切都是这样的。生物武器是最担心这类事情的人关注的领域之一，我认为这很有道理。有一些缓解措施。你可以尝试不把某些知识训练到模型中。有不同的做法，但在某种程度上，如果你遇到一个非常糟糕的行为者，而且你没有其他人工智能来平衡他们并了解威胁是什么，那可能就是一种风险。这是我们需要注意的事情之一。</p><p>Dwarkesh Patel: 在部署这些系统时，你能看到什么情况吗?比如你在训练Llama-4，它欺骗了你，因为它认为你没有注意到什么，然后你就想&#34;哇，这是怎么回事?&#34;这在Llama-4这样的系统中可能不太可能，但你能想象有什么类似的情况会让你真正担心欺骗性，以及数十亿个这样的副本在野外传播吗?</p><p>Mark Zuckerberg: 我的意思是，现在我们看到很多幻觉。更多的是这样。我认为这是一个有趣的问题，<strong>你如何区分幻觉和欺骗</strong>。有很多风险和需要考虑的事情。至少在经营我们公司时，我努力在这些长期的理论风险与我实际认为当今存在的相当真实的风险之间取得平衡。所以当你谈到欺骗时，我最担心的形式是人们利用这个来制造错误信息，然后通过我们的网络或其他网络来传播。我们对抗这种有害内容的方式是建立比对抗性更智能的人工智能系统。</p><p>这也是我对此理论的一部分。如果你看看人们通过社交网络做或试图做的各种伤害，有一些并不是非常具有对抗性的。例如，仇恨言论在人们没有在种族主义方面变得更好这个意义上并不是超级对抗性的。在这一点上，我认为人工智能总体上变得越来越复杂，其速度比人们在这些问题上要快得多。我们两方面都有问题。人们做坏事，无论是试图煽动暴力还是其他什么，但我们也有很多误报，基本上是我们不应该审查的东西。我认为这可以理解地让很多人感到恼火。所以我认为随着时间的推移，拥有一个在这方面越来越精确的人工智能将是好事。</p><p>在这些情况下，我仍然考虑让我们的人工智能系统以比他们更快的速度变得更加复杂的能力。这是一场军备竞赛，但我认为我们至少目前正在赢得这场军备竞赛。这是我花时间思考的很多东西。</p><p>是的，无论是Llama-4还是Llama-6，我们都需要思考我们观察到的行为</p><p><strong>Dwarkesh Patel：</strong>你把它开源的部分原因是，还有很多其他人也在研究这个。</p><p><strong>Mark Zuckerberg：</strong>所以，是的，我们想看看其他人在观察什么，我们在观察什么，我们可以改善什么。然后我们会评估是否可以将其开源。但我认为在可预见的未来，我对我们能够做到这一点持乐观态度。在短期内，我不想忽视人们今天试图使用这些模型的实际坏事，即使它们不是存在的，但它们就像我们熟悉的和运行我们的服务的相当严重的日常危害。实际上，我认为这也是我们必须花费大量时间的事情。</p><p>我发现合成数据的事情真的很奇怪，我实际上感兴趣的是为什么你不像当前的模型那样思考，为什么一遍又一遍地进行合成数据可能会有渐近线是有道理的。如果他们变得更聪明，并采用我在论文或博客文章中提到的那种技术，这些技术将在发布当天被广泛应用，它将引领正确的思维链条。为什么这不会形成一个循环呢？</p><p>当然，这不会在一夜之间发生，而是需要经过数月甚至数年的训练。可能会使用更智能的模型，它会变得更聪明，产生更好的输出，然后再变得更聪明，如此循环。我认为这是在模型架构的参数范围内可以实现的。</p><p>在某种程度上，我并不确定，我认为就像今天的80亿参数模型一样，我并不认为你能够像最先进的数千亿参数模型那样好，这些模型将新的研究融入到架构本身中。但这些模型也会是开源的，但我认为这取决于我们刚才讨论的所有问题。</p><p>我们希望情况会是这样。然而，在每个阶段，就像你在开发软件时，你可以用软件做很多事情，但在某种程度上，你会受到运行它的芯片的限制，所以总是会有不同的物理限制。模型的大小会受到你可以获得和用于推理的能量的限制。所以我同时非常乐观地认为这些东西会继续快速改进。</p><p>我比有些人更谨慎，<strong>我只是认为失控的情况不太可能发生。我认为保持选择的开放是有意义的。</strong>我们面临的未知事物太多了。有一种情况是，保持权力平衡真的很重要。就像有一场智力爆炸，他们喜欢赢得胜利。很多事情似乎都是可能的。就像保持你的选择开放一样，考虑所有的选择似乎是合理的。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> Meta作为一家大公司。你可以两者兼顾。至于开源的其他危险，我认为你提出了一些真正合理的观点，关于力量平衡的问题、以及我们可以通过更好的对齐技术或其他方式消除的危害。我希望Meta有某种框架。其他实验室有这样的框架，他们会说&#34;如果我们看到这个具体的事情，那就不能开源，甚至可能不能部署。&#34;只是把它写下来，这样公司就做好了准备，人们对此有所期待等等。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 关于存在性风险方面，这是一个很好的观点。现在我们更关注我们今天看到的风险类型，更多的是这些内容风险，我们不希望模型做一些帮助人们实施暴力、欺诈或以不同方式伤害人们的事情。谈论存在性风险可能在智力上更有趣，但我实际上认为，需要更多精力来缓解的真正危害是，有人拿着模型做一些伤害他人的事情。在实践中，对于当前的模型，我猜测下一代模型，甚至再下一代模型，这些都是我们今天看到的更普通的危害，比如人们互相欺诈之类的。我只是不想低估这一点。我认为我们有责任确保在这方面做好工作。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> Meta是一家大公司。你可以两者兼顾。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 没错。</p><h2 id=\"id_1756403125\">对元宇宙的看法</h2><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 让我们来谈谈其他事情。元宇宙。你最想去人类历史上的哪个时期?从公元前10万年到现在，你只是想看看那时候是什么样子?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 一定要是过去吗?</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 是的一定是过去。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我对美国历史和古典历史非常感兴趣。我对科学史也很感兴趣。我实际上认为看到并试图了解更多关于一些重大进展是如何发生的会很有趣。关于这些东西，我们所拥有的只是一些有限的知识。我不确定元宇宙是否能让你做到这一点，因为对于我们没有记录的事情要回到过去是很难的。我实际上不确定回到过去是否会是一件重要的事情。我认为这对历史课之类的东西会很酷，但这可能不是我对元宇宙整体最兴奋的用例。</p><p>主要的事情就是能够与人感觉在一起，无论你在哪里。我认为那将是致命的。在我们进行的关于人工智能的对话中，很多内容都是关于所有这些背后的物理限制。</p><p>我认为技术的一个教训是，你要尽可能地将事物从物理约束领域转移到软件中，因为软件的构建和发展要容易得多。你可以让它更加民主化，因为不是每个人都会有数据中心，<strong>但很多人可以编写代码并修改开源代码</strong>。元宇宙版本的目标是实现真实的数字化存在。这将是一个绝对巨大的差异，所以人们不会觉得他们必须为很多事情在一起。现在我认为，在一起可能会有一些更好的东西。这些事情不是非黑即白的。不会像是&#34;好了，现在你不需要再这样做了。&#34;但总的来说，我认为这对于社交、与人联系、工作、工业的某些部分、医学以及许多其他事情来说都将是非常强大的。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 我想回到你在谈话开始时说的一件事。你没有以10亿美元的价格出售公司。关于元宇宙，你知道你要做这件事，即使市场因此而猛烈抨击你。我很好奇。这种优势的来源是什么?你说&#34;哦，价值观，我有这种直觉&#34;，但每个人都这么说。如果你要说一些你特有的东西，你会如何表达?你为什么如此确信元宇宙?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我认为这些是不同的问题。是什么驱动着我?我们已经谈了很多主题。<strong>我只是真的喜欢创造东西，我特别喜欢围绕人们如何交流以及理解人们如何表达自己和工作来创造事物。</strong>我上大学时学的是计算机科学和心理学，我认为业内很多其他人学的是计算机科学。所以对我来说，这两件事的交集一直很重要。</p><p>这也是一种非常深层的驱动力。我不知道如何解释，但我从内心感到，<strong>如果我不创造新事物，我就是在做错事。</strong>即使在我们为投资1000亿美元在人工智能上或在元宇宙投入巨额资金制定商业案例时，，我们有计划，我认为这些计划非常明确，如果我们的东西有效，那将是一项很好的投资。但你不能从一开始就知道，而且，人们有各种各样的争论，无论是与顾问还是不同的人。</p><p><strong>Dwarkesh Patel: </strong>好吧，你怎么能，你怎么有足够的信心去做这件事？你不可能从一开始就确定无疑。人们有各种争论，与顾问或不同的人讨论。你怎么有足够的信心去做这件事?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我停止尝试创造新事物的那一天，我就完了，我会去别的地方创造新事物。我从根本上无法经营一些东西或者在我自己的生活中，不去尝试创造我认为有趣的新事物。对我来说，<strong>我们是否要尝试创造下一个东西，这甚至不是一个问题。我就是无法不这样做，我不知道</strong>。</p><p>我在生活的方方面面都是这样的。我们的家人在考艾岛建造了这个牧场，我参与设计了所有这些建筑。我们开始养牛，我就想&#34;好吧，我想养出世界上最好的牛，那么我们如何设计这个牧场，以便我们能够弄清楚并建造我们需要尝试做的所有东西。我不知道，这就是我。</p><p><strong>Dwarkesh Patel: </strong>我不确定，但我实际上对另一件事很好奇。19岁的你读了很多古代和古典作品，包括高中和大学期间。你从中学到了什么重要的一课？不仅仅是你发现的有趣的东西，而且像……到你19岁的时候，你消耗的Token并不多。其中很多都是关于经典的。显然，这在某种程度上很重要。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 你消耗的token并不多......这是个好问题。这是我认为非常有趣的事情之一。奥古斯都成为皇帝，他试图建立和平。当时没有真正的和平概念。人们对和平的理解是敌人不可避免地攻击你之间的暂时时期。所以你可以得到短暂的休息。他有这样一种观点，即将经济从雇佣兵和军事主义的东西转变为实际上的正和游戏。这在当时是一个非常新颖的想法。</p><p><strong>这是一件非常根本的事情: </strong>人们当时可以想象的作为理性工作方式的界限。这既适用于元宇宙，也适用于人工智能的东西。许多投资者和其他人无法理解我们为什么要开源。就像是&#34;我不明白，它是开源的。这一定只是你让事物成为专有的临时时期，对吧?&#34;<strong>我认为这是技术中一个非常深刻的东西，它实际上创造了很多赢家。</strong></p><p>我不想过度强调这个类比，但我确实认为，很多时候，有一些构建事物的模式是人们通常无法理解的。他们无法理解这对人们来说怎么会是一件有价值的事情，或者它怎么会是一种合理的世界状态。我认为，比人们想象的更合理的事情还有很多。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 这非常有趣。我能告诉你我在想什么吗?关于你可能从中得到的东西?这可能完全不对，但我认为关键是其中一些人有很重要的角色，他们在帝国中的年龄有多小。例如，凯撒·奥古斯都，在他19岁的时候，已经是罗马政治中最重要的人物之一。他正在领导战斗，组建第二次三头统治。我想知道19岁的你是否在想&#34;我能做到这一点，因为凯撒·奥古斯都做到了。&#34;</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 这是一个有趣的例子，无论是在很多历史还是美国历史中都是如此。我最喜欢的一句话是毕加索的这句话，所有的孩子都是艺术家，挑战在于随着年龄的增长保持艺术家的身份。当你年轻的时候，有疯狂的想法更容易。在你的生活中，以及对于你的公司或你建立的任何东西，都存在着所有这些与创新者困境的类比。你在轨迹上处于较早的位置，所以更容易转向并接受新的想法，而不会破坏对不同事物的其他承诺。我认为这是经营公司的一个有趣的部分。你如何保持动态?</p><h2 id=\"id_3675218309\">开源价值100亿美元的模型</h2><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 让我们回到投资者和开源的话题。100亿美元的模型，假设它是完全安全的。你已经做了这些评估，与本例不同的是，评估者也可以微调模型，希望在未来的模型中也是如此。你会开源这个100亿美元的模型吗?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 只要它对我们有帮助，那就会。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 但会有帮助吗?100亿美元的研发，现在它是开源的。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 这也是一个我们需要随着时间的推移进行评估的问题。我们有很长的开源软件历史，但我们不倾向于开源我们的产品，我们不会拿Instagram的代码来开源。</p><p>我们采用了很多底层基础设施，并将其开源。我们历史上最大的一次可能是我们的Open Compute项目，我们采用了我们所有服务器、网络交换机和数据中心的设计，并将其开源，最终它被证明非常有帮助。虽然很多人可以设计服务器，但业界现在都采用了我们的设计标准，这意味着供应链基本上都是围绕我们的设计建立的。因此，产量上升，对每个人来说都更便宜，为我们节省了数十亿美元，这太棒了。</p><p>因此，开源可能对我们有帮助的方式有多种。<strong>一种是如果人们想出了如何更便宜地运行模型</strong>。随着时间的推移，我们将在所有这些东西上花费数百亿美元甚至更多。因此，如果我们能提高10%的效率，我们就能节省数十亿或数百亿美元。这本身可能就值得很多。尤其是如果还有其他有竞争力的模型，我们的东西并不是在赠送某种疯狂的优势。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 那么你的观点是训练将被商品化吗?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 我认为这可能有很多种发展方式，这是其中之一。因此，&#34;商品化&#34;意味着它将变得非常便宜，因为有很多选择。这可能发展的另一个方向是质的改进。你提到了微调。现在，你可以用微调其他主要模型做的事情非常有限。有一些选择，但通常不适用于最大的模型。有能力做到这一点，不同的特定应用程序的事情或特定用例的事情，或者将它们构建到特定的工具链中。我认为这不仅会实现更高效的开发，还可能实现质的不同。</p><p>这里有一个类比。<strong>我认为移动生态系统普遍存在的一个问题是，你有这两家把关公司，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a></strong>，<strong>它们可以告诉你允许构建什么</strong>。有一个经济版本，就像我们构建一些东西，然后他们就拿走你一大笔钱。但还有一个质的版本，这实际上更让我不高兴。</p><p>有很多次，我们推出或想推出一些功能，而苹果就说&#34;不，你不能推出。&#34;这很糟糕，对吧，所以问题是，我们是否为人工智能建立了这样一个世界?你将得到少数几家运行这些封闭模型的公司，它们将控制API，因此能够告诉你可以构建什么?</p><p>对我们来说，我可以说为了确保我们不处于那个位置，自己去构建一个模型是值得的。<strong>我不希望任何其他公司告诉我们可以构建什么</strong>。从开源的角度来看，我认为很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。</p><p>所以问题是，围绕这一点构建的生态系统是什么？有哪些有趣的新事物？这在多大程度上改善了我们的产品?我知道有很多情况下，如果这最终成为我们的数据库或缓存系统或架构，我们将从社区获得宝贵的贡献，这将使我们的产品更好。然后，我们所进行的特定应用程序的工作仍然具有如此大的差异性，以至于它实际上并不重要，对吗？</p><p>也许该模型最终更像是产品本身，在这种情况下，我认为是否开源就成了一个更为复杂的经济计算，因为这样做在很大程度上就是将自己商品化。但从我目前所看到的情况来看，我们似乎还没有达到那个水平。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 你是否期望从向云提供商许可你的模型中获得可观的收入?所以他们必须支付费用才能实际提供该模型。</p><p>Mark Zuckerberg: 我们希望有这样的安排，但我不知道它会有多重要。这基本上是我们对Llama的许可，在很多方面,它是一个非常宽松的开源许可,只是我们对最大的公司使用它有一个限制。这就是我们设置这个限制的原因。我们不是试图阻止他们使用它。我们只是希望他们来与我们交谈,如果他们打算基本上拿走我们构建的东西,转售它并从中赚钱。如果你是像Microsoft Azure或Amazon这样的公司,如果你打算转售该模型,那么我们应该在其中分一杯羹。所以在你去做之前,先来和我们谈谈。事情就是这样发展的。</p><p>所以对于Llama-2,我们与基本上所有这些主要云公司都有交易,Llama-2作为托管服务在所有这些云上都可用。我假设,随着我们发布越来越大的模型,这将成为一件更大的事情。这不是我们正在做的主要事情,但我认为,如果这些公司要销售我们的模型,我们应该以某种方式分享其中的好处,这是有道理的。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 关于开源的其他危险，我认为你提出了一些真正合理的观点,关于力量平衡的问题,以及我们可以通过更好的对齐技术或其他方式消除的危害。我希望Meta有某种框架。其他实验室有这样的框架,他们会说&#34;如果我们看到这个具体的事情,那就不能开源,甚至可能不能部署。&#34;只是把它写下来,这样公司就做好了准备,人们对此有所期待等等。</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 关于存在性风险方面,这是一个很好的观点。现在我们更关注我们今天看到的风险类型,更多的是这些内容风险。我们不希望模型做一些帮助人们实施暴力、欺诈或以不同方式伤害人们的事情。虽然谈论存在性风险可能在智力上更有趣,但我实际上认为,需要更多精力来缓解的真正危害是,有人拿着模型做一些伤害他人的事情。在实践中,对于当前的模型,我猜测下一代模型,甚至再下一代模型,这些都是我们今天看到的更普通的危害,比如人们互相欺诈之类的。我只是不想低估这一点。我认为我们有责任确保在这方面做好工作。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 就开源而言，我感到好奇的是，你认为PyTorch、React、Open Compute等开源项目对世界的影响，是否有可能超越Meta在社交媒体方面的影响？我曾与这些服务的用户交流过，他们认为这种可能性是存在的，毕竟互联网的大部分运行都依赖于这些开源项目。</p><p><strong>Mark Zuckerberg: </strong>我们的消费产品确实在全球范围内拥有庞大的用户基础，几乎覆盖了全世界一半的人口。然而，我认为开源正成为一种全新的、强大的构建方式。它可能会像贝尔实验室一样，最初他们研发晶体管是为了实现长途通话，这一目标确实实现了，并为他们带来了可观的利润。但5到10年后，当人们回顾他们最引以为傲的发明时，可能会提到其他更有深远影响的技术。</p><p>我坚信，我们构建的许多项目，如Reality Labs、某些AI项目以及一些开源项目，将对人类的进步产生持久而深远的影响。虽然具体的产品会随着时间的推移不断发展、出现和消失，但它们对人类社会的贡献却是持久的。这也是我们作为技术从业者能够共同参与的、令人振奋的部分。</p><h2 id=\"id_4039577222\">自研芯片上训练模型</h2><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 关于你们的Llama模型，它何时会在你们自己的定制芯片上进行训练？</p><p><strong>Mark Zuckerberg: 很快，我们正在努力推动这一进程，但Llama-4可能不是首个在定制芯片上进行训练的模型。</strong>我们采取的方法是，自研定制芯片先处理我们的排名和推荐类型的推理任务，比如Reels、新闻源广告等。这一旦我们能够将这些任务转移到我们自己的芯片上，我们就能将更昂贵的<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>GPU用于训练更复杂的模型。</p><p>在不久的将来，我们有希望自己拥自己的芯片，我们可以首先用它来训练一些比较简单的东西，然后最终训练这些非常大的模型。同时，我要说这个项目进展得很顺利，我们正在有条不紊地推进，我们有一个长期的路线图。</p><h2 id=\"id_3424392142\">如果小扎成为Google+的CEO</h2><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 最后一个问题。这完全是题外话，如果你被任命为Google+的CEO，你能让它成功吗?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong>Google+？哦。好吧，我不知道。我不知道,这是一个非常困难的反事实。</p><p><strong>Dwarkesh Patel:</strong> 好的,那真正的最后一个问题是:当Gemini推出时,办公室里有人说过 &#34;Carthago delenda est&#34;(迦太基必须被摧毁)吗?</p><p><strong>Mark Zuckerberg:</strong> 不，我想我们现在更温和了。这是个好问题。问题是Google+没有CEO。它只是公司内部的一个部门。你之前问过什么是最稀缺的商品，但你问的是美元方面的问题。我实际上认为，<strong>对于大多数这种规模的公司来说，最稀缺的是专注。</strong></p><p>当你是一家初创公司时，也许你在资金方面更受限制。你只专注于一个想法,你可能没有所有的资源。在某个时候，你会跨越一个门槛，进入你所做事情的本质。你正在构建多个东西，你在它们之间创造了更多价值，但你在能够投入其中的精力上变得更加受限。</p><p>总有一些情况，组织中会随机发生一些很棒的事情，而我甚至都不知道。那些都很棒。但我认为一般来说,组织的能力在很大程度上受到CEO和管理团队能够监督和管理的内容的限制。这对我们来说一直是一个重点。正如本•霍洛维茨所说，<strong>我们应该把主要的事情放在首位，并尽量专注于你的关键优先事项。</strong></p><p><strong>Dwarkesh Patel: </strong>非常好，非常感谢。马克，你做得太棒了。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3713099><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>扎克伯格称，AI发展遇到GPU供应及资金不足问题前，会首先遇到能源问题；Meta可能很快就会在自研芯片上训练大模型。4月18日，Meta重磅推出Llama 3，称其为“迄今能力最强的开源大模型”，Llama3的登场又一次影响着AI大模型的竞争格局，引爆AI圈。同日，Meta CEO 扎克伯格与知名科技播客主持人Dwarkesh Patel的专访也同步发出，在这个长达80分钟的访谈里，主要围绕...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3713099\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/92b64dfa724ea2cb035b55628792985a","relate_stocks":{"LU0055631609.USD":"贝莱德世界黄金基金A2","LU0496367417.USD":"富兰克林黄金和贵金属A（acc）","LU0498741890.SGD":"FTIF - Franklin Gold and Precious Metals A (acc) SGD","META":"Meta Platforms","BK4017":"黄金","LU0498741114.HKD":"FRANKLIN GOLD & PRECIOUS METALS \"A\" (HKD) ACC","LU0368265764.SGD":"Blackrock World Gold Fund A2 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3的出现证实了大规模数据和计算资源对于AI模型的重要性，AI正在从一个\"问答\"工具，转变为一个更广义的\"推理\"系统，它需要理解问题的上下文，融合多方面知识并运用逻辑推理得出结论。多模态是Meta重点关注的领域，特别关注的一个模态是情感理解，如果能够在这方面取得突破，使人工智能能够真正理解并表达情感，那么人与机器之间的互动将会变得前所未有的自然和深入。AI确实会改变人类的工作方式，有望显著提高程序员的工作效率，但AI的出现不是试图取代人类，而是希望通过这些工具，赋予人们更强大的能力，让他们能够完成更多以前难以想象的工作。AI将像电脑的出现一样，从根本上改变人类的生活，带来许多以前不可能的新应用，推理将深刻改变几乎所有的产品形态。在AI发展遇到GPU瓶颈时，或资金不足问题前，会首先遇到能源问题，如果人类能够解决能源的问题，完全有可能建造出比现在规模更大的算力集群。我认为未来会出现META AI通用助理产品，每个企业都希望有一个代表他们利益的AI，AI将推进科学、医疗保健和各种领域的进步，最终会影响产品和经济的方方面面。我认为未来如果人工智能过度集中化，其潜在风险可能不亚于它的广泛传播，如果一个机构拥有比其他所有人更强大的人工智能，这是否也是一件坏事？我认为训练的发展有多种可能性，其中商品化确实是其中之一。商品化意味着随着市场上选择的增多，训练的成本将大大降低，变得更加亲民。关于存在性风险的问题确实值得我们深入关注，目前我们更关注的是内容风险，即模型可能被用于制造暴力、欺诈或其他伤害他人的行为。开源正成为一种全新的、强大的构筑大模型的方式。虽然具体的产品会随着时间的推移不断发展、出现和消失，但它们对人类社会的贡献却是持久的。Meta可能很快就会在自研芯片上训练大模型，但Llama-4可能还无法做到。以下是访谈全文：Llama 3顶配版仍在训练Dwarkesh Patel： Mark，欢迎来到这个播客。Mark Zuckerberg：谢谢你邀请我。我是您播客的忠实粉丝。Dwarkesh Patel：非常感谢你的赞美。让我们先聊聊这次采访发布时也会同步发布的产品。能跟我讲讲关于Meta AI和相关模型的最新进展吗?有哪些令人兴奋的地方?Mark Zuckerberg：我想大多数人会关注到的是Meta AI的新版本。我们正在做的最重要的事情是升级模型。我们发布了Llama-3。我们以开源的方式提供给开发者社区，同时它也将为Meta AI提供支持。关于Llama-3有很多值得讨论的地方，但我认为最重要的一点是，我们现在认为Meta AI是人们可免费获得的最智能的AI助手，我们还整合了Google和Bing以获取实时知识。我们将让它在我们的应用中更加突出，在Facebook和Messenger的顶部，你可以直接使用搜索框来提出问题。我们还增加了一些我认为非常酷、人们会喜欢的创作功能。我觉得动画是个很好的例子，你基本上可以拿任何图像，让它动起来。人们会觉得非常惊艳的一点是，它现在可以如此快速地生成高质量的图像，实际上是在你输入的同时实时生成和更新的。你输入你的查询，它就会去适配，比如\"给我看一张牛站在有山脉背景的田野里，吃着夏威夷果，喝着啤酒的图片\"，它会实时更新图像，这非常酷，我想人们会很喜欢的。我觉得这将是大多数人在现实世界中能感受到的。我们正在推出它，虽然不是所有地方，但我们从少数几个国家开始，未来几周和几个月会扩大范围。我认为这将是一件很了不起的事情，我真的很兴奋能把它交到人们手中。这是Meta AI的一大进步。但如果你想深入了解一下，Llama-3显然是技术上最有趣的。我们正在训练三个版本：我们实际上训练了三个版本，分别是80亿、700亿和4050亿的密集模型，其中4050亿的模型仍在训练中，所以我们今天并未发布。但我对80亿和700亿的表现非常兴奋，按照它们的规模来看是领先的。我们会发布一篇博客文章，附上所有的基准测试结果，人们可以自己去看看，它显然是开源的，所以大家有机会去试用它。我们有一个新版本的路线图，将带来多模态性、更多的多语言性以及更大的上下文窗口。希望在今年晚些时候，我们能推出4050亿参数的版本。就目前的训练情况来看，它在MMLU上已经达到了85分左右，我们预计它在许多基准测试中都会有领先的成绩。我对这一切都非常兴奋。700亿的版本也非常棒。我们今天发布它。在MMLU上大约是82分，在数学和推理方面有领先的成绩。我觉得把它交到人们手里会非常酷。Dwarkesh Patel：有意思，这是我第一次听说MMLU作为一个基准。这太令人印象深刻了。Mark Zuckerberg：80亿参数的版本几乎与我们发布的最大版本的Llama-2一样强大。所以最小的Llama-3基本上与最大的Llama-2一样强大。Dwarkesh Patel： 在我们深入讨论这些模型之前，我想回到过去。我猜想你们是在2022年开始采购这些H100的，或者你可以告诉我具体是什么时候。当时股价受到重创。人们问这些资本支出是怎么回事。人们不买账元宇宙。我想你花费资本支出来购买这些H100。你当时是如何知道要买H100的?你怎么知道你需要GPU?Mark Zuckerberg： 我想是因为我们当时在开发Reels。我们总是希望有足够的算力来构建一些我们还看不到的未来的东西。我们在开发Reels时遇到了这样的情况，我们需要更多的GPU来训练模型。这是我们服务的一个重大进化。我们不仅仅是对你关注的人或主页的内容进行排序，我们开始大力推荐我们所谓的非关联内容，也就是来自你没有关注的人或主页的内容。我们可能向你展示的内容候选库从数千个量级扩大到数百万个量级。它需要一个完全不同的基础设施。我们开始着手进行这项工作，但在基础设施方面受到限制，无法以我们想要的速度赶上TikTok的进度。我基本上是这样看的，我想：\"嘿，我们必须确保不再陷入这种境地。所以让我们订购足够的GPU来完成Reels、内容排名和信息流方面需要做的事情。但让我们再加倍。\"再次强调，我们的普遍原则是，总会有一些我们还看不到的未来的事物。通往AGI之路Dwarkesh Patel：你知道那会是AI吗?Mark Zuckerberg：我们认为那将是与训练大型模型有关的事情。当时我认为可能与内容有关。这只是经营公司的一种模式匹配，总会有另一个需要应对的方向，当时我深陷于试图让Reels和其他内容的推荐系统运作良好。这对Instagram和Facebook来说是一个巨大的突破，能够向人们展示来自他们甚至没有关注的人的有趣内容。但事后看来，这个决定非常正确，这决定源于我们的落后。这并不是因为\"哦，我想得太多了\"。事实上，大多数时候，我们之所以做出一些后来看起来不错的决定，是因为我们之前搞砸了一些事情，只是不想重复犯错而已。Dwarkesh Patel： 这完全是题外话，但我想趁现在问一下。我们一会儿再回到AI的话题。2006年你没有以10亿美元的价格出售，但我想你心里肯定有一个你愿意出售的价格，对吧?你有没有心里盘算过，\"我认为Facebook当时的实际估值是多少，而他们给的价格并不合理\"?如果他们出价5万亿美元，你当然会卖。那么你当时是如何权衡这个选择的?Mark Zuckerberg： 我觉得有些事情只是个人层面的。我不知道当时我是否有足够的精明去做那样的分析。我周围的人都在为10亿美元找各种论据，比如\"我们需要创造这么多收入，我们需要做到这么大。这显然是很多年以后的事了。\"这远远超出了我们当时的规模。我当时并没有真正具备参与那种辩论所需的金融专业知识。内心深处，我相信我们正在做的事情。我做了一些分析，\"如果我不做这个，我会做什么?嗯，我真的喜欢创造东西，我喜欢帮助人们沟通。我喜欢了解人与人之间正在发生的事情和互动。所以我想，如果我卖掉这家公司，我可能会再建一家类似的公司，而我还挺喜欢现在这家的。那又何必呢?\"我认为人们做出的很多最大的赌注往往只是基于信念和价值观。其实要做前瞻性的分析往往是非常困难的。Mark Zuckerberg: 我不知道时间表具体如何。我觉得这些事情都会随着时间逐步推进。Dwarkesh Patel: 但最终情况下:Llama-10。Mark Zuckerberg: 我觉得这个问题包含了很多内容。我不确定我们是在取代人，还是更多地在给人们提供工具来做更多的事情。Dwarkesh Patel: 有了Llama-10之后，这栋大楼里的程序员会变得生产力提高10倍吗?Mark Zuckerberg: 我希望不止10倍。我不认为人类有一个单一的智力阈值，因为人们有不同的技能。我认为在某个时刻，AI可能会在大多数事情上超过人类，这取决于模型的强大程度。但我认为这是循序渐进的，我不认为AGI只是一件事。你基本上是在添加不同的能力。多模态是我们现在关注的一个关键点，最初是照片、图像和文本，但最终会延伸到视频。因为我们非常关注元宇宙，所以3D类型的东西也很重要。我非常关注的一种模态，我没有看到业内有很多其他人关注，那就是情感理解。人类大脑有如此多的部分只是专门用来理解人、理解表情和情绪的。我认为这本身就是一种完整的模态，使人工智能能够真正理解并表达情感，那么人与机器之间的互动将会变得前所未有的自然和深入。所以除了在推理和记忆方面有很大的改进外，还有许多不同的能力是你希望训练模型去关注的，而记忆本身就是一个完整的事情。我认为未来我们不会主要把东西塞进一个查询上下文窗口来提出更复杂的问题。会有不同的存储器存储或不同的定制模型，它们会更加个性化。这些都只是不同的能力。显然还有把它们做大做小。我们两者都关注。如果你运行的是像Meta AI这样的东西，那是非常基于服务器的。我们也希望它能在智能眼镜上运行，而智能眼镜中没有太多空间。所以你希望有一个非常高效的东西来实现这一点。Dwarkesh Patel: 如果你在工业规模上使用智能进行价值数百亿美元，甚至最终价值数千亿美元的推理，那么用例是什么？是模拟吗？是元宇宙中的人工智能吗？我们将把数据中心用于什么?Mark Zuckerberg: 我们的赌注是它基本上会改变所有的产品。我认为将会有一种Meta AI通用助手产品。我认为它将从一个更像聊天机器人的东西，你问一个问题，它会制定一个答案，转变为你给它更复杂的任务，然后它会离开并完成这些任务。因此，这需要大量的推理，也需要大量的计算和其他方式。然后我认为，与其他人的其他智能体互动将是我们所做的一大部分，无论是针对企业还是创作者。我对此的一个重要理论是，不会只有一个你与之交互的单一AI，每个企业都会想要一个代表他们利益的AI。他们不会想主要通过一个会销售竞争对手产品的AI与你互动。我认为创作者将是一个很大的群体。我们的平台上大约有2亿名创作者。他们基本上都有这样的模式，他们想吸引他们的社区，但他们受到时间的限制。他们的社区通常想吸引他们，但他们不知道自己受到白天时间的限制。如果你能创造出一种东西，让创作者基本上可以拥有AI，按照他们想要的方式训练它，并让他们的社区参与进来，我认为这也会非常强大，所有这些事情都会有大量的参与。这些只是消费者使用案例。我和妻子经营我们的基金会，陈-扎克伯格倡议。我们在科学方面做了很多工作，显然有很多AI工作将推进科学、医疗保健和所有这些事情。因此，它最终会影响产品和经济的基本上每个领域。Dwarkesh Patel: 你提到AI可以为你做一些多步骤的事情。这是一个更大的模型吗?例如，对于Llama-4，是否仍然会有一个700亿参数的版本，但你只需要在正确的数据上训练它，它就会非常强大?进展是什么样的?是纵向扩展吗?还是像你说的那样，同样大小但不同的数据库?Mark Zuckerberg: 我不知道我们是否知道这个问题的答案。我认为一个似乎是一种模式的东西是，你有Llama模型，然后你在它周围构建某种其他特定于应用程序的代码。其中一些是针对用例的微调，但有些是，例如，Meta AI应该如何使用Google或Bing等工具来引入实时知识的逻辑。这不是基础Llama模型的一部分。对于Llama-2，我们有一些这样的东西，它更多的是手工设计的。我们对Llama-3的部分目标是将更多这样的东西纳入模型本身。对于Llama-3，当我们开始进入更多这些类似于agent的行为时，我认为其中一些将是更多手工设计的。我们对Llama-4的目标将是将更多这样的东西纳入模型。在每一步中，你都会感觉到在地平线上什么是可能的。你开始摆弄它，在它周围做一些hack。我认为这有助于你磨练你的直觉，知道你想尝试在下一个版本的模型中训练什么。这使得它更加通用，因为显然对于任何你手动编码的东西，你可以解锁一些用例，但它本质上是脆弱的和非通用的。Dwarkesh Patel: 当你说\"纳入模型本身\"时，你是指在模型本身想要的东西上训练它吗?你说的\"纳入模型本身\"是什么意思?Mark Zuckerberg: 对于Llama-2，工具的使用非常具体，而Llama-3在工具使用方面要好得多。我们不必手动编写所有的东西来让它使用Google并进行搜索。它可以直接做到这一点。类似地，对于编码和运行代码以及许多类似的东西也是如此。一旦你获得了这种能力，你就可以瞥见我们接下来可以开始做什么。我们不一定要等到Llama-4出现才开始构建这些功能，所以我们可以开始在它周围做一些hack。你做了大量的手工编码，至少在过渡期内，这会使产品变得更好。然后这有助于为我们想要在下一个版本模型中构建的东西指明方向。Dwarkesh Patel: 你最期待Llama-3的哪个社区微调?也许不是对你最有用的那个，而是你最享受玩的那个。他们在古代对它进行了微调，你就会和维吉尔交谈之类的。你对什么感兴趣?Mark Zuckerberg: 我认为这类东西的本质是你会感到惊讶。任何我认为有价值的具体事物，我们可能都在构建。我认为你会得到蒸馏版本。我认为你会得到较小的版本。有一点是，我认为80亿还不够小，无法满足大量用例。随着时间的推移，我很乐意得到一个10-20亿参数的模型，甚至是一个5亿参数的模型，看看你能用它做什么。如果有80亿个参数，我们几乎和最大的Llama-2模型一样强大，那么有10亿个参数，你应该能做一些有趣的事情，而且速度更快。在将其提供给最强大的模型以完善提示应该是什么之前，它非常适合于分类，或者人们在理解用户查询意图方面所做的许多基本事情。我认为这可能是社区可以帮助填补的一个空白。我们也在考虑自己开始蒸馏其中一些东西，但现在GPU都被用来训练4050亿的模型了。Dwarkesh Patel: 你有所有这些GPU，我想你说过到今年年底会有35万个。Mark Zuckerberg: 那是整个系列。我们建造了两个，我想是2.2万或2.4万的集群，这是我们用来训练大型模型的单个集群，显然是在我们所做的很多事情中。我们很多东西都用于训练Reels模型、Facebook新闻源和Instagram信息流。推理对我们来说是一件大事，因为我们为大量人提供服务。考虑到我们所服务的社区的庞大规模，我们所需的推理计算与训练之比可能比大多数从事这些工作的其他公司要高得多。Dwarkesh Patel: 在他们事先与我分享的材料中，有一点很有趣，你在训练时使用的数据比仅用于训练的计算最优数据还要多。推理对你们来说是一个大问题，对社区也是如此，在里面放入数万亿个token是有意义的。Mark Zuckerberg: 尽管有了700亿参数的模型，有一件有趣的事情是，我们认为它会更加饱和。我们用大约15万亿个token对它进行了训练。我想我们一开始的预测是它会更多地渐近，但即使在最后它仍在学习。我们可能本可以给它更多的token，它就会变得更好一些。在某种程度上，你在经营一家公司，你需要做这些元推理问题。我是想把我们的GPU花在进一步训练700亿模型上?我们是想继续下去，以便开始测试Llama-4的假设?我们需要做出这个决定，我认为我们在这个版本的700亿中取得了合理的平衡。未来还会有其他的700亿，多模态的那个，会在接下来的一段时间内推出。但令人着迷的是，在这一点上，架构可以接受如此多的数据。能源瓶颈制约发展Dwarkesh Patel: 这真的很有趣。这对未来的模型意味着什么?你提到Llama-3的80亿比Llama-2的700亿还要好。Mark Zuckerberg: 不，不，它几乎一样好。我不想夸大其词。它在同一数量级上。Dwarkesh Patel: 这是否意味着Llama-4的700亿将与Llama-3的4050亿一样好?未来看起来如何?Mark Zuckerberg: 这是一个很棒的问题，对吧?我想没有人知道。在这个世界上，计划指数曲线是最棘手的事情之一。它会持续多久?我认为我们很可能会继续下去。我认为值得投资数百亿或超过1000亿美元来构建基础设施，并假设如果它继续发展，你将获得一些真正惊人的东西，这将创造出惊人的产品。我不认为业界有任何人真的可以肯定地告诉你它肯定会以那种速度继续扩展。一般来说，在历史上，你在某些时候会遇到瓶颈。现在有如此多的能量投入到这个领域，也许那些瓶颈会很快被打破。我认为这是一个有趣的问题。Dwarkesh Patel: 在没有这些瓶颈的世界里会是什么样子？假设进展只是以这种速度继续下去，这似乎是可能的。从更广的角度看，忘记Llamas...Mark Zuckerberg: 嗯，会有不同的瓶颈。在过去几年里，我认为有这个GPU生产的问题。即使是有钱购买GPU的公司也不一定能得到他们想要的那么多，因为有所有这些供应限制。现在我认为这种情况正在减少。所以你看到一群公司现在正在考虑投入大量资金来建设这些东西。我认为这将持续一段时间。有一个资本问题。在什么时候投入资本就不值得了?我实际上认为在我们遇到这个问题之前，你将遇到能源限制。我不认为有人已经建造了千兆瓦级的单一训练集群。你遇到的这些东西最终会在世界上变得更慢。获得能源许可是一项受到严格管制的政府职能。你从软件开始，软件在某种程度上受到监管，我认为它比许多技术界人士认为的要受到更多监管。显然，如果你正在创办一家小公司，也许你会感觉到这一点。我们与世界各地的不同政府和监管机构互动，我们有很多规则需要遵守并确保我们做得很好。毫无疑问，能源是受到严格管制的。如果你在谈论建设大型新电厂或大型扩建，然后建设穿越其他私人或公共土地的输电线路，那只是一件受到严格管制的事情。你说的是多年的准备时间。如果我们想建立一些大型设施，为其供电是一个非常长期的项目。我认为人们会这样做，但我不认为这是一件可以像达到一定的人工智能水平、筹集一大笔资金并投入进去，然后模型就会......你确实会在过程中遇到不同的瓶颈。Dwarkesh Patel: 你提到Meta即使研发预算或资本支出预算是现在的10倍，也无法负担得起的事情吗?有没有这样的事情，也许是与人工智能相关的项目，也许不是，即使像Meta这样的公司也没有资源?有没有你脑海中闪过的事情，但以现在的Meta，你甚至无法为此发行股票或债券?它的规模比你的预算大10倍?Mark Zuckerberg: 我认为能源是一个方面。我认为如果我们能获得能源，我们可能会建造比目前更大的集群。Dwarkesh Patel: 这在极限情况下从根本上受到资金的限制吗?如果你有1万亿美元......Mark Zuckerberg: 我认为是时间问题。这取决于指数曲线走多远。现在许多数据中心的规模在50兆瓦或100兆瓦左右，或者一个大的数据中心可能是150兆瓦。拿一个整个数据中心，装满你需要做训练的所有东西，你建造你能建造的最大的集群。我认为有一群公司正在做这样的事情。但是当你开始建造一个300兆瓦、500兆瓦或1吉瓦的数据中心时，还没有人建造过1吉瓦的数据中心。我认为这将发生。这只是时间问题，但不会是明年的事。其中一些事情需要几年的时间来建设。只是为了说明这一点，我认为一个千兆瓦的数据中心相当于一个有意义的核电站，只用于训练一个模型。Dwarkesh Patel: 亚马逊没有这样做吗?他们有950兆瓦的。Mark Zuckerberg: 我不确切知道他们做了什么。你得问他们。Dwarkesh Patel: 但它不一定要在同一个地方，对吧?如果分布式训练有效，它可以是分布式的。Mark Zuckerberg: 嗯，我认为这是一个大问题，它将如何工作。未来似乎很有可能，我们所说的这些大型模型的训练实际上更接近于推理生成合成数据，然后再将其输入模型。我不知道这个比例会是多少，但我认为合成数据的生成比今天的训练更像是推理。显然，如果你这样做是为了训练一个模型，它就是更广泛的训练过程的一部分。所以这是一个悬而未决的问题，这个平衡以及它将如何发展。Dwarkesh Patel: 这是否也可能适用于Llama-3，也许从Llama-4开始?就像你把它放出来，如果有人有大量的计算能力，那么他们就可以使用你放出的模型让这些东西变得任意智能。假设有一些随机的国家，比如科威特或阿联酋，它们有大量的计算能力，它们实际上可以只使用Llama-4来制造更智能的东西。Mark Zuckerberg: 我确实认为会有这样的动态，但我也认为模型架构有一个根本的限制。我认为像我们用Llama-3架构训练的700亿模型可以变得更好，它可以继续发展。正如我所说，我们觉得如果我们继续给它更多的数据或再次轮换高价值的token，它就会继续变得更好。我们已经看到世界各地的一群不同的公司基本上采用Llama-2 700亿模型架构，然后构建一个新的模型。但是当你对Llama-3 700亿或Llama-3 4050亿进行代际改进时，今天还没有任何类似的开源模型。我认为这是一个巨大的阶跃。人们能够在此基础上建立的东西，我认为不能无限地从那里发展。在你达到下一个阶跃之前，可以对其进行一些优化。AI未来会发展到哪一步？Dwarkesh Patel: 让我们从具体的模型甚至你需要获得能源审批的多年准备时间稍微放大一点。大局来看，未来几十年人工智能会发生什么?它感觉像是另一种技术，比如元宇宙或社交，还是感觉像是人类历史进程中一个根本不同的东西?Mark Zuckerberg: 我认为它将是非常根本性的。我认为它将更像是计算机本身的创造。你将获得所有这些新的应用，就像你获得网络或移动电话时一样。人们基本上重新思考了所有这些体验，因为以前不可能的很多事情都变得可能了。所以我认为这将会发生，但我认为这是一个低得多的创新层次。我的感觉是，它将更像是人们从没有电脑到有电脑。在宇宙尺度上，这显然会在几十年的时间内迅速发生。有一些人担心它真的会失控，并在一夜之间从有点智能变成极其智能。我只是认为有所有这些物理限制使得这不太可能发生。我只是不认为这会发生。我想我们会有时间适应一点。但它确实会改变我们的工作方式，并为人们提供所有这些创造性的工具来做不同的事情。我认为它将真正使人们能够做更多他们想做的事情。Dwarkesh Patel: 所以也许不是在一夜之间，但从宇宙尺度来看，我们能以这种方式思考这些里程碑吗?人类进化了，然后人工智能出现了，然后他们去了银河系。也许需要几十年，也许需要一个世纪，但这就是现在正在历史上发生的宏伟蓝图吗?Mark Zuckerberg: 抱歉，从什么意义上说?Dwarkesh Patel: 从这个意义上说，还有其他技术，如计算机，甚至是火，但人工智能本身的发展与人类进化一样重要。Mark Zuckerberg: 我认为这很棘手。人类历史就是人们基本上认为人性的某些方面在不同方面真的很独特，然后接受这不是真的这一事实，但人性实际上仍然非常特别。我们认为地球是宇宙的中心，但事实并非如此，但人类仍然非常棒，非常独特，对吧?我认为人们倾向于有的另一种偏见是认为智能在某种程度上与生命有根本的联系。它实际上并不清楚是否如此。我不知道我们是否有足够清晰的意识或生命的定义来充分审视这一点。有所有这些科幻小说关于创造智能，它开始呈现出所有这些类人的行为和类似的东西。目前所有这些东西的化身感觉它正朝着一个方向发展，在这个方向上，智能可以与意识、能动性和类似的东西相当分离，我认为这只是使它成为一个超级有价值的工具。Mark Zuckerberg: 显然，随着时间的推移，很难预测这些东西会朝哪个方向发展，这就是为什么我认为任何人都不应该教条地计划如何开发它或计划做什么。你要随着每次发布来看待它。我们显然非常支持开源，但我还没有承诺要发布我们所做的每一件事。我基本上非常倾向于认为，开源对社区有好处，也对我们有好处，因为我们将从创新中受益。然而，如果在某个时刻，这个东西的能力发生了一些质的变化，而且我们觉得开源它是不负责任的，那么我们就不会开源。这一切都很难预测。开源的风险平衡Dwarkesh Patel: 如果你在训练Llama-5或Llama-4时看到了什么具体的质变，会让你觉得\"你知道吗，我不确定是否要开源它\"?Mark Zuckerberg: 抽象地回答这个问题有点困难，因为任何产品都可能表现出负面行为，只要你能减轻这些行为，就没问题。社交媒体有不好的东西，我们努力去缓解。Llama-2也有不好的地方，我们花了很多时间努力确保它不会帮助人们实施暴力行为或类似的事情。这并不意味着它是一种自主的或智能体，这只是意味着它学到了很多关于世界的知识，它可以回答一些我们认为让它回答是没有帮助的问题。我认为问题不在于它会表现出什么行为，而在于它表现出这些行为后，我们不能缓解什么。我认为有太多方式可以让事物变得好或坏，以至于很难事先列举出所有这些方式。看看我们在社交媒体中不得不应对的情况和各种伤害。我们基本上已经总结出大约18或19类人们会做的有害事情，我们基本上已经建立了人工智能系统来识别这些事情是什么，并尽可能确保这些事情不会在我们的网络上发生。随着时间的推移，我认为你也能把它分解成一个更详细的分类。我认为这是我们花时间研究的事情，因为我们想确保我们理解这一点。Dwarkesh Patel: 在我看来，这是个好主意。如果在未来，人工智能系统没有广泛部署，每个人都无法访问它们，我会感到失望。同时，我想更好地理解缓解措施。如果缓解措施是微调，关于开放权重的问题是，你可以移除微调，而微调通常是在这些能力之上的表面功能。如果它就像在Slack上与生物学研究人员交谈......我认为模型离这还很远。现在，它们就像Google搜索。但是如果我能向它们展示我的培养皿，它们能解释为什么我的天花样本没有生长以及需要改变什么，你如何缓解这个问题?因为有人可以直接微调进去，对吧?Mark Zuckerberg: 这是真的。我认为，大多数人会选择直接使用现成的模型，但也有一些心怀不轨的人可能会试图利用这些模型进行不良行为，另一方面，我在哲学上如此支持开源的原因之一是，我认为未来如果人工智能过度集中化，其潜在风险可能不亚于它的广泛传播。许多人都在思考：“如果我们能够做到这些，那么这些技术在社会上的广泛应用是否会成为坏事？”同时，另一个值得思考的问题是，如果一个机构拥有比其他所有人更强大的人工智能，这是否也是一件坏事？我想到一个安全类比，许多不同的事物中存在如此多的安全漏洞。如果你能回到一两年前，假设你只是多了一两年关于安全漏洞的知识。你几乎可以侵入任何系统。这不是人工智能。所以相信一个非常智能的人工智能可能能够识别一些漏洞，基本上就像一个人类可以回到一两年前并破坏所有这些系统，这并非完全是天方夜谭。那么我们作为一个社会是如何应对这种情况的呢?一个重要部分是开源软件，它使得当软件得到改进时，它不会只局限于一个公司的产品，而是可以广泛部署到许多不同的系统中，无论是银行、医院还是政府的东西。随着软件变得更加强大，这是因为更多的人可以看到它，更多的人可以敲打它，关于这些东西如何工作有一些标准。世界可以一起很快升级。我认为，在一个人工智能被非常广泛部署的世界里，它已经随着时间的推移逐步得到强化，所有不同的系统都会以某种方式受到制约。在我看来，这从根本上比这种情况更集中要健康得多。所以各方面都有风险，但我认为这是一种我没听到人们谈论得那么多的风险。有人工智能系统做坏事的风险。但我整夜担心的是，一个不值得信赖的行为者拥有超级强大的人工智能，无论是敌对的政府、不值得信赖的公司还是其他什么。我认为这可能是一个大得多的风险。Dwarkesh Patel: 因为他们有一种别人都没有的武器?Mark Zuckerberg: 或者只是制造大量混乱。我的直觉是，由于经济、安全和其他原因，这些东西最终变得非常重要和有价值。如果你不信任的人或对手得到了更强大的东西，那么我认为这可能是一个问题。也许缓解这种情况的最佳方式是拥有良好的开源人工智能，使其成为标准，并在许多方面成为领导者。它只是确保这是一个更加公平和均衡的竞争环境。Dwarkesh Patel: 这在我看来似乎是合理的。如果这成为现实，那将是我更喜欢的未来。我想从机制上理解，世界上存在开源人工智能系统这一事实如何防止有人用他们的人工智能系统制造混乱?以某人带着生物武器的具体例子来说，是不是我们会在世界其他地方做一堆研发来快速找出疫苗?发生了什么?Mark Zuckerberg: 如果你以我提到的安全问题为例，我认为拥有较弱人工智能的人试图侵入一个由较强人工智能保护的系统，成功的可能性会更小。就软件安全而言。Dwarkesh Patel: 我们怎么知道世界上的一切都是这样的?如果生物武器不是这样呢?Mark Zuckerberg: 我的意思是，我不知道世界上的一切都是这样的。生物武器是最担心这类事情的人关注的领域之一，我认为这很有道理。有一些缓解措施。你可以尝试不把某些知识训练到模型中。有不同的做法，但在某种程度上，如果你遇到一个非常糟糕的行为者，而且你没有其他人工智能来平衡他们并了解威胁是什么，那可能就是一种风险。这是我们需要注意的事情之一。Dwarkesh Patel: 在部署这些系统时，你能看到什么情况吗?比如你在训练Llama-4，它欺骗了你，因为它认为你没有注意到什么，然后你就想\"哇，这是怎么回事?\"这在Llama-4这样的系统中可能不太可能，但你能想象有什么类似的情况会让你真正担心欺骗性，以及数十亿个这样的副本在野外传播吗?Mark Zuckerberg: 我的意思是，现在我们看到很多幻觉。更多的是这样。我认为这是一个有趣的问题，你如何区分幻觉和欺骗。有很多风险和需要考虑的事情。至少在经营我们公司时，我努力在这些长期的理论风险与我实际认为当今存在的相当真实的风险之间取得平衡。所以当你谈到欺骗时，我最担心的形式是人们利用这个来制造错误信息，然后通过我们的网络或其他网络来传播。我们对抗这种有害内容的方式是建立比对抗性更智能的人工智能系统。这也是我对此理论的一部分。如果你看看人们通过社交网络做或试图做的各种伤害，有一些并不是非常具有对抗性的。例如，仇恨言论在人们没有在种族主义方面变得更好这个意义上并不是超级对抗性的。在这一点上，我认为人工智能总体上变得越来越复杂，其速度比人们在这些问题上要快得多。我们两方面都有问题。人们做坏事，无论是试图煽动暴力还是其他什么，但我们也有很多误报，基本上是我们不应该审查的东西。我认为这可以理解地让很多人感到恼火。所以我认为随着时间的推移，拥有一个在这方面越来越精确的人工智能将是好事。在这些情况下，我仍然考虑让我们的人工智能系统以比他们更快的速度变得更加复杂的能力。这是一场军备竞赛，但我认为我们至少目前正在赢得这场军备竞赛。这是我花时间思考的很多东西。是的，无论是Llama-4还是Llama-6，我们都需要思考我们观察到的行为Dwarkesh Patel：你把它开源的部分原因是，还有很多其他人也在研究这个。Mark Zuckerberg：所以，是的，我们想看看其他人在观察什么，我们在观察什么，我们可以改善什么。然后我们会评估是否可以将其开源。但我认为在可预见的未来，我对我们能够做到这一点持乐观态度。在短期内，我不想忽视人们今天试图使用这些模型的实际坏事，即使它们不是存在的，但它们就像我们熟悉的和运行我们的服务的相当严重的日常危害。实际上，我认为这也是我们必须花费大量时间的事情。我发现合成数据的事情真的很奇怪，我实际上感兴趣的是为什么你不像当前的模型那样思考，为什么一遍又一遍地进行合成数据可能会有渐近线是有道理的。如果他们变得更聪明，并采用我在论文或博客文章中提到的那种技术，这些技术将在发布当天被广泛应用，它将引领正确的思维链条。为什么这不会形成一个循环呢？当然，这不会在一夜之间发生，而是需要经过数月甚至数年的训练。可能会使用更智能的模型，它会变得更聪明，产生更好的输出，然后再变得更聪明，如此循环。我认为这是在模型架构的参数范围内可以实现的。在某种程度上，我并不确定，我认为就像今天的80亿参数模型一样，我并不认为你能够像最先进的数千亿参数模型那样好，这些模型将新的研究融入到架构本身中。但这些模型也会是开源的，但我认为这取决于我们刚才讨论的所有问题。我们希望情况会是这样。然而，在每个阶段，就像你在开发软件时，你可以用软件做很多事情，但在某种程度上，你会受到运行它的芯片的限制，所以总是会有不同的物理限制。模型的大小会受到你可以获得和用于推理的能量的限制。所以我同时非常乐观地认为这些东西会继续快速改进。我比有些人更谨慎，我只是认为失控的情况不太可能发生。我认为保持选择的开放是有意义的。我们面临的未知事物太多了。有一种情况是，保持权力平衡真的很重要。就像有一场智力爆炸，他们喜欢赢得胜利。很多事情似乎都是可能的。就像保持你的选择开放一样，考虑所有的选择似乎是合理的。Dwarkesh Patel: Meta作为一家大公司。你可以两者兼顾。至于开源的其他危险，我认为你提出了一些真正合理的观点，关于力量平衡的问题、以及我们可以通过更好的对齐技术或其他方式消除的危害。我希望Meta有某种框架。其他实验室有这样的框架，他们会说\"如果我们看到这个具体的事情，那就不能开源，甚至可能不能部署。\"只是把它写下来，这样公司就做好了准备，人们对此有所期待等等。Mark Zuckerberg: 关于存在性风险方面，这是一个很好的观点。现在我们更关注我们今天看到的风险类型，更多的是这些内容风险，我们不希望模型做一些帮助人们实施暴力、欺诈或以不同方式伤害人们的事情。谈论存在性风险可能在智力上更有趣，但我实际上认为，需要更多精力来缓解的真正危害是，有人拿着模型做一些伤害他人的事情。在实践中，对于当前的模型，我猜测下一代模型，甚至再下一代模型，这些都是我们今天看到的更普通的危害，比如人们互相欺诈之类的。我只是不想低估这一点。我认为我们有责任确保在这方面做好工作。Dwarkesh Patel: Meta是一家大公司。你可以两者兼顾。Mark Zuckerberg: 没错。对元宇宙的看法Dwarkesh Patel: 让我们来谈谈其他事情。元宇宙。你最想去人类历史上的哪个时期?从公元前10万年到现在，你只是想看看那时候是什么样子?Mark Zuckerberg: 一定要是过去吗?Dwarkesh Patel: 是的一定是过去。Mark Zuckerberg: 我对美国历史和古典历史非常感兴趣。我对科学史也很感兴趣。我实际上认为看到并试图了解更多关于一些重大进展是如何发生的会很有趣。关于这些东西，我们所拥有的只是一些有限的知识。我不确定元宇宙是否能让你做到这一点，因为对于我们没有记录的事情要回到过去是很难的。我实际上不确定回到过去是否会是一件重要的事情。我认为这对历史课之类的东西会很酷，但这可能不是我对元宇宙整体最兴奋的用例。主要的事情就是能够与人感觉在一起，无论你在哪里。我认为那将是致命的。在我们进行的关于人工智能的对话中，很多内容都是关于所有这些背后的物理限制。我认为技术的一个教训是，你要尽可能地将事物从物理约束领域转移到软件中，因为软件的构建和发展要容易得多。你可以让它更加民主化，因为不是每个人都会有数据中心，但很多人可以编写代码并修改开源代码。元宇宙版本的目标是实现真实的数字化存在。这将是一个绝对巨大的差异，所以人们不会觉得他们必须为很多事情在一起。现在我认为，在一起可能会有一些更好的东西。这些事情不是非黑即白的。不会像是\"好了，现在你不需要再这样做了。\"但总的来说，我认为这对于社交、与人联系、工作、工业的某些部分、医学以及许多其他事情来说都将是非常强大的。Dwarkesh Patel: 我想回到你在谈话开始时说的一件事。你没有以10亿美元的价格出售公司。关于元宇宙，你知道你要做这件事，即使市场因此而猛烈抨击你。我很好奇。这种优势的来源是什么?你说\"哦，价值观，我有这种直觉\"，但每个人都这么说。如果你要说一些你特有的东西，你会如何表达?你为什么如此确信元宇宙?Mark Zuckerberg: 我认为这些是不同的问题。是什么驱动着我?我们已经谈了很多主题。我只是真的喜欢创造东西，我特别喜欢围绕人们如何交流以及理解人们如何表达自己和工作来创造事物。我上大学时学的是计算机科学和心理学，我认为业内很多其他人学的是计算机科学。所以对我来说，这两件事的交集一直很重要。这也是一种非常深层的驱动力。我不知道如何解释，但我从内心感到，如果我不创造新事物，我就是在做错事。即使在我们为投资1000亿美元在人工智能上或在元宇宙投入巨额资金制定商业案例时，，我们有计划，我认为这些计划非常明确，如果我们的东西有效，那将是一项很好的投资。但你不能从一开始就知道，而且，人们有各种各样的争论，无论是与顾问还是不同的人。Dwarkesh Patel: 好吧，你怎么能，你怎么有足够的信心去做这件事？你不可能从一开始就确定无疑。人们有各种争论，与顾问或不同的人讨论。你怎么有足够的信心去做这件事?Mark Zuckerberg: 我停止尝试创造新事物的那一天，我就完了，我会去别的地方创造新事物。我从根本上无法经营一些东西或者在我自己的生活中，不去尝试创造我认为有趣的新事物。对我来说，我们是否要尝试创造下一个东西，这甚至不是一个问题。我就是无法不这样做，我不知道。我在生活的方方面面都是这样的。我们的家人在考艾岛建造了这个牧场，我参与设计了所有这些建筑。我们开始养牛，我就想\"好吧，我想养出世界上最好的牛，那么我们如何设计这个牧场，以便我们能够弄清楚并建造我们需要尝试做的所有东西。我不知道，这就是我。Dwarkesh Patel: 我不确定，但我实际上对另一件事很好奇。19岁的你读了很多古代和古典作品，包括高中和大学期间。你从中学到了什么重要的一课？不仅仅是你发现的有趣的东西，而且像……到你19岁的时候，你消耗的Token并不多。其中很多都是关于经典的。显然，这在某种程度上很重要。Mark Zuckerberg: 你消耗的token并不多......这是个好问题。这是我认为非常有趣的事情之一。奥古斯都成为皇帝，他试图建立和平。当时没有真正的和平概念。人们对和平的理解是敌人不可避免地攻击你之间的暂时时期。所以你可以得到短暂的休息。他有这样一种观点，即将经济从雇佣兵和军事主义的东西转变为实际上的正和游戏。这在当时是一个非常新颖的想法。这是一件非常根本的事情: 人们当时可以想象的作为理性工作方式的界限。这既适用于元宇宙，也适用于人工智能的东西。许多投资者和其他人无法理解我们为什么要开源。就像是\"我不明白，它是开源的。这一定只是你让事物成为专有的临时时期，对吧?\"我认为这是技术中一个非常深刻的东西，它实际上创造了很多赢家。我不想过度强调这个类比，但我确实认为，很多时候，有一些构建事物的模式是人们通常无法理解的。他们无法理解这对人们来说怎么会是一件有价值的事情，或者它怎么会是一种合理的世界状态。我认为，比人们想象的更合理的事情还有很多。Dwarkesh Patel: 这非常有趣。我能告诉你我在想什么吗?关于你可能从中得到的东西?这可能完全不对，但我认为关键是其中一些人有很重要的角色，他们在帝国中的年龄有多小。例如，凯撒·奥古斯都，在他19岁的时候，已经是罗马政治中最重要的人物之一。他正在领导战斗，组建第二次三头统治。我想知道19岁的你是否在想\"我能做到这一点，因为凯撒·奥古斯都做到了。\"Mark Zuckerberg: 这是一个有趣的例子，无论是在很多历史还是美国历史中都是如此。我最喜欢的一句话是毕加索的这句话，所有的孩子都是艺术家，挑战在于随着年龄的增长保持艺术家的身份。当你年轻的时候，有疯狂的想法更容易。在你的生活中，以及对于你的公司或你建立的任何东西，都存在着所有这些与创新者困境的类比。你在轨迹上处于较早的位置，所以更容易转向并接受新的想法，而不会破坏对不同事物的其他承诺。我认为这是经营公司的一个有趣的部分。你如何保持动态?开源价值100亿美元的模型Dwarkesh Patel: 让我们回到投资者和开源的话题。100亿美元的模型，假设它是完全安全的。你已经做了这些评估，与本例不同的是，评估者也可以微调模型，希望在未来的模型中也是如此。你会开源这个100亿美元的模型吗?Mark Zuckerberg: 只要它对我们有帮助，那就会。Dwarkesh Patel: 但会有帮助吗?100亿美元的研发，现在它是开源的。Mark Zuckerberg: 这也是一个我们需要随着时间的推移进行评估的问题。我们有很长的开源软件历史，但我们不倾向于开源我们的产品，我们不会拿Instagram的代码来开源。我们采用了很多底层基础设施，并将其开源。我们历史上最大的一次可能是我们的Open Compute项目，我们采用了我们所有服务器、网络交换机和数据中心的设计，并将其开源，最终它被证明非常有帮助。虽然很多人可以设计服务器，但业界现在都采用了我们的设计标准，这意味着供应链基本上都是围绕我们的设计建立的。因此，产量上升，对每个人来说都更便宜，为我们节省了数十亿美元，这太棒了。因此，开源可能对我们有帮助的方式有多种。一种是如果人们想出了如何更便宜地运行模型。随着时间的推移，我们将在所有这些东西上花费数百亿美元甚至更多。因此，如果我们能提高10%的效率，我们就能节省数十亿或数百亿美元。这本身可能就值得很多。尤其是如果还有其他有竞争力的模型，我们的东西并不是在赠送某种疯狂的优势。Dwarkesh Patel: 那么你的观点是训练将被商品化吗?Mark Zuckerberg: 我认为这可能有很多种发展方式，这是其中之一。因此，\"商品化\"意味着它将变得非常便宜，因为有很多选择。这可能发展的另一个方向是质的改进。你提到了微调。现在，你可以用微调其他主要模型做的事情非常有限。有一些选择，但通常不适用于最大的模型。有能力做到这一点，不同的特定应用程序的事情或特定用例的事情，或者将它们构建到特定的工具链中。我认为这不仅会实现更高效的开发，还可能实现质的不同。这里有一个类比。我认为移动生态系统普遍存在的一个问题是，你有这两家把关公司，苹果和谷歌，它们可以告诉你允许构建什么。有一个经济版本，就像我们构建一些东西，然后他们就拿走你一大笔钱。但还有一个质的版本，这实际上更让我不高兴。有很多次，我们推出或想推出一些功能，而苹果就说\"不，你不能推出。\"这很糟糕，对吧，所以问题是，我们是否为人工智能建立了这样一个世界?你将得到少数几家运行这些封闭模型的公司，它们将控制API，因此能够告诉你可以构建什么?对我们来说，我可以说为了确保我们不处于那个位置，自己去构建一个模型是值得的。我不希望任何其他公司告诉我们可以构建什么。从开源的角度来看，我认为很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。所以问题是，围绕这一点构建的生态系统是什么？有哪些有趣的新事物？这在多大程度上改善了我们的产品?我知道有很多情况下，如果这最终成为我们的数据库或缓存系统或架构，我们将从社区获得宝贵的贡献，这将使我们的产品更好。然后，我们所进行的特定应用程序的工作仍然具有如此大的差异性，以至于它实际上并不重要，对吗？也许该模型最终更像是产品本身，在这种情况下，我认为是否开源就成了一个更为复杂的经济计算，因为这样做在很大程度上就是将自己商品化。但从我目前所看到的情况来看，我们似乎还没有达到那个水平。Dwarkesh Patel: 你是否期望从向云提供商许可你的模型中获得可观的收入?所以他们必须支付费用才能实际提供该模型。Mark Zuckerberg: 我们希望有这样的安排，但我不知道它会有多重要。这基本上是我们对Llama的许可，在很多方面,它是一个非常宽松的开源许可,只是我们对最大的公司使用它有一个限制。这就是我们设置这个限制的原因。我们不是试图阻止他们使用它。我们只是希望他们来与我们交谈,如果他们打算基本上拿走我们构建的东西,转售它并从中赚钱。如果你是像Microsoft Azure或Amazon这样的公司,如果你打算转售该模型,那么我们应该在其中分一杯羹。所以在你去做之前,先来和我们谈谈。事情就是这样发展的。所以对于Llama-2,我们与基本上所有这些主要云公司都有交易,Llama-2作为托管服务在所有这些云上都可用。我假设,随着我们发布越来越大的模型,这将成为一件更大的事情。这不是我们正在做的主要事情,但我认为,如果这些公司要销售我们的模型,我们应该以某种方式分享其中的好处,这是有道理的。Dwarkesh Patel: 关于开源的其他危险，我认为你提出了一些真正合理的观点,关于力量平衡的问题,以及我们可以通过更好的对齐技术或其他方式消除的危害。我希望Meta有某种框架。其他实验室有这样的框架,他们会说\"如果我们看到这个具体的事情,那就不能开源,甚至可能不能部署。\"只是把它写下来,这样公司就做好了准备,人们对此有所期待等等。Mark Zuckerberg: 关于存在性风险方面,这是一个很好的观点。现在我们更关注我们今天看到的风险类型,更多的是这些内容风险。我们不希望模型做一些帮助人们实施暴力、欺诈或以不同方式伤害人们的事情。虽然谈论存在性风险可能在智力上更有趣,但我实际上认为,需要更多精力来缓解的真正危害是,有人拿着模型做一些伤害他人的事情。在实践中,对于当前的模型,我猜测下一代模型,甚至再下一代模型,这些都是我们今天看到的更普通的危害,比如人们互相欺诈之类的。我只是不想低估这一点。我认为我们有责任确保在这方面做好工作。Dwarkesh Patel: 就开源而言，我感到好奇的是，你认为PyTorch、React、Open Compute等开源项目对世界的影响，是否有可能超越Meta在社交媒体方面的影响？我曾与这些服务的用户交流过，他们认为这种可能性是存在的，毕竟互联网的大部分运行都依赖于这些开源项目。Mark Zuckerberg: 我们的消费产品确实在全球范围内拥有庞大的用户基础，几乎覆盖了全世界一半的人口。然而，我认为开源正成为一种全新的、强大的构建方式。它可能会像贝尔实验室一样，最初他们研发晶体管是为了实现长途通话，这一目标确实实现了，并为他们带来了可观的利润。但5到10年后，当人们回顾他们最引以为傲的发明时，可能会提到其他更有深远影响的技术。我坚信，我们构建的许多项目，如Reality Labs、某些AI项目以及一些开源项目，将对人类的进步产生持久而深远的影响。虽然具体的产品会随着时间的推移不断发展、出现和消失，但它们对人类社会的贡献却是持久的。这也是我们作为技术从业者能够共同参与的、令人振奋的部分。自研芯片上训练模型Dwarkesh Patel: 关于你们的Llama模型，它何时会在你们自己的定制芯片上进行训练？Mark Zuckerberg: 很快，我们正在努力推动这一进程，但Llama-4可能不是首个在定制芯片上进行训练的模型。我们采取的方法是，自研定制芯片先处理我们的排名和推荐类型的推理任务，比如Reels、新闻源广告等。这一旦我们能够将这些任务转移到我们自己的芯片上，我们就能将更昂贵的英伟达GPU用于训练更复杂的模型。在不久的将来，我们有希望自己拥自己的芯片，我们可以首先用它来训练一些比较简单的东西，然后最终训练这些非常大的模型。同时，我要说这个项目进展得很顺利，我们正在有条不紊地推进，我们有一个长期的路线图。如果小扎成为Google+的CEODwarkesh Patel: 最后一个问题。这完全是题外话，如果你被任命为Google+的CEO，你能让它成功吗?Mark Zuckerberg:Google+？哦。好吧，我不知道。我不知道,这是一个非常困难的反事实。Dwarkesh Patel: 好的,那真正的最后一个问题是:当Gemini推出时,办公室里有人说过 \"Carthago delenda est\"(迦太基必须被摧毁)吗?Mark Zuckerberg: 不，我想我们现在更温和了。这是个好问题。问题是Google+没有CEO。它只是公司内部的一个部门。你之前问过什么是最稀缺的商品，但你问的是美元方面的问题。我实际上认为，对于大多数这种规模的公司来说，最稀缺的是专注。当你是一家初创公司时，也许你在资金方面更受限制。你只专注于一个想法,你可能没有所有的资源。在某个时候，你会跨越一个门槛，进入你所做事情的本质。你正在构建多个东西，你在它们之间创造了更多价值，但你在能够投入其中的精力上变得更加受限。总有一些情况，组织中会随机发生一些很棒的事情，而我甚至都不知道。那些都很棒。但我认为一般来说,组织的能力在很大程度上受到CEO和管理团队能够监督和管理的内容的限制。这对我们来说一直是一个重点。正如本•霍洛维茨所说，我们应该把主要的事情放在首位，并尽量专注于你的关键优先事项。Dwarkesh Patel: 非常好，非常感谢。马克，你做得太棒了。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":41,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":295922033905696,"gmtCreate":1713276704604,"gmtModify":1713276706742,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/295922033905696","repostId":"2427827873","repostType":2,"repost":{"id":"2427827873","pubTimestamp":1713275462,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2427827873?lang=&edition=full","pubTime":"2024-04-16 21:51","market":"us","language":"zh","title":"OpenAI 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Lightcap一起接受了投资人播客VC20的访谈。这也是OpenAI成立8年多以来，Sam和Brad首次合体进行对外交流。</p><p>采访中，Sam和Brad分享了他们的合作历程，从最初的兴趣和信念开始，共同推动AI技术的发展。Sam强调了深度学习的潜力和规模扩大带来的积极效应，而Brad则从投资的角度讲述了他对OpenAI的信心和对公司未来发展的期待。</p><p>Sam认为，未来，计算成本将持续下降。他们<strong>（OpenAI）可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零</strong>。不过，<strong>他也表示，未来5年，OpenAI最大的瓶颈可能会出现在供应链和计算资源方面。</strong></p><p>Sam同时称，<strong>目前的AI模型还不够聪明</strong>，人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段，但他预见，<strong>到了GPT-6时代，人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。</strong>而到了GPT-8时代，或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛，甚至可能超出我们现在的想象。</p><p>Brad则表示，企业供应链非常需要AI技术的加持，希望将ChatGPT技术投入到业务流程中，从而实现非常可量化的投资回报率。如今，ChatGPT投入到供应链管理的特定流程中，<strong>可以将特定领域的支出削减20％</strong>。不过，企业采用周期较慢，而ChatGPT企业版仍在缓慢落地中。</p><p>Sam和Brad都同意，失去顶尖的研究人员、研究文化或者缺乏足够的计算资源，将严重阻碍OpenAI的进步。他们讨论了人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>模型对计算能力的巨大需求，并强调了在整个决策过程中，<strong>虽然只有少数几个战略性决策，但要成功实施这些决策，需要做出大量的日常小决策。</strong></p><p>值得一提的是，Sam称，<strong>OpenAI领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段，不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁</strong>。同样，<strong>他们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点</strong>。Sam认为，部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的<strong>。</strong></p><p>以下为“硬AI”整理的访谈全文翻译：</p><p><strong>主持人：准备好了吗？对此我感到非常兴奋，我已经期待了很长时间。这是你们俩第一次一起接受采访吧？</strong></p><p><strong>Sam</strong>：是的。</p><p><strong>主持人：那这次采访将会是非常独特的一次。Sam，七年前是什么让我坚信去做这件事？</strong></p><p><strong>Sam</strong>：我觉得有两个原因。首先，从小我就对人工智能很感兴趣，但是在大学学习的时候，这方面没有什么进展。但后来我们开始做这件事的时候，有两个因素似乎非常重要。第一，深度学习似乎确实有效。第二，随着规模的扩大，效果会更好。当时我们不清楚可预测性有多强，但很明显规模越大越好。这似乎是一件非凡的事情。当时让我们困惑的是，为什么其他人没有看到这一点？为什么其他人没有参与进来？但事实并非如此。所以我们想要去做这件事。</p><p><strong>主持人：可以问问在过去的几年里，当别人都怀疑的时候，是什么让你们坚持下去？坦率地说，很少有人有同样的信心。</strong></p><p><strong>Sam</strong>：这在我们看来似乎是可行的，而且我们一直在取得进步，这不是盲目的信仰，虽然如果你想做一件难事，就需要一定的信心。但对我们来说，做这件事真的很重要，如果我们能做到，它将以某种方式对世界产生巨大的影响，而且它可能会奏效。</p><p>我们拥有持续的数据证明这种方法是有效的。当然，具体细节花了很长时间才弄清楚。你知道，我们一开始并不是做语言模型的。显然，我们知道如果我们能继续做以前认为不可能的事情，那就预示着进步。在很长一段时间里，我们对这种方法和攻击向量有着根本的信念，细节部分则花了很长时间才理清，并且同事们做出了许多 brilliant discoveries（重大发现）。如果我们能做到，毫无疑问人工智能将是一件大事。这很有帮助。就像，它将是非常有价值的。</p><p>我们对这种方法越来越有信心，尽管在一段时间里确实像在丛林或沙漠里迷路了一样。然后，你知道，如果你坚信某件事，而其他人却怀疑它，这会稍微有点儿激励作用。是的，这肯定会有点儿烦人，但也会稍微有点儿激励作用。</p><p><strong>主持人：我的意思是，风投公司可能会持反对意见，但这并不是我们做投资的方式，因为我们是跟随大众的。但我确实想从我们之间的关系开始谈起，因为这是一种非常独特的伙伴关系。再说一次，我们说这是你们俩第一次一起接受采访。Brad，这段合作关系是怎么形成的，你为什么不告诉我呢？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>当然可以。嗯，我和Sam合作了很长时间，我们实际上在YC花了大量时间观察那一批正处于增长阶段的公司，那些都是非常深度的技术项目，比如核聚变反应堆、量子计算机、自动驾驶汽车、卫星等等。从投资的角度来看，我当时比较关注这些公司。而OpenAI是我见到的第一家让我觉得很独特的公司，因为它似乎随着时间的推移而变得越来越好，不像是一种非赢即输的二元风险。</p><p>我记得告诉Sam，我认为这家公司与我们当时关注的其它公司不同。随后，我更多地与Greg和Ilia合作，见证了Sam所述系统规模增长带来的性能提升，最初是不可预测的，后来变得可以预测。这种现象我认为非常独特。我想我们从不同的角度看到了相同的事情。从投资视角而言，如果这成立，这将是重要的投资成果，也将对世界产生深远影响。因此，我很早就对此充满信心，并愿意不遗余力地提供帮助。</p><p><strong>主持人：你是否打算全职加入呢？何时决定让这成为未来几十年的使命？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>起初，并没有这样的打算。我主要是帮Sam寻找CFO。</p><p><strong>Sam：</strong>Brad实际上在我之前就全职在OpenAI工作。</p><p><strong>Brad：</strong>确实如此。这是我首次在某件事上打败Sam。但我当时正在帮忙招聘。当时没人愿意担任OpenAI的CFO，这家公司当时只是一个规模较小的非营利性研究机构。我询问了约25位人选，结果全数被拒。说实话，<strong>我之所以来这里，是因为25个人中没有一个人愿意</strong>，这让我感到尴尬，所以我说，你知道吗？我为什么不在晚上和周末帮忙呢？然后我很快就全职了。我大约一半的时间在OpenAI，一半的时间在YC。</p><p><strong>主持人：Sam，你什么时候全职加入的？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我开始全职做OpenAI。这是一个循序渐进的过程。但我认为到2019年春季或夏季。</p><p><strong>主持人：好的，Brad在OpenAI方面比你更胜一筹。</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为伟大的合作伙伴关系在于互补的技能组合。</p><p><strong>主持人：这是肯定的。所以我想听听你们每个人的意见，就像全明星先生和夫人一样。Brad有什么了不起的地方，而世界不知道？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我觉得，良好的合作关系的一个标志就是，我很感激能与OpenAI的许多关键人物合作。当然，也许Brad可以替我做一周的工作。我肯定不能替Brad做一周的工作。我认为，作为一个团队进行分工，与每个人以及作为一个领导团队一起建立非常高带宽的沟通渠道的能力非常重要。</p><p>Brad擅长很多事情。为了节省时间，我在这里只谈两点。一是适应性。Brad加入公司显然是为了做金融，现在他做了一些事情，我想这就像在金融领域，但非常非常不同。我们根本没有生意，或者直到最近才有了可观的生意。当我们清楚地知道我们将拥有一个非常快速增长的业务时，我环顾四周，觉得我们真的需要一个人。我们得找个人来做这件事。我环顾了一下房间，然后让Brad去做。他表示：“好的，我会找到解决办法。我可能需要一些时间来适应，但我曾经处理过类似的商业事务，我有能力完成所有的事情。”</p><p>Brad在公司的各个层面上都能够接受新的挑战，并在前进的过程中解决问题。然而，我对财务一窍不通，所以这一切对我来说都显得神秘。要创建一个新的产品类别并进行市场推广，需要广泛的技能和极大的耐心。这就像对客户的痴迷，从产品到商业模式，再到我们如何处理客户支持以及所有相关的事情。Brad能够看到整体画面，以及它是如何组合在一起的，这就是一家公司。今天，我们在这里参加这个企业销售活动。</p><p>如果你一年前告诉我，我们将会成为一个伟大的组织，我可能会表示怀疑。哦，我们还不是一个伟大的组织。如果你说我们将会成为一个非常优秀的上市公司，我会认为这种情况发生的可能性非常低。但现在，我们已经是一个相当不错的组织了。</p><p><strong>主持人：稍后我们会讨论这个问题，因为我认为你制定的上市计划令人难以置信。但是，如果换个角度，你认为Sam的最大优势是什么，而这是很少有人考虑或知道的呢？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>好的，我猜有些人可能知道这一点，但我认为……</p><p>我想说两件事，它们是相互关联的。首先，在任何公司的发展阶段，总有一到三件事是那个时期真正重要的。这些事情会变化，但几乎从来不会有10件真正重要的事情。我认为Sam在专注于这一到三件重要事情上有着难以置信的能力，而这种专注也影响到了我们团队的运作。因为如果我知道他正专注于什么，即使我们可能对这些事情有不同的看法，通常我认为我们是一致的。但是，如果我们至少能在这些事情上达成一致，它们可能不是正确的全球性押注，但在当时看起来是正确的，这有助于我将其转化为我正致力于建立的团队，无论我们想要更注重企业，还是我们真的想改变我们对研究的押注，或者我们实际上想更多地押注于一件事而不是另一件，哪里我们真正需要做对的地方，这有助于我们非常快速地前进。我认为这是在规模扩大的同时保持速度的关键，这是大多数公司在事情的数量和感知到的重要事物的数量增加时开始丧失的。</p><p>第二件事就是长期未来的导向。你会有这样一种想法，你正在追逐一个非常遥远的目标，并且这个过程中，辩解哪一到三件事是最重要的，其实就是尝试弄清楚哪一到三件事是最快把我们带到那个点的方式。Sam对那个未来世界有着狂热的专注。我的工作只是填补其中的一切。</p><p><strong>主持人：现在，对你来说最重要的一两件事是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>世界上有很多AI组织可以复制其他人的工作。一旦你知道某事是可能的，就知道它的大概样子，一旦你知道人们想要它，那就不太难了。哦，这有点难。真正难的是首次尝试做新事物，并且持续多年，如果幸运的话，持续几十年，建立一个研究机构、产品机构和全公司，将这些东西推向世界。因为我们还在商业模式上创新，所以这种反复创新的文化也非常重要，这样我们不仅是在让GPT 5变得惊人地棒，而且6、7、8等，不论我们将来会怎么称呼它们。我们不会一直这样编号。确保我们能从思考研究人员能把我们带到哪里，这对产品必须走向何方，整个公司必须跟随的思考中得到准备，这是一个大事。</p><p><strong>主持人：影响OpenAI决策创新速度的最大障碍之一是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为我们有世界上最好的研究人员和最好的研究文化。如果我们失去其中的任何一个，那将是非常糟糕的。没有足够的计算资源将是非常糟糕的。我想，我们喜欢做酷酷的研究，因为科学进步是世界上最酷、最令人兴奋的事情。但实际上我们在这里是为了为其他人做有用的事情。如果我们进行了世界上最好的研究，然后我们尽我们所能使其高效，但我们仍然没有足够的计算资源来为地球上每个想要使用它并将要更多使用这些模型的人提供服务，那将是很糟糕的。 所以我想说的第二件事是，考虑如何获得足够的计算资源来满足想要使用这些服务的人们的需求。</p><p><strong>主持人：你是如何考虑回答这个问题的？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>那个我可能不会在镜头前回答，但通过将其视为一个整体系统问题，我对我们将给世界带来的惊喜保持乐观态度。</p><p><strong>主持人：我可以问一下，你们俩如何做决策？你如何确定哪些事情可以委派，哪些事情不能委派？</strong></p><p> </p><p><strong>Brad：</strong>最重要的事情就是达成一致，我们作为执行团队和领导团队花了很多时间在这个方面做决定，有时很明显，有时则不然。所有其他事情都会被分派下去。因此，我每天可能做10个决定，这些决定都不会交给Sam，因为它们并不是最重要的。但如果真是一件最重要的事，我们整个执行团队会花一次会议或者好几次会议来讨论它。</p><p><strong>主持人：你是否同意那种说法，一家公司只需要一年做一两个决定就能成功？还是说你更认同每天做10个决定，所有这些小的渐进式决定最终会使公司取得进步的观点？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我非常认同两者都重要。我喜欢做投资者的一件事是，这份工作实际上是每年做一两个决定，或者十年做一两个决定。顺便说一句，作为运营者的角色绝对不是我的本能，这不是我在这个世界上的自然位置，但为了稍微做得更好，我学到的一件事是，确实，只有少数几个战略决策。感觉更像是每月一两次，而不是每年一两次，但也不是那么多，也不是很大，就像这里是什么决定一样。但是，关于如何做决定，有很多。</p><p>我认为那些声称没有很多这样的人以前没有尝试过经营一家复杂的公司。因为说任何首席执行官每年或每月只做一两个决定都是荒谬的。这真的是永不停歇的。但是，在诸如我们要做ChatGPT 或不要做ChatGPT 之类的大事之间是有区别的。然后，为了使这一决定成功，我们必须在整个过程中做出10000个小决定。</p><p><strong>主持人：你为什么认为自己不是一个运营者？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>老实说，我不是。我非常开心地做投资者。对我来说，这不是一份令人满意的工作。但这是一个非常有趣的工作。而且，我有点喜欢，人们用来取笑投资者的所有话在某种程度上都是正确的。就像对于生活质量的工作来说，这是一个很好的权衡。但是，是的，毫不谦虚地说，我天生就不是操作员。我非常愿意做这件事，是因为我真的非常喜欢OpenAI。我认为AGL将是我接触过的最重要的事物。然而，这并不适合我。当你想到OpenAI是发展最快的公司时，听到这个消息真是太有趣了。我相信Brad会同意的。</p><p><strong>Brad：</strong>是的，我绝对同意。</p><p><strong>主持人：我想问一下，我们提到了计算元素。在边际成本与边际收益方面，我们如何考虑边际收益超过边际成本的情况？我认为这是很多人建议我们今天讨论的一个问题。显然，尤其是我们的产品。我们如何看待这个问题？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>说实话，我认为这是我们可以谈论的所有事情中最无聊的。无意冒犯，这是我能想到的最无聊的问题。</p><p><strong>主持人：真的吗？为什么无聊？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>你只需要坚信一点，那就是计算的成本将持续降低，而随着模型性能的不断提升，人工智能的价值也将持续攀升。这个等式其实相当直观，解决起来并不复杂。当然，也存在出错的可能性，比如如果计算成本因为某些原因未能如预期般下降，或者因为供需失衡、计划不当等因素导致计算能力变得异常昂贵，那么情况就会有所不同。但我认为我们可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零，这对世界上大多数领域而言都将是一个惊人的转变。不是所有事物都会因此受到负面影响，但我相信AI的成本即将变得非常低廉。</p><p><strong>主持人：开源和开源的兴起如何进一步实现或影响这一点？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>世界将会有开源模型的一席之地。有些人想要这些模型，有些人想要托管服务，还有些人两者都用。我认为这些细节虽然有趣，但忽略了更大的图景：我们正处于一场真正的、相当大的技术革命之中，智能正在从一种非常有限的东西转变。过去，只有聪明人才拥有智能，如果你想做一些需要高智商的事情，就需要很多聪明人合作。例如，创建一个像OpenAI这样的东西，你需要大量聪明的人，非常多。试想一下整个体系，不仅是OpenAI的员工，还有制造芯片、建造数据中心等等的人，最终每个人都将能够获得丰富且廉价的智能来做一些惊人的事情。</p><p><strong>主持人：我们是否高估了一年的应用速度而低估了人们未来的意愿？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>这很有可能。因为我认为这实际上是对技术普遍应用方式的深刻洞察。无论某样东西有多神奇，社会惯性都是一个大问题。只有非常棒的东西才会被广泛采用，但这个过程需要时间。所以，对于酷炫的新事物，人们总是一开始期待很高，然后过个几年热情就减退了。因此，我可能确实高估了应用速度。我认为期望和现实之间会很快发生逆转。</p><p><strong>Brad：</strong>目前人们的期望值非常高，但现实仍然很糟糕。老实说，这些模型并没有那么好。但我认为一旦人们接触到现在的模型，他们的期望值就会迅速下降。然后，这些模型也会很快变得非常出色，你会看到期望和现实的逆转，人们的期望值突然需要追赶上现实的提升速度。</p><p><strong>主持人：你提到了模型的实际质量可能并不像预期那么好，以及期望和现实之间的差距。另一个有趣的问题可能有点无聊，但它就是模型的商品化。以前从未见过像这样，上周Mistral还被热捧，然后又出现了其他的一些东西，媒体上总是报道新晋玩家的崛起，感觉每周都在变化。这是否意味着模型正在变成一种商品？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我记得，在美国曾经有过100多家汽车公司，或者至少接近这个数字。如果你去看当时的一些旧媒体报道，就会看到类似“现在出现了更好的汽车”、“现在出现了更好的汽车”这样的说法。我认为大多数新兴行业都会经历同样的过程。我觉得这没关系，甚至可能是件好事，但我并不认为这才是持久的价值所在。</p><p>最终会有一场洗牌，只会剩下少数几家提供商，大概十几家左右，大规模地提供模型。这将是一项非常复杂、非常昂贵的工程。我希望我们所有人能继续互相竞争，使模型变得更好、更便宜、更快，并在某种意义上实现商品化。</p><p>长期差异化不会存在于基础模型上，就像智能只是物质的一种新兴属性一样。长期的差异化将在于最适合你的模型，它拥有你的整个生活背景，并与你想做的所有其他事情无缝集成。但就目前而言，进步的曲线如此陡峭，我们最应该关注的就是不断改进基础模型。</p><p><strong>主持人：你提到了你做投资人的经历，Brad今天也接触了很多全球大型企业。作为一个投资者，我看到了很多AI公司，但我没有投资过任何应用型AI公司。因为老实说，我看到OpenAI自己推出了一些产品，感觉杀死了整个行业。</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为现在关于人工智能的发展有两个策略。一种策略是假设模型性能不会提升，然后在此基础上构建各种附加功能。另一种策略则是假设像OpenAI这样的人工智能研究机构会持续快速迭代，模型也会不断进步。在我看来，全球95%的<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>都应该采用后一种策略，但遗憾的是，许多创业公司却采用了前一种策略。当我们不断改进模型及其工具时，就会有可能让那些采用前一种策略的公司面临挑战，这就是 “OpenAI杀死我的创业公司” 这个想法的由来。不过，也有许多创业公司可以从GPT-5性能的大幅提升中获益。如果你押注人工智能的进步并将之作为投资逻辑，那么大多数情况下你都会取得成功。</p><p><strong>主持人：对于投资者来说，该如何识别哪些公司不会被淘汰，哪些公司可能会被淘汰？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>我们可以询问这些公司是否对模型性能提升100倍感到兴奋。通常，那些经常跟我们说想要下一个模型、询问新模型的发布时间并希望成为第一个尝鲜的公司，就属于可以从中获益的类型。还有一些公司则从未对此表示过兴趣。我认为，一个非常好的判断标准是，如果一家公司能清晰地阐述出更强大的人工智能将如何加速其产品的开发，那么他们就属于可以从中获益的类型。</p><p><strong>主持人：那么Klarna就是一个例子吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>Klarna就是一个很好的例子。对于Klarna公司来说，如果下一个模型像我们预期的那样出色，他们将取得巨大的收益。就拿医疗顾问这个例子来说，目前的人工智能模型虽然还存在一些不足，但在某些方面仍然非常有用。如果模型能在这些方面取得更大进步，那么Klarna公司就可以拓展更多业务。他们可能会对我们施加压力，要求我们更快地改进模型，以便挽救更多生命，让以前无法获得医疗服务的人也能得到一些帮助。</p><p><strong>主持人：之前我列了一些问题，但后来意识到这些问题并不理想。现在我要谈论一下模型改进的速率。这个速率是线性的吗？还是会遇到瓶颈期？现在模型的改进速度明显在加快，那么这种速度在未来会如何发展呢？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>从外部来看，模型的改进速度似乎是跳跃式的。这表明我们在一个核心信念上做得还不够好。我们认为迭代式地发布模型非常重要，避免在实验室里秘密研发通用人工智能 (AGI)。最糟糕的情况是，经过几十年的努力，我们突然发布一个通用人工智能，让全世界措手不及。对我们来说，更好的做法是将模型发布到世界，让人们有时间思考、做出反应，并逐步提高社会对人工智能的参与度。</p><p>我认为，我们做过的最重要的决定之一就是将像ChatGPT这样的模型发布到世界，让全世界都认真对待高级人工智能。我们以前尝试过谈论这个话题，但收效甚微。而推出ChatGPT确实取得了成效。</p><p>不过，当我展望未来模型时，我认为我们低估了它们的潜力。因为我们已经习惯了这些模型，看着它们一点点地改进。我们低估了即使采用迭代式发布的前瞻策略，这些模型的一些能力也会变得多么强大。因此，在构思下一个模型时，我们正在努力让发布过程更加平滑，使外部世界感受到的平滑度更接近我们内部的感受。</p><p><strong>主持人：随着公司规模的扩大，你认为迭代部署策略是否仍然可能向前发展？你看，Farron Llama发布了一些关于医学科学写作的文章，他受到了强烈的反对，不得不撤回它。Bard也做了他们的事情，他们的股价下跌了8%。随着公司规模的扩大，发布不完美的产品可能会产生这样的后果。随着时间的推移，这种迭代部署是否仍然可能？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>设置正确的预期很重要，我认为只要预期得当，迭代式发布仍然可行。</p><p><strong>Brad：</strong>是的，我同意这一点。我们也会学到很多东西。例如，当我们发布“奏鸣曲”时，我们从创意界、媒体和业界得到了大量反馈。我们现在开始将这些反馈纳入考量，并将其融入我们针对这一特定模式的研究路线图。因此，从某种意义上说，我们一开始会将期望值设定得很低，只是尝试学习，倾听外界的声音，然后尽最大可能地吸纳这些建议。这样，等到我们真正想要分享某个产品时，它才会让人觉得实用，并且人们会自然而然地熟悉它，甚至感觉它好像是专门为他们打造的。我认为这将成为我们的一种运营模式，它将是一种真正迭代的模式，与世界的合作开发将比人们想象的更加紧密。</p><p><strong>主持人：最后我想谈论一下产品上市 (GTM) 策略。你之前明确提到了医疗顾问。我听说你对人工智能如何解决癌症，特别是某些医学问题，充满了热情……</strong></p><p><strong>Sam：</strong>更准确地说，我渴望人工智能能够提供帮助。它或许无法完全解决癌症问题，但可以大幅提高科学进步的速率，而攻克癌症就是一个很好的例子。我确实认为科学非常棒，这肯定有一部分出于个人的兴奋之情。但我真诚地相信，科学进步是社会进步、经济增长和所有人生活质量提升方面最重要的一环。如果人工智能能帮助人们显著加快科学进步的步伐，我相信它一定会取得巨大的成功。</p><p><strong>主持人：你认为实现这一目标的最大障碍是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为最大的障碍在于模型不够智能。这听起来似乎有点令人沮丧，像是信息量不足的敷衍回答，但我觉得这才是最根本的原因。只要模型足够智能，其他问题都会迎刃而解。我们将需要找到各种方法将这些工具整合到人们的工作流程中。当然，模型在不同领域的能力也将发挥重要作用。但从宏观的角度来看，使用GPT-2进行科学研究曾被认为是一个相当不切实际的想法。而如今，虽然人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段，但我可以预见，到了GPT-6时代，人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。而到了GPT-8时代，或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛，甚至可能超出我们现在的想象。</p><p><strong>主持人：现在可以谈论公司发展方面的内容了吗？我认为这非常重要。从历史上来看，OpenAI的公司发展规模可以说是史无前例的，尤其是考虑到收入增长的速度。Brad，你一直是其中的佼佼者。这是一个不太好的问题，但是，到目前为止，OpenAI是如何实现足够好的发展规模的呢？成功的秘诀是什么，以及为什么一切看起来都没有崩溃？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>事情并不总是那么顺利，但我很感谢你认为至少从表面上看，OpenAI 并没有乱成一团。当时推出Chat GPT的时候，正是一个契机，人们第一次真正体验到了这项技术的人性化一面。我们一直听到人们分享各种各样的使用体验，这些故事的多样性让我们感到非常惊讶。例如，有时你会听到一家公司的研究科学家谈论这个工具如何提高了他们的工作效率，然后又会听到一个 XYZ 初创公司的软件工程师说这个工具可以帮助他写代码。甚至还有新手父母说，他们每天都会向这个工具询问80个问题，帮助他们理解如何照顾婴儿。同一个工具竟然能支持如此丰富的使用场景，而且我认为它易于上手，这肯定会对人们的接受程度和使用方式产生重大影响。当然，这也会带来商业上的影响，但我们仍然专注于在这一领域不断努力。</p><p>B2B业务显然和面向个人的业务节奏不同，企业采用新技术往往需要更长的周期。我们在开发者方面取得了巨大成功。我们一直都以打造全球顶尖的人工智能开发者平台为荣。现在，企业用户成为了我们的新关注点。因此，针对企业用户开发产品将是一个需要更多流程和时间点的过程，但我们对此感到兴奋。</p><p><strong>主持人：我想问一下关于人才的问题。如果人才因为OpenAI是最热门的公司而加入，这是否不好？OpenAI是发展最快的公司吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>可能吧。</p><p><strong>主持人：那么，每个人都必须加入我们的使命吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>如果人才只是因为OpenAI是最热门、发展最快的公司就想加入，那并不是件好事。每个人都应该认同我们的使命才对。我们总是强调使命，但仅仅强调使命就足够了吗？我确实看到过一些科技公司仅仅因为成为热门雇主而吸引人才，但这种做法通常会带来负面影响。正如你所说，使命感并不需要在所有情况下都100%真实。不过，那些失去使命导向，被雇佣兵文化主导的公司往往会为此感到后悔。</p><p><strong>主持人：你投资了一些杰出的创始者，其中有没有哪些人是你学习榜样、塑造了你关于建设公司的想法的呢？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我非常幸运能与我这一代许多优秀的创始人合作，并见证他们取得成功。我也很高兴他们现在愿意花时间帮助我。</p><p><strong>主持人：可以冒昧地追问一下吗？有没有那么一两位特别让你印象深刻的创始人，你从他们身上学到了什么？</strong></p><p>Sam：Chessie在过去的一年半里对我提供了很多帮助，他擅长许多我并不擅长的领域，迫使我快速学习如何思考产品、讨论产品以及如何打造优秀的产品。他真的是个特别的人。</p><p>Carlson兄弟也很棒。每次和他们交谈，我都会学到一些前所未有的深刻见解，这些都是非线性的思考方式。我投资了很多公司，所以认识很多杰出的创始人，我非常感激他们愿意在不同方面提供帮助。就像我试图从不同的投资者身上学习一样，向不同的创始人学习也是一种很棒的策略。</p><p><strong>主持人：可以回到关于用户使用方面的话题吗？你提到了消费者、父母、科学研究人员等各种各样的用户群体。你们还与一些全球知名的大型企业建立了令人赞叹的合作关系。在企业级应用方面，您认为有哪些关于企业采用人工智能的最重要心得体会，以及大型企业是如何思考、接近和采用人工智能技术的？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>我认为最大的心得体会是，企业天生就有一种强烈的愿望，那就是将这项技术直接投入到业务流程中，以期获得可量化的投资回报率 (ROI)。</p><p><strong>主持人：听起来很棒。</strong></p><p><strong>Brad:</strong> 我管理我的供应链，每年花费X，我想将人工智能投入到供应链管理的特定流程中，并将我花钱的特定领域的支出削减20%。诸如此类。这很好。我们在这里，很乐意帮助您思考这个问题。</p><p>不过，我认为人们严重低估了仅仅让员工能够使用这项技术所带来的重要性和回报。虽然你无法确切地量化这种工作方式的效益，但例如，原本需要花费两天才能完成的工作现在只需要两分钟，这样一来，员工就腾出更多时间去做其他 85 件日常工作。这并不会直接体现在企业衡量投资回报率的方式中。但是，想象一下，如果这种情况在10000名或100000名员工身上发生，会带来怎样的影响？</p><p><strong>主持人：我们该如何向企业解释这一点？你说得对，这不像预算明细那样一目了然，例如，我们节省了X美元。</strong></p><p><strong>Brad：</strong>是的，要展示节省出来的时间确实比较困难。一方面，这确实需要时间来证明。ChatGPT作为商用产品还非常新。我们去年8月或9月左右才发布了企业版，而自助服务产品 (SRF) 则是在今年早些时候发布的。因此，上市时间几乎为零，而企业采用新技术往往需要更长的周期。所以我认为，部分原因在于需要时间，另一部分原因在于员工会期望使用这些工具。此外，未来你将开始雇佣习惯于使用这些工具的人才，他们期望在工作场所也能使用这些工具。因此，我认为随着时间的推移，我们会开始看到这种转变。但是，我认为目前人们对于应该在哪里部署人工智能存在着一种奇怪的误解，这将对我认为他们应该在哪里部署人工智能产生重大影响。</p><p><strong>主持人：你认为最大的公司没有问他们应该问的哪些问题？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>是的，关于如何使用人工智能，如何整合人工智能，他们应该考虑的问题。许多公司认为这是一项静态技术。许多公司认为 GPT-4 是他们能获得的最好的模型。这可以理解。因为他们以往采用的每项技术都相对静态。例如，想想 2009 年的 iPhone 和今天的手机，它们本质上是相同的，只是外形略有变化，速度更快，分辨率更高，但技术本身并没有太大变化。云计算的应用开发也差不多是这样。因此，现在他们被赋予了这项新技术，他们认为这就是全部了。我认为他们没有充分考虑技术更新的速度，以及如何看待下一波技术浪潮和后继浪潮，还有如何思考实施这些技术来适应这种变化速度。</p><p><strong>主持人：你们公司显然适应了这种变化速度。欧洲公司在你们如此快速变化的情况下，其行动速度往往赶不上。因为他们习惯了现有的工作流程和程序，然后你们进行更新换代，他们就会措手不及，对吧？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>是的，这确实很难。这就是我们的工作难点所在，不是吗？我认为公司想要快速发展，但当你的规模达到10万倍或20万倍时，要做到这一点就非常困难。因此，这将是未来几年我们面临的最大挑战。</p><p><strong>主持人：Sam提到了研究和文化以及在建立销售团队的时候两者间的平衡，因为产品和销售的职能和文化很难有效融合。您认为这种平衡面临的挑战有哪些？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为这就是Brad和我建立良好合作关系的地方，因为我们对如何平衡任何特定决定有不同的看法。我认为，我们非常善于听从对方的意见，根据情况或感觉会产生更重要的影响。但我认为，我们在确保让研究推动产品和产品推动销售的关键重点方面有着非常深刻的共识，而Brad和许多人却不会这样认为。</p><p>当然，这并不意味着完全如此。必须有另一个方向的反馈。我们现在喜欢拥有用户的原因之一是，这是你能获得的最重要的奖励信号，可以判断模型的好坏。它对人们到底有多大用处？这才是最重要的。但我们也知道，为了销售更多产品，我们能做的最好的事情就是让产品变得更好。为了提升产品的质量，我们最应该做的就是进行更深入的研究。在这一点上，我们之间从未有过任何分歧，这一点至关重要。</p><p><strong>主持人：有趣的是，你提到了来自Meta的Alex Schultz，他以前非常擅长增长，但现在在OpenAI之后，他的增长思维发生了怎样的变化？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>Alex Schultz的确是一位增长方面的天才。他可以滔滔不绝地讨论用户留存曲线和各种指标，他非常懂得这些方面的诀窍。我认为通常情况下，你从失败中学到的东西并不多，成功才是更好的老师。然而，那种打破所有规则的极端成功案例其实也学不到太多东西。ChatGPT的成功是一种罕见的科技革命，并不是什么可以操作的建议。因此，如果我想要学习增长之道，我可能无法向Alex Schultz请教了。</p><p><strong>主持人：你为什么说从失败中学不到东西呢？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我一直认为可以从失败中学到教训，例如哪些做法应该避免。至少根据我自己的经历，我失败过很多次，也成功过几次，而从成功的案例中学到的东西要多得多。</p><p><strong>主持人：你从成功中学到的最大教训是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>有很多，比如招聘员工时应该关注哪些方面。现在我更倾向于提拔内部员工担任高级职位，当然，在招聘外部人才时我也会非常谨慎。此外，还要学习如何判断创始人是否优秀，如何判断投资是否成功等等。Krishna Ross的投资业绩非常出色，你可以向他请教如何判断创始人是否优秀。</p><p>我肯定会考虑那些显而易见的因素，还有一些其他因素也会考虑进去。例如，我更看重创始人追求的目标是否宏大，如果成功的话影响会很大。这比人们想象的更重要，因为真正的大赢家往往可遇不可求。宁可十次投资中有九次失败，第十次取得巨大成功，也不要追求七次小赢的平庸。优秀的创始人应该能够不断产出新点子，并且具备快速迭代的能力。当然，聪明、坚韧等素质也很重要。优秀的沟通能力也是我非常看重的一点。</p><p><strong>主持人：好的。我搞砸了很多，我错过了很多伟大的公司，我搞砸了，恕我直言，特别是在种子期或我倾向于投资的地方，他们并没有那么熟练。所以他们没有那种沟通能力。</strong></p><p><strong>Sam：</strong>作为一家公司的领导者，你需要向团队解释公司的发展方向和目标，你需要招募人才并让他们信服和你一起工作，你需要向客户推销产品并让他们愿意尝试。在某些时候，你还需要面对更广泛的受众进行演讲。我并不是说一定要能言善辩，也许我一辈子都做不到这一点，但是日常工作中能够清晰地解释你在做什么、为什么重要以及如何让别人帮助你，这一点非常重要。</p><p><strong>主持人：最后一个问题，我们来快速讨论一下招聘问题。你之前提到的一个特点是，你聘用的人似乎有点年纪了。你是更倾向于聘用经验丰富的人才，还是更看重求职者的干劲和拼搏精神？根据您之前提到的招聘情况，我猜测你更倾向于前者。你认为呢？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>至少在我任职的公司，招聘策略的制定上，我会区分团队人员的构成和职责分配。我崇尚团队合作，鼓励每个人都能提出好的想法。实际上，很多优秀的想法往往出乎意料，并非总是来自经验最丰富的人。因此，我的建议是建立一种扁平的团队架构，平等对待每个人的想法，鼓励大家集思广益，共同决策、判断和发挥创意。当然，招聘一些经验丰富的人才也很重要，因为他们可以带来更多的视角和经验。不过，我认为真正能改变公司的新想法往往不是来自这些经验丰富的人才。</p><p><strong>主持人：你同意吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为有些职位确实需要经验，而有些职位则不需要经验，甚至经验反而会成为劣势。我们领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段，不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁。我们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点。我没有具体的数据，但估计我们技术团队的平均年龄应该是在30岁出头，而其他一些科技公司可能只有20多岁。我认为部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的。</p><p>当然，这方面也存在一些例外。总而言之，我认为无论是有丰富经验的人才还是几乎没有经验的人才，只要是优秀的人才都值得考虑。到目前为止，我们的招聘策略似乎是有效的。这不是一个非此即彼的选择题，而是更应该考虑哪个人才是最合适的人选。</p><p><strong>Brad：</strong>我想补充一点，在某些特定领域，招聘有经验的人才确实非常重要。因为我们所做的事情与以往完全不同，这是一个全新的领域。人们使用、消费、讨论和评价这项技术的方式都与以往截然不同。因此，传统的商业模式手册并不适用于这类新技术，也没有现成的解决方案可以借鉴。至少在我看来，对于这些前沿领域的问题，那些拥有20年工作经验的人不一定能提供更好的解决方案。</p><p><strong>主持人：新兴行业的一大乐趣在于它提供了公平的竞争环境。我认为你在加密领域尤其看到了这一点。</strong></p><p><strong>Sam：</strong>19岁的人才和45岁的人才一样能做出重要贡献，因为这是一个全新的领域，没有既定的经验标准。总的来说，如果你想评估OpenAI的员工，可以看看他们的职位、职责和影响力，然后判断他们是否符合你的预期，即他们应该更有经验还是更少经验。</p><p><strong>主持人：你准备好快速回答了吗？每个问题60秒或更短，让我们开始吧。Sam，在未来12个月和接下来的五年里，OpenAI面临的最大挑战是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>在未来12个月内，最重要的挑战是如何进行最佳的研究，并将最佳的创新成果转化为产品。5年之后，最大的挑战可能是供应链和算力。</p><p><strong>主持人：Brad，如果你能改变主意，过去12个月中最大的挑战是什么？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>我认为企业采用人工智能的速度实际上会比人们意识到的要快得多。我认为我们将打破惯例。人们认为企业在采用新技术方面比较缓慢，但我认为事实并非如此。</p><p><strong>主持人：我们是否拥有大量的实验预算？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>是的，我们确实拥有大量的实验预算，这对我们的工作有很大的帮助。</p><p><strong>主持人：Sam，你今天最关心的全球问题是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我感觉全球的问题变得更为严重，包括地缘政治问题、社会经济问题以及政治问题。我觉得现在的世界比我关注以来的任何时候都更加不稳定。这就是问题的关键，这就是根本原因。我感觉到的总体宏观不稳定性非常高。</p><p><strong>主持人：Brad， OpenAI发展过程中最出乎意料的是什么？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>让我吃惊的是模型的扩展性如此一致。尽管该趋势已经持续了六年，但我仍然对这种现象感到难以置信，即随着模型的增大，性能会可预测地提高。这真是太棒了。</p><p><strong>主持人：Brad，你现在知道的事情，你希望在开始在OpenAI工作时就知道的是什么？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>我希望我能理解这项技术实际发挥影响的顺序。例如，创意产业领域对这项技术的重要性超出了我们的预期，而我们之前更关注知识密集型产业或工业领域的应用。我们早期曾做过很多<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>方面的研究，当时我们以为会与机器人公司合作制造机器人，并与游戏公司合作开发智能体，但实际的发展却完全不同。</p><p><strong>主持人：Sam，如果时间允许，你还有哪些想做的事情？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我现在几乎不怎么读书了，以前我读书很多。这是一个让我觉得遗憾的变化。</p><p><strong>主持人：你想腾出更多时间读书吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>也许吧，但这可能短期内不会实现。现在这种以牺牲个人生活为代价换取事业发展的方式是可以接受的，我知道这并非长久之计，但还是觉得有些难过。</p><p><strong>主持人：抱歉，这个问题有点深了。见到埃隆的人，你高兴吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我很高兴。虽然不能说我享受这个过程，但我确实为取得的进展感到非常自豪。</p><p><strong>主持人：过去一年里你们俩都结婚了，这真是太让人兴奋了。能分享一些你们在如此忙碌的情况下，如何保持浪漫的爱情关系以及幸福的秘诀吗？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>沟通是关键。我仍在学习如何更好地沟通，要有同理心，并且要理解这份工作可能是世界上最辛苦的工作之一。然而，真正为此付出代价的人并不是你，而是你的另一半。</p><p><strong>Sam：</strong>我真的很幸运娶到了克里斯蒂，但他确实为我的工作付出了很多。过去我们的生活很平静，而现在他非常支持我，理解我的工作，他说，你去忙吧，我会在这里等你，我们会有很多时间在一起的。我们仍然会抽出时间约会，但拥有一个支持你的伴侣，不仅仅是支持，还是一个热情的伴侣，这真的很重要。他说，你去做吧，我会想办法让事情顺利进行，我会尽量灵活一些。我真的很感激这一点。</p><p><strong>主持人：Brad，对于 OpenAI，你对它未来10年有什么展望？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>我讨厌做10年的预测。</p><p><strong>主持人：没关系，你可以说5年或20年。</strong></p><p><strong>Brad：</strong>这也没什么区别。我不知道，过了。我知道Sam比我更讨厌它。</p><p><strong>主持人：比如，当你展望10年后，你如何看待那时的世界状况？你对未来的状态感到兴奋吗？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>是的，否则我们也不会从事这份工作，至少我不会。</p><p><strong>Sam：</strong>非常兴奋。我希望到那时人们会回首过去，说“天哪，2024 年的人们生活也太原始野蛮了吧！”就像我们现在回首几百年前的人们的生活一样。并不是说我们不感激现在美好的生活，但是，人们会生病，会因疾病过早死亡。并不是每个人都能接受良好的教育。每个人都应该能够按照自己的意愿去做事和支配时间，更不用说未来会出现一些我们现在无法想象的新事物了。当然，未来并非全是好的，也会有一些我们失去的东西。但总而言之，我对一个真正富足的世界感到无比兴奋。</p><p><strong>主持人：非常感谢你们抽出时间来做这次访谈。老实说，能和你们俩面对面交流太棒了！再次感谢你们加入我今天的访谈。</strong></p><p><strong>Sam和Brad：</strong>感谢你的邀请，这太棒了！</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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Altman和COO Brad Lightcap一起接受了投资人播客VC20的访谈。这也是OpenAI成立8年多以来，Sam和Brad首次合体进行对外交流。采访中，Sam和Brad分享了他们的合作历程，从最初的兴趣和信念开始，共同推动AI技术的发展。Sam强调了深度学习的潜力和规模扩大带来的积极效应，而Brad则从投资的角度讲述了他对OpenAI的信心和对公司未来发展的期待。Sam认为，未来，计算成本将持续下降。他们（OpenAI）可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零。不过，他也表示，未来5年，OpenAI最大的瓶颈可能会出现在供应链和计算资源方面。Sam同时称，目前的AI模型还不够聪明，人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段，但他预见，到了GPT-6时代，人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。而到了GPT-8时代，或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛，甚至可能超出我们现在的想象。Brad则表示，企业供应链非常需要AI技术的加持，希望将ChatGPT技术投入到业务流程中，从而实现非常可量化的投资回报率。如今，ChatGPT投入到供应链管理的特定流程中，可以将特定领域的支出削减20％。不过，企业采用周期较慢，而ChatGPT企业版仍在缓慢落地中。Sam和Brad都同意，失去顶尖的研究人员、研究文化或者缺乏足够的计算资源，将严重阻碍OpenAI的进步。他们讨论了人工智能模型对计算能力的巨大需求，并强调了在整个决策过程中，虽然只有少数几个战略性决策，但要成功实施这些决策，需要做出大量的日常小决策。值得一提的是，Sam称，OpenAI领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段，不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁。同样，他们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点。Sam认为，部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的。以下为“硬AI”整理的访谈全文翻译：主持人：准备好了吗？对此我感到非常兴奋，我已经期待了很长时间。这是你们俩第一次一起接受采访吧？Sam：是的。主持人：那这次采访将会是非常独特的一次。Sam，七年前是什么让我坚信去做这件事？Sam：我觉得有两个原因。首先，从小我就对人工智能很感兴趣，但是在大学学习的时候，这方面没有什么进展。但后来我们开始做这件事的时候，有两个因素似乎非常重要。第一，深度学习似乎确实有效。第二，随着规模的扩大，效果会更好。当时我们不清楚可预测性有多强，但很明显规模越大越好。这似乎是一件非凡的事情。当时让我们困惑的是，为什么其他人没有看到这一点？为什么其他人没有参与进来？但事实并非如此。所以我们想要去做这件事。主持人：可以问问在过去的几年里，当别人都怀疑的时候，是什么让你们坚持下去？坦率地说，很少有人有同样的信心。Sam：这在我们看来似乎是可行的，而且我们一直在取得进步，这不是盲目的信仰，虽然如果你想做一件难事，就需要一定的信心。但对我们来说，做这件事真的很重要，如果我们能做到，它将以某种方式对世界产生巨大的影响，而且它可能会奏效。我们拥有持续的数据证明这种方法是有效的。当然，具体细节花了很长时间才弄清楚。你知道，我们一开始并不是做语言模型的。显然，我们知道如果我们能继续做以前认为不可能的事情，那就预示着进步。在很长一段时间里，我们对这种方法和攻击向量有着根本的信念，细节部分则花了很长时间才理清，并且同事们做出了许多 brilliant discoveries（重大发现）。如果我们能做到，毫无疑问人工智能将是一件大事。这很有帮助。就像，它将是非常有价值的。我们对这种方法越来越有信心，尽管在一段时间里确实像在丛林或沙漠里迷路了一样。然后，你知道，如果你坚信某件事，而其他人却怀疑它，这会稍微有点儿激励作用。是的，这肯定会有点儿烦人，但也会稍微有点儿激励作用。主持人：我的意思是，风投公司可能会持反对意见，但这并不是我们做投资的方式，因为我们是跟随大众的。但我确实想从我们之间的关系开始谈起，因为这是一种非常独特的伙伴关系。再说一次，我们说这是你们俩第一次一起接受采访。Brad，这段合作关系是怎么形成的，你为什么不告诉我呢？Brad：当然可以。嗯，我和Sam合作了很长时间，我们实际上在YC花了大量时间观察那一批正处于增长阶段的公司，那些都是非常深度的技术项目，比如核聚变反应堆、量子计算机、自动驾驶汽车、卫星等等。从投资的角度来看，我当时比较关注这些公司。而OpenAI是我见到的第一家让我觉得很独特的公司，因为它似乎随着时间的推移而变得越来越好，不像是一种非赢即输的二元风险。我记得告诉Sam，我认为这家公司与我们当时关注的其它公司不同。随后，我更多地与Greg和Ilia合作，见证了Sam所述系统规模增长带来的性能提升，最初是不可预测的，后来变得可以预测。这种现象我认为非常独特。我想我们从不同的角度看到了相同的事情。从投资视角而言，如果这成立，这将是重要的投资成果，也将对世界产生深远影响。因此，我很早就对此充满信心，并愿意不遗余力地提供帮助。主持人：你是否打算全职加入呢？何时决定让这成为未来几十年的使命？Brad：起初，并没有这样的打算。我主要是帮Sam寻找CFO。Sam：Brad实际上在我之前就全职在OpenAI工作。Brad：确实如此。这是我首次在某件事上打败Sam。但我当时正在帮忙招聘。当时没人愿意担任OpenAI的CFO，这家公司当时只是一个规模较小的非营利性研究机构。我询问了约25位人选，结果全数被拒。说实话，我之所以来这里，是因为25个人中没有一个人愿意，这让我感到尴尬，所以我说，你知道吗？我为什么不在晚上和周末帮忙呢？然后我很快就全职了。我大约一半的时间在OpenAI，一半的时间在YC。主持人：Sam，你什么时候全职加入的？Sam：我开始全职做OpenAI。这是一个循序渐进的过程。但我认为到2019年春季或夏季。主持人：好的，Brad在OpenAI方面比你更胜一筹。Sam：我认为伟大的合作伙伴关系在于互补的技能组合。主持人：这是肯定的。所以我想听听你们每个人的意见，就像全明星先生和夫人一样。Brad有什么了不起的地方，而世界不知道？Sam：我觉得，良好的合作关系的一个标志就是，我很感激能与OpenAI的许多关键人物合作。当然，也许Brad可以替我做一周的工作。我肯定不能替Brad做一周的工作。我认为，作为一个团队进行分工，与每个人以及作为一个领导团队一起建立非常高带宽的沟通渠道的能力非常重要。Brad擅长很多事情。为了节省时间，我在这里只谈两点。一是适应性。Brad加入公司显然是为了做金融，现在他做了一些事情，我想这就像在金融领域，但非常非常不同。我们根本没有生意，或者直到最近才有了可观的生意。当我们清楚地知道我们将拥有一个非常快速增长的业务时，我环顾四周，觉得我们真的需要一个人。我们得找个人来做这件事。我环顾了一下房间，然后让Brad去做。他表示：“好的，我会找到解决办法。我可能需要一些时间来适应，但我曾经处理过类似的商业事务，我有能力完成所有的事情。”Brad在公司的各个层面上都能够接受新的挑战，并在前进的过程中解决问题。然而，我对财务一窍不通，所以这一切对我来说都显得神秘。要创建一个新的产品类别并进行市场推广，需要广泛的技能和极大的耐心。这就像对客户的痴迷，从产品到商业模式，再到我们如何处理客户支持以及所有相关的事情。Brad能够看到整体画面，以及它是如何组合在一起的，这就是一家公司。今天，我们在这里参加这个企业销售活动。如果你一年前告诉我，我们将会成为一个伟大的组织，我可能会表示怀疑。哦，我们还不是一个伟大的组织。如果你说我们将会成为一个非常优秀的上市公司，我会认为这种情况发生的可能性非常低。但现在，我们已经是一个相当不错的组织了。主持人：稍后我们会讨论这个问题，因为我认为你制定的上市计划令人难以置信。但是，如果换个角度，你认为Sam的最大优势是什么，而这是很少有人考虑或知道的呢？Brad：好的，我猜有些人可能知道这一点，但我认为……我想说两件事，它们是相互关联的。首先，在任何公司的发展阶段，总有一到三件事是那个时期真正重要的。这些事情会变化，但几乎从来不会有10件真正重要的事情。我认为Sam在专注于这一到三件重要事情上有着难以置信的能力，而这种专注也影响到了我们团队的运作。因为如果我知道他正专注于什么，即使我们可能对这些事情有不同的看法，通常我认为我们是一致的。但是，如果我们至少能在这些事情上达成一致，它们可能不是正确的全球性押注，但在当时看起来是正确的，这有助于我将其转化为我正致力于建立的团队，无论我们想要更注重企业，还是我们真的想改变我们对研究的押注，或者我们实际上想更多地押注于一件事而不是另一件，哪里我们真正需要做对的地方，这有助于我们非常快速地前进。我认为这是在规模扩大的同时保持速度的关键，这是大多数公司在事情的数量和感知到的重要事物的数量增加时开始丧失的。第二件事就是长期未来的导向。你会有这样一种想法，你正在追逐一个非常遥远的目标，并且这个过程中，辩解哪一到三件事是最重要的，其实就是尝试弄清楚哪一到三件事是最快把我们带到那个点的方式。Sam对那个未来世界有着狂热的专注。我的工作只是填补其中的一切。主持人：现在，对你来说最重要的一两件事是什么？Sam：世界上有很多AI组织可以复制其他人的工作。一旦你知道某事是可能的，就知道它的大概样子，一旦你知道人们想要它，那就不太难了。哦，这有点难。真正难的是首次尝试做新事物，并且持续多年，如果幸运的话，持续几十年，建立一个研究机构、产品机构和全公司，将这些东西推向世界。因为我们还在商业模式上创新，所以这种反复创新的文化也非常重要，这样我们不仅是在让GPT 5变得惊人地棒，而且6、7、8等，不论我们将来会怎么称呼它们。我们不会一直这样编号。确保我们能从思考研究人员能把我们带到哪里，这对产品必须走向何方，整个公司必须跟随的思考中得到准备，这是一个大事。主持人：影响OpenAI决策创新速度的最大障碍之一是什么？Sam：我认为我们有世界上最好的研究人员和最好的研究文化。如果我们失去其中的任何一个，那将是非常糟糕的。没有足够的计算资源将是非常糟糕的。我想，我们喜欢做酷酷的研究，因为科学进步是世界上最酷、最令人兴奋的事情。但实际上我们在这里是为了为其他人做有用的事情。如果我们进行了世界上最好的研究，然后我们尽我们所能使其高效，但我们仍然没有足够的计算资源来为地球上每个想要使用它并将要更多使用这些模型的人提供服务，那将是很糟糕的。 所以我想说的第二件事是，考虑如何获得足够的计算资源来满足想要使用这些服务的人们的需求。主持人：你是如何考虑回答这个问题的？Sam：那个我可能不会在镜头前回答，但通过将其视为一个整体系统问题，我对我们将给世界带来的惊喜保持乐观态度。主持人：我可以问一下，你们俩如何做决策？你如何确定哪些事情可以委派，哪些事情不能委派？ Brad：最重要的事情就是达成一致，我们作为执行团队和领导团队花了很多时间在这个方面做决定，有时很明显，有时则不然。所有其他事情都会被分派下去。因此，我每天可能做10个决定，这些决定都不会交给Sam，因为它们并不是最重要的。但如果真是一件最重要的事，我们整个执行团队会花一次会议或者好几次会议来讨论它。主持人：你是否同意那种说法，一家公司只需要一年做一两个决定就能成功？还是说你更认同每天做10个决定，所有这些小的渐进式决定最终会使公司取得进步的观点？Sam：我非常认同两者都重要。我喜欢做投资者的一件事是，这份工作实际上是每年做一两个决定，或者十年做一两个决定。顺便说一句，作为运营者的角色绝对不是我的本能，这不是我在这个世界上的自然位置，但为了稍微做得更好，我学到的一件事是，确实，只有少数几个战略决策。感觉更像是每月一两次，而不是每年一两次，但也不是那么多，也不是很大，就像这里是什么决定一样。但是，关于如何做决定，有很多。我认为那些声称没有很多这样的人以前没有尝试过经营一家复杂的公司。因为说任何首席执行官每年或每月只做一两个决定都是荒谬的。这真的是永不停歇的。但是，在诸如我们要做ChatGPT 或不要做ChatGPT 之类的大事之间是有区别的。然后，为了使这一决定成功，我们必须在整个过程中做出10000个小决定。主持人：你为什么认为自己不是一个运营者？Sam：老实说，我不是。我非常开心地做投资者。对我来说，这不是一份令人满意的工作。但这是一个非常有趣的工作。而且，我有点喜欢，人们用来取笑投资者的所有话在某种程度上都是正确的。就像对于生活质量的工作来说，这是一个很好的权衡。但是，是的，毫不谦虚地说，我天生就不是操作员。我非常愿意做这件事，是因为我真的非常喜欢OpenAI。我认为AGL将是我接触过的最重要的事物。然而，这并不适合我。当你想到OpenAI是发展最快的公司时，听到这个消息真是太有趣了。我相信Brad会同意的。Brad：是的，我绝对同意。主持人：我想问一下，我们提到了计算元素。在边际成本与边际收益方面，我们如何考虑边际收益超过边际成本的情况？我认为这是很多人建议我们今天讨论的一个问题。显然，尤其是我们的产品。我们如何看待这个问题？Sam：说实话，我认为这是我们可以谈论的所有事情中最无聊的。无意冒犯，这是我能想到的最无聊的问题。主持人：真的吗？为什么无聊？Sam：你只需要坚信一点，那就是计算的成本将持续降低，而随着模型性能的不断提升，人工智能的价值也将持续攀升。这个等式其实相当直观，解决起来并不复杂。当然，也存在出错的可能性，比如如果计算成本因为某些原因未能如预期般下降，或者因为供需失衡、计划不当等因素导致计算能力变得异常昂贵，那么情况就会有所不同。但我认为我们可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零，这对世界上大多数领域而言都将是一个惊人的转变。不是所有事物都会因此受到负面影响，但我相信AI的成本即将变得非常低廉。主持人：开源和开源的兴起如何进一步实现或影响这一点？Sam：世界将会有开源模型的一席之地。有些人想要这些模型，有些人想要托管服务，还有些人两者都用。我认为这些细节虽然有趣，但忽略了更大的图景：我们正处于一场真正的、相当大的技术革命之中，智能正在从一种非常有限的东西转变。过去，只有聪明人才拥有智能，如果你想做一些需要高智商的事情，就需要很多聪明人合作。例如，创建一个像OpenAI这样的东西，你需要大量聪明的人，非常多。试想一下整个体系，不仅是OpenAI的员工，还有制造芯片、建造数据中心等等的人，最终每个人都将能够获得丰富且廉价的智能来做一些惊人的事情。主持人：我们是否高估了一年的应用速度而低估了人们未来的意愿？Sam：这很有可能。因为我认为这实际上是对技术普遍应用方式的深刻洞察。无论某样东西有多神奇，社会惯性都是一个大问题。只有非常棒的东西才会被广泛采用，但这个过程需要时间。所以，对于酷炫的新事物，人们总是一开始期待很高，然后过个几年热情就减退了。因此，我可能确实高估了应用速度。我认为期望和现实之间会很快发生逆转。Brad：目前人们的期望值非常高，但现实仍然很糟糕。老实说，这些模型并没有那么好。但我认为一旦人们接触到现在的模型，他们的期望值就会迅速下降。然后，这些模型也会很快变得非常出色，你会看到期望和现实的逆转，人们的期望值突然需要追赶上现实的提升速度。主持人：你提到了模型的实际质量可能并不像预期那么好，以及期望和现实之间的差距。另一个有趣的问题可能有点无聊，但它就是模型的商品化。以前从未见过像这样，上周Mistral还被热捧，然后又出现了其他的一些东西，媒体上总是报道新晋玩家的崛起，感觉每周都在变化。这是否意味着模型正在变成一种商品？Sam：我记得，在美国曾经有过100多家汽车公司，或者至少接近这个数字。如果你去看当时的一些旧媒体报道，就会看到类似“现在出现了更好的汽车”、“现在出现了更好的汽车”这样的说法。我认为大多数新兴行业都会经历同样的过程。我觉得这没关系，甚至可能是件好事，但我并不认为这才是持久的价值所在。最终会有一场洗牌，只会剩下少数几家提供商，大概十几家左右，大规模地提供模型。这将是一项非常复杂、非常昂贵的工程。我希望我们所有人能继续互相竞争，使模型变得更好、更便宜、更快，并在某种意义上实现商品化。长期差异化不会存在于基础模型上，就像智能只是物质的一种新兴属性一样。长期的差异化将在于最适合你的模型，它拥有你的整个生活背景，并与你想做的所有其他事情无缝集成。但就目前而言，进步的曲线如此陡峭，我们最应该关注的就是不断改进基础模型。主持人：你提到了你做投资人的经历，Brad今天也接触了很多全球大型企业。作为一个投资者，我看到了很多AI公司，但我没有投资过任何应用型AI公司。因为老实说，我看到OpenAI自己推出了一些产品，感觉杀死了整个行业。Sam：我认为现在关于人工智能的发展有两个策略。一种策略是假设模型性能不会提升，然后在此基础上构建各种附加功能。另一种策略则是假设像OpenAI这样的人工智能研究机构会持续快速迭代，模型也会不断进步。在我看来，全球95%的创业公司都应该采用后一种策略，但遗憾的是，许多创业公司却采用了前一种策略。当我们不断改进模型及其工具时，就会有可能让那些采用前一种策略的公司面临挑战，这就是 “OpenAI杀死我的创业公司” 这个想法的由来。不过，也有许多创业公司可以从GPT-5性能的大幅提升中获益。如果你押注人工智能的进步并将之作为投资逻辑，那么大多数情况下你都会取得成功。主持人：对于投资者来说，该如何识别哪些公司不会被淘汰，哪些公司可能会被淘汰？Brad：我们可以询问这些公司是否对模型性能提升100倍感到兴奋。通常，那些经常跟我们说想要下一个模型、询问新模型的发布时间并希望成为第一个尝鲜的公司，就属于可以从中获益的类型。还有一些公司则从未对此表示过兴趣。我认为，一个非常好的判断标准是，如果一家公司能清晰地阐述出更强大的人工智能将如何加速其产品的开发，那么他们就属于可以从中获益的类型。主持人：那么Klarna就是一个例子吗？Sam：Klarna就是一个很好的例子。对于Klarna公司来说，如果下一个模型像我们预期的那样出色，他们将取得巨大的收益。就拿医疗顾问这个例子来说，目前的人工智能模型虽然还存在一些不足，但在某些方面仍然非常有用。如果模型能在这些方面取得更大进步，那么Klarna公司就可以拓展更多业务。他们可能会对我们施加压力，要求我们更快地改进模型，以便挽救更多生命，让以前无法获得医疗服务的人也能得到一些帮助。主持人：之前我列了一些问题，但后来意识到这些问题并不理想。现在我要谈论一下模型改进的速率。这个速率是线性的吗？还是会遇到瓶颈期？现在模型的改进速度明显在加快，那么这种速度在未来会如何发展呢？Sam：从外部来看，模型的改进速度似乎是跳跃式的。这表明我们在一个核心信念上做得还不够好。我们认为迭代式地发布模型非常重要，避免在实验室里秘密研发通用人工智能 (AGI)。最糟糕的情况是，经过几十年的努力，我们突然发布一个通用人工智能，让全世界措手不及。对我们来说，更好的做法是将模型发布到世界，让人们有时间思考、做出反应，并逐步提高社会对人工智能的参与度。我认为，我们做过的最重要的决定之一就是将像ChatGPT这样的模型发布到世界，让全世界都认真对待高级人工智能。我们以前尝试过谈论这个话题，但收效甚微。而推出ChatGPT确实取得了成效。不过，当我展望未来模型时，我认为我们低估了它们的潜力。因为我们已经习惯了这些模型，看着它们一点点地改进。我们低估了即使采用迭代式发布的前瞻策略，这些模型的一些能力也会变得多么强大。因此，在构思下一个模型时，我们正在努力让发布过程更加平滑，使外部世界感受到的平滑度更接近我们内部的感受。主持人：随着公司规模的扩大，你认为迭代部署策略是否仍然可能向前发展？你看，Farron Llama发布了一些关于医学科学写作的文章，他受到了强烈的反对，不得不撤回它。Bard也做了他们的事情，他们的股价下跌了8%。随着公司规模的扩大，发布不完美的产品可能会产生这样的后果。随着时间的推移，这种迭代部署是否仍然可能？Sam：设置正确的预期很重要，我认为只要预期得当，迭代式发布仍然可行。Brad：是的，我同意这一点。我们也会学到很多东西。例如，当我们发布“奏鸣曲”时，我们从创意界、媒体和业界得到了大量反馈。我们现在开始将这些反馈纳入考量，并将其融入我们针对这一特定模式的研究路线图。因此，从某种意义上说，我们一开始会将期望值设定得很低，只是尝试学习，倾听外界的声音，然后尽最大可能地吸纳这些建议。这样，等到我们真正想要分享某个产品时，它才会让人觉得实用，并且人们会自然而然地熟悉它，甚至感觉它好像是专门为他们打造的。我认为这将成为我们的一种运营模式，它将是一种真正迭代的模式，与世界的合作开发将比人们想象的更加紧密。主持人：最后我想谈论一下产品上市 (GTM) 策略。你之前明确提到了医疗顾问。我听说你对人工智能如何解决癌症，特别是某些医学问题，充满了热情……Sam：更准确地说，我渴望人工智能能够提供帮助。它或许无法完全解决癌症问题，但可以大幅提高科学进步的速率，而攻克癌症就是一个很好的例子。我确实认为科学非常棒，这肯定有一部分出于个人的兴奋之情。但我真诚地相信，科学进步是社会进步、经济增长和所有人生活质量提升方面最重要的一环。如果人工智能能帮助人们显著加快科学进步的步伐，我相信它一定会取得巨大的成功。主持人：你认为实现这一目标的最大障碍是什么？Sam：我认为最大的障碍在于模型不够智能。这听起来似乎有点令人沮丧，像是信息量不足的敷衍回答，但我觉得这才是最根本的原因。只要模型足够智能，其他问题都会迎刃而解。我们将需要找到各种方法将这些工具整合到人们的工作流程中。当然，模型在不同领域的能力也将发挥重要作用。但从宏观的角度来看，使用GPT-2进行科学研究曾被认为是一个相当不切实际的想法。而如今，虽然人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段，但我可以预见，到了GPT-6时代，人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。而到了GPT-8时代，或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛，甚至可能超出我们现在的想象。主持人：现在可以谈论公司发展方面的内容了吗？我认为这非常重要。从历史上来看，OpenAI的公司发展规模可以说是史无前例的，尤其是考虑到收入增长的速度。Brad，你一直是其中的佼佼者。这是一个不太好的问题，但是，到目前为止，OpenAI是如何实现足够好的发展规模的呢？成功的秘诀是什么，以及为什么一切看起来都没有崩溃？Brad：事情并不总是那么顺利，但我很感谢你认为至少从表面上看，OpenAI 并没有乱成一团。当时推出Chat GPT的时候，正是一个契机，人们第一次真正体验到了这项技术的人性化一面。我们一直听到人们分享各种各样的使用体验，这些故事的多样性让我们感到非常惊讶。例如，有时你会听到一家公司的研究科学家谈论这个工具如何提高了他们的工作效率，然后又会听到一个 XYZ 初创公司的软件工程师说这个工具可以帮助他写代码。甚至还有新手父母说，他们每天都会向这个工具询问80个问题，帮助他们理解如何照顾婴儿。同一个工具竟然能支持如此丰富的使用场景，而且我认为它易于上手，这肯定会对人们的接受程度和使用方式产生重大影响。当然，这也会带来商业上的影响，但我们仍然专注于在这一领域不断努力。B2B业务显然和面向个人的业务节奏不同，企业采用新技术往往需要更长的周期。我们在开发者方面取得了巨大成功。我们一直都以打造全球顶尖的人工智能开发者平台为荣。现在，企业用户成为了我们的新关注点。因此，针对企业用户开发产品将是一个需要更多流程和时间点的过程，但我们对此感到兴奋。主持人：我想问一下关于人才的问题。如果人才因为OpenAI是最热门的公司而加入，这是否不好？OpenAI是发展最快的公司吗？Sam：可能吧。主持人：那么，每个人都必须加入我们的使命吗？Sam：如果人才只是因为OpenAI是最热门、发展最快的公司就想加入，那并不是件好事。每个人都应该认同我们的使命才对。我们总是强调使命，但仅仅强调使命就足够了吗？我确实看到过一些科技公司仅仅因为成为热门雇主而吸引人才，但这种做法通常会带来负面影响。正如你所说，使命感并不需要在所有情况下都100%真实。不过，那些失去使命导向，被雇佣兵文化主导的公司往往会为此感到后悔。主持人：你投资了一些杰出的创始者，其中有没有哪些人是你学习榜样、塑造了你关于建设公司的想法的呢？Sam：我非常幸运能与我这一代许多优秀的创始人合作，并见证他们取得成功。我也很高兴他们现在愿意花时间帮助我。主持人：可以冒昧地追问一下吗？有没有那么一两位特别让你印象深刻的创始人，你从他们身上学到了什么？Sam：Chessie在过去的一年半里对我提供了很多帮助，他擅长许多我并不擅长的领域，迫使我快速学习如何思考产品、讨论产品以及如何打造优秀的产品。他真的是个特别的人。Carlson兄弟也很棒。每次和他们交谈，我都会学到一些前所未有的深刻见解，这些都是非线性的思考方式。我投资了很多公司，所以认识很多杰出的创始人，我非常感激他们愿意在不同方面提供帮助。就像我试图从不同的投资者身上学习一样，向不同的创始人学习也是一种很棒的策略。主持人：可以回到关于用户使用方面的话题吗？你提到了消费者、父母、科学研究人员等各种各样的用户群体。你们还与一些全球知名的大型企业建立了令人赞叹的合作关系。在企业级应用方面，您认为有哪些关于企业采用人工智能的最重要心得体会，以及大型企业是如何思考、接近和采用人工智能技术的？Brad：我认为最大的心得体会是，企业天生就有一种强烈的愿望，那就是将这项技术直接投入到业务流程中，以期获得可量化的投资回报率 (ROI)。主持人：听起来很棒。Brad: 我管理我的供应链，每年花费X，我想将人工智能投入到供应链管理的特定流程中，并将我花钱的特定领域的支出削减20%。诸如此类。这很好。我们在这里，很乐意帮助您思考这个问题。不过，我认为人们严重低估了仅仅让员工能够使用这项技术所带来的重要性和回报。虽然你无法确切地量化这种工作方式的效益，但例如，原本需要花费两天才能完成的工作现在只需要两分钟，这样一来，员工就腾出更多时间去做其他 85 件日常工作。这并不会直接体现在企业衡量投资回报率的方式中。但是，想象一下，如果这种情况在10000名或100000名员工身上发生，会带来怎样的影响？主持人：我们该如何向企业解释这一点？你说得对，这不像预算明细那样一目了然，例如，我们节省了X美元。Brad：是的，要展示节省出来的时间确实比较困难。一方面，这确实需要时间来证明。ChatGPT作为商用产品还非常新。我们去年8月或9月左右才发布了企业版，而自助服务产品 (SRF) 则是在今年早些时候发布的。因此，上市时间几乎为零，而企业采用新技术往往需要更长的周期。所以我认为，部分原因在于需要时间，另一部分原因在于员工会期望使用这些工具。此外，未来你将开始雇佣习惯于使用这些工具的人才，他们期望在工作场所也能使用这些工具。因此，我认为随着时间的推移，我们会开始看到这种转变。但是，我认为目前人们对于应该在哪里部署人工智能存在着一种奇怪的误解，这将对我认为他们应该在哪里部署人工智能产生重大影响。主持人：你认为最大的公司没有问他们应该问的哪些问题？Brad：是的，关于如何使用人工智能，如何整合人工智能，他们应该考虑的问题。许多公司认为这是一项静态技术。许多公司认为 GPT-4 是他们能获得的最好的模型。这可以理解。因为他们以往采用的每项技术都相对静态。例如，想想 2009 年的 iPhone 和今天的手机，它们本质上是相同的，只是外形略有变化，速度更快，分辨率更高，但技术本身并没有太大变化。云计算的应用开发也差不多是这样。因此，现在他们被赋予了这项新技术，他们认为这就是全部了。我认为他们没有充分考虑技术更新的速度，以及如何看待下一波技术浪潮和后继浪潮，还有如何思考实施这些技术来适应这种变化速度。主持人：你们公司显然适应了这种变化速度。欧洲公司在你们如此快速变化的情况下，其行动速度往往赶不上。因为他们习惯了现有的工作流程和程序，然后你们进行更新换代，他们就会措手不及，对吧？Brad：是的，这确实很难。这就是我们的工作难点所在，不是吗？我认为公司想要快速发展，但当你的规模达到10万倍或20万倍时，要做到这一点就非常困难。因此，这将是未来几年我们面临的最大挑战。主持人：Sam提到了研究和文化以及在建立销售团队的时候两者间的平衡，因为产品和销售的职能和文化很难有效融合。您认为这种平衡面临的挑战有哪些？Sam：我认为这就是Brad和我建立良好合作关系的地方，因为我们对如何平衡任何特定决定有不同的看法。我认为，我们非常善于听从对方的意见，根据情况或感觉会产生更重要的影响。但我认为，我们在确保让研究推动产品和产品推动销售的关键重点方面有着非常深刻的共识，而Brad和许多人却不会这样认为。当然，这并不意味着完全如此。必须有另一个方向的反馈。我们现在喜欢拥有用户的原因之一是，这是你能获得的最重要的奖励信号，可以判断模型的好坏。它对人们到底有多大用处？这才是最重要的。但我们也知道，为了销售更多产品，我们能做的最好的事情就是让产品变得更好。为了提升产品的质量，我们最应该做的就是进行更深入的研究。在这一点上，我们之间从未有过任何分歧，这一点至关重要。主持人：有趣的是，你提到了来自Meta的Alex Schultz，他以前非常擅长增长，但现在在OpenAI之后，他的增长思维发生了怎样的变化？Sam：Alex Schultz的确是一位增长方面的天才。他可以滔滔不绝地讨论用户留存曲线和各种指标，他非常懂得这些方面的诀窍。我认为通常情况下，你从失败中学到的东西并不多，成功才是更好的老师。然而，那种打破所有规则的极端成功案例其实也学不到太多东西。ChatGPT的成功是一种罕见的科技革命，并不是什么可以操作的建议。因此，如果我想要学习增长之道，我可能无法向Alex Schultz请教了。主持人：你为什么说从失败中学不到东西呢？Sam：我一直认为可以从失败中学到教训，例如哪些做法应该避免。至少根据我自己的经历，我失败过很多次，也成功过几次，而从成功的案例中学到的东西要多得多。主持人：你从成功中学到的最大教训是什么？Sam：有很多，比如招聘员工时应该关注哪些方面。现在我更倾向于提拔内部员工担任高级职位，当然，在招聘外部人才时我也会非常谨慎。此外，还要学习如何判断创始人是否优秀，如何判断投资是否成功等等。Krishna Ross的投资业绩非常出色，你可以向他请教如何判断创始人是否优秀。我肯定会考虑那些显而易见的因素，还有一些其他因素也会考虑进去。例如，我更看重创始人追求的目标是否宏大，如果成功的话影响会很大。这比人们想象的更重要，因为真正的大赢家往往可遇不可求。宁可十次投资中有九次失败，第十次取得巨大成功，也不要追求七次小赢的平庸。优秀的创始人应该能够不断产出新点子，并且具备快速迭代的能力。当然，聪明、坚韧等素质也很重要。优秀的沟通能力也是我非常看重的一点。主持人：好的。我搞砸了很多，我错过了很多伟大的公司，我搞砸了，恕我直言，特别是在种子期或我倾向于投资的地方，他们并没有那么熟练。所以他们没有那种沟通能力。Sam：作为一家公司的领导者，你需要向团队解释公司的发展方向和目标，你需要招募人才并让他们信服和你一起工作，你需要向客户推销产品并让他们愿意尝试。在某些时候，你还需要面对更广泛的受众进行演讲。我并不是说一定要能言善辩，也许我一辈子都做不到这一点，但是日常工作中能够清晰地解释你在做什么、为什么重要以及如何让别人帮助你，这一点非常重要。主持人：最后一个问题，我们来快速讨论一下招聘问题。你之前提到的一个特点是，你聘用的人似乎有点年纪了。你是更倾向于聘用经验丰富的人才，还是更看重求职者的干劲和拼搏精神？根据您之前提到的招聘情况，我猜测你更倾向于前者。你认为呢？Brad：至少在我任职的公司，招聘策略的制定上，我会区分团队人员的构成和职责分配。我崇尚团队合作，鼓励每个人都能提出好的想法。实际上，很多优秀的想法往往出乎意料，并非总是来自经验最丰富的人。因此，我的建议是建立一种扁平的团队架构，平等对待每个人的想法，鼓励大家集思广益，共同决策、判断和发挥创意。当然，招聘一些经验丰富的人才也很重要，因为他们可以带来更多的视角和经验。不过，我认为真正能改变公司的新想法往往不是来自这些经验丰富的人才。主持人：你同意吗？Sam：我认为有些职位确实需要经验，而有些职位则不需要经验，甚至经验反而会成为劣势。我们领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段，不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁。我们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点。我没有具体的数据，但估计我们技术团队的平均年龄应该是在30岁出头，而其他一些科技公司可能只有20多岁。我认为部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的。当然，这方面也存在一些例外。总而言之，我认为无论是有丰富经验的人才还是几乎没有经验的人才，只要是优秀的人才都值得考虑。到目前为止，我们的招聘策略似乎是有效的。这不是一个非此即彼的选择题，而是更应该考虑哪个人才是最合适的人选。Brad：我想补充一点，在某些特定领域，招聘有经验的人才确实非常重要。因为我们所做的事情与以往完全不同，这是一个全新的领域。人们使用、消费、讨论和评价这项技术的方式都与以往截然不同。因此，传统的商业模式手册并不适用于这类新技术，也没有现成的解决方案可以借鉴。至少在我看来，对于这些前沿领域的问题，那些拥有20年工作经验的人不一定能提供更好的解决方案。主持人：新兴行业的一大乐趣在于它提供了公平的竞争环境。我认为你在加密领域尤其看到了这一点。Sam：19岁的人才和45岁的人才一样能做出重要贡献，因为这是一个全新的领域，没有既定的经验标准。总的来说，如果你想评估OpenAI的员工，可以看看他们的职位、职责和影响力，然后判断他们是否符合你的预期，即他们应该更有经验还是更少经验。主持人：你准备好快速回答了吗？每个问题60秒或更短，让我们开始吧。Sam，在未来12个月和接下来的五年里，OpenAI面临的最大挑战是什么？Sam：在未来12个月内，最重要的挑战是如何进行最佳的研究，并将最佳的创新成果转化为产品。5年之后，最大的挑战可能是供应链和算力。主持人：Brad，如果你能改变主意，过去12个月中最大的挑战是什么？Brad：我认为企业采用人工智能的速度实际上会比人们意识到的要快得多。我认为我们将打破惯例。人们认为企业在采用新技术方面比较缓慢，但我认为事实并非如此。主持人：我们是否拥有大量的实验预算？Brad：是的，我们确实拥有大量的实验预算，这对我们的工作有很大的帮助。主持人：Sam，你今天最关心的全球问题是什么？Sam：我感觉全球的问题变得更为严重，包括地缘政治问题、社会经济问题以及政治问题。我觉得现在的世界比我关注以来的任何时候都更加不稳定。这就是问题的关键，这就是根本原因。我感觉到的总体宏观不稳定性非常高。主持人：Brad， OpenAI发展过程中最出乎意料的是什么？Brad：让我吃惊的是模型的扩展性如此一致。尽管该趋势已经持续了六年，但我仍然对这种现象感到难以置信，即随着模型的增大，性能会可预测地提高。这真是太棒了。主持人：Brad，你现在知道的事情，你希望在开始在OpenAI工作时就知道的是什么？Brad：我希望我能理解这项技术实际发挥影响的顺序。例如，创意产业领域对这项技术的重要性超出了我们的预期，而我们之前更关注知识密集型产业或工业领域的应用。我们早期曾做过很多机器人方面的研究，当时我们以为会与机器人公司合作制造机器人，并与游戏公司合作开发智能体，但实际的发展却完全不同。主持人：Sam，如果时间允许，你还有哪些想做的事情？Sam：我现在几乎不怎么读书了，以前我读书很多。这是一个让我觉得遗憾的变化。主持人：你想腾出更多时间读书吗？Sam：也许吧，但这可能短期内不会实现。现在这种以牺牲个人生活为代价换取事业发展的方式是可以接受的，我知道这并非长久之计，但还是觉得有些难过。主持人：抱歉，这个问题有点深了。见到埃隆的人，你高兴吗？Sam：我很高兴。虽然不能说我享受这个过程，但我确实为取得的进展感到非常自豪。主持人：过去一年里你们俩都结婚了，这真是太让人兴奋了。能分享一些你们在如此忙碌的情况下，如何保持浪漫的爱情关系以及幸福的秘诀吗？Brad：沟通是关键。我仍在学习如何更好地沟通，要有同理心，并且要理解这份工作可能是世界上最辛苦的工作之一。然而，真正为此付出代价的人并不是你，而是你的另一半。Sam：我真的很幸运娶到了克里斯蒂，但他确实为我的工作付出了很多。过去我们的生活很平静，而现在他非常支持我，理解我的工作，他说，你去忙吧，我会在这里等你，我们会有很多时间在一起的。我们仍然会抽出时间约会，但拥有一个支持你的伴侣，不仅仅是支持，还是一个热情的伴侣，这真的很重要。他说，你去做吧，我会想办法让事情顺利进行，我会尽量灵活一些。我真的很感激这一点。主持人：Brad，对于 OpenAI，你对它未来10年有什么展望？Brad：我讨厌做10年的预测。主持人：没关系，你可以说5年或20年。Brad：这也没什么区别。我不知道，过了。我知道Sam比我更讨厌它。主持人：比如，当你展望10年后，你如何看待那时的世界状况？你对未来的状态感到兴奋吗？Brad：是的，否则我们也不会从事这份工作，至少我不会。Sam：非常兴奋。我希望到那时人们会回首过去，说“天哪，2024 年的人们生活也太原始野蛮了吧！”就像我们现在回首几百年前的人们的生活一样。并不是说我们不感激现在美好的生活，但是，人们会生病，会因疾病过早死亡。并不是每个人都能接受良好的教育。每个人都应该能够按照自己的意愿去做事和支配时间，更不用说未来会出现一些我们现在无法想象的新事物了。当然，未来并非全是好的，也会有一些我们失去的东西。但总而言之，我对一个真正富足的世界感到无比兴奋。主持人：非常感谢你们抽出时间来做这次访谈。老实说，能和你们俩面对面交流太棒了！再次感谢你们加入我今天的访谈。Sam和Brad：感谢你的邀请，这太棒了！","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":89,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":294531044991208,"gmtCreate":1712920184922,"gmtModify":1712920186834,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"百分之30的利润，优秀","listText":"百分之30的利润，优秀","text":"百分之30的利润，优秀","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/294531044991208","repostId":"1179850067","repostType":2,"repost":{"id":"1179850067","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1712919127,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1179850067?lang=&edition=full","pubTime":"2024-04-12 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tg-height=\"1920\"/></p><p><strong>海外市场</strong></p><p><strong>美股收盘：三大指数集体收跌！科技股走势分化，特斯拉续跌超4%，微软涨超2%创历史新高</strong></p><p>美东时间周四，三大指数集体收跌，此前公布的新一轮美国通胀数据全面超出预期。截至收盘，道琼斯指数跌0.35%，报38905.66点；标普500指数跌0.29%，报5150.48点；纳斯达克指数跌0.30%，报16128.53点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a9c6b4e0f6519bcd8c3ec7d9013db50c\" title=\"\" tg-width=\"970\" tg-height=\"156\"/></p><p>大型科技股涨跌不一，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>涨1.09%，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>涨2.44%，特斯拉跌4.12%，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a>涨2.37%，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>涨1.24%，Meta跌0.75%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>跌3.24%，奈飞涨0.58%。</p><p>热门中概股普跌，纳斯达克中国金龙指数跌2.75%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>跌3.91%，<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>跌3.43%，<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>涨0.69%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>汽车跌5.74%，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>跌6.1%，<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>跌4.22%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BILI\">哔哩哔哩</a>跌6.79%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>跌3.01%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NTES\">网易</a>跌2.18%，<a href=\"https://laohu8.com/S/TME\">腾讯音乐</a>跌1.14%，<a href=\"https://laohu8.com/S/IQ\">爱奇艺</a>跌3.85%。</p><p><strong>欧洲主要股指多数收跌，欧洲斯托克50指数跌0.13%</strong></p><p>德国DAX30指数跌0.29%，<a href=\"https://laohu8.com/S/VUKE.UK\">英国富时100</a>指数跌0.35%，法国CAC40指数涨0.29%，欧洲斯托克50指数跌0.13%。</p><p><strong>纽约黄金期货周四走低</strong></p><p>纽约黄金价格周四走低。美国2月PPI进一步打压了美联储提前降息的希望，推动美国国债收益率与美元走高，使金价承压。截至发稿，现货黄金价格下跌0.6%，包每盎司2161.10美元。纽约商品交易所4月交割的黄金期货价格下跌0.7%，报每盎司2166.60美元。</p><p><strong>美国WTI原油周四收高1.9%，美油库存下降及俄炼油厂遭袭提振油价走高</strong></p><p>美国WTI原油周四收高。美国原油库存意外下降表明需求增强，而乌克兰袭击俄罗斯炼油厂使原油供应可能受到干扰，二者均使油价得到支撑。纽约商品交易所4月交割的西德州中质原油（WTI）期货价格收涨1.54美元，涨幅1.93%，收于每桶81.26美元。</p><p><strong>国际宏观</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1145291691\" title=\"通胀顽固！美国2月PPI同比超预期涨1.6%，核心PPI环比加速上涨\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀顽固！美国2月PPI同比超预期涨1.6%，核心PPI环比加速上涨</a></strong></p><p>受能源和食品价格推升，美国2月PPI超预期回温，接力CPI继续打压降息预期。作为美联储三月决议前最后一个通胀数据，2月PPI数据进一步证明通胀仍然高企，抗通胀之路崎岖，为美联储“不急于降息”的立场提供依据。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419095396\" title=\"美国2月零售销售环比涨0.6%，环比增速由负转正！\" target=\"_blank\" class=\"\">美国2月零售销售环比涨0.6%，环比增速由负转正！</a></strong></p><p>美国商务部公布2月零售销售数据。美国2月零售销售环比增速由负转正，环比涨0.6%，远超1月的-0.7%，但仍逊于0.8%的预期值，对1月的零售销售环比数据进一步下修至-1.1%。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419604978\" title=\"美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万，仍处历史低位\" target=\"_blank\" class=\"\">美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万，仍处历史低位</a></strong></p><p>美国上周初请失业金人数略有下滑，基本上保持在历史低位，因尽管利率上升，但劳动力市场依然繁荣。美国劳工部周四公布数据显示，美国截至3月9日当周初请失业金人数从前一周修正后的21万人减少了1000人，至20.9万人，市场预期为21.8万。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419959686\" title=\"通胀数据接二连三泼冷水，华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀数据接二连三泼冷水，华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了</a></strong></p><p>分析称，从CPI到PPI再到消费者的长期通胀预期，本周的一系列数据提醒人们，美国通胀不会很快消失，PPI数据甚至表明，商品价格的下行可能已基本结束。叠加劳动力市场仍有韧性，这意味着美联储有更多理由可以推迟降息。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419873899\" title=\"美联储老领导：华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述，比降息更重要！\" target=\"_blank\" class=\"\">美联储老领导：华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述，比降息更重要！</a></strong></p><p>前纽约联储主席Bill Dudley强调，美联储缩表意在未来需要时有能力重新进行QE宽松，放缓量化紧缩的目标比速度重要的多，但这并不足以影响长期利率或扰动市场。他预计，放缓量化紧缩的最终计划应在今年年中到位，美联储将减少国债缩减速度至每月300亿美元，最终回归全部持有国债的组合，同时增持短期票据。</p><p><strong>公司新闻</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419895081\" title=\"特斯拉继续大跌，投资者喊话：马斯克再不专注工作就换掉他！\" target=\"_blank\" class=\"\">特斯拉继续大跌，投资者喊话：马斯克再不专注工作就换掉他！</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的长期投资者罗斯·格伯周四表示，为了挽救特斯拉的股价暴跌，CEO马斯克要么改变自己的行为，要么被取代。他说：“如果特斯拉找到一位真正能帮助公司的CEO，或者埃隆改变态度，真正重新专注于特斯拉的工作，以积极的方式推广这个品牌，情况可能很快就会好转。”</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1176439465\" title=\"微软将发布安全人工智能助手，帮助客户追踪黑客\" target=\"_blank\">微软将发布安全人工智能助手，帮助客户追踪黑客</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>公司计划于4月1日发布一项人工智能工具，帮助网络安全工作人员生成可疑事件的摘要，并找出黑客用来掩盖其意图的狡猾手段。微软大约在一年前推出了安全版的Copilot，此后一直在企业客户中试用。微软高管Andrew Conway表示，测试者包括<a href=\"https://laohu8.com/S/BP\">英国石油</a>公司(BP Plc)和<a href=\"https://laohu8.com/S/DOW\">陶氏化学</a>公司(Dow Chemical Co.)，目前已有“数百家合作伙伴和客户”。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1109991537\" title=\"Adobe业绩指引逊于预期，股价盘后跌近10%\" target=\"_blank\" class=\"\">Adobe业绩指引逊于预期，股价盘后跌近10%</a></strong></p><p>美国跨国电脑软件公司Adobe公布了Q1季度财报。财报数据显示，Adobe第一财季营收和利润均超预期，几乎所有业务都实现了同比增长，特别是数字媒体和文档云业务同比大幅增长。在各项业务大幅增长的同时，Adobe却提出了逊于市场预期的业绩指引。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1128607459\" title=\"菲斯克盘后暴涨逾50%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系\" target=\"_blank\" class=\"\">菲斯克盘后暴涨逾50%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系</a></strong></p><p>美国电动汽车生产商Fisker回应可能申请破产的报道称，公司经常与外部顾问们共同努力以应对当前困境；公司侧重于募集额外的资本；公司与一家庞大的汽车制造商洽谈构建战略伙伴关系。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1125586591\" title=\"生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%！美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药\" target=\"_blank\" class=\"\">生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%！美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药</a></strong></p><p>美国食品药品管理局（FDA）一个顾问委员会投票，以12-2票批准其贫血候选药，认为imetelstat利大于弊。该公司已经申请该药用于治疗那些患有低风险骨髓增生异常综合征（myelodysplastic syndromes, MDS）的成年人。彭博预计，美国FDA将于6月16日之前做决定。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419789968\" title=\"盘后大涨近24%！Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法\" target=\"_blank\" class=\"\">盘后大涨近24%！Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法</a></strong></p><p>美国食品和药物管理局(FDA)周四批准了首个治疗一种常见且可能致命的肝脏疾病的药物，这种疾病影响着全球数百万人。FDA的决定意味着<a href=\"https://laohu8.com/S/MDGL\">Madrigal制药公司</a>在一个疾病领域取得了成功，而一些大公司在这个领域已经失败了，或者仍在试图进入这个领域。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419993262\" title=\"苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下\" target=\"_blank\" class=\"\">苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下</a></strong></p><p>媒体援引知情者消息称，苹果今年早些时候收购了加拿大的初创公司DarwinAI，该公司的几十名员工都加入了苹果的AI部门。媒体还称，作为收购交易的一部分，任加拿大滑铁卢大学系统设计工程系教授的的DarwinAI联合创始人、AI领域研究人士Alexander Wong加盟苹果，担任AI团队的主管。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419987080\" title=\"谷歌通用AI智能体发布，3D游戏玩法要变天了\" target=\"_blank\" class=\"\">谷歌通用AI智能体发布，3D游戏玩法要变天了</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体。名为SIMA，不是NPC，是可以成为玩家拍档，帮忙干活打杂的那种。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419934934\" title=\"SpaceX星舰第三次试飞，迄今为止最成功，进入太空，途经印度洋上空时解体\" target=\"_blank\" class=\"\">SpaceX星舰第三次试飞，迄今为止最成功，进入太空，途经印度洋上空时解体</a></strong></p><p>北京时间3月14日21点25分左右，马斯克旗下的SpaceX（太空探索技术公司）在自家的星舰基地成功发射了“星舰”，并成功达到了太空，完成了该火箭的第三次关键试飞。尽管最终这次试飞结果并未完全符合预期，但与前两次试射相比，此次火箭的性能有所提升，星舰不仅仅飞得更远、飞得更久，还成功完成了更多“里程碑”测试任务，离SpaceX将人们送上月球和火星的目标更进一步。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419603102\" title=\"思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准\" target=\"_blank\" class=\"\">思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准</a></strong></p><p>欧盟委员会在一份声明中表示：“委员会得出的结论是，由于有足够数量的替代参与者，该交易对两家公司活跃的市场竞争的影响有限，因此不会引起竞争问题。此外，委员会发现，合并后的实体将没有能力参与任何止赎策略。”</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>昨夜今晨｜通胀升温！美联储6月首降恐成泡影；特斯拉续跌！投资者喊话马斯克；Fisker破产传闻迎反转</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; 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href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2024-03-15 07:36</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p><strong>摘要：</strong></p><ul style=\"\"><li><p>美股收盘：三大指数集体收跌！明星科技股走势分化，特斯拉续跌4%，微软创历史新高；</p></li><li><p>通胀顽固！美国2月PPI同比超预期涨1.6%，核心PPI环比加速上涨；</p></li><li><p>Adobe盘后跌逾11%！公司第二财季业绩指引略低于预期；</p></li><li><p>菲斯克盘后一度暴涨60%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系；</p></li><li><p>苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下；</p></li><li><p>SpaceX“星舰”第三次试飞成功进入太空，表现好于前两次！重返大气层时信号丢失。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/61b250954709a6e32621ae17c662f3d1\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1920\"/></p><p><strong>海外市场</strong></p><p><strong>美股收盘：三大指数集体收跌！科技股走势分化，特斯拉续跌超4%，微软涨超2%创历史新高</strong></p><p>美东时间周四，三大指数集体收跌，此前公布的新一轮美国通胀数据全面超出预期。截至收盘，道琼斯指数跌0.35%，报38905.66点；标普500指数跌0.29%，报5150.48点；纳斯达克指数跌0.30%，报16128.53点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a9c6b4e0f6519bcd8c3ec7d9013db50c\" title=\"\" tg-width=\"970\" tg-height=\"156\"/></p><p>大型科技股涨跌不一，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>涨1.09%，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>涨2.44%，特斯拉跌4.12%，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a>涨2.37%，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>涨1.24%，Meta跌0.75%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>跌3.24%，奈飞涨0.58%。</p><p>热门中概股普跌，纳斯达克中国金龙指数跌2.75%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>跌3.91%，<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>跌3.43%，<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>涨0.69%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>汽车跌5.74%，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>跌6.1%，<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>跌4.22%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BILI\">哔哩哔哩</a>跌6.79%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>跌3.01%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NTES\">网易</a>跌2.18%，<a href=\"https://laohu8.com/S/TME\">腾讯音乐</a>跌1.14%，<a href=\"https://laohu8.com/S/IQ\">爱奇艺</a>跌3.85%。</p><p><strong>欧洲主要股指多数收跌，欧洲斯托克50指数跌0.13%</strong></p><p>德国DAX30指数跌0.29%，<a href=\"https://laohu8.com/S/VUKE.UK\">英国富时100</a>指数跌0.35%，法国CAC40指数涨0.29%，欧洲斯托克50指数跌0.13%。</p><p><strong>纽约黄金期货周四走低</strong></p><p>纽约黄金价格周四走低。美国2月PPI进一步打压了美联储提前降息的希望，推动美国国债收益率与美元走高，使金价承压。截至发稿，现货黄金价格下跌0.6%，包每盎司2161.10美元。纽约商品交易所4月交割的黄金期货价格下跌0.7%，报每盎司2166.60美元。</p><p><strong>美国WTI原油周四收高1.9%，美油库存下降及俄炼油厂遭袭提振油价走高</strong></p><p>美国WTI原油周四收高。美国原油库存意外下降表明需求增强，而乌克兰袭击俄罗斯炼油厂使原油供应可能受到干扰，二者均使油价得到支撑。纽约商品交易所4月交割的西德州中质原油（WTI）期货价格收涨1.54美元，涨幅1.93%，收于每桶81.26美元。</p><p><strong>国际宏观</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1145291691\" title=\"通胀顽固！美国2月PPI同比超预期涨1.6%，核心PPI环比加速上涨\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀顽固！美国2月PPI同比超预期涨1.6%，核心PPI环比加速上涨</a></strong></p><p>受能源和食品价格推升，美国2月PPI超预期回温，接力CPI继续打压降息预期。作为美联储三月决议前最后一个通胀数据，2月PPI数据进一步证明通胀仍然高企，抗通胀之路崎岖，为美联储“不急于降息”的立场提供依据。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419095396\" title=\"美国2月零售销售环比涨0.6%，环比增速由负转正！\" target=\"_blank\" class=\"\">美国2月零售销售环比涨0.6%，环比增速由负转正！</a></strong></p><p>美国商务部公布2月零售销售数据。美国2月零售销售环比增速由负转正，环比涨0.6%，远超1月的-0.7%，但仍逊于0.8%的预期值，对1月的零售销售环比数据进一步下修至-1.1%。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419604978\" title=\"美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万，仍处历史低位\" target=\"_blank\" class=\"\">美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万，仍处历史低位</a></strong></p><p>美国上周初请失业金人数略有下滑，基本上保持在历史低位，因尽管利率上升，但劳动力市场依然繁荣。美国劳工部周四公布数据显示，美国截至3月9日当周初请失业金人数从前一周修正后的21万人减少了1000人，至20.9万人，市场预期为21.8万。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419959686\" title=\"通胀数据接二连三泼冷水，华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀数据接二连三泼冷水，华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了</a></strong></p><p>分析称，从CPI到PPI再到消费者的长期通胀预期，本周的一系列数据提醒人们，美国通胀不会很快消失，PPI数据甚至表明，商品价格的下行可能已基本结束。叠加劳动力市场仍有韧性，这意味着美联储有更多理由可以推迟降息。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419873899\" title=\"美联储老领导：华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述，比降息更重要！\" target=\"_blank\" class=\"\">美联储老领导：华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述，比降息更重要！</a></strong></p><p>前纽约联储主席Bill Dudley强调，美联储缩表意在未来需要时有能力重新进行QE宽松，放缓量化紧缩的目标比速度重要的多，但这并不足以影响长期利率或扰动市场。他预计，放缓量化紧缩的最终计划应在今年年中到位，美联储将减少国债缩减速度至每月300亿美元，最终回归全部持有国债的组合，同时增持短期票据。</p><p><strong>公司新闻</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419895081\" title=\"特斯拉继续大跌，投资者喊话：马斯克再不专注工作就换掉他！\" target=\"_blank\" class=\"\">特斯拉继续大跌，投资者喊话：马斯克再不专注工作就换掉他！</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的长期投资者罗斯·格伯周四表示，为了挽救特斯拉的股价暴跌，CEO马斯克要么改变自己的行为，要么被取代。他说：“如果特斯拉找到一位真正能帮助公司的CEO，或者埃隆改变态度，真正重新专注于特斯拉的工作，以积极的方式推广这个品牌，情况可能很快就会好转。”</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1176439465\" title=\"微软将发布安全人工智能助手，帮助客户追踪黑客\" target=\"_blank\">微软将发布安全人工智能助手，帮助客户追踪黑客</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>公司计划于4月1日发布一项人工智能工具，帮助网络安全工作人员生成可疑事件的摘要，并找出黑客用来掩盖其意图的狡猾手段。微软大约在一年前推出了安全版的Copilot，此后一直在企业客户中试用。微软高管Andrew Conway表示，测试者包括<a href=\"https://laohu8.com/S/BP\">英国石油</a>公司(BP Plc)和<a href=\"https://laohu8.com/S/DOW\">陶氏化学</a>公司(Dow Chemical Co.)，目前已有“数百家合作伙伴和客户”。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1109991537\" title=\"Adobe业绩指引逊于预期，股价盘后跌近10%\" target=\"_blank\" class=\"\">Adobe业绩指引逊于预期，股价盘后跌近10%</a></strong></p><p>美国跨国电脑软件公司Adobe公布了Q1季度财报。财报数据显示，Adobe第一财季营收和利润均超预期，几乎所有业务都实现了同比增长，特别是数字媒体和文档云业务同比大幅增长。在各项业务大幅增长的同时，Adobe却提出了逊于市场预期的业绩指引。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1128607459\" title=\"菲斯克盘后暴涨逾50%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系\" target=\"_blank\" class=\"\">菲斯克盘后暴涨逾50%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系</a></strong></p><p>美国电动汽车生产商Fisker回应可能申请破产的报道称，公司经常与外部顾问们共同努力以应对当前困境；公司侧重于募集额外的资本；公司与一家庞大的汽车制造商洽谈构建战略伙伴关系。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1125586591\" title=\"生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%！美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药\" target=\"_blank\" class=\"\">生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%！美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药</a></strong></p><p>美国食品药品管理局（FDA）一个顾问委员会投票，以12-2票批准其贫血候选药，认为imetelstat利大于弊。该公司已经申请该药用于治疗那些患有低风险骨髓增生异常综合征（myelodysplastic syndromes, MDS）的成年人。彭博预计，美国FDA将于6月16日之前做决定。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419789968\" title=\"盘后大涨近24%！Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法\" target=\"_blank\" class=\"\">盘后大涨近24%！Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法</a></strong></p><p>美国食品和药物管理局(FDA)周四批准了首个治疗一种常见且可能致命的肝脏疾病的药物，这种疾病影响着全球数百万人。FDA的决定意味着<a href=\"https://laohu8.com/S/MDGL\">Madrigal制药公司</a>在一个疾病领域取得了成功，而一些大公司在这个领域已经失败了，或者仍在试图进入这个领域。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419993262\" title=\"苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下\" target=\"_blank\" class=\"\">苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下</a></strong></p><p>媒体援引知情者消息称，苹果今年早些时候收购了加拿大的初创公司DarwinAI，该公司的几十名员工都加入了苹果的AI部门。媒体还称，作为收购交易的一部分，任加拿大滑铁卢大学系统设计工程系教授的的DarwinAI联合创始人、AI领域研究人士Alexander Wong加盟苹果，担任AI团队的主管。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419987080\" title=\"谷歌通用AI智能体发布，3D游戏玩法要变天了\" target=\"_blank\" class=\"\">谷歌通用AI智能体发布，3D游戏玩法要变天了</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体。名为SIMA，不是NPC，是可以成为玩家拍档，帮忙干活打杂的那种。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419934934\" title=\"SpaceX星舰第三次试飞，迄今为止最成功，进入太空，途经印度洋上空时解体\" target=\"_blank\" class=\"\">SpaceX星舰第三次试飞，迄今为止最成功，进入太空，途经印度洋上空时解体</a></strong></p><p>北京时间3月14日21点25分左右，马斯克旗下的SpaceX（太空探索技术公司）在自家的星舰基地成功发射了“星舰”，并成功达到了太空，完成了该火箭的第三次关键试飞。尽管最终这次试飞结果并未完全符合预期，但与前两次试射相比，此次火箭的性能有所提升，星舰不仅仅飞得更远、飞得更久，还成功完成了更多“里程碑”测试任务，离SpaceX将人们送上月球和火星的目标更进一步。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419603102\" title=\"思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准\" target=\"_blank\" 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Dudley强调，美联储缩表意在未来需要时有能力重新进行QE宽松，放缓量化紧缩的目标比速度重要的多，但这并不足以影响长期利率或扰动市场。他预计，放缓量化紧缩的最终计划应在今年年中到位，美联储将减少国债缩减速度至每月300亿美元，最终回归全部持有国债的组合，同时增持短期票据。公司新闻特斯拉继续大跌，投资者喊话：马斯克再不专注工作就换掉他！特斯拉的长期投资者罗斯·格伯周四表示，为了挽救特斯拉的股价暴跌，CEO马斯克要么改变自己的行为，要么被取代。他说：“如果特斯拉找到一位真正能帮助公司的CEO，或者埃隆改变态度，真正重新专注于特斯拉的工作，以积极的方式推广这个品牌，情况可能很快就会好转。”微软将发布安全人工智能助手，帮助客户追踪黑客微软公司计划于4月1日发布一项人工智能工具，帮助网络安全工作人员生成可疑事件的摘要，并找出黑客用来掩盖其意图的狡猾手段。微软大约在一年前推出了安全版的Copilot，此后一直在企业客户中试用。微软高管Andrew Conway表示，测试者包括英国石油公司(BP Plc)和陶氏化学公司(Dow Chemical Co.)，目前已有“数百家合作伙伴和客户”。Adobe业绩指引逊于预期，股价盘后跌近10%美国跨国电脑软件公司Adobe公布了Q1季度财报。财报数据显示，Adobe第一财季营收和利润均超预期，几乎所有业务都实现了同比增长，特别是数字媒体和文档云业务同比大幅增长。在各项业务大幅增长的同时，Adobe却提出了逊于市场预期的业绩指引。菲斯克盘后暴涨逾50%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系美国电动汽车生产商Fisker回应可能申请破产的报道称，公司经常与外部顾问们共同努力以应对当前困境；公司侧重于募集额外的资本；公司与一家庞大的汽车制造商洽谈构建战略伙伴关系。生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%！美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药美国食品药品管理局（FDA）一个顾问委员会投票，以12-2票批准其贫血候选药，认为imetelstat利大于弊。该公司已经申请该药用于治疗那些患有低风险骨髓增生异常综合征（myelodysplastic syndromes, MDS）的成年人。彭博预计，美国FDA将于6月16日之前做决定。盘后大涨近24%！Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法美国食品和药物管理局(FDA)周四批准了首个治疗一种常见且可能致命的肝脏疾病的药物，这种疾病影响着全球数百万人。FDA的决定意味着Madrigal制药公司在一个疾病领域取得了成功，而一些大公司在这个领域已经失败了，或者仍在试图进入这个领域。苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下媒体援引知情者消息称，苹果今年早些时候收购了加拿大的初创公司DarwinAI，该公司的几十名员工都加入了苹果的AI部门。媒体还称，作为收购交易的一部分，任加拿大滑铁卢大学系统设计工程系教授的的DarwinAI联合创始人、AI领域研究人士Alexander Wong加盟苹果，担任AI团队的主管。谷歌通用AI智能体发布，3D游戏玩法要变天了谷歌DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体。名为SIMA，不是NPC，是可以成为玩家拍档，帮忙干活打杂的那种。SpaceX星舰第三次试飞，迄今为止最成功，进入太空，途经印度洋上空时解体北京时间3月14日21点25分左右，马斯克旗下的SpaceX（太空探索技术公司）在自家的星舰基地成功发射了“星舰”，并成功达到了太空，完成了该火箭的第三次关键试飞。尽管最终这次试飞结果并未完全符合预期，但与前两次试射相比，此次火箭的性能有所提升，星舰不仅仅飞得更远、飞得更久，还成功完成了更多“里程碑”测试任务，离SpaceX将人们送上月球和火星的目标更进一步。思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准欧盟委员会在一份声明中表示：“委员会得出的结论是，由于有足够数量的替代参与者，该交易对两家公司活跃的市场竞争的影响有限，因此不会引起竞争问题。此外，委员会发现，合并后的实体将没有能力参与任何止赎策略。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":220,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":280156454383624,"gmtCreate":1709418984702,"gmtModify":1709418986421,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/280156454383624","repostId":"2416495670","repostType":2,"repost":{"id":"2416495670","pubTimestamp":1709379393,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2416495670?lang=&edition=full","pubTime":"2024-03-02 19:36","market":"us","language":"zh","title":"AMD CTO访谈全文：AI推理芯片需求猛增，GPU供应短缺必将缓解","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2416495670","media":"华尔街见闻","summary":"AMD获得了大量对AI定制推理芯片的需求，这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。当前GPU的供应仍然受到限制，但随着供应链逐步完善，未来供应限制将会消失。AMD意识到了人工智能领域的巨大机遇，并制定了深思熟虑的战略，以成为该领域的领导者。因此，我们首先专注于大型政府招标项目，最终导致了我们在世界上最大的超级计算机中拥有AMD CPU和MDGP US。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>Mark Papermaster称，电力是芯片发展的关键限制因素，提高能效绝对是AMD最高优先级。</strong></p></blockquote><p>AMD在这场AI芯片热潮中一路狂奔，华尔街仍用空前的热情为“<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>最强劲的挑战者”买单。3月1日，AMD继前一日大涨9%后再涨超5%，股价创收盘历史新高。本周累涨14.8%，今年迄今涨幅达到30.6%。</p><p>AMD CTO及执行副总裁Mark Papermaster近期参加了播客节目《史无前例：人工智能、机器学习、技术与初创企业》，回答了AMD的战略、最新的GPU进展、推理芯片部署的位置、芯片软件栈，以及他们如何看待供应链，投资者应该对于2024年的AMD有哪些期待等问题。</p><p>主要内容包括：</p><blockquote><p>与竞争对手相比，AMD的MI300芯片提供了更高的性能、更低的功耗和更少的架构空间，实现了更高效的计算。</p><p>AMD致力于开源因为它强化了合作和创新，通过不断开放其关键技术如ROCm软件堆栈，让客户可以自主选择，而不是把客户困在封闭系统中。</p><p>AMD确保其产品在主流深度学习框架上经过彻底测试和认证，并提供了高性能、稳定且易于部署的解决方案。</p><p>AMD获得了大量对AI定制推理芯片的需求，这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此，随着这一趋势的发展，<strong>AMD将提供更多定制化计算产品来回应这一需求</strong>。</p><p>当前GPU的供应仍然受到限制，但随着供应链逐步完善，未来供应限制将会消失。</p><p><strong>电力是芯片产能后一个关键的限制因素</strong>。所有大型大语言模型运营商都在寻找电力来源，对于AMD这样的开发者来说，应该更关注能效，我们会在设计的每一代产品中推动能效的提高，<strong>这绝对是最高优先级之一。</strong></p><p>摩尔定律正在放缓，而AMD异构计算可以为不同的应用部署合适的计算引擎，如在个人电脑和嵌入式设备中配置超低功耗AI加速器，利用芯片组合成一个整体，选择最佳技术节点，并考虑软件堆栈的设计。</p><p>步入云计算时代，计算负载越来越多地转移到服务器上，因此AI硬件公司在设计产品时应将减少延迟作为主要考虑。</p><p>2024年AMD将完成对其整个产品组合的AI效能，预计在云端、边缘计算、个人电脑、嵌入式设备及游戏设备等方面实现重大部署。</p></blockquote><p>以下为全文问答整理：</p><p><strong>问：你能先告诉我们一些你的背景吗</strong>？你研究了各种有趣的东西，从iPhone和iPad到最新一代的AMD超级计算芯片。</p><p><strong>答</strong>：当然，我在AMD有一段时间了。真正有趣的是，我进入这个行业的时机非常好，作为德克萨斯大学电气和计算机工程专业的毕业生，我对芯片设计非常感兴趣，而我又生在芯片设计正在彻底世界的时代，今天每个人都在使用这种并研究技术。CMOS刚刚投入生产和使用。所以我参加了<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a>的第一个CMOS项目，并创建了一些第一个设计。</p><p>我必须亲自动手，从芯片设计的每一个方面，在IBM工作了几年，我担任了不同的角色，推动微处理器的发展。首先，在IBM公司，有电力公司的PC。这意味着与<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>和摩托罗拉合作，以及我们在大型主机和大型风险服务器中使用的大型计算芯片。</p><p>真正得到了技术的各个方面，包括他们的一些服务器开发工作。但后来转向了苹果。史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）雇我运营iPhone和iPod。所以我在那里呆了几年。这是一个行业在下午发生重大转变的时刻。对我来说，这是一个很好的机会，因为我在2011年秋季结束了在AMD的工作，既是首席技术官，又负责技术和工程。就在摩尔定律开始放缓的时候，因此需要巨大的创新。</p><p><strong>问</strong>：是的，我想谈谈这一点，以及<strong>我们在计算创新方面可以期待什么</strong>。如果我们不只是在做梦，芯片上更多的晶体管无法做到这一点。我想，我们的每一位听众都听说过AMD，<strong>但你能简要介绍一下你服务的主要市场吗？</strong></p><p>答：AMD是一家有50多年历史的故事公司。它一开始作为第二供应商公司，带来了真正关键组件和x86微处理器。但你快进到我们今天所处的位置，这是一个非常广泛的投资组合。10年前，当我们的首席执行官Lisa Su以及我进入公司时，使命是让AMD重新获得非常非常强大的竞争力。</p><p>超级计算一直是AMD的重点。大约十年前，我们就开始恢复我们的CPU路线图。我们重新设计了我们的工程流程，其中之一就是采用更加模块化的设计方法，即我们开发可重复使用的部件，然后根据应用需求将其组合在一起。</p><p>我们投资开发了一系列新的高性能CPU，同时还努力将GPU提升到更高性能。这两种类型的处理单元都很重要，因为超级计算就是异构计算。它需要CPU和GPU协调工作，共同完成最繁重的任务。</p><p>世界上最强大的超级计算机就采用了AMD第三代霄龙7A53 64核心处理器和Instinct MI250X GPU加速器。</p><p>就在2022年2月，AMD收购半导体制造商Xilinx，对电子行业的合并产生重大影响，从而进一步扩大了投资组合，这次收购扩大了AMD的投资组合，使其在超级计算机、云计算、游戏设备和嵌入式设备等领域都有所涉足。AMD还收购了平桑托公司，进一步扩展了产品组合。</p><p><strong>问</strong>：AMD在过去的十年里公司取得了令人瞩目的成就，尤其是在人工智能领域。自从你加入公司以来，一直在强调人工智能的重要性。过去十年中，人工智能的应用发生了巨大的变化，不仅包括传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），还包括变压器模型、扩散模型等新型架构的应用。</p><p><strong>你能告诉我们更多关于最初在人工智能领域引起你注意的事情吗？那么随着时间的推移，AMD是如何开始越来越关注这一点的呢？你想出了什么样的解决方案？</strong></p><p><strong>答</strong>： 我们都知道人工智能的发展早就开始了，竞争开始于应用程序领域的开放。而AMD的GPU在这场竞赛中发挥了关键作用，特别是在图像识别和自然语言处理方面的准确性提升方面。AMD意识到了人工智能领域的巨大机遇，并制定了深思熟虑的战略，以成为该领域的领导者。</p><p>因此，看看AMD在2012年到2017年之间的情况，其大部分收入主要基于个人电脑（PC）和游戏领域。</p><p>所以，关键是确保投资组合在构建系统模块化方面具有竞争力。这些基石必须是在领域的领导力，必引人们在AMD平台上使用高性能应用程序。因此，首先，我们实际上必须重建CPU路线图。那就是我们发布了Zen微处理器，在个人电脑上有一个Rising系列，以及在x86服务器系列中的Epic。所以这开始了公司的收入增长，并开始扩展我们的投资组合。</p><p>大约在同一时间，当我们看到异构计算的发展方向时，在我加入公司之前就已经提出了异构计算的理念。在Lisa加入公司之前，AMD进行了一次重大收购——收购了GPU制造商ATI，从而将GPU技术纳入了公司的产品组合，这是我被AMD的CPU和GPU技术吸引而加入了公司的原因。</p><p>事实上，它是唯一一家将CPU和GPU融合到一起的公司。对我来说，行业需要串行、标量、这些传统CPU工作负载的竞争，以及从GPU获得的大量并行处理能力, 因此AMDk考虑通过异构计算模式将它们结合在一起，以满足不同类型的计算需求。</p><p>我们早在2011年就开始为个人电脑应用程序制造联合CPU和GPU芯片，这比任何其他公司都要早。我们称之为APU（加速处理器单元）。然后，对于大数据应用程序，我们首先从HPC（高性能计算技术）开始，这种技术在国家实验室中使用，也在石油勘探公司中使用。因此，我们首先专注于大型政府招标项目，最终导致了我们在世界上最大的超级计算机中拥有AMD CPU和MDGP US。</p><p>这项工作几年前就开始了，它同样是硬件和软件的努力。我们一直在建立这种硬件和软件能力，直到去年的2023年12月6日，我们宣布了我们的旗舰产品MI300，分别为纯 GPU 的 MI300X 与 APU 架构的 MI300A，均采用 HBM3 内存，容量 192GB / 128GB。也是为高性能人工智能应用程序优化的一个变体，能够同时面向训练和推理。</p><p>所以这是一个漫长的旅程，我们很高兴我们的销量开始起飞。</p><p><strong>问</strong>：现在太棒了，我猜当你推出MI300时，你得到了Meta、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>购买它的承诺。刚刚提到你对一系列应用程序感到非常兴奋。<strong>你能告诉我们更多关于你最感兴趣的或者今天最看好的应用程序以及云端应用部署的方面吗？</strong></p><p><strong>答</strong>：当然，当考虑到人工智能的主要应用领域时，你仍然会看到巨大的资本支出，为了提升大语言模型的准确性，包括训练和推理领域。这些模型像ChatGPT、Bard和其他语言模型一样，您可以向它们询问任何问题，它们试图吸收海量的数据，来对模型进行训练，这的确是人工智能和通用人工智能的终极目标。</p><p>这就是我们的重点所在。MI300是为了开始实现这一目标的，它是一个可以与行业领导者竞争的典范产品。事实上，MI300已经做到了,它在训练方面具有竞争力，且在推理方面领先，具有巨大的性能优势。我们为训练或推理处理所需的数学处理创建了非常高效的引擎。但我们也提供了更多的内存，以实现更高效的计算。</p><p>与竞争对手相比，MI300提供了更高的性能、更低的功耗和更少的机架空间，实现了更高效的计算。</p><p><strong>问：竞争的一个重要方面，正如你刚才指出的那样，包括性能，例如整体性能，还有效率，以及软件平台等等。你如何考虑在优化数学库上的投资？你希望开发人员如何理解你们的方法？与竞争对手相比，你们的指导方式是什么？</strong></p><p>答：这个问题非常好，在这个芯片领域竞争是多方面的。你会看到很多初创公司进军这个领域，但大部分的推理工作目前都是在通用目的的CPU上完成的，对于大型语言模型应用，几乎都是在GPU上完成的。</p><p>由于GPU在软件和开发人员生态系统中占据主导地位，因此AMD开始关注GPU的发展，在硬件和软件方面取得了成就。我们在CPU上是有竞争力的，我们的份额正在快速增长，因为我们拥有一代又一代非常强大的CPU。</p><p>但对于GPU，直到现在我们才真正开发出世界一流的硬件和软件。我们所做的是确保GPU的部署过程尽可能简单，强调利用所有GPU的语义，使得编码变得更加容易，尤其是对于使用低级语义的编码人员而言。我们支持所有重要的软件库和框架，包括PyTorch、ONNX和TensorFlow等，与开发人员密切合作，以确保他们的GPU能够与各种不同的软件环境无缝集成，并为开发人员提供灵活和高效的工具。</p><p>现在，由于我们拥有具有竞争力和领导力的产品，你会看到当你们使用AMD进行部署时非常容易。比方说，AMD与Hugging Face等合作伙伴紧密合作，确保他们的大语言模型在AMD平台上进行测试，并保证在与英伟达等其他平台上的测试结果表现相当。</p><p>同样，AMD在PyTorch等主流深度学习框架上也进行了测试，并成为了少数几个获得认证的产品之一，意味着AMD与他们的产品完全兼容。AMD也会定期进行回归测试，确保产品在各种情况下的稳定性和可靠性。AMD积极与客户合作，包括与一些早期采用其产品的公司合作，以获取反馈并优化产品。这有助于AMD确保他们的产品能够顺利部署，并在现有的业务环境中无缝运。</p><p>另外，AMD与一些早期合作伙伴进行合作，帮助他们将自己的大型语言模型（LLMS）部署到AMD的云端和机架配置中。这种合作意味着AMD已经开始与客户合作，并提供服务，以确保他们的产品能够在客户环境中顺利运行。</p><p>在AMD的十二月活动中，其他合作伙伴也站在了舞台上，这表明AMD与其他重要的合作伙伴合作，其中包括一些超大规模的合作伙伴。这种合作扩大了AMD的合作范围，并有助于将其产品推广到更广泛的市场。AMD还与许多OEM应用程序进行销售，并直接与客户合作。通过与客户直接合作，AMD可以更好地了解客户需求，并根据反馈加速产品的改进和优化过程。</p><p>这是一个非常受限制的环，缺乏竞争对每个人都不利。顺便说一句，如果没有竞争，行业最终会停滞不前，您可以看看在我们带来竞争前的CPU行业。它真的变得停滞不前了。你只是得到了渐进的改进。行业知道这一点，我们与众多伙伴建立了巨大的合作关系，我们对此非常感激。</p><p>作为回报，我们将继续提供一代又一代有竞争力的产品。</p><p><strong>问：谈一谈rocm软件栈的开源原因、动机或者价值观。</strong></p><p><strong>答</strong>： 这是个好问题，ROCm是AMD的开源GPU计算软件堆栈，旨在提供一个可移植、高性能的GPU计算平台。对于公司来说，开源是一个非常重要的问题，因为他们非常注重合作和开放的文化。开源技术将技术开放给了整个社区，这有助于推动技术的发展和创新。AMD的历史上一直致力于开源，CPU编译器LLVM就是一个开源项目。除了CPU编译器和GPU之外，我们还开放了ROCm软件堆栈，是他们的基础架构，对于赢得超级计算方面起着重要作用。选择支持开源的原因是因为相信这种开放的理念，同时强调这也是公司的理念之一。</p><p>所以，在2002年将 Xi Links 和 AMD 结合在一起，我所做的不仅仅是加深了对开源的承诺，关键是，我们不想通过专有的封闭式软件堆栈来锁定某人。我们想要的是以最佳解决方案取得胜利，我们致力于开源，并且致力于为我们的客户提供选择。</p><p>我们期望凭借最佳解决方案获胜，但我们不会将客户困在某一特定选择中。我们将凭借一代又一代的优势赢得胜利。</p><p><strong>问</strong>：我认为目前发展迅速的一个领域是人工智能计算的云服务。显然，有来自微软的Azure、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>的AWS和<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>的GCP这样的超级云服务提供商。但也有其他新兴的参与者，比如BaseTen和ModalReplicate等。可以说，它们在提供不同的工具、API端点等方面提供了差异化的服务，而这些超级云服务提供商目前尚未具备。另外，它们部分原因是拥有GPU资源，而目前GPU资源短缺，这也推动了它们的利用率。<strong>在未来3到4年内，您如何看待这个市场的发展？也许GPU会变得更加易于获得，不再出现短缺或限制的情况？</strong></p><p><strong>答</strong>：这确实正在发生。<strong>我认为供应受限的情况将会消失，这是其中的一部分</strong>。我们正在加紧生产和发货，进展得相当顺利。但更重要的是，回答您的问题，我认为应该这样考虑：市场正在以令人惊叹的速度迅速扩张。我之前说过，今天大多数的应用程序都是从这些大规模的语言模型开始的，这些模型主要基于云，且不仅仅是基于云，而是基于超大规模的云，因为这需要一个庞大的集群，不仅用于训练，而且实际上还用于许多类型的生成型语言模型的推理。</p><p>但现在发生的情况是，我们看到一个接一个的应用程序呈非线性增长。我们看到的是一种泛滥现象，人们开始理解他们如何定制他们的模型，如何微调它，如何拥有更小的模型，不需要回答任何问题或支持任何应用程序。<strong>但它可能只是适用于您业务领域的某个专业领域。</strong>因此，这种多样性使得计算规模以及如何配置集群的需求变得非常丰富多样。<strong>市场正在迅速扩展，您需要为计算集群配置特定于应用程序的配置。它甚至进一步发展，不仅仅局限于这些庞大的高规模超大规模，而是向着我将其称为数据中心的阶层转变。</strong></p><p>这一切都源于，当您考虑那些真正定制的应用程序时，它们可以在边缘设备上运行，直接在您的工厂车间实现非常低的延迟，将语言模型放在数据创建的源头，直接面向最终用户设备。</p><p>我们已经将我们的AI推理加速器集成到我们的个人电脑中，并在整个2023年持续发货。实际上，今年SES已经宣布了我们下一代AI加速个人电脑。而且，随着我们的Xilinx产品组合覆盖到嵌入式设备，<strong>我们从行业中获得了很多对定制推理应用的需求，这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此，随着这一趋势的发展，我们将看到更多定制化的计算安装，以满足不断增长的需求。</strong></p><p> </p><p><strong>问</strong>：很有道理，未来很大一部分或一小部分的推理（AI计算任务）将会被推向边缘计算。很明显，我们将在设备上，无论是笔记本电脑还是手机上，运行一些小型模型。这里提到的“边缘计算”指的是在数据产生地点附近进行数据处理，而不是将数据发送到数据中心或云进行处理。这样可以减少延迟，提高处理速度。</p><p>至少在短期内，对于大型模型或大型数据中心可能存在一些持续的潜在限制因素，关于GPU供应侧面临的主要限制因素是什么？包括封装问题、<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>的产能，以及其他可能的限制因素？有些人说在处理当前的限制之后，<strong>下一个问题是数据中心是否有足够的电力来运行这些设备。并且有点好奇应该如何考虑这些限制因素，以及供需状况何时能够更加平衡？</strong></p><p><strong>答</strong>：坦率的说，供需平衡实际上是任何芯片制造商都必须管理的问题，你需要确保你的供应。回顾疫情期间，我们的设备需求大增，这使得我们的供应链紧张，因为当时PC电脑的需求大幅上升，人们在家工作，我们的X86服务器的需求也大幅上升。因此，在疫情期间，我们处于&#34;紧急模式&#34;。我们做得很好，虽然有基板短缺，但我们增加了更多的基板制造能力。</p><p>我们与我们的主要晶圆代工供应商台积电合作，与他们建立了深入的合作伙伴关系，我们已经合作了几十年。如果我们能提前预判并理解市场信号，我们通常能够满足供应，如果有短缺，通常也能够得到良好的控制。关于人工智能，很明显我们看到了需求的大幅增加。</p><p>晶圆厂正在作出响应，你必须不仅仅认为这是晶圆厂的问题，你绝对正确。关于封装，我们和我们的GPU竞争对手都使用了先进的封装技术。我会给你看的。虽然摄像头可能无法清楚地显示，但这是我们的MI300。你看到的是一整套芯片组。所以是较小的芯片，具有CPU功能、IO和内存控制器。它可以是我们专注于高性能计算的版本的CPU。</p><p>我们直接将我们的CPU芯片集成在同一个系统中。还有周围所有的高带宽内存，以供给这些引擎。这些芯片是侧向连接的，在MI300上，我们也将这些设备垂直连接。所以这是一个复杂的供应链，但我们在这方面非常非常擅长。我们是一家出色的公司，已经有18年了。我们的AMD供应链团队做得非常好，我认为总体来说，行业将会超越这类供应限制。</p><p>现在你提到了电力。我认为，这最终将是一个关键的限制因素。你看到所有主要的运营商都在寻找电力来源，对于我们这样的引擎开发者，这些引擎消耗的电力，我们非常关注能效，并且我们会在我们设计的每一代产品中推动能效的提高。这绝对是我们的最高优先级之一。</p><p><strong>问</strong>：随着摩尔定律的终结，即集成电路上可容纳的晶体管数量每两年翻倍的速度放缓，如何通过创新来继续提高计算能力成为了一个重要话题。你曾经表示，这种挑战激发了你加入AMD的兴趣，<strong>特别是想了解AMD将如何在不同的创新方向上进行投资。此外，对三维堆叠技术表示好奇</strong>，希望以通俗易懂的方式获得解释，这是一种通过垂直堆叠芯片来增加集成度和性能的技术。</p><p><strong>答</strong>：关于3D堆栈技术，简单来说，它是一种先进的封装技术，可以将多个芯片层叠在一起，从而提高了集成度和性能，同时还可以节省空间。当摩尔定律放缓时，芯片技术自身从一个代际过渡到下一个代际的能力降低了，这意味着我们不能再依靠新的半导体技术节点来缩小设备尺寸、提高性能、降低功耗并维持相同的成本。</p><p>因此，现在需要更多的创新，要求全面的设计思维，比如依赖于新的器件转换、新的晶圆节点技术。</p><p>而异构计算，意味着为合适的应用带来正确的计算引擎，例如我们在个人电脑和嵌入式设备中拥有的超低功耗AI加速器。这关乎为特定应用量身定制引擎，利用芯片组合成一个整体，选择最佳技术节点，并考虑软件堆栈的设计。这种优化需要从晶体管设计做起，一直到计算设备集成的全过程，并且还要兼顾软件堆栈和应用程序的视角。与所有在AMD工作的工程师一样，我为有机会进行这些工作而感到兴奋，因为我们拥有构建这些的基石，而且AMD的文化中内建了合作精神，不需要开发整个系统或应用程序堆栈，而是通过深入合作来确保解决方案的优化。</p><p><strong>问：如何在当前全球政治经济格局中，确保芯片制造的安全和供应链的稳定性？</strong></p><p><strong>答</strong>：我们必须考虑这些问题。我们非常支持与国际间互相合作，确实存在这样的问题：现在如何依赖芯片设计来运行那些至关重要的系统，确保供应连续性成为国家安全的问题。</p><p>因此，我们将这一点纳入我们的战略，并与我们的合作伙伴一起构建它。我们支持晶圆厂的扩张。你看到台积电在亚利桑那建造晶圆厂，我们与他们合作。你看到<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>在德克萨斯建造晶圆厂，但不仅仅是在美国，我们实际上也在全球范围内扩张，比如在欧洲和亚洲其他地区的设施。</p><p>这种情况超出了代工厂的范畴，包装也是同样的问题，当你把芯片放在载体上时，你需要互联，你需要那个生态系统也具有地理多样性。</p><p>我们认为，让每个人都知道将会有地理多样性是非常重要的事情。我们正深度参与其中。实际上，我对我们所取得的进展感到非常满意。这不是一夜之间就能发生的事情。这是芯片设计与软件之间的区别。有人不能用软件，你可以迅速地提出一个新想法，并将产品非常迅速地推向市场，设计出最小可行产品，推出去，它可以迅速流行。但是，<strong>扩大供应链确实需要数年的准备工作，整个半导体行业从历史上看也是这样建立起来的。这是一个全球性的产业链，将会创造地理上的专业知识集群</strong>。</p><p>这就是我们今天所处地位，但是当我们今天面临更加动荡的宏观环境，分散制造能力就显得尤为重要。这项工作已经在进行中。</p><p><strong>问：怎么看AI硬件的发展？</strong>AMD现在为许多有趣的设备和应用提供动力没，今天在构建的东西怎么样？有Vision Pro，有Rabbit（这是一种以AI为首的设备），这种以健康为中心的HumanE，还有Figure。看起来像是突然间有很多新的硬件设备爆炸性的增长。我很好奇想知道你的观点，你认为是什么趋势预示了这些产品的成功？<strong>什么趋势可能预示着失败，我们应该如何看待这些新的事物和设备的集合</strong>？</p><p><strong>答</strong>：这个问题非常好。我会从技术的角度开始，作为芯片设计师，这些不同类型的硬件同时产生的原因你应该感到自豪，因为你得到的计算能力越来越强，体积缩小了，而且功耗非常低。</p><p>你可以看到越来越多的设备，它们拥有令人难以置信的计算和视听能力。你看Meta Quest和Vision Pro这样的设备，这不是一夜之间发生的。你看早期的版本，它们太重了，太大了，计算能力不够。</p><p>因为如果你头戴设备的屏幕上看到光子和实际处理之间的延迟太高，你真的会在佩戴它并试图观看电影或玩游戏时感到身体不适。</p><p>首先，我为我们作为一个行业所取得的技术进步感到自豪。我们当然非常自豪于AMD在这方面的推动，但你提出的更广泛的问题是，你如何知道什么会成功？技术是一个邻居。</p><p>但如果有一件事我在苹果学到的是，真正成功的设备是满足需求的。它们真的给了你一个你喜欢的能力。这不仅仅是增量的。我可以做一些比我之前做的事情稍微好一点的事情。它必须是你喜欢的东西，创造一个新类别。它是由技术启用的，但产品本身必须真正激发你的兴趣，并给你新的能力。我会提到一件事。我提到了PC中的AI使能。<strong>我认为这几乎会使PC成为一个新类别。因为当你想到你将能够运行的应用类型，超高性能，但又低功耗的推理你可以运行。</strong>想象一下，现在如果我根本不会说英语，我正在观看这个播客。假设它是现场直播的，我点击我的实时翻译。我可以将它翻译成我的口语，没有可察觉的延迟。这只是无数新应用中的一个将被启用的。</p><p>是的，我认为这是一个非常有趣的时期，因为多年来，像AMD这样的公司从中受益，对吧？</p><p>你也在数据中心，但有如此多的计算负载移动到服务器，对吧？云的时代，所有这些复杂的消费者社交应用程序的时代。我认为在新时代，试图创造体验和战斗，像所有这些新的应用公司都在作为一个主要考虑因素而战斗延迟，因为你有网络，模型慢。你在尝试改变模型，你有事情想要在设备上再做一次。我只是觉得这已经有一段时间没有像一个真正的设计考虑了。先生，我同意你的看法。我认为这是下一组挑战之一，那就是真正解决不仅仅是在云端、边缘这些用户设备上启用高性能和AI应用的想法。</p><p><strong>问：2024年AMD有什么部署？</strong></p><p><strong>答：</strong>对于我们来说，这是重要的一年，因为我们花了很多年时间发展我们的硬件和软件以支持人工智能，我们刚刚完成了对我们整个产品组合的AI使能。所以云端、边缘、我们的个人电脑、我们的嵌入式设备、我们的游戏设备，我们正在使我们的游戏设备通过AI进行升级，2024年对我们来说真的是一个巨大的部署年。</p><p>所以现在基础已经打好，能力也已经具备。我跟你们提到了我们所有的合作伙伴。2024年对我们来说是一个巨大的部署年份。我认为我们在人工智能领域经常被忽视，每个人都知道我们的竞争对手，但我们不仅想在人工智能领域被认识，而且基于结果、基于能力和我们提供的价值，我们希望在2024年被认为是真正使人工智能在云端、在大规模LLM训练和推理中用于再生性AI的广泛应用中得到启用并普及的公司，同样也是在整个计算领域中。</p><p>我认为这也是应用程序的扩展组合开始活跃的一年。我看看微软在谈论什么，在他们正在做的能力启用方面，从云到客户端。这是非常令人兴奋的。许多和我谈过的独立软件供应商（ISVs）都在做同样的事情。而且坦率地说，萨拉，他们正在解决你问的那个问题，我如何编写我的应用程序，以便我给你最好的体验，同时利用云端和你手中或在你的笔记本电脑上运行应用程序的设备。</p><p>所以这将是一个变革性的一年，我们在AMD感到非常兴奋，似乎处在了这一切的中心。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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class=\"meta\">\n\n\n2024-03-02 19:36 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://wallstreetcn.com/articles/3709499><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>Mark Papermaster称，电力是芯片发展的关键限制因素，提高能效绝对是AMD最高优先级。AMD在这场AI芯片热潮中一路狂奔，华尔街仍用空前的热情为“英伟达最强劲的挑战者”买单。3月1日，AMD继前一日大涨9%后再涨超5%，股价创收盘历史新高。本周累涨14.8%，今年迄今涨幅达到30.6%。AMD CTO及执行副总裁Mark Papermaster近期参加了播客节目《史无前例：人工智能、...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3709499\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/5b373399cb37cbebb1bd5f91e1412451","relate_stocks":{"IE0009356076.USD":"JANUS HENDERSON GLOBAL TECHNOLOGY AND INNOVATION \"A2\" (USD) ACC","LU1303367103.USD":"摩根大通多经理另类基金 A (acc)","LU2098885051.SGD":"JPMorgan Funds - Multi-Manager Alternatives A (acc) SGD","LU1316542783.SGD":"Janus Henderson Horizon Global Technology Leaders A2 SGD","LU1923623000.USD":"Natixis Thematics AI & Robotics Fund R/A USD","LU2458330169.SGD":"FRANKLIN 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Papermaster称，电力是芯片发展的关键限制因素，提高能效绝对是AMD最高优先级。AMD在这场AI芯片热潮中一路狂奔，华尔街仍用空前的热情为“英伟达最强劲的挑战者”买单。3月1日，AMD继前一日大涨9%后再涨超5%，股价创收盘历史新高。本周累涨14.8%，今年迄今涨幅达到30.6%。AMD CTO及执行副总裁Mark Papermaster近期参加了播客节目《史无前例：人工智能、机器学习、技术与初创企业》，回答了AMD的战略、最新的GPU进展、推理芯片部署的位置、芯片软件栈，以及他们如何看待供应链，投资者应该对于2024年的AMD有哪些期待等问题。主要内容包括：与竞争对手相比，AMD的MI300芯片提供了更高的性能、更低的功耗和更少的架构空间，实现了更高效的计算。AMD致力于开源因为它强化了合作和创新，通过不断开放其关键技术如ROCm软件堆栈，让客户可以自主选择，而不是把客户困在封闭系统中。AMD确保其产品在主流深度学习框架上经过彻底测试和认证，并提供了高性能、稳定且易于部署的解决方案。AMD获得了大量对AI定制推理芯片的需求，这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此，随着这一趋势的发展，AMD将提供更多定制化计算产品来回应这一需求。当前GPU的供应仍然受到限制，但随着供应链逐步完善，未来供应限制将会消失。电力是芯片产能后一个关键的限制因素。所有大型大语言模型运营商都在寻找电力来源，对于AMD这样的开发者来说，应该更关注能效，我们会在设计的每一代产品中推动能效的提高，这绝对是最高优先级之一。摩尔定律正在放缓，而AMD异构计算可以为不同的应用部署合适的计算引擎，如在个人电脑和嵌入式设备中配置超低功耗AI加速器，利用芯片组合成一个整体，选择最佳技术节点，并考虑软件堆栈的设计。步入云计算时代，计算负载越来越多地转移到服务器上，因此AI硬件公司在设计产品时应将减少延迟作为主要考虑。2024年AMD将完成对其整个产品组合的AI效能，预计在云端、边缘计算、个人电脑、嵌入式设备及游戏设备等方面实现重大部署。以下为全文问答整理：问：你能先告诉我们一些你的背景吗？你研究了各种有趣的东西，从iPhone和iPad到最新一代的AMD超级计算芯片。答：当然，我在AMD有一段时间了。真正有趣的是，我进入这个行业的时机非常好，作为德克萨斯大学电气和计算机工程专业的毕业生，我对芯片设计非常感兴趣，而我又生在芯片设计正在彻底世界的时代，今天每个人都在使用这种并研究技术。CMOS刚刚投入生产和使用。所以我参加了IBM的第一个CMOS项目，并创建了一些第一个设计。我必须亲自动手，从芯片设计的每一个方面，在IBM工作了几年，我担任了不同的角色，推动微处理器的发展。首先，在IBM公司，有电力公司的PC。这意味着与苹果和摩托罗拉合作，以及我们在大型主机和大型风险服务器中使用的大型计算芯片。真正得到了技术的各个方面，包括他们的一些服务器开发工作。但后来转向了苹果。史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）雇我运营iPhone和iPod。所以我在那里呆了几年。这是一个行业在下午发生重大转变的时刻。对我来说，这是一个很好的机会，因为我在2011年秋季结束了在AMD的工作，既是首席技术官，又负责技术和工程。就在摩尔定律开始放缓的时候，因此需要巨大的创新。问：是的，我想谈谈这一点，以及我们在计算创新方面可以期待什么。如果我们不只是在做梦，芯片上更多的晶体管无法做到这一点。我想，我们的每一位听众都听说过AMD，但你能简要介绍一下你服务的主要市场吗？答：AMD是一家有50多年历史的故事公司。它一开始作为第二供应商公司，带来了真正关键组件和x86微处理器。但你快进到我们今天所处的位置，这是一个非常广泛的投资组合。10年前，当我们的首席执行官Lisa Su以及我进入公司时，使命是让AMD重新获得非常非常强大的竞争力。超级计算一直是AMD的重点。大约十年前，我们就开始恢复我们的CPU路线图。我们重新设计了我们的工程流程，其中之一就是采用更加模块化的设计方法，即我们开发可重复使用的部件，然后根据应用需求将其组合在一起。我们投资开发了一系列新的高性能CPU，同时还努力将GPU提升到更高性能。这两种类型的处理单元都很重要，因为超级计算就是异构计算。它需要CPU和GPU协调工作，共同完成最繁重的任务。世界上最强大的超级计算机就采用了AMD第三代霄龙7A53 64核心处理器和Instinct MI250X GPU加速器。就在2022年2月，AMD收购半导体制造商Xilinx，对电子行业的合并产生重大影响，从而进一步扩大了投资组合，这次收购扩大了AMD的投资组合，使其在超级计算机、云计算、游戏设备和嵌入式设备等领域都有所涉足。AMD还收购了平桑托公司，进一步扩展了产品组合。问：AMD在过去的十年里公司取得了令人瞩目的成就，尤其是在人工智能领域。自从你加入公司以来，一直在强调人工智能的重要性。过去十年中，人工智能的应用发生了巨大的变化，不仅包括传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），还包括变压器模型、扩散模型等新型架构的应用。你能告诉我们更多关于最初在人工智能领域引起你注意的事情吗？那么随着时间的推移，AMD是如何开始越来越关注这一点的呢？你想出了什么样的解决方案？答： 我们都知道人工智能的发展早就开始了，竞争开始于应用程序领域的开放。而AMD的GPU在这场竞赛中发挥了关键作用，特别是在图像识别和自然语言处理方面的准确性提升方面。AMD意识到了人工智能领域的巨大机遇，并制定了深思熟虑的战略，以成为该领域的领导者。因此，看看AMD在2012年到2017年之间的情况，其大部分收入主要基于个人电脑（PC）和游戏领域。所以，关键是确保投资组合在构建系统模块化方面具有竞争力。这些基石必须是在领域的领导力，必引人们在AMD平台上使用高性能应用程序。因此，首先，我们实际上必须重建CPU路线图。那就是我们发布了Zen微处理器，在个人电脑上有一个Rising系列，以及在x86服务器系列中的Epic。所以这开始了公司的收入增长，并开始扩展我们的投资组合。大约在同一时间，当我们看到异构计算的发展方向时，在我加入公司之前就已经提出了异构计算的理念。在Lisa加入公司之前，AMD进行了一次重大收购——收购了GPU制造商ATI，从而将GPU技术纳入了公司的产品组合，这是我被AMD的CPU和GPU技术吸引而加入了公司的原因。事实上，它是唯一一家将CPU和GPU融合到一起的公司。对我来说，行业需要串行、标量、这些传统CPU工作负载的竞争，以及从GPU获得的大量并行处理能力, 因此AMDk考虑通过异构计算模式将它们结合在一起，以满足不同类型的计算需求。我们早在2011年就开始为个人电脑应用程序制造联合CPU和GPU芯片，这比任何其他公司都要早。我们称之为APU（加速处理器单元）。然后，对于大数据应用程序，我们首先从HPC（高性能计算技术）开始，这种技术在国家实验室中使用，也在石油勘探公司中使用。因此，我们首先专注于大型政府招标项目，最终导致了我们在世界上最大的超级计算机中拥有AMD CPU和MDGP US。这项工作几年前就开始了，它同样是硬件和软件的努力。我们一直在建立这种硬件和软件能力，直到去年的2023年12月6日，我们宣布了我们的旗舰产品MI300，分别为纯 GPU 的 MI300X 与 APU 架构的 MI300A，均采用 HBM3 内存，容量 192GB / 128GB。也是为高性能人工智能应用程序优化的一个变体，能够同时面向训练和推理。所以这是一个漫长的旅程，我们很高兴我们的销量开始起飞。问：现在太棒了，我猜当你推出MI300时，你得到了Meta、微软购买它的承诺。刚刚提到你对一系列应用程序感到非常兴奋。你能告诉我们更多关于你最感兴趣的或者今天最看好的应用程序以及云端应用部署的方面吗？答：当然，当考虑到人工智能的主要应用领域时，你仍然会看到巨大的资本支出，为了提升大语言模型的准确性，包括训练和推理领域。这些模型像ChatGPT、Bard和其他语言模型一样，您可以向它们询问任何问题，它们试图吸收海量的数据，来对模型进行训练，这的确是人工智能和通用人工智能的终极目标。这就是我们的重点所在。MI300是为了开始实现这一目标的，它是一个可以与行业领导者竞争的典范产品。事实上，MI300已经做到了,它在训练方面具有竞争力，且在推理方面领先，具有巨大的性能优势。我们为训练或推理处理所需的数学处理创建了非常高效的引擎。但我们也提供了更多的内存，以实现更高效的计算。与竞争对手相比，MI300提供了更高的性能、更低的功耗和更少的机架空间，实现了更高效的计算。问：竞争的一个重要方面，正如你刚才指出的那样，包括性能，例如整体性能，还有效率，以及软件平台等等。你如何考虑在优化数学库上的投资？你希望开发人员如何理解你们的方法？与竞争对手相比，你们的指导方式是什么？答：这个问题非常好，在这个芯片领域竞争是多方面的。你会看到很多初创公司进军这个领域，但大部分的推理工作目前都是在通用目的的CPU上完成的，对于大型语言模型应用，几乎都是在GPU上完成的。由于GPU在软件和开发人员生态系统中占据主导地位，因此AMD开始关注GPU的发展，在硬件和软件方面取得了成就。我们在CPU上是有竞争力的，我们的份额正在快速增长，因为我们拥有一代又一代非常强大的CPU。但对于GPU，直到现在我们才真正开发出世界一流的硬件和软件。我们所做的是确保GPU的部署过程尽可能简单，强调利用所有GPU的语义，使得编码变得更加容易，尤其是对于使用低级语义的编码人员而言。我们支持所有重要的软件库和框架，包括PyTorch、ONNX和TensorFlow等，与开发人员密切合作，以确保他们的GPU能够与各种不同的软件环境无缝集成，并为开发人员提供灵活和高效的工具。现在，由于我们拥有具有竞争力和领导力的产品，你会看到当你们使用AMD进行部署时非常容易。比方说，AMD与Hugging Face等合作伙伴紧密合作，确保他们的大语言模型在AMD平台上进行测试，并保证在与英伟达等其他平台上的测试结果表现相当。同样，AMD在PyTorch等主流深度学习框架上也进行了测试，并成为了少数几个获得认证的产品之一，意味着AMD与他们的产品完全兼容。AMD也会定期进行回归测试，确保产品在各种情况下的稳定性和可靠性。AMD积极与客户合作，包括与一些早期采用其产品的公司合作，以获取反馈并优化产品。这有助于AMD确保他们的产品能够顺利部署，并在现有的业务环境中无缝运。另外，AMD与一些早期合作伙伴进行合作，帮助他们将自己的大型语言模型（LLMS）部署到AMD的云端和机架配置中。这种合作意味着AMD已经开始与客户合作，并提供服务，以确保他们的产品能够在客户环境中顺利运行。在AMD的十二月活动中，其他合作伙伴也站在了舞台上，这表明AMD与其他重要的合作伙伴合作，其中包括一些超大规模的合作伙伴。这种合作扩大了AMD的合作范围，并有助于将其产品推广到更广泛的市场。AMD还与许多OEM应用程序进行销售，并直接与客户合作。通过与客户直接合作，AMD可以更好地了解客户需求，并根据反馈加速产品的改进和优化过程。这是一个非常受限制的环，缺乏竞争对每个人都不利。顺便说一句，如果没有竞争，行业最终会停滞不前，您可以看看在我们带来竞争前的CPU行业。它真的变得停滞不前了。你只是得到了渐进的改进。行业知道这一点，我们与众多伙伴建立了巨大的合作关系，我们对此非常感激。作为回报，我们将继续提供一代又一代有竞争力的产品。问：谈一谈rocm软件栈的开源原因、动机或者价值观。答： 这是个好问题，ROCm是AMD的开源GPU计算软件堆栈，旨在提供一个可移植、高性能的GPU计算平台。对于公司来说，开源是一个非常重要的问题，因为他们非常注重合作和开放的文化。开源技术将技术开放给了整个社区，这有助于推动技术的发展和创新。AMD的历史上一直致力于开源，CPU编译器LLVM就是一个开源项目。除了CPU编译器和GPU之外，我们还开放了ROCm软件堆栈，是他们的基础架构，对于赢得超级计算方面起着重要作用。选择支持开源的原因是因为相信这种开放的理念，同时强调这也是公司的理念之一。所以，在2002年将 Xi Links 和 AMD 结合在一起，我所做的不仅仅是加深了对开源的承诺，关键是，我们不想通过专有的封闭式软件堆栈来锁定某人。我们想要的是以最佳解决方案取得胜利，我们致力于开源，并且致力于为我们的客户提供选择。我们期望凭借最佳解决方案获胜，但我们不会将客户困在某一特定选择中。我们将凭借一代又一代的优势赢得胜利。问：我认为目前发展迅速的一个领域是人工智能计算的云服务。显然，有来自微软的Azure、亚马逊的AWS和谷歌的GCP这样的超级云服务提供商。但也有其他新兴的参与者，比如BaseTen和ModalReplicate等。可以说，它们在提供不同的工具、API端点等方面提供了差异化的服务，而这些超级云服务提供商目前尚未具备。另外，它们部分原因是拥有GPU资源，而目前GPU资源短缺，这也推动了它们的利用率。在未来3到4年内，您如何看待这个市场的发展？也许GPU会变得更加易于获得，不再出现短缺或限制的情况？答：这确实正在发生。我认为供应受限的情况将会消失，这是其中的一部分。我们正在加紧生产和发货，进展得相当顺利。但更重要的是，回答您的问题，我认为应该这样考虑：市场正在以令人惊叹的速度迅速扩张。我之前说过，今天大多数的应用程序都是从这些大规模的语言模型开始的，这些模型主要基于云，且不仅仅是基于云，而是基于超大规模的云，因为这需要一个庞大的集群，不仅用于训练，而且实际上还用于许多类型的生成型语言模型的推理。但现在发生的情况是，我们看到一个接一个的应用程序呈非线性增长。我们看到的是一种泛滥现象，人们开始理解他们如何定制他们的模型，如何微调它，如何拥有更小的模型，不需要回答任何问题或支持任何应用程序。但它可能只是适用于您业务领域的某个专业领域。因此，这种多样性使得计算规模以及如何配置集群的需求变得非常丰富多样。市场正在迅速扩展，您需要为计算集群配置特定于应用程序的配置。它甚至进一步发展，不仅仅局限于这些庞大的高规模超大规模，而是向着我将其称为数据中心的阶层转变。这一切都源于，当您考虑那些真正定制的应用程序时，它们可以在边缘设备上运行，直接在您的工厂车间实现非常低的延迟，将语言模型放在数据创建的源头，直接面向最终用户设备。我们已经将我们的AI推理加速器集成到我们的个人电脑中，并在整个2023年持续发货。实际上，今年SES已经宣布了我们下一代AI加速个人电脑。而且，随着我们的Xilinx产品组合覆盖到嵌入式设备，我们从行业中获得了很多对定制推理应用的需求，这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此，随着这一趋势的发展，我们将看到更多定制化的计算安装，以满足不断增长的需求。 问：很有道理，未来很大一部分或一小部分的推理（AI计算任务）将会被推向边缘计算。很明显，我们将在设备上，无论是笔记本电脑还是手机上，运行一些小型模型。这里提到的“边缘计算”指的是在数据产生地点附近进行数据处理，而不是将数据发送到数据中心或云进行处理。这样可以减少延迟，提高处理速度。至少在短期内，对于大型模型或大型数据中心可能存在一些持续的潜在限制因素，关于GPU供应侧面临的主要限制因素是什么？包括封装问题、台积电的产能，以及其他可能的限制因素？有些人说在处理当前的限制之后，下一个问题是数据中心是否有足够的电力来运行这些设备。并且有点好奇应该如何考虑这些限制因素，以及供需状况何时能够更加平衡？答：坦率的说，供需平衡实际上是任何芯片制造商都必须管理的问题，你需要确保你的供应。回顾疫情期间，我们的设备需求大增，这使得我们的供应链紧张，因为当时PC电脑的需求大幅上升，人们在家工作，我们的X86服务器的需求也大幅上升。因此，在疫情期间，我们处于\"紧急模式\"。我们做得很好，虽然有基板短缺，但我们增加了更多的基板制造能力。我们与我们的主要晶圆代工供应商台积电合作，与他们建立了深入的合作伙伴关系，我们已经合作了几十年。如果我们能提前预判并理解市场信号，我们通常能够满足供应，如果有短缺，通常也能够得到良好的控制。关于人工智能，很明显我们看到了需求的大幅增加。晶圆厂正在作出响应，你必须不仅仅认为这是晶圆厂的问题，你绝对正确。关于封装，我们和我们的GPU竞争对手都使用了先进的封装技术。我会给你看的。虽然摄像头可能无法清楚地显示，但这是我们的MI300。你看到的是一整套芯片组。所以是较小的芯片，具有CPU功能、IO和内存控制器。它可以是我们专注于高性能计算的版本的CPU。我们直接将我们的CPU芯片集成在同一个系统中。还有周围所有的高带宽内存，以供给这些引擎。这些芯片是侧向连接的，在MI300上，我们也将这些设备垂直连接。所以这是一个复杂的供应链，但我们在这方面非常非常擅长。我们是一家出色的公司，已经有18年了。我们的AMD供应链团队做得非常好，我认为总体来说，行业将会超越这类供应限制。现在你提到了电力。我认为，这最终将是一个关键的限制因素。你看到所有主要的运营商都在寻找电力来源，对于我们这样的引擎开发者，这些引擎消耗的电力，我们非常关注能效，并且我们会在我们设计的每一代产品中推动能效的提高。这绝对是我们的最高优先级之一。问：随着摩尔定律的终结，即集成电路上可容纳的晶体管数量每两年翻倍的速度放缓，如何通过创新来继续提高计算能力成为了一个重要话题。你曾经表示，这种挑战激发了你加入AMD的兴趣，特别是想了解AMD将如何在不同的创新方向上进行投资。此外，对三维堆叠技术表示好奇，希望以通俗易懂的方式获得解释，这是一种通过垂直堆叠芯片来增加集成度和性能的技术。答：关于3D堆栈技术，简单来说，它是一种先进的封装技术，可以将多个芯片层叠在一起，从而提高了集成度和性能，同时还可以节省空间。当摩尔定律放缓时，芯片技术自身从一个代际过渡到下一个代际的能力降低了，这意味着我们不能再依靠新的半导体技术节点来缩小设备尺寸、提高性能、降低功耗并维持相同的成本。因此，现在需要更多的创新，要求全面的设计思维，比如依赖于新的器件转换、新的晶圆节点技术。而异构计算，意味着为合适的应用带来正确的计算引擎，例如我们在个人电脑和嵌入式设备中拥有的超低功耗AI加速器。这关乎为特定应用量身定制引擎，利用芯片组合成一个整体，选择最佳技术节点，并考虑软件堆栈的设计。这种优化需要从晶体管设计做起，一直到计算设备集成的全过程，并且还要兼顾软件堆栈和应用程序的视角。与所有在AMD工作的工程师一样，我为有机会进行这些工作而感到兴奋，因为我们拥有构建这些的基石，而且AMD的文化中内建了合作精神，不需要开发整个系统或应用程序堆栈，而是通过深入合作来确保解决方案的优化。问：如何在当前全球政治经济格局中，确保芯片制造的安全和供应链的稳定性？答：我们必须考虑这些问题。我们非常支持与国际间互相合作，确实存在这样的问题：现在如何依赖芯片设计来运行那些至关重要的系统，确保供应连续性成为国家安全的问题。因此，我们将这一点纳入我们的战略，并与我们的合作伙伴一起构建它。我们支持晶圆厂的扩张。你看到台积电在亚利桑那建造晶圆厂，我们与他们合作。你看到三星在德克萨斯建造晶圆厂，但不仅仅是在美国，我们实际上也在全球范围内扩张，比如在欧洲和亚洲其他地区的设施。这种情况超出了代工厂的范畴，包装也是同样的问题，当你把芯片放在载体上时，你需要互联，你需要那个生态系统也具有地理多样性。我们认为，让每个人都知道将会有地理多样性是非常重要的事情。我们正深度参与其中。实际上，我对我们所取得的进展感到非常满意。这不是一夜之间就能发生的事情。这是芯片设计与软件之间的区别。有人不能用软件，你可以迅速地提出一个新想法，并将产品非常迅速地推向市场，设计出最小可行产品，推出去，它可以迅速流行。但是，扩大供应链确实需要数年的准备工作，整个半导体行业从历史上看也是这样建立起来的。这是一个全球性的产业链，将会创造地理上的专业知识集群。这就是我们今天所处地位，但是当我们今天面临更加动荡的宏观环境，分散制造能力就显得尤为重要。这项工作已经在进行中。问：怎么看AI硬件的发展？AMD现在为许多有趣的设备和应用提供动力没，今天在构建的东西怎么样？有Vision Pro，有Rabbit（这是一种以AI为首的设备），这种以健康为中心的HumanE，还有Figure。看起来像是突然间有很多新的硬件设备爆炸性的增长。我很好奇想知道你的观点，你认为是什么趋势预示了这些产品的成功？什么趋势可能预示着失败，我们应该如何看待这些新的事物和设备的集合？答：这个问题非常好。我会从技术的角度开始，作为芯片设计师，这些不同类型的硬件同时产生的原因你应该感到自豪，因为你得到的计算能力越来越强，体积缩小了，而且功耗非常低。你可以看到越来越多的设备，它们拥有令人难以置信的计算和视听能力。你看Meta Quest和Vision Pro这样的设备，这不是一夜之间发生的。你看早期的版本，它们太重了，太大了，计算能力不够。因为如果你头戴设备的屏幕上看到光子和实际处理之间的延迟太高，你真的会在佩戴它并试图观看电影或玩游戏时感到身体不适。首先，我为我们作为一个行业所取得的技术进步感到自豪。我们当然非常自豪于AMD在这方面的推动，但你提出的更广泛的问题是，你如何知道什么会成功？技术是一个邻居。但如果有一件事我在苹果学到的是，真正成功的设备是满足需求的。它们真的给了你一个你喜欢的能力。这不仅仅是增量的。我可以做一些比我之前做的事情稍微好一点的事情。它必须是你喜欢的东西，创造一个新类别。它是由技术启用的，但产品本身必须真正激发你的兴趣，并给你新的能力。我会提到一件事。我提到了PC中的AI使能。我认为这几乎会使PC成为一个新类别。因为当你想到你将能够运行的应用类型，超高性能，但又低功耗的推理你可以运行。想象一下，现在如果我根本不会说英语，我正在观看这个播客。假设它是现场直播的，我点击我的实时翻译。我可以将它翻译成我的口语，没有可察觉的延迟。这只是无数新应用中的一个将被启用的。是的，我认为这是一个非常有趣的时期，因为多年来，像AMD这样的公司从中受益，对吧？你也在数据中心，但有如此多的计算负载移动到服务器，对吧？云的时代，所有这些复杂的消费者社交应用程序的时代。我认为在新时代，试图创造体验和战斗，像所有这些新的应用公司都在作为一个主要考虑因素而战斗延迟，因为你有网络，模型慢。你在尝试改变模型，你有事情想要在设备上再做一次。我只是觉得这已经有一段时间没有像一个真正的设计考虑了。先生，我同意你的看法。我认为这是下一组挑战之一，那就是真正解决不仅仅是在云端、边缘这些用户设备上启用高性能和AI应用的想法。问：2024年AMD有什么部署？答：对于我们来说，这是重要的一年，因为我们花了很多年时间发展我们的硬件和软件以支持人工智能，我们刚刚完成了对我们整个产品组合的AI使能。所以云端、边缘、我们的个人电脑、我们的嵌入式设备、我们的游戏设备，我们正在使我们的游戏设备通过AI进行升级，2024年对我们来说真的是一个巨大的部署年。所以现在基础已经打好，能力也已经具备。我跟你们提到了我们所有的合作伙伴。2024年对我们来说是一个巨大的部署年份。我认为我们在人工智能领域经常被忽视，每个人都知道我们的竞争对手，但我们不仅想在人工智能领域被认识，而且基于结果、基于能力和我们提供的价值，我们希望在2024年被认为是真正使人工智能在云端、在大规模LLM训练和推理中用于再生性AI的广泛应用中得到启用并普及的公司，同样也是在整个计算领域中。我认为这也是应用程序的扩展组合开始活跃的一年。我看看微软在谈论什么，在他们正在做的能力启用方面，从云到客户端。这是非常令人兴奋的。许多和我谈过的独立软件供应商（ISVs）都在做同样的事情。而且坦率地说，萨拉，他们正在解决你问的那个问题，我如何编写我的应用程序，以便我给你最好的体验，同时利用云端和你手中或在你的笔记本电脑上运行应用程序的设备。所以这将是一个变革性的一年，我们在AMD感到非常兴奋，似乎处在了这一切的中心。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":264,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":278938744467624,"gmtCreate":1709121696660,"gmtModify":1709126599850,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/278938744467624","repostId":"278860996296720","repostType":1,"repost":{"id":278860996296720,"gmtCreate":1709112138721,"gmtModify":1709115838249,"author":{"id":"20722186463466","authorId":"20722186463466","name":"爱发红包的虎妞","avatar":"https://static.tigerbbs.com/acf27be178fbc21279d1959ce5bec4e7","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"title":"【虎友投资说】理想2天涨30%！涨势仍未停？股价剑指60？","htmlText":"全面盈利[财迷]！营收千亿[财迷]！ 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？我们又该如何操作？以下是各位虎友的观点，你是否认同[你懂的][你懂的]理想股价仍会大幅上涨@非对称交易$理想汽车(LI)$ 这两天涨疯了，百亿的净利润，千亿的现金储备，30W以上最畅销的新能源国产品牌，数据太炸裂了。 2024年又要发一系列新品，预计6月份月销破7W，可以说如果没有意外。理想今年的利好还有很多，这么高的利润率，为了销量还可以进行降价，进可攻，退可守，如果股价突破历史新高47美金，我认为下一个点就是冲刺市值千亿美金，拭目以待吧！@Patrick波波 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10:34","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋最新专访：称华为是个好公司，谈到了“最大竞争对手”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1171645038","media":"半导体行业观察","summary":"黄仁勋制定了一种模式，让英伟达走在每一个科技大趋势的前面。","content":"<html><head></head><body><p>最近，《连线》的记者采访了英伟达CEO黄仁勋。</p><p style=\"text-align: justify;\">记者表示，与黄仁勋交流应该带有警告标签，因为这位英伟达首席执行官对人工智能的发展方向如此投入，以至于在经过近 90 分钟的热烈交谈后，我（指代本采访的记者，下同）确信未来将是神经网络的涅槃。我还可以看到这一切：机器人复兴、医疗天赐物（medical godsends）、自动驾驶汽车、有记忆的聊天机器人。该公司圣克拉拉园区的建筑物并没有起到任何作用。无论我的目光落在哪里，我都会看到三角形中的三角形，这种形状帮助英伟达获得了第一笔财富。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋是过去一年的风云人物，甚至可能是未来十年。因为科技公司确实对英伟达的超级计算 GPU 爱不释手。这不是以前的英伟达，它是 X 代视频游戏显卡的供应商，通过有效渲染无数的三角形使图像变得栩栩如生。这就是英伟达，它的硬件开创了一个我们与计算机对话、计算机与我们对话的世界。</p><p style=\"text-align: justify;\">在我们的会面中，现年 61 岁的黄穿着他标志性的皮夹克和简约的黑色运动鞋。他在那个星期一早上告诉我，他讨厌星期一早上，因为他星期日工作一整天，开始正式工作周时已经很累了。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋制定了一种模式，让英伟达走在每一个科技大趋势的前面。2012 年，一小群研究人员发布了一个名为AlexNet的突破性图像识别系统，该系统使用 GPU（而不是 CPU）来处理代码，开启了深度学习的新时代。于是，黄立即指挥公司全力追逐人工智能。2017 年，当谷歌发布了被称为 Transformer 的新型神经网络架构（ ChatGPT 中的T）并引发了当前的人工智能淘金热时，英伟达处于完美的位置，可以开始向饥饿的科技公司出售其专注于人工智能的 GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达目前占据 AI 芯片市场 70% 以上的销售额，估值刚刚超过 2 万亿美元。2023 年最后一个季度的收入为 220 亿美元，比上年增长 265%。去年其股价上涨了231%。黄要么在他所做的事情上出奇地出色，要么非常幸运——或者两者兼而有之！——每个人都想知道他是如何做到的。</p><p style=\"text-align: justify;\">但没有人能永远统治。他现在成为中美科技战的焦点，并受到监管机构的摆布。黄仁勋在人工智能芯片领域的一些挑战者是家喻户晓的名字——谷歌、亚马逊、Meta 和微软——并且在科技领域拥有最雄厚的财力。12月底，半导体公司AMD推出了一款用于人工智能计算的大型处理器，旨在与英伟达竞争。初创公司也瞄准了这一目标。研究公司 Pitchbook 的数据显示，仅去年第三季度，风险投资家就向人工智能芯片投资了超过 8 亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>究竟黄仁勋是如何看待这些的呢？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>让我们来看一下这个采访原文：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>你和我都是斯坦福大学的毕业生。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：是的。嗯，我读的是新闻专业，而你没有读新闻专业。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我希望我有。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：这是为什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>嗯，作为领导者和个人，我真正敬佩的人是 Adobe 首席执行官尚塔努·纳拉延 (Shantanu Narayen)。他说他一直想成为一名记者，因为他喜欢讲故事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：能够有效地讲述企业的故事似乎是建立企业的重要组成部分。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>是的。战略制定就是讲故事。文化建设就是讲故事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您曾多次说过，您并没有根据宣传材料推销英伟达的想法。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这是正确的。这实际上是为了讲故事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：所以我想从另一位技术主管告诉我的事情开始。他指出，英伟达比亚马逊早一年，但在很多方面，英伟达比亚马逊更有“day one”的做法。您如何保持这种前景？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>坦白说，这确实是一个好词。我每天早上醒来都像第一天一样，原因是我们总是在做一些以前从未做过的事情。它也有脆弱的一面。我们很可能会失败。刚才，我正在开会，我们正在做一些对我们公司来说是全新的事情，但我们不知道如何正确地做。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：什么是新事物？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我们正在建设一种新型的数据中心。我们称之为人工智能工厂。按照当今数据中心的构建方式，很多人共享一组计算机并将他们的文件放在这个大型数据中心中。人工智能工厂更像是一台发电机。这是相当独特的。过去几年我们一直在构建它，但现在我们必须将其变成产品。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你打算怎么称呼它？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我们还没有给它命名。但它会无处不在。云服务提供商将构建它们，我们将构建它们。每个生物技术公司都会有它。每个零售公司，每个物流公司。未来的每家汽车公司都将拥有一家制造汽车（实际商品、原子）的工厂，以及一家为汽车制造人工智能（电子）的工厂。事实上，就在我们说话的时候，你看到埃隆·马斯克正在这样做。在思考工业公司未来会是什么样子方面，他远远领先于大多数人。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您之前曾说过，您经营的是一个扁平化组织，有 30 到 40 名高管直接向您汇报，因为您希望融入信息流中。最近是什么激起了你的兴趣，让你想，“我最终可能需要在这件事上押注 Nvidia？”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>信息不必像尼安德特人时代那样从组织的顶部流向底部，当时我们没有电子邮件和短信以及所有这些东西。如今，信息流动得更加迅速。因此，不需要从上到下解释信息的分层树。扁平网络使我们能够更快地适应，这是我们所需要的，因为我们的技术发展如此之快。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你看看英伟达技术的发展方式，就会发现摩尔定律每隔几年就会翻一番。嗯，在过去 10 年里，我们已经将人工智能进步了大约一百万倍。这是摩尔定律的很多很多倍。如果您生活在一个指数世界中，您不希望信息一次从上到下一层传播。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：但我问你，你的罗马帝国是什么？这是一个模因。今天的transformer paper是什么版本？现在正在发生什么你觉得会改变一切的事情？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>有几件事。其中之一并没有真正的名字，但它是我们在基础机器人领域所做的一些工作。如果你可以生成文本，如果你可以生成图像，你也可以生成运动吗？答案可能是肯定的。然后，如果您可以生成动作，您就可以理解意图并生成通用版本的清晰度。因此，人形机器人技术应该指日可待。</p><p style=\"text-align: justify;\">我认为围绕状态空间模型（SSM：state-space models）的工作可能是下一个transformer，它允许您学习极长的模式和序列，而无需在计算中呈二次方增长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：这能带来什么？现实生活中的例子是什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>您可以与计算机进行持续很长时间的对话，但上下文永远不会被忘记。您甚至可以暂时改变主题并回到之前的主题，并且可以保留该上下文。您也许能够理解极长链的序列，例如人类基因组。只需查看遗传密码，您就可以了解其含义。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我们距离这个目标还有多远？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>从我们有了 AlexNet 到超人的 AlexNet，只用了大约五年的时间。机器人基础模型可能即将出现——我会在明年的某个时候公布。从那时起，五年后，您将看到一些非常令人惊奇的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：哪个行业将从广泛训练的机器人行为模型中受益最多？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>嗯，重工业代表了世界上最大的工业。移动电子并不容易，但移动原子却极其困难。运输、物流、将重物从一个地方移动到另一个地方、发现下一种药物——所有这些都需要了解原子、分子和蛋白质。这些是人工智能尚未影响到的巨大而令人难以置信的行业。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你提到了摩尔定律。这个定律现在已经无关紧要了吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>摩尔定律现在更多地是一个系统问题，而不是一个芯片问题。更多的是关于多个芯片的互连性。大约 10、15 年前，我们开始了分解计算机的旅程，以便您可以将多个芯片连接在一起。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：这就是你在 2019 年收购以色列公司Mellanox的初衷。Nvidia 当时表示，现代计算对数据中心提出了巨大的要求，而 Mellanox 的网络技术将使加速计算更加高效。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>对，完全正确。我们购买了 Mellanox，这样我们就可以扩展我们的芯片，将整个数据中心变成一个超级芯片，从而实现现代人工智能超级计算机。这实际上是为了认识到摩尔定律已经结束，如果我们想继续扩大计算规模，我们必须在数据中心规模上做到这一点。我们研究了摩尔定律的制定方式，然后说：“不要受其限制。摩尔定律并不是计算的限制。” 我们必须抛弃摩尔定律，这样我们才能考虑新的扩展方法。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：Mellanox 现在被认为是 Nvidia 一次非常明智的收购。早两年，您试图收购全球最重要的芯片 IP 公司之一 Arm，但遭到监管机构的阻挠。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>那太好了！（That would’ve been wonderful!）</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我不确定美国政府是否同意，但是是的，让我们确定这一点。当您现在考虑收购时，您会关注哪些具体领域？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这些大型系统的操作系统极其复杂。如何在计算堆栈中创建一个操作系统，以协调 GPU 中数千万、数亿乃至数十亿个微型处理器？这是一个非常困难的问题。如果我们公司外部有团队这样做，我们可以与他们合作，或者我们可以做更多的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你的言下之意是否代表着，对于英伟达来说，拥有一个操作系统并将其构建成一个平台至关重要？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我们已然是一家平台公司。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你越成为一个平台，你面临的问题就越多。人们往往会对平台的输出承担更多的责任。自动驾驶汽车的行为方式、医疗保健设备的误差幅度是多少、人工智能系统是否存在偏见。你如何解决这个问题？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>不过，我们不是一家应用程序公司。这可能是最简单的思考方式。我们将尽我们所能，但尽可能少地服务于一个行业。因此，就医疗保健而言，药物发现不是我们的专长，计算才是。制造汽车不是我们的专长，但为汽车制造极其擅长人工智能的计算机，才是我们的专长。坦率地说，一家公司很难擅长所有这些事情，但我们可以非常擅长其中的人工智能计算部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：去年有报道称，您的一些客户为您的 AI GPU 等待了几个月。现在情况怎么样？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>嗯，我认为今年我们不会赶上供应。今年不会，明年也可能不会。（Well, I don’t think we’re going to catch up on supply this year. Not this year, and probably not next year.）</p><p style=\"text-align: justify;\">Lauren Goode：目前的等待时间是多少？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我不知道现在的交货时间是多少。但是，你知道，今年对我们来说也是新一代的开始。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您是指 Blackwell，您传闻中的新 GPU 吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>是的，新一代 GPU 即将问世，Blackwell 的性能超乎想象。这将是令人难以置信的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：这是否意味着客户需要更少的 GPU？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这就是目标。目标是极大地降低训练模型的成本。然后人们可以扩大他们想要训练的模型的规模。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：英伟达投资了很多人工智能初创公司。去年有报道称，您投资了 30 多家初创公司。这些初创公司是否会在购买您的硬件时排长队？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>他们和大家一样面临着供应紧张的问题，因为他们大多数都使用公有云，所以他们不得不自己与公有云服务提供商进行谈判。不过，他们确实获得的是我们的人工智能技术，这意味着他们可以使用我们的工程能力和我们优化其人工智能模型的特殊技术。我们让他们变得更有效率。如果您的吞吐量增加五倍，您实际上会多获得五个 GPU。这就是他们从我们那里得到的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：在这方面你认为自己是一个造王者吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>不。我们投资这些公司是因为他们的工作令人难以置信。能够投资它们是我们的荣幸，而不是相反。他们是世界上一些最聪明的人。他们不需要我们来支持他们的信誉。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：当机器学习更多地转向推理而不是训练时（基本上，如果人工智能工作的计算强度降低）会发生什么？这会减少对 GPU 的需求吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我们喜欢推理。事实上，我想说，如果我猜的话，Nvidia 今天的业务可能是 70% 的推理，30% 的训练。这是一件好事，因为那时你就会意识到人工智能终于成功了。如果 Nvidia 的业务 90% 是训练，10% 是推理，你可能会说人工智能仍处于研究阶段。七八年前就是这样。但今天，每当您在云中输入提示时，它都会生成一些内容 - 它可以是视频，可以是图像，可以是 2D，可以是 3D，可以是文本，可以是图形 - 它是最有可能的是它背后有一个 Nvidia GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您是否认为 AI GPU 的需求会在任何时候减弱？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我认为我们正处于生成式人工智能革命的开端。如今，世界上进行的大部分计算仍然基于检索。检索意味着您触摸手机上的某些内容，它会向云端发送信号以检索一条信息。它可能会用一些不同的东西组成一个响应，并使用 Java 将其呈现在您的手机的漂亮屏幕上。未来，计算将更加基于 RAG（Retrieval-augmented generation：检索增强生成，这是一个框架，允许大型语言模型从其通常参数之外提取数据），它的检索部分会更少，而个性化生成部分会高得多。</p><p style=\"text-align: justify;\">那一代将由 GPU 完成。所以我认为我们正处于这场检索增强的生成计算革命的开端，生成人工智能将成为几乎所有事物不可或缺的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：最新消息是，你们一直在与美国政府合作，开发出可以运往中国的符合制裁规定的芯片。我的理解是这些不是最先进的芯片。为了确保您仍然可以在中国开展业务，您与政府的合作有多密切？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>好吧，这其实是出口管制，而不是制裁。美国已确定英伟达的技术和人工智能计算基础设施对国家具有战略意义，并将对其实施出口管制。我们首次遵守出口管制是在——</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：2022 年 8 月。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>是的。而美国在2023年对出口管制增加了更多条款，导致我们不得不再次重新设计我们的产品。所以我们就这么做了。我们正在开发一套符合当今出口管制规则的新产品。我们与政府密切合作，确保我们提出的方案与他们的想法一致。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您对这些限制将刺激中国推出有竞争力的人工智能芯片有多大担忧？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>中国有一些有竞争力的东西。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：正确的。这还不是数据中心规模，但去年推出的华为 Mate 60 智能手机因其自主研发的 芯片而引起了一些关注。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>真的非常非常好的公司（Really, really good company）。他们受到所拥有的半导体处理技术的限制，但他们仍然能够通过将许多芯片聚合在一起来构建非常大的系统。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您多次说过，您的超级计算机中的 35,000 个组件中，有 8 个来自台积电。当我听到这个时，我想这一定是很小的一部分。您是否正在淡化对台积电的依赖？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>一点都不。一点也不。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：那么你想表达什么观点呢？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我只是强调，为了构建人工智能超级计算机，还涉及很多其他组件。事实上，在我们的人工智能超级计算机中，几乎整个半导体行业都与我们合作。我们已经与三星、SK 海力士、英特尔、AMD、博通、Marvell 等密切合作。在我们的人工智能超级计算机中，当我们成功时，一大堆公司也会与我们一起成功，我们对此感到高兴。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您多久与台积电的张忠谋或刘德音交谈一次？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>每时每刻。不断地。是的。不断地。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你们的谈话是什么样的？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这些天我们谈论先进封装，规划未来几年的产能，先进的计算能力。CoWos[台积电将芯片芯片和内存模块塞入单个封装的专有方法] 需要新工厂、新生产线和新设备。所以他们的支持真的非常非常重要。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我最近与一位专注于生成人工智能的首席执行官进行了交谈。我问英伟达的竞争对手可能是谁，这个人建议是谷歌的 TPU。其他人提到AMD。我想这对你来说并不是一个二元对立的问题，但你认为谁是你最大的竞争对手？谁让你彻夜难眠？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>Lauren，他们都这样做。TPU 团队非常出色。最重要的是，TPU 团队真的很棒，AWS Trainium 团队和 AWS Inferentia 团队真的非常出色，非常优秀。微软正在进行内部 ASIC 开发，称为 Maia。中国的每个云服务提供商都在构建内部芯片，还有一大堆初创公司以及现有的半导体公司正在构建出色的芯片。每个人都在构建芯片。</p><p style=\"text-align: justify;\">这不应该让我彻夜难眠——因为我应该确保我已经因工作而精疲力尽，以至于没有人可以让我彻夜难眠。这确实是我唯一能控制的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">但早上叫醒我的肯定是，我们必须继续兑现我们的承诺，也就是说，我们是世界上唯一一家每个人都可以合作构建数据中心规模人工智能超级计算机的全堆栈公司。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我有一些个人问题想问你。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>[黄对公关代表说]她已经做好了功课。更不用说，我只是很享受这次谈话。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我很高兴。我也是。我确实想——</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>顺便说一句，每当张忠谋或我认识很久的人要求我担任采访主持人时，原因是我不会坐在那里通过提问来采访他们。我只是在和他们交谈。你必须对观众以及他们可能想听的内容抱有同理心。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：所以我向 ChatGPT 询问了一个关于你的问题。我想知道你是否有纹身，因为我打算在下次聚会时提议给你纹身。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>如果你纹身，我也纹一个。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我已经有了一个，但我一直在寻求扩展。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我也有一个。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：是的。这是我从 ChatGPT 学到的。据称，黄仁勋在股价达到 100 美元时纹了公司标志。然后它说，“然而，黄表示他不太可能再纹身，并指出疼痛比他预期的更剧烈。” 据说你哭了。你哭了吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>一点点。我的建议是，在这样做之前你应该喝一杯威士忌。或者服用Advil。我还认为女性可以承受更多的痛苦，因为我女儿有一个相当大的纹身。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：所以，如果你想纹身，我想三角形可能会不错，因为谁不喜欢三角形呢？它们是完美的几何形状。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>或者 Nvidia 大楼的轮廓！它是由三角形组成的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：这是一个承诺。我想知道，您个人使用 ChatGPT 或Bard等的频率如何？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我一直在使用Bard，我也喜欢 ChatGPT。我几乎每天都使用两者。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：为了什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>研究。例如，计算机辅助药物发现。也许您想了解计算机辅助药物发现的最新进展。因此，您想要构建整个主题，以便您可以拥有一个框架，并且从该框架中，您可以提出越来越多的具体问题。我真的很喜欢这些大型语言模型。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我听说你曾经举重。你现在还这样做吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>不，我会尝试每天做 40 个俯卧撑。这不会花费超过几分钟的时间。我是一个懒惰的锻炼者。我会一边刷牙一边做深蹲。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：最近，您对Acquired播客发表了评论，该播客迅速走红。主持人问，如果你今天30岁，正在考虑创办一家公司，你会开始什么？你还说你根本不会创办公司。您对此有何修改？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这个问题可以用两种方式来回答，我是这样回答的，那就是：如果我当时知道我现在所知道的所有事情，我会因为害怕而不敢去做。我会太害怕了。我不会这么做的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你必须有一定的妄想才能创业。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这就是无知的好处。你不知道这会是多么艰难，你不知道其中会包含多少痛苦和磨难。这些天当我遇到企业家时，他们告诉我这将是多么容易，我非常支持他们，而且我实际上并没有试图戳破他们的泡沫。但我内心深处知道，“哦，天哪，事情不会像他们想象的那样。”</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您认为您在运营英伟达过程中必须做出的最大牺牲是什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>其他企业家也做出同样的牺牲。你工作真的非常努力。很长一段时间，没有人认为你会成功。只有你一个人相信自己会成功。不安全感、脆弱感，有时还有羞辱，这些都是真实的。没有人谈论这件事，但这都是真的。首席执行官和企业家和其他人一样都是人。当他们公开失败时，那就令人尴尬了。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以当有人说，“Jensen，以你今天所拥有的一切，你不会开始它吗？” 就像，“不，不，不，当然不是。”</p><p style=\"text-align: justify;\">事实上，如果我知道英伟达会成为今天的样子，你问我会创办这家公司吗？你在开玩笑吗？我愿意牺牲一切来做到这一点。</p></body></html>","source":"bdthygc","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDgzNTQ4MA==&mid=2247728509&idx=1&sn=ce702daa21119ac3b80525b7cf9453c7&chksm=cf0e24db4f67b5d663e8d3ecc731b6fbfc680a3657ff63cb447e3b38bdf4e3b0ce2a0251a3c2&scene=126&sessionid=1708737165><strong>半导体行业观察</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>最近，《连线》的记者采访了英伟达CEO黄仁勋。记者表示，与黄仁勋交流应该带有警告标签，因为这位英伟达首席执行官对人工智能的发展方向如此投入，以至于在经过近 90 分钟的热烈交谈后，我（指代本采访的记者，下同）确信未来将是神经网络的涅槃。我还可以看到这一切：机器人复兴、医疗天赐物（medical godsends）、自动驾驶汽车、有记忆的聊天机器人。该公司圣克拉拉园区的建筑物并没有起到任何作用。无论...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDgzNTQ4MA==&mid=2247728509&idx=1&sn=ce702daa21119ac3b80525b7cf9453c7&chksm=cf0e24db4f67b5d663e8d3ecc731b6fbfc680a3657ff63cb447e3b38bdf4e3b0ce2a0251a3c2&scene=126&sessionid=1708737165\">Web 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岁的黄穿着他标志性的皮夹克和简约的黑色运动鞋。他在那个星期一早上告诉我，他讨厌星期一早上，因为他星期日工作一整天，开始正式工作周时已经很累了。黄仁勋制定了一种模式，让英伟达走在每一个科技大趋势的前面。2012 年，一小群研究人员发布了一个名为AlexNet的突破性图像识别系统，该系统使用 GPU（而不是 CPU）来处理代码，开启了深度学习的新时代。于是，黄立即指挥公司全力追逐人工智能。2017 年，当谷歌发布了被称为 Transformer 的新型神经网络架构（ ChatGPT 中的T）并引发了当前的人工智能淘金热时，英伟达处于完美的位置，可以开始向饥饿的科技公司出售其专注于人工智能的 GPU。英伟达目前占据 AI 芯片市场 70% 以上的销售额，估值刚刚超过 2 万亿美元。2023 年最后一个季度的收入为 220 亿美元，比上年增长 265%。去年其股价上涨了231%。黄要么在他所做的事情上出奇地出色，要么非常幸运——或者两者兼而有之！——每个人都想知道他是如何做到的。但没有人能永远统治。他现在成为中美科技战的焦点，并受到监管机构的摆布。黄仁勋在人工智能芯片领域的一些挑战者是家喻户晓的名字——谷歌、亚马逊、Meta 和微软——并且在科技领域拥有最雄厚的财力。12月底，半导体公司AMD推出了一款用于人工智能计算的大型处理器，旨在与英伟达竞争。初创公司也瞄准了这一目标。研究公司 Pitchbook 的数据显示，仅去年第三季度，风险投资家就向人工智能芯片投资了超过 8 亿美元。究竟黄仁勋是如何看待这些的呢？让我们来看一下这个采访原文：黄仁勋：你和我都是斯坦福大学的毕业生。Lauren Goode：是的。嗯，我读的是新闻专业，而你没有读新闻专业。黄仁勋：我希望我有。Lauren Goode：这是为什么？黄仁勋：嗯，作为领导者和个人，我真正敬佩的人是 Adobe 首席执行官尚塔努·纳拉延 (Shantanu Narayen)。他说他一直想成为一名记者，因为他喜欢讲故事。Lauren Goode：能够有效地讲述企业的故事似乎是建立企业的重要组成部分。黄仁勋：是的。战略制定就是讲故事。文化建设就是讲故事。Lauren Goode：您曾多次说过，您并没有根据宣传材料推销英伟达的想法。黄仁勋：这是正确的。这实际上是为了讲故事。Lauren Goode：所以我想从另一位技术主管告诉我的事情开始。他指出，英伟达比亚马逊早一年，但在很多方面，英伟达比亚马逊更有“day one”的做法。您如何保持这种前景？黄仁勋：坦白说，这确实是一个好词。我每天早上醒来都像第一天一样，原因是我们总是在做一些以前从未做过的事情。它也有脆弱的一面。我们很可能会失败。刚才，我正在开会，我们正在做一些对我们公司来说是全新的事情，但我们不知道如何正确地做。Lauren Goode：什么是新事物？黄仁勋：我们正在建设一种新型的数据中心。我们称之为人工智能工厂。按照当今数据中心的构建方式，很多人共享一组计算机并将他们的文件放在这个大型数据中心中。人工智能工厂更像是一台发电机。这是相当独特的。过去几年我们一直在构建它，但现在我们必须将其变成产品。Lauren Goode：你打算怎么称呼它？黄仁勋：我们还没有给它命名。但它会无处不在。云服务提供商将构建它们，我们将构建它们。每个生物技术公司都会有它。每个零售公司，每个物流公司。未来的每家汽车公司都将拥有一家制造汽车（实际商品、原子）的工厂，以及一家为汽车制造人工智能（电子）的工厂。事实上，就在我们说话的时候，你看到埃隆·马斯克正在这样做。在思考工业公司未来会是什么样子方面，他远远领先于大多数人。Lauren Goode：您之前曾说过，您经营的是一个扁平化组织，有 30 到 40 名高管直接向您汇报，因为您希望融入信息流中。最近是什么激起了你的兴趣，让你想，“我最终可能需要在这件事上押注 Nvidia？”黄仁勋：信息不必像尼安德特人时代那样从组织的顶部流向底部，当时我们没有电子邮件和短信以及所有这些东西。如今，信息流动得更加迅速。因此，不需要从上到下解释信息的分层树。扁平网络使我们能够更快地适应，这是我们所需要的，因为我们的技术发展如此之快。如果你看看英伟达技术的发展方式，就会发现摩尔定律每隔几年就会翻一番。嗯，在过去 10 年里，我们已经将人工智能进步了大约一百万倍。这是摩尔定律的很多很多倍。如果您生活在一个指数世界中，您不希望信息一次从上到下一层传播。Lauren Goode：但我问你，你的罗马帝国是什么？这是一个模因。今天的transformer paper是什么版本？现在正在发生什么你觉得会改变一切的事情？黄仁勋：有几件事。其中之一并没有真正的名字，但它是我们在基础机器人领域所做的一些工作。如果你可以生成文本，如果你可以生成图像，你也可以生成运动吗？答案可能是肯定的。然后，如果您可以生成动作，您就可以理解意图并生成通用版本的清晰度。因此，人形机器人技术应该指日可待。我认为围绕状态空间模型（SSM：state-space models）的工作可能是下一个transformer，它允许您学习极长的模式和序列，而无需在计算中呈二次方增长。Lauren Goode：这能带来什么？现实生活中的例子是什么？黄仁勋：您可以与计算机进行持续很长时间的对话，但上下文永远不会被忘记。您甚至可以暂时改变主题并回到之前的主题，并且可以保留该上下文。您也许能够理解极长链的序列，例如人类基因组。只需查看遗传密码，您就可以了解其含义。Lauren Goode：我们距离这个目标还有多远？黄仁勋：从我们有了 AlexNet 到超人的 AlexNet，只用了大约五年的时间。机器人基础模型可能即将出现——我会在明年的某个时候公布。从那时起，五年后，您将看到一些非常令人惊奇的事情。Lauren Goode：哪个行业将从广泛训练的机器人行为模型中受益最多？黄仁勋：嗯，重工业代表了世界上最大的工业。移动电子并不容易，但移动原子却极其困难。运输、物流、将重物从一个地方移动到另一个地方、发现下一种药物——所有这些都需要了解原子、分子和蛋白质。这些是人工智能尚未影响到的巨大而令人难以置信的行业。Lauren Goode：你提到了摩尔定律。这个定律现在已经无关紧要了吗？黄仁勋：摩尔定律现在更多地是一个系统问题，而不是一个芯片问题。更多的是关于多个芯片的互连性。大约 10、15 年前，我们开始了分解计算机的旅程，以便您可以将多个芯片连接在一起。Lauren Goode：这就是你在 2019 年收购以色列公司Mellanox的初衷。Nvidia 当时表示，现代计算对数据中心提出了巨大的要求，而 Mellanox 的网络技术将使加速计算更加高效。黄仁勋：对，完全正确。我们购买了 Mellanox，这样我们就可以扩展我们的芯片，将整个数据中心变成一个超级芯片，从而实现现代人工智能超级计算机。这实际上是为了认识到摩尔定律已经结束，如果我们想继续扩大计算规模，我们必须在数据中心规模上做到这一点。我们研究了摩尔定律的制定方式，然后说：“不要受其限制。摩尔定律并不是计算的限制。” 我们必须抛弃摩尔定律，这样我们才能考虑新的扩展方法。Lauren Goode：Mellanox 现在被认为是 Nvidia 一次非常明智的收购。早两年，您试图收购全球最重要的芯片 IP 公司之一 Arm，但遭到监管机构的阻挠。黄仁勋：那太好了！（That would’ve been wonderful!）Lauren Goode：我不确定美国政府是否同意，但是是的，让我们确定这一点。当您现在考虑收购时，您会关注哪些具体领域？黄仁勋：这些大型系统的操作系统极其复杂。如何在计算堆栈中创建一个操作系统，以协调 GPU 中数千万、数亿乃至数十亿个微型处理器？这是一个非常困难的问题。如果我们公司外部有团队这样做，我们可以与他们合作，或者我们可以做更多的事情。Lauren Goode：你的言下之意是否代表着，对于英伟达来说，拥有一个操作系统并将其构建成一个平台至关重要？黄仁勋：我们已然是一家平台公司。Lauren Goode：你越成为一个平台，你面临的问题就越多。人们往往会对平台的输出承担更多的责任。自动驾驶汽车的行为方式、医疗保健设备的误差幅度是多少、人工智能系统是否存在偏见。你如何解决这个问题？黄仁勋：不过，我们不是一家应用程序公司。这可能是最简单的思考方式。我们将尽我们所能，但尽可能少地服务于一个行业。因此，就医疗保健而言，药物发现不是我们的专长，计算才是。制造汽车不是我们的专长，但为汽车制造极其擅长人工智能的计算机，才是我们的专长。坦率地说，一家公司很难擅长所有这些事情，但我们可以非常擅长其中的人工智能计算部分。Lauren Goode：去年有报道称，您的一些客户为您的 AI GPU 等待了几个月。现在情况怎么样？黄仁勋：嗯，我认为今年我们不会赶上供应。今年不会，明年也可能不会。（Well, I don’t think we’re going to catch up on supply this year. Not this year, and probably not next year.）Lauren Goode：目前的等待时间是多少？黄仁勋：我不知道现在的交货时间是多少。但是，你知道，今年对我们来说也是新一代的开始。Lauren Goode：您是指 Blackwell，您传闻中的新 GPU 吗？黄仁勋：是的，新一代 GPU 即将问世，Blackwell 的性能超乎想象。这将是令人难以置信的。Lauren Goode：这是否意味着客户需要更少的 GPU？黄仁勋：这就是目标。目标是极大地降低训练模型的成本。然后人们可以扩大他们想要训练的模型的规模。Lauren Goode：英伟达投资了很多人工智能初创公司。去年有报道称，您投资了 30 多家初创公司。这些初创公司是否会在购买您的硬件时排长队？黄仁勋：他们和大家一样面临着供应紧张的问题，因为他们大多数都使用公有云，所以他们不得不自己与公有云服务提供商进行谈判。不过，他们确实获得的是我们的人工智能技术，这意味着他们可以使用我们的工程能力和我们优化其人工智能模型的特殊技术。我们让他们变得更有效率。如果您的吞吐量增加五倍，您实际上会多获得五个 GPU。这就是他们从我们那里得到的。Lauren Goode：在这方面你认为自己是一个造王者吗？黄仁勋：不。我们投资这些公司是因为他们的工作令人难以置信。能够投资它们是我们的荣幸，而不是相反。他们是世界上一些最聪明的人。他们不需要我们来支持他们的信誉。Lauren Goode：当机器学习更多地转向推理而不是训练时（基本上，如果人工智能工作的计算强度降低）会发生什么？这会减少对 GPU 的需求吗？黄仁勋：我们喜欢推理。事实上，我想说，如果我猜的话，Nvidia 今天的业务可能是 70% 的推理，30% 的训练。这是一件好事，因为那时你就会意识到人工智能终于成功了。如果 Nvidia 的业务 90% 是训练，10% 是推理，你可能会说人工智能仍处于研究阶段。七八年前就是这样。但今天，每当您在云中输入提示时，它都会生成一些内容 - 它可以是视频，可以是图像，可以是 2D，可以是 3D，可以是文本，可以是图形 - 它是最有可能的是它背后有一个 Nvidia GPU。Lauren Goode：您是否认为 AI GPU 的需求会在任何时候减弱？黄仁勋：我认为我们正处于生成式人工智能革命的开端。如今，世界上进行的大部分计算仍然基于检索。检索意味着您触摸手机上的某些内容，它会向云端发送信号以检索一条信息。它可能会用一些不同的东西组成一个响应，并使用 Java 将其呈现在您的手机的漂亮屏幕上。未来，计算将更加基于 RAG（Retrieval-augmented generation：检索增强生成，这是一个框架，允许大型语言模型从其通常参数之外提取数据），它的检索部分会更少，而个性化生成部分会高得多。那一代将由 GPU 完成。所以我认为我们正处于这场检索增强的生成计算革命的开端，生成人工智能将成为几乎所有事物不可或缺的一部分。Lauren Goode：最新消息是，你们一直在与美国政府合作，开发出可以运往中国的符合制裁规定的芯片。我的理解是这些不是最先进的芯片。为了确保您仍然可以在中国开展业务，您与政府的合作有多密切？黄仁勋：好吧，这其实是出口管制，而不是制裁。美国已确定英伟达的技术和人工智能计算基础设施对国家具有战略意义，并将对其实施出口管制。我们首次遵守出口管制是在——Lauren Goode：2022 年 8 月。黄仁勋：是的。而美国在2023年对出口管制增加了更多条款，导致我们不得不再次重新设计我们的产品。所以我们就这么做了。我们正在开发一套符合当今出口管制规则的新产品。我们与政府密切合作，确保我们提出的方案与他们的想法一致。Lauren Goode：您对这些限制将刺激中国推出有竞争力的人工智能芯片有多大担忧？黄仁勋：中国有一些有竞争力的东西。Lauren Goode：正确的。这还不是数据中心规模，但去年推出的华为 Mate 60 智能手机因其自主研发的 芯片而引起了一些关注。黄仁勋：真的非常非常好的公司（Really, really good company）。他们受到所拥有的半导体处理技术的限制，但他们仍然能够通过将许多芯片聚合在一起来构建非常大的系统。Lauren Goode：您多次说过，您的超级计算机中的 35,000 个组件中，有 8 个来自台积电。当我听到这个时，我想这一定是很小的一部分。您是否正在淡化对台积电的依赖？黄仁勋：一点都不。一点也不。Lauren Goode：那么你想表达什么观点呢？黄仁勋：我只是强调，为了构建人工智能超级计算机，还涉及很多其他组件。事实上，在我们的人工智能超级计算机中，几乎整个半导体行业都与我们合作。我们已经与三星、SK 海力士、英特尔、AMD、博通、Marvell 等密切合作。在我们的人工智能超级计算机中，当我们成功时，一大堆公司也会与我们一起成功，我们对此感到高兴。Lauren Goode：您多久与台积电的张忠谋或刘德音交谈一次？黄仁勋：每时每刻。不断地。是的。不断地。Lauren Goode：你们的谈话是什么样的？黄仁勋：这些天我们谈论先进封装，规划未来几年的产能，先进的计算能力。CoWos[台积电将芯片芯片和内存模块塞入单个封装的专有方法] 需要新工厂、新生产线和新设备。所以他们的支持真的非常非常重要。Lauren Goode：我最近与一位专注于生成人工智能的首席执行官进行了交谈。我问英伟达的竞争对手可能是谁，这个人建议是谷歌的 TPU。其他人提到AMD。我想这对你来说并不是一个二元对立的问题，但你认为谁是你最大的竞争对手？谁让你彻夜难眠？黄仁勋：Lauren，他们都这样做。TPU 团队非常出色。最重要的是，TPU 团队真的很棒，AWS Trainium 团队和 AWS Inferentia 团队真的非常出色，非常优秀。微软正在进行内部 ASIC 开发，称为 Maia。中国的每个云服务提供商都在构建内部芯片，还有一大堆初创公司以及现有的半导体公司正在构建出色的芯片。每个人都在构建芯片。这不应该让我彻夜难眠——因为我应该确保我已经因工作而精疲力尽，以至于没有人可以让我彻夜难眠。这确实是我唯一能控制的事情。但早上叫醒我的肯定是，我们必须继续兑现我们的承诺，也就是说，我们是世界上唯一一家每个人都可以合作构建数据中心规模人工智能超级计算机的全堆栈公司。Lauren Goode：我有一些个人问题想问你。黄仁勋：[黄对公关代表说]她已经做好了功课。更不用说，我只是很享受这次谈话。Lauren Goode：我很高兴。我也是。我确实想——黄仁勋：顺便说一句，每当张忠谋或我认识很久的人要求我担任采访主持人时，原因是我不会坐在那里通过提问来采访他们。我只是在和他们交谈。你必须对观众以及他们可能想听的内容抱有同理心。Lauren Goode：所以我向 ChatGPT 询问了一个关于你的问题。我想知道你是否有纹身，因为我打算在下次聚会时提议给你纹身。黄仁勋：如果你纹身，我也纹一个。Lauren Goode：我已经有了一个，但我一直在寻求扩展。黄仁勋：我也有一个。Lauren Goode：是的。这是我从 ChatGPT 学到的。据称，黄仁勋在股价达到 100 美元时纹了公司标志。然后它说，“然而，黄表示他不太可能再纹身，并指出疼痛比他预期的更剧烈。” 据说你哭了。你哭了吗？黄仁勋：一点点。我的建议是，在这样做之前你应该喝一杯威士忌。或者服用Advil。我还认为女性可以承受更多的痛苦，因为我女儿有一个相当大的纹身。Lauren Goode：所以，如果你想纹身，我想三角形可能会不错，因为谁不喜欢三角形呢？它们是完美的几何形状。黄仁勋：或者 Nvidia 大楼的轮廓！它是由三角形组成的。Lauren Goode：这是一个承诺。我想知道，您个人使用 ChatGPT 或Bard等的频率如何？黄仁勋：我一直在使用Bard，我也喜欢 ChatGPT。我几乎每天都使用两者。Lauren Goode：为了什么？黄仁勋：研究。例如，计算机辅助药物发现。也许您想了解计算机辅助药物发现的最新进展。因此，您想要构建整个主题，以便您可以拥有一个框架，并且从该框架中，您可以提出越来越多的具体问题。我真的很喜欢这些大型语言模型。Lauren Goode：我听说你曾经举重。你现在还这样做吗？黄仁勋：不，我会尝试每天做 40 个俯卧撑。这不会花费超过几分钟的时间。我是一个懒惰的锻炼者。我会一边刷牙一边做深蹲。Lauren Goode：最近，您对Acquired播客发表了评论，该播客迅速走红。主持人问，如果你今天30岁，正在考虑创办一家公司，你会开始什么？你还说你根本不会创办公司。您对此有何修改？黄仁勋：这个问题可以用两种方式来回答，我是这样回答的，那就是：如果我当时知道我现在所知道的所有事情，我会因为害怕而不敢去做。我会太害怕了。我不会这么做的。Lauren Goode：你必须有一定的妄想才能创业。黄仁勋：这就是无知的好处。你不知道这会是多么艰难，你不知道其中会包含多少痛苦和磨难。这些天当我遇到企业家时，他们告诉我这将是多么容易，我非常支持他们，而且我实际上并没有试图戳破他们的泡沫。但我内心深处知道，“哦，天哪，事情不会像他们想象的那样。”Lauren Goode：您认为您在运营英伟达过程中必须做出的最大牺牲是什么？黄仁勋：其他企业家也做出同样的牺牲。你工作真的非常努力。很长一段时间，没有人认为你会成功。只有你一个人相信自己会成功。不安全感、脆弱感，有时还有羞辱，这些都是真实的。没有人谈论这件事，但这都是真的。首席执行官和企业家和其他人一样都是人。当他们公开失败时，那就令人尴尬了。所以当有人说，“Jensen，以你今天所拥有的一切，你不会开始它吗？” 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justify;\">去年底时，美国6个月期国债票据利率约为5.26%，较9月底的约5.55%下降。<strong>分析师预计，伯克希尔将继续通过收购或股票回购作为其资本配置策略的一部分。</strong></p><h2 id=\"id_1410258039\" style=\"text-align: start;\">No.2 神秘的新投资是什么？</h2><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特可能在年度报告中揭示其秘密的新投资。</p><p style=\"text-align: justify;\">伯克希尔已经两次向美国证券交易委员会申请，将他从去年第二季度开始建立的新投资暂时保密。</p><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特表示，他的投资计划经常被零售和机构投资者模仿，保持他的购买计划私密将给他更多控制未来股票购买的权力。SEC规则允许长达一年的保密期。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>有推测称，巴菲特或其同事可能正在积累一家美国金融服务公司的股份。</strong></p><h2 id=\"id_3957334354\" style=\"text-align: start;\">No.3 大举增持石油股背后，巴菲特在想什么？</h2><p style=\"text-align: justify;\">伯克希尔的最新13-F文件显示，其增持了美国第二大石油公司雪佛龙的股份，持股数量达到1.261亿股，约占其3710亿美元投资组合的5%,使其成为巴菲特3710亿美元投资组合中的第五大持股。</p><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特还持有西方石油27%的股份，并通过优先股和认股权证可能将其所有权增至33%。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这些持股将伯克希尔的整体财务承诺直接与美国经济的健康状况挂钩。巴菲特对美国经济健康状况及其今年避免衰退的能力的评论，将对伯克希尔的表现至关重要。</strong></p><h2 id=\"id_856726809\" style=\"text-align: start;\">No.4 会继续减持苹果吗？</h2><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特长期以来一直推崇持有苹果公司股份的价值，并认为iPhone与其为消费者提供的价值相比“极度低估”。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，伯克希尔在第四季度的SEC 13-F文件显示，其减持了约1000万股苹果公司的股份。苹果公司目前仍然是巴菲特最大的单一持股，持有约9.05亿股，市值约为1740亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着苹果的增长前景受到质疑，以及其在AI领域的落后地位，使得苹果股价表现不佳。投资者将关注巴菲特对苹果或更广泛技术行业的评论。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>但任何暗示伯克希尔正寻求将其科技投资分散到苹果之外的迹象，对投资者来说将是重大新闻。</strong></p><h2 id=\"id_2864076604\" style=\"text-align: start;\">No.5 关于芒格和继任者</h2><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特很可能会在今年的年度信中花费大量篇幅，纪念他的好朋友和长期商业伙伴查理·芒格。</p><p style=\"text-align: justify;\">芒格去年11月28日去世，距离他100岁生日仅一个月。</p><p style=\"text-align: justify;\">芒格的去世也让公司的继任问题再次成为焦点。<strong>巴菲特此前表示，自己正在“加时赛中玩耍”，此次股东信中他或许会再次提及继任问题，勾勒出一个没有他的公司未来的轮廓。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">出生于加拿大的格雷格·阿贝尔，负责伯克希尔的非保险业务，被视为巴菲特的明显继承人。巴菲特曾在2021年对媒体表示，“如果今晚我发生了什么事，明天早上格雷格就会接手。”</p></body></html>","source":"live_wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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神秘的新投资是什么？巴菲特可能在年度报告中揭示其秘密的新投资。伯克希尔已经两次向美国证券交易委员会申请，将他从去年第二季度开始建立的新投资暂时保密。巴菲特表示，他的投资计划经常被零售和机构投资者模仿，保持他的购买计划私密将给他更多控制未来股票购买的权力。SEC规则允许长达一年的保密期。有推测称，巴菲特或其同事可能正在积累一家美国金融服务公司的股份。No.3 大举增持石油股背后，巴菲特在想什么？伯克希尔的最新13-F文件显示，其增持了美国第二大石油公司雪佛龙的股份，持股数量达到1.261亿股，约占其3710亿美元投资组合的5%,使其成为巴菲特3710亿美元投资组合中的第五大持股。巴菲特还持有西方石油27%的股份，并通过优先股和认股权证可能将其所有权增至33%。这些持股将伯克希尔的整体财务承诺直接与美国经济的健康状况挂钩。巴菲特对美国经济健康状况及其今年避免衰退的能力的评论，将对伯克希尔的表现至关重要。No.4 会继续减持苹果吗？巴菲特长期以来一直推崇持有苹果公司股份的价值，并认为iPhone与其为消费者提供的价值相比“极度低估”。然而，伯克希尔在第四季度的SEC 13-F文件显示，其减持了约1000万股苹果公司的股份。苹果公司目前仍然是巴菲特最大的单一持股，持有约9.05亿股，市值约为1740亿美元。随着苹果的增长前景受到质疑，以及其在AI领域的落后地位，使得苹果股价表现不佳。投资者将关注巴菲特对苹果或更广泛技术行业的评论。但任何暗示伯克希尔正寻求将其科技投资分散到苹果之外的迹象，对投资者来说将是重大新闻。No.5 关于芒格和继任者巴菲特很可能会在今年的年度信中花费大量篇幅，纪念他的好朋友和长期商业伙伴查理·芒格。芒格去年11月28日去世，距离他100岁生日仅一个月。芒格的去世也让公司的继任问题再次成为焦点。巴菲特此前表示，自己正在“加时赛中玩耍”，此次股东信中他或许会再次提及继任问题，勾勒出一个没有他的公司未来的轮廓。出生于加拿大的格雷格·阿贝尔，负责伯克希尔的非保险业务，被视为巴菲特的明显继承人。巴菲特曾在2021年对媒体表示，“如果今晚我发生了什么事，明天早上格雷格就会接手。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":344,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":266969891209456,"gmtCreate":1706187674103,"gmtModify":1706193340117,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"意思就是卖了了，但又不承认卖了你。发个圈证明一下！","listText":"意思就是卖了了，但又不承认卖了你。发个圈证明一下！","text":"意思就是卖了了，但又不承认卖了你。发个圈证明一下！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/266969891209456","repostId":"1177134986","repostType":2,"repost":{"id":"1177134986","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1706184804,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1177134986?lang=&edition=full","pubTime":"2024-01-25 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LLC使用阿里巴巴5.123亿股阿里巴巴股票（相当于约6400万ADR）与金融机构签订的预付远期合约，已在2021年10月至2024年1月期间分阶段实施，目前已全部完成实物结算。软银集团将在截止2024年3月31日的财年非合并业绩中记录12592亿日元（约合611.7亿元人民币）作为非经常性收入。这些合约并不等于正式出售股票，但由于软银提前结算这些合约，意味着放弃了保留股份的选择权，Skybridge实际已完成阿里巴巴股份的减持。</p><p>对此，软银集团回应称，关于集团内部交易的结算，软银集团、Skybridge和相关金融机构均未在市场上买卖任何阿里巴巴新股，未来也不打算这样做。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/d752152b73947ff2f4b1c08ab9eecc39","relate_stocks":{"BABA":"阿里巴巴","09988":"阿里巴巴-SW"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1177134986","content_text":"1月25日，软银集团对外披露，2020年4月旗下全资子公司Skybridge 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justify;\"><strong>没有专业背景，从打杂到工地包工头</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格在洛杉矶郊区的圣费尔南多山谷度过了他的童年。进入大学后不久就辍学，不久离开家环游美国。他没有一个稳定的工作，当过酒店行李员，出租车司机和餐馆的厨师。过后，学历不高和没有任何专业技巧的他，最后回到了洛杉矶开始在一家园林绿化公司工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">过了几年，他成功获得了承包商的执照，专注于游泳池领域的建造。在建造游泳池这个行业呆了20年以上，主要为比佛利山庄的有钱人或有知名度的客户建造游泳池。</p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格在1976年踏入股市，也在股市里辗转了几年。最主要是当时他还专注在建造泳池的工作，可是他当时清楚知道，交易股票是他所喜爱的行当。可是当时，因为科技不像现在那么发达，他会在去工作的路上听着股票相关的广播，以便知晓股市价格动态，他也特地在开车时在工地附近兜兜，好让他可以在电话中买入股票。<em>（当时使用的是类似“大哥大”的手提电话，只可以通过拨电去交易证券商以买入股票）</em></p><p style=\"text-align: justify;\">他在交易图表大师吉恩·摩尔根（Gene Morgan）和投资大师威廉·奥尼尔（William O&#39;Neil）身上学习了各种的图表形态和基本知识，不过之后他自己研制了一套适合自己的方法，然后在1989年时决定把更多时间投入在交易股票 —— 后来花了10年时间去打磨他的“交易之刃”。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着1997年互联网泡沫开始形成，互联网和科技股成为焦点。为了筹集资金进入市场，丹·赞格卖掉了他的保时捷。他以区区不足11,000美元的价格卖掉了它，最终在第二年将其变成了1800万美元。这一成功让他放弃了包工头的职业，成为了一名全职交易员。 </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/058c0a963fef70b3535f73a4bd9094fa\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"684\" tg-height=\"340\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3年暴赚4200万美元！他的操作技巧是什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1989年时，他在每个周末都会花上至少6个小时以上查看图表，直到看到一个满意的为止。1991年至1997年期间，遇上了房地产的熊市——他的建筑行业生意遇上了瓶颈，所以当时他花在交易图表学习上的时间就更多了。这也造就了他能够在1998年-1999年内，能够以10,775美元赚取1800万美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">2000年那会，他的交易盈利累计为42,000,000（即4200万美元）。</p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格是一名纯技术分析师，他累计耗费了30,000多个小时研究可以想象到的交易图表形态以及它们在各种情况和场景应用下交易方式。他是一位波段交易员，专注于持仓周期从数周到数年不等的动量突破模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">近20年来，他一直采用相同的图表形态设置。丹·赞格概述的图表形态是我们常见的11种价格图表形态，在他的交易中经常利用它们进行交易盈利。这些形态包括杯柄形态、旗形形态、三角旗形态、三角形形态、头肩形形态和通道等都是经典图表形态的例子。</p><p style=\"text-align: justify;\">即使在当下量化、EA、算法等交易系统的时代，这些图表形态继续发挥和重复的成功程度也一样令人惊讶。经典图表形态在形成后最容易辨别，而不是过于简单化。关键是在形成阶段的早期发现它们，这样你就可以在它们成为“教科书”实例之前捕捉到更多机会。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>丹·赞格：我用来识别市场逆转的10个关键策略</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1）学习识别主要反转图表形态</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示，<em>“头肩形态是最强大的图表形态之一。其他反转形态包括双顶和三重顶/底、圆弧顶（圆弧底/碟形底）、看跌和看涨楔形以及抛物线等。以及鲜为人知但同样重要的扩顶形态（Broadening Top）或扩底形态（Broadening Bottom）。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">股票或其他金融市场很少会在没有发出重要警告信号的情况下发生逆转。这些图表形态提供了强有力的线索。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d4fde2e036e7b847481f6a270f38d2d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"692\" tg-height=\"694\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图1 – 2012年10月The Zanger Report中的日线图显示，纳斯达克综合指数上出现强烈看跌的头肩形态。</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2）不要沉迷于新闻</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格指出，<em>“对于大多数散户交易者来说，基本上不太可能成功交易新闻，这些新闻在发布时大部分都是二手信息。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">重要的是要记住，<strong>“买入的时机就是街头流血的时候”</strong>。当消息利好并且每个人都看涨时，就会出现顶部。不幸的是，当所有要买入的人都买入了上涨的股票时，谁还可以买入更多股票呢？如果没有更多的买家，市场就只有一个方向，那就是下跌。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3）了解牛市与熊市反弹之间的主要区别</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格说，<em>“牛市和熊市反弹之间存在巨大差异。例如，在真正的牛市中逢低买入可能会非常有效。在熊市反弹期间逢低买入也许会让你账户爆仓。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>4）学会识别市场的“领头羊”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示，<em>“苹果公司展示了一个漂亮的圆弧底，并在2008年开始引领大盘上涨，遥遥领先其他公司。识别出市场领头羊，比如百度、Priceline以及我从2008年开始在《赞格报告》中讨论的其他一些股票，都让投资者赚了很多钱。由于美联储在金融危机后向市场注入了大量资金，高盛和摩根大通等金融公司在2009-2013年股市上涨期间表现良好。在2004年-2006年的上涨趋势中，谷歌就是一个典型的市场领导者，让我赚了很多钱。”</em></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5274fe4fdefcae3b66ba33a41116356e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"693\" tg-height=\"607\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图2 – 制造三维打印机的公司一直是应用软件领域强大的市场领导者。三维系统公司是一个巨大的赢家，但它也非常不稳定。</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>5）永远不要忽视美联储</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格说，<em>“美联储正在做的事情变得比以往任何时候都更加重要。早在20世纪90年代和2000年初，格林斯潘对策（Greenspan Put）就描述了美联储在经济不确定时期和总统选举之前如何支撑股价……自2008年以来，美联储一直加大宽松政策油门，市场变得更加关注美联储货币政策动向。美联储的货币政策悠关股票持有者的利益。随着珍妮特·耶伦接替伯南克，意味着美联储将在量化宽松政策上全速前进。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">即使在2008年重大刺激计划出台之前，了解美联储正在做什么就很重要。经验丰富的交易者很快就会了解到，美联储的行动以及刺激经济的方式首先对股市产生巨大影响。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>6）了解哪些行业正在发生变化</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示，<em>“在2002年复苏的早期阶段，房地产以及百货商店和餐馆等消费类股票表现良好。金融股和半导体股紧随其后。接下来是随着经济的发展，诸如工业金属等能源和大宗商品股票表现亮眼。当利率开始上升时，通常债券价格首当其冲，这意味着股市上涨结束只是时间问题。正如我们在2008年7月油价创历史新高时所看到的那样，当大宗商品价格达到顶峰时，股市可能会进入熊市模式。”</em></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b400ef41082caebeebccc1d0b9fa004\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"691\" tg-height=\"578\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图3 – 高盛的日线图，显示其在2013年初的强劲反弹，这在很大程度上归功于利率上升。但由于美联储的量化宽松计划，2009年的表现也非常出色，涨幅超过200%。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">如果交通运输和科技股引领市场，那么股票很可能正在进入新一轮牛市。如果一直落后于市场的股票起飞，或者公用事业等防御性板块表现强势，那么这会你要小心。这通常发生在市场反弹的尾声。哪些行业处于领先地位充分说明了我们处于经济周期的哪个阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>7）注意成交量</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格指出<em>，“当市场在成交量下降的情况下上涨时，这是一个警告信号。当股票下跌且成交量上升，情况也是如此，这通常意味着卖家数量在增加。抛售将持续，直到抛售量达到峰值为止，这被称为‘投降’。熊市期间成交量下降实际上是看涨的……然而，自2009年以来，情况已不再如此，当时股市经历了更多的持续‘融涨’，而不是我们在2004年6月看到的强劲飙升。这使得交易变得更加困难，因为我专注于成交量和大幅上涨行情。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">成交量是所有市场持续反弹所需的动力。反弹中成交量的增加是看涨的。在调整中，成交量下降通常（但并非总是）看涨。</p><p style=\"text-align: justify;\"><em>（</em><strong><em>小知识：</em></strong><em>“融涨”（Melt-up）这个概念是亚德尼在2016年的一篇博客文章中提出的，指的是，由于不想错过股市上涨赚钱的机会，投资者蜂拥入场（而不是基本面发生变化），从而导致市场中的多头越来越多，市场情绪超级乐观，市场不断走高，甚至加速上涨，最终导致市场崩溃。）</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>8）观察市场广度</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格说，“我使用一种自创的特殊振荡指标，它利用市场宽度上涨/下跌的数据来让我了解趋势强度和潜在的逆转。当它触及极端低点或极端高点时，通常意味着某种逆转即将到来，是时候获利了结了。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9155dd63060043c2108dbfc134163b0a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"706\" tg-height=\"590\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图4 – 显示丹·赞格用来帮助他衡量价格走势强度的自定义市场宽度振荡指标的图表。</em></p><p style=\"text-align: justify;\">通常，上涨股票与下跌股票的数量可以作为股票走势的领先指标。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>9) 其他需要注意的重要图表形态</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">除了第一点中讨论的形态之外，还有一些图表形态，丹·赞格认为它们也是一种强大的分析工具。第一个是关键反转烛台。如果一只股票在成交量很大的情况下创下新高，然后下跌并创下2-3天的低点，那么就出场。接下来是裸K，它与关键反转烛台类似，但顾名思义，有大量的买入行为，推升价格远高于此前的烛台。它还可以标志着抛物线高点的结束。</p><p style=\"text-align: justify;\">当股票以45度（左右）角有序地上涨时，就会出现下图中的“冰冻绳索”形态。区间收窄表明波动性下降，当波动性降至数月低点时，“这些绳索往往会导致价格走低。”同样，股票走势被限制于狭窄的交易通道可能意味着上涨的结束。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bd617f2b4960d69e42c307ee5ba68a58\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"693\" tg-height=\"610\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><em>图5 – 显示丹·赞格日图上看跌冰绳图表形态。它沿着上升通道一起警告股价的顶部已经不远了。</em></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>10）永远不要执着于某种信念或观点</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">丹·赞格表示，<em>“我喜欢交易股票，但我很久以前就学会了永远不要执着于某种信念或爱上一只股票。我曾经这样做过一次，结果亏了一大笔钱。我难以置信地看着股票下跌。‘一只价格如此之高的股票怎么会被压垮呢？’后来我才发现，内部人士已经大量抛售股票。情感的有趣之处在于，一旦你发现它出现在你的交易中，大额亏损最终就会随之而来。你如何看待市场也是如此。一旦你相信市场不会下跌，它们就会这么做。”</em></p><p style=\"text-align: justify;\">当你进行交易时，它是基于你的证据告诉你股票的走向。如果交易未按预期实现，请勿继续进行交易。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6fc6a2627116d83e231960d18cebf961\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>丹·赞格的十条黄金交易法则</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">交易大师之所以是大师，除了他们自身的运气之外，还有他们善于总结经验与心得。因此，我们认为分享丹·赞格的一些投资心得更为重要，它可以帮助我们在交易的路上少走很多冤枉路。同时，这些投资心得在开始交易过后会让你有更深的体会，能提高你操作的信心和提升你的能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们来看看丹·赞格分享自己多年来总结出来的十条黄金交易法则：</p><p style=\"text-align: justify;\">1. <strong>在考虑入场交易之前，必须确保股票有一个良好的基础支撑或图表形态</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">2. 当股价越过基础支撑或形态的趋势线时买入，并确保在此“突破”发生后不久成交量高于近期趋势。<strong>永远不要在超过趋势线的5%后追涨买入。</strong>你还应该了解你看重股票的30天移动平均成交量。</p><p style=\"text-align: justify;\">3. 如果你的股票回撤在趋势线或突破点以下，你要快速卖出。<strong>通常止损点应该设置在突破点以下1美元左右。</strong>股票越贵，你就要给它更多的回调空间，但止损的金额永远不要超过2美元。有些人使用5%的止损规则，这可能意味着要卖出一只试图突破的股票，它在20分钟或3个小时内就跌破了你的买入价。</p><p style=\"text-align: justify;\">4. <strong>当股价从突破点上涨15%-20%时，卖出20%-30%的头寸</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">5. 持有最强股票的时间最长，并快速卖出停止上涨或走势疲软的股票。<strong>记住，股票只有在上涨时才是好股票。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">6. <strong>识别并跟踪强势的股票行业板块</strong>，尽量坚持在这些行业中选择个股。</p><p style=\"text-align: justify;\">7. <strong>在市场大幅上涨一段时间后，你的股票将容易受到抛盘的影响，这种抛售可能会以你难以置信的速度发生。</strong>学习设置新的更高的趋势线和学习反转模式来帮你卖出股票。交易者可能会从阅读《<strong>日本蜡烛图技术</strong>》或阅读托马斯·波考斯基的《<strong>股价形态百科全书</strong>》的书中受益。</p><p style=\"text-align: justify;\">8. 记住，<strong>股票上涨需要成交量</strong>，所以开始了解你股票的成交量情况，然后了解成交量激增时股票的反应，你可以在任何图表上看到这些峰值，成交量是你的股票走势成败的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">9. 丹·赞格在其社交媒体或个人专栏中提到许多股票的买入点，然而，仅仅因为提到股票的买入点，并不意味着当买入点被触发时就要直接买入。你必须首先查看股票的走势，在买入点被触发时将其与当日成交量相结合，密切关注整体市场环境的情况，然后再考虑是否买入。</p><p style=\"text-align: justify;\">10. 除非你掌握了市场、图表和你的情绪，否则<strong>永远不要去做保证金交易，保证金会把你灭了的</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>总结</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在看过了丹·赞格的身世背景后，他的毅力真让人印象深刻。从一个毫无金融知识的小白，一跃成为创下世界交易纪录的超级交易员！</p><p style=\"text-align: justify;\">可能会有争议说—— 他所挣到的钱都是在超级大牛市挣来的，更多地靠的是运气。可是丹·赞格坚持相信<strong>Success = Preparation + Opportunity （成功= 准备+机遇）</strong>。说明了<strong>机会是只留给有准备的人</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你说你对交易有兴趣，那你为交易/投资又下了多少苦功夫呢？读了多少本关于投资或交易的书籍？你一天花多少时间分析图表或者研究财报呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你还是一直期望着可以在社交网站上得到一些交易“快餐”类的东西—— 那么是时候要改变你这种心态了。</p></body></html>","source":"lsy1603977621793","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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Zanger），一名至今仍活跃在交易投资领域的优秀交易员和图表分析师。他每隔一两天都会在其个人社媒上发布一些图表分析。没有专业背景，从打杂到工地包工头丹·赞格在洛杉矶郊区的圣费尔南多山谷度过了他的童年。进入大学后不久就辍学，不久离开家环游美国。他没有一个稳定的工作，当过酒店行李员，出租车司机和餐馆的厨师。过后，学历不高和没有任何专业技巧的他，最后回到了洛杉矶开始在一家园林绿化公司工作。过了几年，他成功获得了承包商的执照，专注于游泳池领域的建造。在建造游泳池这个行业呆了20年以上，主要为比佛利山庄的有钱人或有知名度的客户建造游泳池。丹·赞格在1976年踏入股市，也在股市里辗转了几年。最主要是当时他还专注在建造泳池的工作，可是他当时清楚知道，交易股票是他所喜爱的行当。可是当时，因为科技不像现在那么发达，他会在去工作的路上听着股票相关的广播，以便知晓股市价格动态，他也特地在开车时在工地附近兜兜，好让他可以在电话中买入股票。（当时使用的是类似“大哥大”的手提电话，只可以通过拨电去交易证券商以买入股票）他在交易图表大师吉恩·摩尔根（Gene Morgan）和投资大师威廉·奥尼尔（William O'Neil）身上学习了各种的图表形态和基本知识，不过之后他自己研制了一套适合自己的方法，然后在1989年时决定把更多时间投入在交易股票 —— 后来花了10年时间去打磨他的“交易之刃”。随着1997年互联网泡沫开始形成，互联网和科技股成为焦点。为了筹集资金进入市场，丹·赞格卖掉了他的保时捷。他以区区不足11,000美元的价格卖掉了它，最终在第二年将其变成了1800万美元。这一成功让他放弃了包工头的职业，成为了一名全职交易员。 3年暴赚4200万美元！他的操作技巧是什么？1989年时，他在每个周末都会花上至少6个小时以上查看图表，直到看到一个满意的为止。1991年至1997年期间，遇上了房地产的熊市——他的建筑行业生意遇上了瓶颈，所以当时他花在交易图表学习上的时间就更多了。这也造就了他能够在1998年-1999年内，能够以10,775美元赚取1800万美元。2000年那会，他的交易盈利累计为42,000,000（即4200万美元）。丹·赞格是一名纯技术分析师，他累计耗费了30,000多个小时研究可以想象到的交易图表形态以及它们在各种情况和场景应用下交易方式。他是一位波段交易员，专注于持仓周期从数周到数年不等的动量突破模式。近20年来，他一直采用相同的图表形态设置。丹·赞格概述的图表形态是我们常见的11种价格图表形态，在他的交易中经常利用它们进行交易盈利。这些形态包括杯柄形态、旗形形态、三角旗形态、三角形形态、头肩形形态和通道等都是经典图表形态的例子。即使在当下量化、EA、算法等交易系统的时代，这些图表形态继续发挥和重复的成功程度也一样令人惊讶。经典图表形态在形成后最容易辨别，而不是过于简单化。关键是在形成阶段的早期发现它们，这样你就可以在它们成为“教科书”实例之前捕捉到更多机会。丹·赞格：我用来识别市场逆转的10个关键策略1）学习识别主要反转图表形态丹·赞格表示，“头肩形态是最强大的图表形态之一。其他反转形态包括双顶和三重顶/底、圆弧顶（圆弧底/碟形底）、看跌和看涨楔形以及抛物线等。以及鲜为人知但同样重要的扩顶形态（Broadening Top）或扩底形态（Broadening Bottom）。”股票或其他金融市场很少会在没有发出重要警告信号的情况下发生逆转。这些图表形态提供了强有力的线索。图1 – 2012年10月The Zanger Report中的日线图显示，纳斯达克综合指数上出现强烈看跌的头肩形态。2）不要沉迷于新闻丹·赞格指出，“对于大多数散户交易者来说，基本上不太可能成功交易新闻，这些新闻在发布时大部分都是二手信息。”重要的是要记住，“买入的时机就是街头流血的时候”。当消息利好并且每个人都看涨时，就会出现顶部。不幸的是，当所有要买入的人都买入了上涨的股票时，谁还可以买入更多股票呢？如果没有更多的买家，市场就只有一个方向，那就是下跌。3）了解牛市与熊市反弹之间的主要区别丹·赞格说，“牛市和熊市反弹之间存在巨大差异。例如，在真正的牛市中逢低买入可能会非常有效。在熊市反弹期间逢低买入也许会让你账户爆仓。”4）学会识别市场的“领头羊”丹·赞格表示，“苹果公司展示了一个漂亮的圆弧底，并在2008年开始引领大盘上涨，遥遥领先其他公司。识别出市场领头羊，比如百度、Priceline以及我从2008年开始在《赞格报告》中讨论的其他一些股票，都让投资者赚了很多钱。由于美联储在金融危机后向市场注入了大量资金，高盛和摩根大通等金融公司在2009-2013年股市上涨期间表现良好。在2004年-2006年的上涨趋势中，谷歌就是一个典型的市场领导者，让我赚了很多钱。”图2 – 制造三维打印机的公司一直是应用软件领域强大的市场领导者。三维系统公司是一个巨大的赢家，但它也非常不稳定。5）永远不要忽视美联储丹·赞格说，“美联储正在做的事情变得比以往任何时候都更加重要。早在20世纪90年代和2000年初，格林斯潘对策（Greenspan Put）就描述了美联储在经济不确定时期和总统选举之前如何支撑股价……自2008年以来，美联储一直加大宽松政策油门，市场变得更加关注美联储货币政策动向。美联储的货币政策悠关股票持有者的利益。随着珍妮特·耶伦接替伯南克，意味着美联储将在量化宽松政策上全速前进。”即使在2008年重大刺激计划出台之前，了解美联储正在做什么就很重要。经验丰富的交易者很快就会了解到，美联储的行动以及刺激经济的方式首先对股市产生巨大影响。6）了解哪些行业正在发生变化丹·赞格表示，“在2002年复苏的早期阶段，房地产以及百货商店和餐馆等消费类股票表现良好。金融股和半导体股紧随其后。接下来是随着经济的发展，诸如工业金属等能源和大宗商品股票表现亮眼。当利率开始上升时，通常债券价格首当其冲，这意味着股市上涨结束只是时间问题。正如我们在2008年7月油价创历史新高时所看到的那样，当大宗商品价格达到顶峰时，股市可能会进入熊市模式。”图3 – 高盛的日线图，显示其在2013年初的强劲反弹，这在很大程度上归功于利率上升。但由于美联储的量化宽松计划，2009年的表现也非常出色，涨幅超过200%。如果交通运输和科技股引领市场，那么股票很可能正在进入新一轮牛市。如果一直落后于市场的股票起飞，或者公用事业等防御性板块表现强势，那么这会你要小心。这通常发生在市场反弹的尾声。哪些行业处于领先地位充分说明了我们处于经济周期的哪个阶段。7）注意成交量丹·赞格指出，“当市场在成交量下降的情况下上涨时，这是一个警告信号。当股票下跌且成交量上升，情况也是如此，这通常意味着卖家数量在增加。抛售将持续，直到抛售量达到峰值为止，这被称为‘投降’。熊市期间成交量下降实际上是看涨的……然而，自2009年以来，情况已不再如此，当时股市经历了更多的持续‘融涨’，而不是我们在2004年6月看到的强劲飙升。这使得交易变得更加困难，因为我专注于成交量和大幅上涨行情。”成交量是所有市场持续反弹所需的动力。反弹中成交量的增加是看涨的。在调整中，成交量下降通常（但并非总是）看涨。（小知识：“融涨”（Melt-up）这个概念是亚德尼在2016年的一篇博客文章中提出的，指的是，由于不想错过股市上涨赚钱的机会，投资者蜂拥入场（而不是基本面发生变化），从而导致市场中的多头越来越多，市场情绪超级乐观，市场不断走高，甚至加速上涨，最终导致市场崩溃。）8）观察市场广度丹·赞格说，“我使用一种自创的特殊振荡指标，它利用市场宽度上涨/下跌的数据来让我了解趋势强度和潜在的逆转。当它触及极端低点或极端高点时，通常意味着某种逆转即将到来，是时候获利了结了。”图4 – 显示丹·赞格用来帮助他衡量价格走势强度的自定义市场宽度振荡指标的图表。通常，上涨股票与下跌股票的数量可以作为股票走势的领先指标。9) 其他需要注意的重要图表形态除了第一点中讨论的形态之外，还有一些图表形态，丹·赞格认为它们也是一种强大的分析工具。第一个是关键反转烛台。如果一只股票在成交量很大的情况下创下新高，然后下跌并创下2-3天的低点，那么就出场。接下来是裸K，它与关键反转烛台类似，但顾名思义，有大量的买入行为，推升价格远高于此前的烛台。它还可以标志着抛物线高点的结束。当股票以45度（左右）角有序地上涨时，就会出现下图中的“冰冻绳索”形态。区间收窄表明波动性下降，当波动性降至数月低点时，“这些绳索往往会导致价格走低。”同样，股票走势被限制于狭窄的交易通道可能意味着上涨的结束。图5 – 显示丹·赞格日图上看跌冰绳图表形态。它沿着上升通道一起警告股价的顶部已经不远了。10）永远不要执着于某种信念或观点丹·赞格表示，“我喜欢交易股票，但我很久以前就学会了永远不要执着于某种信念或爱上一只股票。我曾经这样做过一次，结果亏了一大笔钱。我难以置信地看着股票下跌。‘一只价格如此之高的股票怎么会被压垮呢？’后来我才发现，内部人士已经大量抛售股票。情感的有趣之处在于，一旦你发现它出现在你的交易中，大额亏损最终就会随之而来。你如何看待市场也是如此。一旦你相信市场不会下跌，它们就会这么做。”当你进行交易时，它是基于你的证据告诉你股票的走向。如果交易未按预期实现，请勿继续进行交易。丹·赞格的十条黄金交易法则交易大师之所以是大师，除了他们自身的运气之外，还有他们善于总结经验与心得。因此，我们认为分享丹·赞格的一些投资心得更为重要，它可以帮助我们在交易的路上少走很多冤枉路。同时，这些投资心得在开始交易过后会让你有更深的体会，能提高你操作的信心和提升你的能力。让我们来看看丹·赞格分享自己多年来总结出来的十条黄金交易法则：1. 在考虑入场交易之前，必须确保股票有一个良好的基础支撑或图表形态。2. 当股价越过基础支撑或形态的趋势线时买入，并确保在此“突破”发生后不久成交量高于近期趋势。永远不要在超过趋势线的5%后追涨买入。你还应该了解你看重股票的30天移动平均成交量。3. 如果你的股票回撤在趋势线或突破点以下，你要快速卖出。通常止损点应该设置在突破点以下1美元左右。股票越贵，你就要给它更多的回调空间，但止损的金额永远不要超过2美元。有些人使用5%的止损规则，这可能意味着要卖出一只试图突破的股票，它在20分钟或3个小时内就跌破了你的买入价。4. 当股价从突破点上涨15%-20%时，卖出20%-30%的头寸。5. 持有最强股票的时间最长，并快速卖出停止上涨或走势疲软的股票。记住，股票只有在上涨时才是好股票。6. 识别并跟踪强势的股票行业板块，尽量坚持在这些行业中选择个股。7. 在市场大幅上涨一段时间后，你的股票将容易受到抛盘的影响，这种抛售可能会以你难以置信的速度发生。学习设置新的更高的趋势线和学习反转模式来帮你卖出股票。交易者可能会从阅读《日本蜡烛图技术》或阅读托马斯·波考斯基的《股价形态百科全书》的书中受益。8. 记住，股票上涨需要成交量，所以开始了解你股票的成交量情况，然后了解成交量激增时股票的反应，你可以在任何图表上看到这些峰值，成交量是你的股票走势成败的关键。9. 丹·赞格在其社交媒体或个人专栏中提到许多股票的买入点，然而，仅仅因为提到股票的买入点，并不意味着当买入点被触发时就要直接买入。你必须首先查看股票的走势，在买入点被触发时将其与当日成交量相结合，密切关注整体市场环境的情况，然后再考虑是否买入。10. 除非你掌握了市场、图表和你的情绪，否则永远不要去做保证金交易，保证金会把你灭了的。总结在看过了丹·赞格的身世背景后，他的毅力真让人印象深刻。从一个毫无金融知识的小白，一跃成为创下世界交易纪录的超级交易员！可能会有争议说—— 他所挣到的钱都是在超级大牛市挣来的，更多地靠的是运气。可是丹·赞格坚持相信Success = Preparation + Opportunity （成功= 准备+机遇）。说明了机会是只留给有准备的人。如果你说你对交易有兴趣，那你为交易/投资又下了多少苦功夫呢？读了多少本关于投资或交易的书籍？你一天花多少时间分析图表或者研究财报呢？如果你还是一直期望着可以在社交网站上得到一些交易“快餐”类的东西—— 那么是时候要改变你这种心态了。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":7,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":301357969068344,"gmtCreate":1714579944804,"gmtModify":1714579946300,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/301357969068344","repostId":"1122571789","repostType":2,"repost":{"id":"1122571789","pubTimestamp":1714549793,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1122571789?lang=&edition=full","pubTime":"2024-05-01 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Schwarzman）在同一量级。</p><p style=\"text-align: justify;\">币安是全球最大的加密货币交易所，市场份额最高时超过2/3，目前依然超过50%。2024年一季度，全球加密货币交易所现货总交易总额为4.29万亿美元。交易服务之外，币安也发行自己的加密货币BNB（币安币），BNB目前总市值在900亿美元上下波动。</p><p style=\"text-align: justify;\">新加坡、阿联酋等国，对加密货币持一种相对开放甚至欢迎的态度。</p><p style=\"text-align: justify;\">但对于超级大国美国而言，很难迅速给出非黑即白的决断。无论是来自华盛顿方面的政治传统，还是考虑到华尔街、硅谷方面盘根错节的利益，都使得美国对于加密货币的态度，争锋而暧昧。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着这次赵长鹏获刑，态度更加明了：不禁止，但需更严格的监管。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国是加密货币最重要的市场，国内活跃着一批加密货币的重量级玩家。早在2012年，美国就诞生了全球第二大加密货币交易所币库（Coinbase）。后者于2021年4月在纳斯达克的上市，被认为是美国加密货币交易“合法化”的里程碑。</p><p style=\"text-align: justify;\">币安在一开始通过全球平台向美国用户提供服务。但随着美国对加密货币的监管不断加码，币安在2019年上线了独立平台币安美国（Binance.US），这是一个专门针对美国客户开设的交易平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">币安美国试图寻求在美国监管体系下合规发展。2021年5月，就在币库IPO后不久，币安曾经邀请美国货币监理署（OCC）前代理署长布赖恩·布鲁克斯（Brian P. Brooks）出任币安美国的CEO。但仅上任三个月，布鲁克斯便因与赵长鹏产生矛盾而离职。</p><p style=\"text-align: justify;\">但核心的症结，是加密货币本身的去中心化性质带来的。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于很多币安的美国客户而言，匿名交易、避免监管，本就是他们“信仰”加密货币、利用加密货币的理由。2023年3月，针对美国三位参议员的调查，币安正式承认，“移除和限制美国用户是逐步实施的，此举措在实施的最初几年并不完美”。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，在很长时间内，币安的美国用户使用着两个平台：地面之上的币安美国，地面之下的币安——后者游离于美国监管体系之外。</p><p style=\"text-align: justify;\">赵长鹏刑事诉讼一案的检方，由美国司法部下辖三大部门牵头：刑事司洗钱和资产追回处（MLARS）、国家安全司反间谍和出口管制处（CES）、华盛顿西区美国联邦检察官办公室。</p><p style=\"text-align: justify;\">美国司法部指控认为，赵长鹏是知情甚至鼓励的，“币安员工还打电话给美国VIP客户，鼓励他们提供自己不在美国的信息。”在4月30的审判中，主审的非裔联邦法官理查德·琼斯（Richard A. Jones）也提到，检方常常引用赵长鹏对币安团队成员说的一句话：“相比请求许可，请求原谅更好”。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是，司法部在美国政治体系的分量很重。在内阁中，国务卿、国防部长、司法部长、财政部长并称为“四大（Big4）”，执行着总统和执政党最核心政见。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以认为，对赵长鹏的审判，实际上是美国对加密货币去中心化的审判。毕竟加密货币最为“可怕”之处，是其对美元体系的冲击——不少加密货币的支持者们相信，他们正在重塑这个世界的货币体系，进而建立一个去中心化的世界新秩序。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一切，都让这场“合众国诉赵长鹏（United States v. Changpeng Zhao）”的官司，标杆意义更加明显。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/542d8a270bc3fdb07a1c454ab7f1b61d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"676\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">根据判决书，赵长鹏将在美国西塔科联邦监狱服刑四个月。来源：法院判决文件</p><h2 id=\"id_1864310639\" style=\"text-align: start;\">史上最高罚金，仍未免于牢狱之灾</h2><p style=\"text-align: justify;\">2023年11月21日，赵长鹏曾与美国司法部签署了认罪协议。不过，“坦白从宽”的姿态、接受巨额罚款，并未完全让他免除牢狱之灾。</p><p style=\"text-align: justify;\">《棱镜》作者获取的认罪协议显示，赵长鹏认可了美国司法部对其违反美国《银行保密法》反洗钱规定等一系列犯罪指控。</p><p style=\"text-align: justify;\">认罪协议提到，从2017年6月到2022年期间，币安有超过一百万的美国用户。这些美国用户进行了2000多万笔、合计650亿美元的存取款，进行了9亿多笔、合计5500亿美元的加密货币现货交易，是美国市场“帮助币安成长为最大的加密货币交易所”。</p><p style=\"text-align: justify;\">认罪协议强调，作为一家在美国开展业务的货币服务业（MSB）机构，币安却没有申领美国财政部金融犯罪执法网络（FinCEN）的MSB牌照。</p><p style=\"text-align: justify;\">身为币安CEO和日常管理者，赵长鹏在相当长时间“故意（willfully）”不进行有效的交易监控，纵容币安不实施有效的客户识别（KYC）和反洗钱（AML）措施。</p><p style=\"text-align: justify;\">“被告将币安的增长和利润置于合规之上、置于美国法律之上”，认罪协议写道，赵长鹏认为让客户提供身份信息，将会把客户拒之门外。</p><p style=\"text-align: justify;\">正因为如此，币安没能有效限制美国用户同被美国制裁地区用户进行交易，比如同伊朗用户之间8.9亿美元的交易，“包括古巴、叙利亚以及乌克兰的克里米亚、顿涅茨克和卢甘斯克”用户之间的数百万笔交易，而“币安从中赚取了巨额费用”。</p><p style=\"text-align: justify;\">作为认罪和解方案的一部分，赵长鹏需以个人名义支付5000万美元的罚款，并辞去了币安CEO一职，而且三年内不得参与币安的任何活动。一切早有准备，赵长鹏在签署认罪协议的当天，就在社交媒体公布了接班人——新加坡人邓伟政（Richard Teng）。</p><p style=\"text-align: justify;\">他在这条社交媒体消息中写道：“今天，我辞去了币安CEO一职。诚然，从情感上来说，放下并不容易。但我知道这是正确的做法。我犯了错误，我必须承担责任。这对我们的社区、对币安、对我自己来说都是最好的。”</p><p style=\"text-align: justify;\">邓伟政于2021年加入币安负责新加坡业务，2023年5月，“临危受命”，被任命为币安除美国以外所有区域的主管。加入币安之前，他曾在新加坡、阿联酋的金融监管部门担任要职。在新冠疫情期间，赵长鹏曾长居新加坡。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/562329f7de9004e52de44bcdaeccd170\" alt=\"2024年4月9日，币安现任CEO邓伟政在法国巴黎区块链周峰会上发表讲话。来源：视觉中国\" title=\"2024年4月9日，币安现任CEO邓伟政在法国巴黎区块链周峰会上发表讲话。来源：视觉中国\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"667\"/><span>2024年4月9日，币安现任CEO邓伟政在法国巴黎区块链周峰会上发表讲话。来源：视觉中国</span></p><p style=\"text-align: justify;\">作为整体认罪方案的一部分，币安在公司层面也承认有罪。涉及美国多个政府和监管部门：</p><p style=\"text-align: justify;\">美国财政部消息称，就在2023年11月21日赵长鹏签署认罪协议当天，币安分别与财政部金融犯罪执法网络（FinCEN）、外国资产控制办公室（OFAC）就“未能遵守反洗钱和制裁义务”达成和解。</p><p style=\"text-align: justify;\">和解罚款金额分别为34亿美元和9.68亿美元——这不仅创造了两个部门的罚款纪录，也成为美国财政部历史上最大的和解金额。</p><p style=\"text-align: justify;\">上述和解方案还要求，美国财政部将在五年时间内保留对币安账户和系统的访问权。币安在此期间必须进行合规提升（为此还约定了1.5亿美元的预罚款，在币安未能履行合规承诺时执行），并在五年内“完全退出”美国。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年3月，美国商品期货交易委员会（CFTC）也曾对币安发起民事诉讼。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据该委员会公开的信息，也是在2023年11月21日，双方也达成了和解协议：没一罚一，币安向该委员会上缴13.5亿美元的“非法收入”，并支付与之相等的13.5亿美元的罚款。同时，赵长鹏个人要另外向该委员会支付罚款1.5亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一揽子和解协议中，还不包含美国证监会（SEC）对币安的违反美国证券法的13项指控——该诉讼目前依然在进行之中。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于赵长鹏而言，破财当然希望免灾。认罪协议提及，赵长鹏所涉及的罪名最高可被判处10年监禁。但作为交换条款，认罪协议也明确，如果法院判决刑期不超过《美国量刑准则》指导下的18个月，赵长鹏将放弃上诉。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过，值得注意的是，认罪协议显示，双方是基于美国《联邦刑事诉讼规则》第11(c)(1)(A)条达成一致的，在这个条款下，被告方签字认罪，检查官承诺不再向被告追加协议之外新的罪名，但“法院可以接受该协议、拒绝该协议或推迟判决”。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如认罪协议所言，“没人承诺或者保证法院会判什么刑”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dc4451c1fda25aca701daf89eb947464\" alt=\"赵长鹏与美国司法部达成的认罪协议的签署页，包含赵长鹏及其聘请的顶级律师本杰明·纳夫塔利斯和威廉·巴克的签名。来源：赵长鹏认罪协议\" title=\"赵长鹏与美国司法部达成的认罪协议的签署页，包含赵长鹏及其聘请的顶级律师本杰明·纳夫塔利斯和威廉·巴克的签名。来源：赵长鹏认罪协议\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"800\"/><span>赵长鹏与美国司法部达成的认罪协议的签署页，包含赵长鹏及其聘请的顶级律师本杰明·纳夫塔利斯和威廉·巴克的签名。来源：赵长鹏认罪协议</span></p><h2 id=\"id_1016619167\" style=\"text-align: start;\">币圈大佬与山姆大叔的猫鼠游戏</h2><p style=\"text-align: justify;\">认罪协议是美国司法实践的常态。美国律师协会数据显示，最近几年，联邦法院98%的刑事案件，都会以辩诉交易达成认罪协议的形式终结。</p><p style=\"text-align: justify;\">但不同的是，这场“合众国诉赵长鹏”案，被告方是乘着技术浪潮、借助人性暴富的币圈大佬，原告方是世界最强国家的政治和法律机器，注定这场猫鼠游戏不会简单。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，在认罪协议签署之后的几个月，控辩双方的交锋一直在进行：</p><p style=\"text-align: justify;\">签署认罪协议后，首当其冲的问题是保释。《棱镜》作者获取的最初保释条款显示，赵长鹏可以获得暂时自由身，代价是1.75亿美元个人保释金和两位担保人，这两位担保人分别做出了25万美元和10万美元的担保承诺。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，赵长鹏还需另外在指定信托账户内存入1500万美元，如果违反保释条款，这部分资金将被罚没。对于富可敌国的赵长鹏而言，即便加上此前数十亿美元的罚款，也不过是皮肉伤——有一点疼。</p><p style=\"text-align: justify;\">最初的保释条款不限制赵长鹏离开美国，但要求如果地址和电话号码发生变化，要随时上报，同时保证在正式宣判之前的14天返回美国。</p><p style=\"text-align: justify;\">赵长鹏是“自愿”飞来美国签署认罪协议的，他本打算签字后立刻离开美国返回阿联酋家中。日裔治安法官土田（Brian A. Tsuchida）同意了他离开美国的诉求，但美国司法部随即要求非裔联邦法官理查德·琼斯重新审查这一决定，要求赵长鹏留在美国。</p><p style=\"text-align: justify;\">司法部提出的核心理由是：美国和阿联酋没有引渡条约，此前也没有阿联酋将自己的公民引渡到美国的案例，并且，赵长鹏的财产都在美国境外。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年11月24日，赵长鹏通过律师向琼斯法官提出抗辩，并打出了情感牌：“几个月前，他和伴侣刚刚迎来第三个孩子”，“允许赵先生留在阿联酋可以让他能够照顾家人，为他返回美国接受判决做好准备。”</p><p style=\"text-align: justify;\">但琼斯法官驳回了赵长鹏的离境诉求。</p><p style=\"text-align: justify;\">“伴侣”指的是何一。1986年，何一出生于中国四川，曾在旅游卫视担任节目主持人，后进入加密货币行业，并与赵长鹏相识。何一是币安的联合创始人之一，被称为“币圈一姐（Crypto Queen）”。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然两人的工作关系一直非常紧密，但直到2023年初，才被公开报道已经生育了两个孩子。</p><p style=\"text-align: justify;\">华尔街日报曾援引消息人士称：“在赵长鹏缺席之际，他的伴侣何一是坐镇币安的最大股东，包揽了公司营销和投资部门的控制权。”</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年12月22日，赵长鹏再次上书法院，以看望准备接受手术的家人为由，要求返回阿联酋四个星期日。作为交换条件，赵长鹏提出可以质押他在币安美国的所有股权，这部分股权价值约45亿美元。但琼斯法官依然没有同意。</p><p style=\"text-align: justify;\">2024年2月12日，法院宣布原定于2月23日的审判日，推迟到4月30日。</p><p style=\"text-align: justify;\">2月23日，司法部检察官再次要求法院收紧对赵长鹏的保释限制：他被要求交出加拿大护照，未经允许不能改变在美国的住所。即便在美国旅行，也要提前三天通知检察官。实际上，他也确实利用这个时间去了美国不少地方，包括滑雪胜地科罗拉多特柳赖德小镇。</p><p style=\"text-align: justify;\">保释条款只是小小的推搡，更为核心的是刑期的博弈。赵长鹏和他的律师团队，一直在试图压缩刑期、获得缓刑。</p><p style=\"text-align: justify;\">缓刑的判例确实有：2022年5月，加密货币交易所BitMEX的非裔“85后”联合创始人、前CEO亚瑟·海耶斯（Arthur Hayes）在自首后，因触犯反洗钱规定被指控，最终只获刑六个月家庭监禁、两年缓刑。</p><p style=\"text-align: justify;\">但事情没有那么简单。不久前的另一场判例，难免让赵长鹏忧心。</p><p style=\"text-align: justify;\">一个多月前的3月28日，FTX交易所“90后”联合创始人兼CEO，被称为“犹太币圈之王（Jewish king of crypto）”的山姆·班克曼-弗里德（Sam Bankman-Fried），因大规模欺诈被重判25年监禁。</p><p style=\"text-align: justify;\">就在审判前的4月23日，检察官向法庭提交了一份量刑备忘录。</p><p style=\"text-align: justify;\">《棱镜》作者获取的这份备忘录显示，检察官措辞严厉，直指赵长鹏的主观故意性：币安以“狂野西部”（美国西部犯罪横行的拓荒时代）模式成长，“赵长鹏做出的商业决策，是违反美国法律获取用户、发展公司、装满钱包的最佳手段”。</p><p style=\"text-align: justify;\">检察官认为，18个月的刑期，“不足以反映赵犯罪的严重性”。</p><p style=\"text-align: justify;\">备忘录强调，“赵因违反美国法律获得了巨大的回报，这一违法行为的代价必须是巨大的”，这样才能“阻止其他试图通过违反美国法律来建立财富和商业帝国的人”。</p><p style=\"text-align: justify;\">作为一场国家诉讼，美国司法部建议的口吻也与之匹配：“美国建议法院判处36个月监禁，刑期高于《美国量刑准则》（above-Guidelines）的标准。”</p><p style=\"text-align: justify;\">临到判决前，检方提出两倍于标准的刑期诉求，在外界看来，这是在进行最后的施压。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e974d362a019cfceed7e3aa82b3f1a8\" alt=\"2024年4月23日，司法部检察官向法院提交建议，要求判处赵长鹏36个月刑期。来源：量刑备忘录\" title=\"2024年4月23日，司法部检察官向法院提交建议，要求判处赵长鹏36个月刑期。来源：量刑备忘录\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"473\"/><span>2024年4月23日，司法部检察官向法院提交建议，要求判处赵长鹏36个月刑期。来源：量刑备忘录</span></p><p style=\"text-align: justify;\">赵长鹏方面很快予以“还击”。就在这份备忘录释出后不久，赵长鹏写给法官查德·琼斯的道歉信和以及161封联合求情信，开始在网上传播。这些信件其实在2024年2月，也就是检方可能谋求更高刑期的时候，就已经陆续完成。</p><p style=\"text-align: justify;\">赵长鹏在信中表示，希望获得缓刑，他再次表示歉意，并承担全部责任。</p><p style=\"text-align: justify;\">后悔之情也溢出纸面：“言语无法解释我对自己的选择感到多么后悔，正是这些选择导致我出庭（受审）。”在4月30日的庭审现场，他说“对不起”，他希望对“错误”负责，但在卸任CEO之前，他已经尽一切可能推进合规并与美国政府合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">他在庭审现场表示，他想为贫困儿童创建一个在线教育平台。而在之前的求情信中，他也提到，退出币圈后，区块链+生物医药行业是他下一个目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">161封联合求情信，包含了家人、朋友、政商领袖、同事、行业专家、币安天使投资人、币安用户等。排在最前面是家人，何一的名字再次出现了，位列第二位，第一位是赵长鹏的姐姐、前摩根士丹利董事总经理杰西卡·赵（Jessica Zhao）。</p><p style=\"text-align: justify;\">何一在求情信中说，“作为CZ（CZ是赵长鹏在币圈的称呼，为Changpeng Zhao缩写）的合伙人”，她清楚“他对这个行业的使命感与责任感”；“作为CZ的生活伴侣”，他们相识十年，她知道“他过着简单的生活”，“还尽力从繁忙的工作中抽时间和3个年幼的孩子保持高质量的互动”。</p><p style=\"text-align: justify;\">她认为赵长鹏“最大的错误是无知”，并非明知故犯。何一也谈到了“狂野西部”，她说：“如果把加密货币行业比作狂野西部，那CZ是这片荒原中的守护者。”</p><p style=\"text-align: justify;\">在何一之后，是赵长鹏另外两个子女，以及他们的母亲、赵长鹏的妻子杨伟清的三封求情信。</p><p style=\"text-align: justify;\">杨伟清在信中说，她和赵长鹏“相知于1999年，2003年结婚成为夫妻”。结婚之后，她一直是全职太太，赵长鹏对孩子、家人照顾有加，“很少缺席任何亲手照料孩子们的机会”，“换尿布，喂奶，陪伴孩子们旅游等等”。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且“长鹏一直承担着所有家里的开销”，“他帮我父母在东京买了房”，“也帮我的侄子找到了工作”。</p><p style=\"text-align: justify;\">杨伟清在信的最后，“恳求法官大人能轻判，给予长鹏一个机会去继续照料好他的亲人们”。</p><p style=\"text-align: justify;\">在政商领袖的求情信，包括奥巴马时期美国驻华大使马克斯·博卡斯（Max Baucus）、阿联酋多个酋长国统治家族成员、复星集团联合创始人梁信军等人。</p><p style=\"text-align: justify;\">马克斯·博卡斯在信中说，赵长鹏曾邀请他做币安的顾问，“几个月前，我和妻子在蒙大拿州的家中为CZ准备了晚餐。” 马克斯·博卡斯特别强调赵长鹏与不久前被判25年的山姆·班克曼-弗里德不同，“他没有在自己的账户中使用别人的资金，这与山姆·班克曼-弗里德有别，后者正是这样做的。”</p><p style=\"text-align: justify;\">梁信军以新加坡信家族办公室CEO、创始人的身份写的求情信，他特别提到，在俄乌战争一开始，赵长鹏就封锁了俄罗斯，让俄罗斯不能在币安平台使用加密货币融资、转移资产、支付。</p><p style=\"text-align: justify;\">之后，梁信军又说：“我更加坚信他不是唯利是图的商人，他的经营理念是造福人类、造福世界。”</p></body></html>","source":"lsy1567649364423","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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Schwarzman）在同一量级。币安是全球最大的加密货币交易所，市场份额最高时超过2/3，目前依然超过50%。2024年一季度，全球加密货币交易所现货总交易总额为4.29万亿美元。交易服务之外，币安也发行自己的加密货币BNB（币安币），BNB目前总市值在900亿美元上下波动。新加坡、阿联酋等国，对加密货币持一种相对开放甚至欢迎的态度。但对于超级大国美国而言，很难迅速给出非黑即白的决断。无论是来自华盛顿方面的政治传统，还是考虑到华尔街、硅谷方面盘根错节的利益，都使得美国对于加密货币的态度，争锋而暧昧。随着这次赵长鹏获刑，态度更加明了：不禁止，但需更严格的监管。美国是加密货币最重要的市场，国内活跃着一批加密货币的重量级玩家。早在2012年，美国就诞生了全球第二大加密货币交易所币库（Coinbase）。后者于2021年4月在纳斯达克的上市，被认为是美国加密货币交易“合法化”的里程碑。币安在一开始通过全球平台向美国用户提供服务。但随着美国对加密货币的监管不断加码，币安在2019年上线了独立平台币安美国（Binance.US），这是一个专门针对美国客户开设的交易平台。币安美国试图寻求在美国监管体系下合规发展。2021年5月，就在币库IPO后不久，币安曾经邀请美国货币监理署（OCC）前代理署长布赖恩·布鲁克斯（Brian P. Brooks）出任币安美国的CEO。但仅上任三个月，布鲁克斯便因与赵长鹏产生矛盾而离职。但核心的症结，是加密货币本身的去中心化性质带来的。对于很多币安的美国客户而言，匿名交易、避免监管，本就是他们“信仰”加密货币、利用加密货币的理由。2023年3月，针对美国三位参议员的调查，币安正式承认，“移除和限制美国用户是逐步实施的，此举措在实施的最初几年并不完美”。实际上，在很长时间内，币安的美国用户使用着两个平台：地面之上的币安美国，地面之下的币安——后者游离于美国监管体系之外。赵长鹏刑事诉讼一案的检方，由美国司法部下辖三大部门牵头：刑事司洗钱和资产追回处（MLARS）、国家安全司反间谍和出口管制处（CES）、华盛顿西区美国联邦检察官办公室。美国司法部指控认为，赵长鹏是知情甚至鼓励的，“币安员工还打电话给美国VIP客户，鼓励他们提供自己不在美国的信息。”在4月30的审判中，主审的非裔联邦法官理查德·琼斯（Richard A. Jones）也提到，检方常常引用赵长鹏对币安团队成员说的一句话：“相比请求许可，请求原谅更好”。值得一提的是，司法部在美国政治体系的分量很重。在内阁中，国务卿、国防部长、司法部长、财政部长并称为“四大（Big4）”，执行着总统和执政党最核心政见。可以认为，对赵长鹏的审判，实际上是美国对加密货币去中心化的审判。毕竟加密货币最为“可怕”之处，是其对美元体系的冲击——不少加密货币的支持者们相信，他们正在重塑这个世界的货币体系，进而建立一个去中心化的世界新秩序。这一切，都让这场“合众国诉赵长鹏（United States v. Changpeng Zhao）”的官司，标杆意义更加明显。根据判决书，赵长鹏将在美国西塔科联邦监狱服刑四个月。来源：法院判决文件史上最高罚金，仍未免于牢狱之灾2023年11月21日，赵长鹏曾与美国司法部签署了认罪协议。不过，“坦白从宽”的姿态、接受巨额罚款，并未完全让他免除牢狱之灾。《棱镜》作者获取的认罪协议显示，赵长鹏认可了美国司法部对其违反美国《银行保密法》反洗钱规定等一系列犯罪指控。认罪协议提到，从2017年6月到2022年期间，币安有超过一百万的美国用户。这些美国用户进行了2000多万笔、合计650亿美元的存取款，进行了9亿多笔、合计5500亿美元的加密货币现货交易，是美国市场“帮助币安成长为最大的加密货币交易所”。认罪协议强调，作为一家在美国开展业务的货币服务业（MSB）机构，币安却没有申领美国财政部金融犯罪执法网络（FinCEN）的MSB牌照。身为币安CEO和日常管理者，赵长鹏在相当长时间“故意（willfully）”不进行有效的交易监控，纵容币安不实施有效的客户识别（KYC）和反洗钱（AML）措施。“被告将币安的增长和利润置于合规之上、置于美国法律之上”，认罪协议写道，赵长鹏认为让客户提供身份信息，将会把客户拒之门外。正因为如此，币安没能有效限制美国用户同被美国制裁地区用户进行交易，比如同伊朗用户之间8.9亿美元的交易，“包括古巴、叙利亚以及乌克兰的克里米亚、顿涅茨克和卢甘斯克”用户之间的数百万笔交易，而“币安从中赚取了巨额费用”。作为认罪和解方案的一部分，赵长鹏需以个人名义支付5000万美元的罚款，并辞去了币安CEO一职，而且三年内不得参与币安的任何活动。一切早有准备，赵长鹏在签署认罪协议的当天，就在社交媒体公布了接班人——新加坡人邓伟政（Richard Teng）。他在这条社交媒体消息中写道：“今天，我辞去了币安CEO一职。诚然，从情感上来说，放下并不容易。但我知道这是正确的做法。我犯了错误，我必须承担责任。这对我们的社区、对币安、对我自己来说都是最好的。”邓伟政于2021年加入币安负责新加坡业务，2023年5月，“临危受命”，被任命为币安除美国以外所有区域的主管。加入币安之前，他曾在新加坡、阿联酋的金融监管部门担任要职。在新冠疫情期间，赵长鹏曾长居新加坡。2024年4月9日，币安现任CEO邓伟政在法国巴黎区块链周峰会上发表讲话。来源：视觉中国作为整体认罪方案的一部分，币安在公司层面也承认有罪。涉及美国多个政府和监管部门：美国财政部消息称，就在2023年11月21日赵长鹏签署认罪协议当天，币安分别与财政部金融犯罪执法网络（FinCEN）、外国资产控制办公室（OFAC）就“未能遵守反洗钱和制裁义务”达成和解。和解罚款金额分别为34亿美元和9.68亿美元——这不仅创造了两个部门的罚款纪录，也成为美国财政部历史上最大的和解金额。上述和解方案还要求，美国财政部将在五年时间内保留对币安账户和系统的访问权。币安在此期间必须进行合规提升（为此还约定了1.5亿美元的预罚款，在币安未能履行合规承诺时执行），并在五年内“完全退出”美国。2023年3月，美国商品期货交易委员会（CFTC）也曾对币安发起民事诉讼。根据该委员会公开的信息，也是在2023年11月21日，双方也达成了和解协议：没一罚一，币安向该委员会上缴13.5亿美元的“非法收入”，并支付与之相等的13.5亿美元的罚款。同时，赵长鹏个人要另外向该委员会支付罚款1.5亿美元。这一揽子和解协议中，还不包含美国证监会（SEC）对币安的违反美国证券法的13项指控——该诉讼目前依然在进行之中。对于赵长鹏而言，破财当然希望免灾。认罪协议提及，赵长鹏所涉及的罪名最高可被判处10年监禁。但作为交换条款，认罪协议也明确，如果法院判决刑期不超过《美国量刑准则》指导下的18个月，赵长鹏将放弃上诉。不过，值得注意的是，认罪协议显示，双方是基于美国《联邦刑事诉讼规则》第11(c)(1)(A)条达成一致的，在这个条款下，被告方签字认罪，检查官承诺不再向被告追加协议之外新的罪名，但“法院可以接受该协议、拒绝该协议或推迟判决”。正如认罪协议所言，“没人承诺或者保证法院会判什么刑”。赵长鹏与美国司法部达成的认罪协议的签署页，包含赵长鹏及其聘请的顶级律师本杰明·纳夫塔利斯和威廉·巴克的签名。来源：赵长鹏认罪协议币圈大佬与山姆大叔的猫鼠游戏认罪协议是美国司法实践的常态。美国律师协会数据显示，最近几年，联邦法院98%的刑事案件，都会以辩诉交易达成认罪协议的形式终结。但不同的是，这场“合众国诉赵长鹏”案，被告方是乘着技术浪潮、借助人性暴富的币圈大佬，原告方是世界最强国家的政治和法律机器，注定这场猫鼠游戏不会简单。实际上，在认罪协议签署之后的几个月，控辩双方的交锋一直在进行：签署认罪协议后，首当其冲的问题是保释。《棱镜》作者获取的最初保释条款显示，赵长鹏可以获得暂时自由身，代价是1.75亿美元个人保释金和两位担保人，这两位担保人分别做出了25万美元和10万美元的担保承诺。同时，赵长鹏还需另外在指定信托账户内存入1500万美元，如果违反保释条款，这部分资金将被罚没。对于富可敌国的赵长鹏而言，即便加上此前数十亿美元的罚款，也不过是皮肉伤——有一点疼。最初的保释条款不限制赵长鹏离开美国，但要求如果地址和电话号码发生变化，要随时上报，同时保证在正式宣判之前的14天返回美国。赵长鹏是“自愿”飞来美国签署认罪协议的，他本打算签字后立刻离开美国返回阿联酋家中。日裔治安法官土田（Brian A. Tsuchida）同意了他离开美国的诉求，但美国司法部随即要求非裔联邦法官理查德·琼斯重新审查这一决定，要求赵长鹏留在美国。司法部提出的核心理由是：美国和阿联酋没有引渡条约，此前也没有阿联酋将自己的公民引渡到美国的案例，并且，赵长鹏的财产都在美国境外。2023年11月24日，赵长鹏通过律师向琼斯法官提出抗辩，并打出了情感牌：“几个月前，他和伴侣刚刚迎来第三个孩子”，“允许赵先生留在阿联酋可以让他能够照顾家人，为他返回美国接受判决做好准备。”但琼斯法官驳回了赵长鹏的离境诉求。“伴侣”指的是何一。1986年，何一出生于中国四川，曾在旅游卫视担任节目主持人，后进入加密货币行业，并与赵长鹏相识。何一是币安的联合创始人之一，被称为“币圈一姐（Crypto Queen）”。虽然两人的工作关系一直非常紧密，但直到2023年初，才被公开报道已经生育了两个孩子。华尔街日报曾援引消息人士称：“在赵长鹏缺席之际，他的伴侣何一是坐镇币安的最大股东，包揽了公司营销和投资部门的控制权。”2023年12月22日，赵长鹏再次上书法院，以看望准备接受手术的家人为由，要求返回阿联酋四个星期日。作为交换条件，赵长鹏提出可以质押他在币安美国的所有股权，这部分股权价值约45亿美元。但琼斯法官依然没有同意。2024年2月12日，法院宣布原定于2月23日的审判日，推迟到4月30日。2月23日，司法部检察官再次要求法院收紧对赵长鹏的保释限制：他被要求交出加拿大护照，未经允许不能改变在美国的住所。即便在美国旅行，也要提前三天通知检察官。实际上，他也确实利用这个时间去了美国不少地方，包括滑雪胜地科罗拉多特柳赖德小镇。保释条款只是小小的推搡，更为核心的是刑期的博弈。赵长鹏和他的律师团队，一直在试图压缩刑期、获得缓刑。缓刑的判例确实有：2022年5月，加密货币交易所BitMEX的非裔“85后”联合创始人、前CEO亚瑟·海耶斯（Arthur Hayes）在自首后，因触犯反洗钱规定被指控，最终只获刑六个月家庭监禁、两年缓刑。但事情没有那么简单。不久前的另一场判例，难免让赵长鹏忧心。一个多月前的3月28日，FTX交易所“90后”联合创始人兼CEO，被称为“犹太币圈之王（Jewish king of crypto）”的山姆·班克曼-弗里德（Sam Bankman-Fried），因大规模欺诈被重判25年监禁。就在审判前的4月23日，检察官向法庭提交了一份量刑备忘录。《棱镜》作者获取的这份备忘录显示，检察官措辞严厉，直指赵长鹏的主观故意性：币安以“狂野西部”（美国西部犯罪横行的拓荒时代）模式成长，“赵长鹏做出的商业决策，是违反美国法律获取用户、发展公司、装满钱包的最佳手段”。检察官认为，18个月的刑期，“不足以反映赵犯罪的严重性”。备忘录强调，“赵因违反美国法律获得了巨大的回报，这一违法行为的代价必须是巨大的”，这样才能“阻止其他试图通过违反美国法律来建立财富和商业帝国的人”。作为一场国家诉讼，美国司法部建议的口吻也与之匹配：“美国建议法院判处36个月监禁，刑期高于《美国量刑准则》（above-Guidelines）的标准。”临到判决前，检方提出两倍于标准的刑期诉求，在外界看来，这是在进行最后的施压。2024年4月23日，司法部检察官向法院提交建议，要求判处赵长鹏36个月刑期。来源：量刑备忘录赵长鹏方面很快予以“还击”。就在这份备忘录释出后不久，赵长鹏写给法官查德·琼斯的道歉信和以及161封联合求情信，开始在网上传播。这些信件其实在2024年2月，也就是检方可能谋求更高刑期的时候，就已经陆续完成。赵长鹏在信中表示，希望获得缓刑，他再次表示歉意，并承担全部责任。后悔之情也溢出纸面：“言语无法解释我对自己的选择感到多么后悔，正是这些选择导致我出庭（受审）。”在4月30日的庭审现场，他说“对不起”，他希望对“错误”负责，但在卸任CEO之前，他已经尽一切可能推进合规并与美国政府合作。他在庭审现场表示，他想为贫困儿童创建一个在线教育平台。而在之前的求情信中，他也提到，退出币圈后，区块链+生物医药行业是他下一个目标。161封联合求情信，包含了家人、朋友、政商领袖、同事、行业专家、币安天使投资人、币安用户等。排在最前面是家人，何一的名字再次出现了，位列第二位，第一位是赵长鹏的姐姐、前摩根士丹利董事总经理杰西卡·赵（Jessica Zhao）。何一在求情信中说，“作为CZ（CZ是赵长鹏在币圈的称呼，为Changpeng Zhao缩写）的合伙人”，她清楚“他对这个行业的使命感与责任感”；“作为CZ的生活伴侣”，他们相识十年，她知道“他过着简单的生活”，“还尽力从繁忙的工作中抽时间和3个年幼的孩子保持高质量的互动”。她认为赵长鹏“最大的错误是无知”，并非明知故犯。何一也谈到了“狂野西部”，她说：“如果把加密货币行业比作狂野西部，那CZ是这片荒原中的守护者。”在何一之后，是赵长鹏另外两个子女，以及他们的母亲、赵长鹏的妻子杨伟清的三封求情信。杨伟清在信中说，她和赵长鹏“相知于1999年，2003年结婚成为夫妻”。结婚之后，她一直是全职太太，赵长鹏对孩子、家人照顾有加，“很少缺席任何亲手照料孩子们的机会”，“换尿布，喂奶，陪伴孩子们旅游等等”。而且“长鹏一直承担着所有家里的开销”，“他帮我父母在东京买了房”，“也帮我的侄子找到了工作”。杨伟清在信的最后，“恳求法官大人能轻判，给予长鹏一个机会去继续照料好他的亲人们”。在政商领袖的求情信，包括奥巴马时期美国驻华大使马克斯·博卡斯（Max Baucus）、阿联酋多个酋长国统治家族成员、复星集团联合创始人梁信军等人。马克斯·博卡斯在信中说，赵长鹏曾邀请他做币安的顾问，“几个月前，我和妻子在蒙大拿州的家中为CZ准备了晚餐。” 马克斯·博卡斯特别强调赵长鹏与不久前被判25年的山姆·班克曼-弗里德不同，“他没有在自己的账户中使用别人的资金，这与山姆·班克曼-弗里德有别，后者正是这样做的。”梁信军以新加坡信家族办公室CEO、创始人的身份写的求情信，他特别提到，在俄乌战争一开始，赵长鹏就封锁了俄罗斯，让俄罗斯不能在币安平台使用加密货币融资、转移资产、支付。之后，梁信军又说：“我更加坚信他不是唯利是图的商人，他的经营理念是造福人类、造福世界。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":129,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":295922033905696,"gmtCreate":1713276704604,"gmtModify":1713276706742,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/295922033905696","repostId":"2427827873","repostType":2,"repost":{"id":"2427827873","pubTimestamp":1713275462,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2427827873?lang=&edition=full","pubTime":"2024-04-16 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Lightcap一起接受了投资人播客VC20的访谈。这也是OpenAI成立8年多以来，Sam和Brad首次合体进行对外交流。</p><p>采访中，Sam和Brad分享了他们的合作历程，从最初的兴趣和信念开始，共同推动AI技术的发展。Sam强调了深度学习的潜力和规模扩大带来的积极效应，而Brad则从投资的角度讲述了他对OpenAI的信心和对公司未来发展的期待。</p><p>Sam认为，未来，计算成本将持续下降。他们<strong>（OpenAI）可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零</strong>。不过，<strong>他也表示，未来5年，OpenAI最大的瓶颈可能会出现在供应链和计算资源方面。</strong></p><p>Sam同时称，<strong>目前的AI模型还不够聪明</strong>，人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段，但他预见，<strong>到了GPT-6时代，人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。</strong>而到了GPT-8时代，或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛，甚至可能超出我们现在的想象。</p><p>Brad则表示，企业供应链非常需要AI技术的加持，希望将ChatGPT技术投入到业务流程中，从而实现非常可量化的投资回报率。如今，ChatGPT投入到供应链管理的特定流程中，<strong>可以将特定领域的支出削减20％</strong>。不过，企业采用周期较慢，而ChatGPT企业版仍在缓慢落地中。</p><p>Sam和Brad都同意，失去顶尖的研究人员、研究文化或者缺乏足够的计算资源，将严重阻碍OpenAI的进步。他们讨论了人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>模型对计算能力的巨大需求，并强调了在整个决策过程中，<strong>虽然只有少数几个战略性决策，但要成功实施这些决策，需要做出大量的日常小决策。</strong></p><p>值得一提的是，Sam称，<strong>OpenAI领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段，不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁</strong>。同样，<strong>他们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点</strong>。Sam认为，部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的<strong>。</strong></p><p>以下为“硬AI”整理的访谈全文翻译：</p><p><strong>主持人：准备好了吗？对此我感到非常兴奋，我已经期待了很长时间。这是你们俩第一次一起接受采访吧？</strong></p><p><strong>Sam</strong>：是的。</p><p><strong>主持人：那这次采访将会是非常独特的一次。Sam，七年前是什么让我坚信去做这件事？</strong></p><p><strong>Sam</strong>：我觉得有两个原因。首先，从小我就对人工智能很感兴趣，但是在大学学习的时候，这方面没有什么进展。但后来我们开始做这件事的时候，有两个因素似乎非常重要。第一，深度学习似乎确实有效。第二，随着规模的扩大，效果会更好。当时我们不清楚可预测性有多强，但很明显规模越大越好。这似乎是一件非凡的事情。当时让我们困惑的是，为什么其他人没有看到这一点？为什么其他人没有参与进来？但事实并非如此。所以我们想要去做这件事。</p><p><strong>主持人：可以问问在过去的几年里，当别人都怀疑的时候，是什么让你们坚持下去？坦率地说，很少有人有同样的信心。</strong></p><p><strong>Sam</strong>：这在我们看来似乎是可行的，而且我们一直在取得进步，这不是盲目的信仰，虽然如果你想做一件难事，就需要一定的信心。但对我们来说，做这件事真的很重要，如果我们能做到，它将以某种方式对世界产生巨大的影响，而且它可能会奏效。</p><p>我们拥有持续的数据证明这种方法是有效的。当然，具体细节花了很长时间才弄清楚。你知道，我们一开始并不是做语言模型的。显然，我们知道如果我们能继续做以前认为不可能的事情，那就预示着进步。在很长一段时间里，我们对这种方法和攻击向量有着根本的信念，细节部分则花了很长时间才理清，并且同事们做出了许多 brilliant discoveries（重大发现）。如果我们能做到，毫无疑问人工智能将是一件大事。这很有帮助。就像，它将是非常有价值的。</p><p>我们对这种方法越来越有信心，尽管在一段时间里确实像在丛林或沙漠里迷路了一样。然后，你知道，如果你坚信某件事，而其他人却怀疑它，这会稍微有点儿激励作用。是的，这肯定会有点儿烦人，但也会稍微有点儿激励作用。</p><p><strong>主持人：我的意思是，风投公司可能会持反对意见，但这并不是我们做投资的方式，因为我们是跟随大众的。但我确实想从我们之间的关系开始谈起，因为这是一种非常独特的伙伴关系。再说一次，我们说这是你们俩第一次一起接受采访。Brad，这段合作关系是怎么形成的，你为什么不告诉我呢？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>当然可以。嗯，我和Sam合作了很长时间，我们实际上在YC花了大量时间观察那一批正处于增长阶段的公司，那些都是非常深度的技术项目，比如核聚变反应堆、量子计算机、自动驾驶汽车、卫星等等。从投资的角度来看，我当时比较关注这些公司。而OpenAI是我见到的第一家让我觉得很独特的公司，因为它似乎随着时间的推移而变得越来越好，不像是一种非赢即输的二元风险。</p><p>我记得告诉Sam，我认为这家公司与我们当时关注的其它公司不同。随后，我更多地与Greg和Ilia合作，见证了Sam所述系统规模增长带来的性能提升，最初是不可预测的，后来变得可以预测。这种现象我认为非常独特。我想我们从不同的角度看到了相同的事情。从投资视角而言，如果这成立，这将是重要的投资成果，也将对世界产生深远影响。因此，我很早就对此充满信心，并愿意不遗余力地提供帮助。</p><p><strong>主持人：你是否打算全职加入呢？何时决定让这成为未来几十年的使命？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>起初，并没有这样的打算。我主要是帮Sam寻找CFO。</p><p><strong>Sam：</strong>Brad实际上在我之前就全职在OpenAI工作。</p><p><strong>Brad：</strong>确实如此。这是我首次在某件事上打败Sam。但我当时正在帮忙招聘。当时没人愿意担任OpenAI的CFO，这家公司当时只是一个规模较小的非营利性研究机构。我询问了约25位人选，结果全数被拒。说实话，<strong>我之所以来这里，是因为25个人中没有一个人愿意</strong>，这让我感到尴尬，所以我说，你知道吗？我为什么不在晚上和周末帮忙呢？然后我很快就全职了。我大约一半的时间在OpenAI，一半的时间在YC。</p><p><strong>主持人：Sam，你什么时候全职加入的？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我开始全职做OpenAI。这是一个循序渐进的过程。但我认为到2019年春季或夏季。</p><p><strong>主持人：好的，Brad在OpenAI方面比你更胜一筹。</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为伟大的合作伙伴关系在于互补的技能组合。</p><p><strong>主持人：这是肯定的。所以我想听听你们每个人的意见，就像全明星先生和夫人一样。Brad有什么了不起的地方，而世界不知道？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我觉得，良好的合作关系的一个标志就是，我很感激能与OpenAI的许多关键人物合作。当然，也许Brad可以替我做一周的工作。我肯定不能替Brad做一周的工作。我认为，作为一个团队进行分工，与每个人以及作为一个领导团队一起建立非常高带宽的沟通渠道的能力非常重要。</p><p>Brad擅长很多事情。为了节省时间，我在这里只谈两点。一是适应性。Brad加入公司显然是为了做金融，现在他做了一些事情，我想这就像在金融领域，但非常非常不同。我们根本没有生意，或者直到最近才有了可观的生意。当我们清楚地知道我们将拥有一个非常快速增长的业务时，我环顾四周，觉得我们真的需要一个人。我们得找个人来做这件事。我环顾了一下房间，然后让Brad去做。他表示：“好的，我会找到解决办法。我可能需要一些时间来适应，但我曾经处理过类似的商业事务，我有能力完成所有的事情。”</p><p>Brad在公司的各个层面上都能够接受新的挑战，并在前进的过程中解决问题。然而，我对财务一窍不通，所以这一切对我来说都显得神秘。要创建一个新的产品类别并进行市场推广，需要广泛的技能和极大的耐心。这就像对客户的痴迷，从产品到商业模式，再到我们如何处理客户支持以及所有相关的事情。Brad能够看到整体画面，以及它是如何组合在一起的，这就是一家公司。今天，我们在这里参加这个企业销售活动。</p><p>如果你一年前告诉我，我们将会成为一个伟大的组织，我可能会表示怀疑。哦，我们还不是一个伟大的组织。如果你说我们将会成为一个非常优秀的上市公司，我会认为这种情况发生的可能性非常低。但现在，我们已经是一个相当不错的组织了。</p><p><strong>主持人：稍后我们会讨论这个问题，因为我认为你制定的上市计划令人难以置信。但是，如果换个角度，你认为Sam的最大优势是什么，而这是很少有人考虑或知道的呢？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>好的，我猜有些人可能知道这一点，但我认为……</p><p>我想说两件事，它们是相互关联的。首先，在任何公司的发展阶段，总有一到三件事是那个时期真正重要的。这些事情会变化，但几乎从来不会有10件真正重要的事情。我认为Sam在专注于这一到三件重要事情上有着难以置信的能力，而这种专注也影响到了我们团队的运作。因为如果我知道他正专注于什么，即使我们可能对这些事情有不同的看法，通常我认为我们是一致的。但是，如果我们至少能在这些事情上达成一致，它们可能不是正确的全球性押注，但在当时看起来是正确的，这有助于我将其转化为我正致力于建立的团队，无论我们想要更注重企业，还是我们真的想改变我们对研究的押注，或者我们实际上想更多地押注于一件事而不是另一件，哪里我们真正需要做对的地方，这有助于我们非常快速地前进。我认为这是在规模扩大的同时保持速度的关键，这是大多数公司在事情的数量和感知到的重要事物的数量增加时开始丧失的。</p><p>第二件事就是长期未来的导向。你会有这样一种想法，你正在追逐一个非常遥远的目标，并且这个过程中，辩解哪一到三件事是最重要的，其实就是尝试弄清楚哪一到三件事是最快把我们带到那个点的方式。Sam对那个未来世界有着狂热的专注。我的工作只是填补其中的一切。</p><p><strong>主持人：现在，对你来说最重要的一两件事是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>世界上有很多AI组织可以复制其他人的工作。一旦你知道某事是可能的，就知道它的大概样子，一旦你知道人们想要它，那就不太难了。哦，这有点难。真正难的是首次尝试做新事物，并且持续多年，如果幸运的话，持续几十年，建立一个研究机构、产品机构和全公司，将这些东西推向世界。因为我们还在商业模式上创新，所以这种反复创新的文化也非常重要，这样我们不仅是在让GPT 5变得惊人地棒，而且6、7、8等，不论我们将来会怎么称呼它们。我们不会一直这样编号。确保我们能从思考研究人员能把我们带到哪里，这对产品必须走向何方，整个公司必须跟随的思考中得到准备，这是一个大事。</p><p><strong>主持人：影响OpenAI决策创新速度的最大障碍之一是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为我们有世界上最好的研究人员和最好的研究文化。如果我们失去其中的任何一个，那将是非常糟糕的。没有足够的计算资源将是非常糟糕的。我想，我们喜欢做酷酷的研究，因为科学进步是世界上最酷、最令人兴奋的事情。但实际上我们在这里是为了为其他人做有用的事情。如果我们进行了世界上最好的研究，然后我们尽我们所能使其高效，但我们仍然没有足够的计算资源来为地球上每个想要使用它并将要更多使用这些模型的人提供服务，那将是很糟糕的。 所以我想说的第二件事是，考虑如何获得足够的计算资源来满足想要使用这些服务的人们的需求。</p><p><strong>主持人：你是如何考虑回答这个问题的？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>那个我可能不会在镜头前回答，但通过将其视为一个整体系统问题，我对我们将给世界带来的惊喜保持乐观态度。</p><p><strong>主持人：我可以问一下，你们俩如何做决策？你如何确定哪些事情可以委派，哪些事情不能委派？</strong></p><p> </p><p><strong>Brad：</strong>最重要的事情就是达成一致，我们作为执行团队和领导团队花了很多时间在这个方面做决定，有时很明显，有时则不然。所有其他事情都会被分派下去。因此，我每天可能做10个决定，这些决定都不会交给Sam，因为它们并不是最重要的。但如果真是一件最重要的事，我们整个执行团队会花一次会议或者好几次会议来讨论它。</p><p><strong>主持人：你是否同意那种说法，一家公司只需要一年做一两个决定就能成功？还是说你更认同每天做10个决定，所有这些小的渐进式决定最终会使公司取得进步的观点？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我非常认同两者都重要。我喜欢做投资者的一件事是，这份工作实际上是每年做一两个决定，或者十年做一两个决定。顺便说一句，作为运营者的角色绝对不是我的本能，这不是我在这个世界上的自然位置，但为了稍微做得更好，我学到的一件事是，确实，只有少数几个战略决策。感觉更像是每月一两次，而不是每年一两次，但也不是那么多，也不是很大，就像这里是什么决定一样。但是，关于如何做决定，有很多。</p><p>我认为那些声称没有很多这样的人以前没有尝试过经营一家复杂的公司。因为说任何首席执行官每年或每月只做一两个决定都是荒谬的。这真的是永不停歇的。但是，在诸如我们要做ChatGPT 或不要做ChatGPT 之类的大事之间是有区别的。然后，为了使这一决定成功，我们必须在整个过程中做出10000个小决定。</p><p><strong>主持人：你为什么认为自己不是一个运营者？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>老实说，我不是。我非常开心地做投资者。对我来说，这不是一份令人满意的工作。但这是一个非常有趣的工作。而且，我有点喜欢，人们用来取笑投资者的所有话在某种程度上都是正确的。就像对于生活质量的工作来说，这是一个很好的权衡。但是，是的，毫不谦虚地说，我天生就不是操作员。我非常愿意做这件事，是因为我真的非常喜欢OpenAI。我认为AGL将是我接触过的最重要的事物。然而，这并不适合我。当你想到OpenAI是发展最快的公司时，听到这个消息真是太有趣了。我相信Brad会同意的。</p><p><strong>Brad：</strong>是的，我绝对同意。</p><p><strong>主持人：我想问一下，我们提到了计算元素。在边际成本与边际收益方面，我们如何考虑边际收益超过边际成本的情况？我认为这是很多人建议我们今天讨论的一个问题。显然，尤其是我们的产品。我们如何看待这个问题？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>说实话，我认为这是我们可以谈论的所有事情中最无聊的。无意冒犯，这是我能想到的最无聊的问题。</p><p><strong>主持人：真的吗？为什么无聊？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>你只需要坚信一点，那就是计算的成本将持续降低，而随着模型性能的不断提升，人工智能的价值也将持续攀升。这个等式其实相当直观，解决起来并不复杂。当然，也存在出错的可能性，比如如果计算成本因为某些原因未能如预期般下降，或者因为供需失衡、计划不当等因素导致计算能力变得异常昂贵，那么情况就会有所不同。但我认为我们可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零，这对世界上大多数领域而言都将是一个惊人的转变。不是所有事物都会因此受到负面影响，但我相信AI的成本即将变得非常低廉。</p><p><strong>主持人：开源和开源的兴起如何进一步实现或影响这一点？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>世界将会有开源模型的一席之地。有些人想要这些模型，有些人想要托管服务，还有些人两者都用。我认为这些细节虽然有趣，但忽略了更大的图景：我们正处于一场真正的、相当大的技术革命之中，智能正在从一种非常有限的东西转变。过去，只有聪明人才拥有智能，如果你想做一些需要高智商的事情，就需要很多聪明人合作。例如，创建一个像OpenAI这样的东西，你需要大量聪明的人，非常多。试想一下整个体系，不仅是OpenAI的员工，还有制造芯片、建造数据中心等等的人，最终每个人都将能够获得丰富且廉价的智能来做一些惊人的事情。</p><p><strong>主持人：我们是否高估了一年的应用速度而低估了人们未来的意愿？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>这很有可能。因为我认为这实际上是对技术普遍应用方式的深刻洞察。无论某样东西有多神奇，社会惯性都是一个大问题。只有非常棒的东西才会被广泛采用，但这个过程需要时间。所以，对于酷炫的新事物，人们总是一开始期待很高，然后过个几年热情就减退了。因此，我可能确实高估了应用速度。我认为期望和现实之间会很快发生逆转。</p><p><strong>Brad：</strong>目前人们的期望值非常高，但现实仍然很糟糕。老实说，这些模型并没有那么好。但我认为一旦人们接触到现在的模型，他们的期望值就会迅速下降。然后，这些模型也会很快变得非常出色，你会看到期望和现实的逆转，人们的期望值突然需要追赶上现实的提升速度。</p><p><strong>主持人：你提到了模型的实际质量可能并不像预期那么好，以及期望和现实之间的差距。另一个有趣的问题可能有点无聊，但它就是模型的商品化。以前从未见过像这样，上周Mistral还被热捧，然后又出现了其他的一些东西，媒体上总是报道新晋玩家的崛起，感觉每周都在变化。这是否意味着模型正在变成一种商品？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我记得，在美国曾经有过100多家汽车公司，或者至少接近这个数字。如果你去看当时的一些旧媒体报道，就会看到类似“现在出现了更好的汽车”、“现在出现了更好的汽车”这样的说法。我认为大多数新兴行业都会经历同样的过程。我觉得这没关系，甚至可能是件好事，但我并不认为这才是持久的价值所在。</p><p>最终会有一场洗牌，只会剩下少数几家提供商，大概十几家左右，大规模地提供模型。这将是一项非常复杂、非常昂贵的工程。我希望我们所有人能继续互相竞争，使模型变得更好、更便宜、更快，并在某种意义上实现商品化。</p><p>长期差异化不会存在于基础模型上，就像智能只是物质的一种新兴属性一样。长期的差异化将在于最适合你的模型，它拥有你的整个生活背景，并与你想做的所有其他事情无缝集成。但就目前而言，进步的曲线如此陡峭，我们最应该关注的就是不断改进基础模型。</p><p><strong>主持人：你提到了你做投资人的经历，Brad今天也接触了很多全球大型企业。作为一个投资者，我看到了很多AI公司，但我没有投资过任何应用型AI公司。因为老实说，我看到OpenAI自己推出了一些产品，感觉杀死了整个行业。</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为现在关于人工智能的发展有两个策略。一种策略是假设模型性能不会提升，然后在此基础上构建各种附加功能。另一种策略则是假设像OpenAI这样的人工智能研究机构会持续快速迭代，模型也会不断进步。在我看来，全球95%的<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>都应该采用后一种策略，但遗憾的是，许多创业公司却采用了前一种策略。当我们不断改进模型及其工具时，就会有可能让那些采用前一种策略的公司面临挑战，这就是 “OpenAI杀死我的创业公司” 这个想法的由来。不过，也有许多创业公司可以从GPT-5性能的大幅提升中获益。如果你押注人工智能的进步并将之作为投资逻辑，那么大多数情况下你都会取得成功。</p><p><strong>主持人：对于投资者来说，该如何识别哪些公司不会被淘汰，哪些公司可能会被淘汰？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>我们可以询问这些公司是否对模型性能提升100倍感到兴奋。通常，那些经常跟我们说想要下一个模型、询问新模型的发布时间并希望成为第一个尝鲜的公司，就属于可以从中获益的类型。还有一些公司则从未对此表示过兴趣。我认为，一个非常好的判断标准是，如果一家公司能清晰地阐述出更强大的人工智能将如何加速其产品的开发，那么他们就属于可以从中获益的类型。</p><p><strong>主持人：那么Klarna就是一个例子吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>Klarna就是一个很好的例子。对于Klarna公司来说，如果下一个模型像我们预期的那样出色，他们将取得巨大的收益。就拿医疗顾问这个例子来说，目前的人工智能模型虽然还存在一些不足，但在某些方面仍然非常有用。如果模型能在这些方面取得更大进步，那么Klarna公司就可以拓展更多业务。他们可能会对我们施加压力，要求我们更快地改进模型，以便挽救更多生命，让以前无法获得医疗服务的人也能得到一些帮助。</p><p><strong>主持人：之前我列了一些问题，但后来意识到这些问题并不理想。现在我要谈论一下模型改进的速率。这个速率是线性的吗？还是会遇到瓶颈期？现在模型的改进速度明显在加快，那么这种速度在未来会如何发展呢？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>从外部来看，模型的改进速度似乎是跳跃式的。这表明我们在一个核心信念上做得还不够好。我们认为迭代式地发布模型非常重要，避免在实验室里秘密研发通用人工智能 (AGI)。最糟糕的情况是，经过几十年的努力，我们突然发布一个通用人工智能，让全世界措手不及。对我们来说，更好的做法是将模型发布到世界，让人们有时间思考、做出反应，并逐步提高社会对人工智能的参与度。</p><p>我认为，我们做过的最重要的决定之一就是将像ChatGPT这样的模型发布到世界，让全世界都认真对待高级人工智能。我们以前尝试过谈论这个话题，但收效甚微。而推出ChatGPT确实取得了成效。</p><p>不过，当我展望未来模型时，我认为我们低估了它们的潜力。因为我们已经习惯了这些模型，看着它们一点点地改进。我们低估了即使采用迭代式发布的前瞻策略，这些模型的一些能力也会变得多么强大。因此，在构思下一个模型时，我们正在努力让发布过程更加平滑，使外部世界感受到的平滑度更接近我们内部的感受。</p><p><strong>主持人：随着公司规模的扩大，你认为迭代部署策略是否仍然可能向前发展？你看，Farron Llama发布了一些关于医学科学写作的文章，他受到了强烈的反对，不得不撤回它。Bard也做了他们的事情，他们的股价下跌了8%。随着公司规模的扩大，发布不完美的产品可能会产生这样的后果。随着时间的推移，这种迭代部署是否仍然可能？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>设置正确的预期很重要，我认为只要预期得当，迭代式发布仍然可行。</p><p><strong>Brad：</strong>是的，我同意这一点。我们也会学到很多东西。例如，当我们发布“奏鸣曲”时，我们从创意界、媒体和业界得到了大量反馈。我们现在开始将这些反馈纳入考量，并将其融入我们针对这一特定模式的研究路线图。因此，从某种意义上说，我们一开始会将期望值设定得很低，只是尝试学习，倾听外界的声音，然后尽最大可能地吸纳这些建议。这样，等到我们真正想要分享某个产品时，它才会让人觉得实用，并且人们会自然而然地熟悉它，甚至感觉它好像是专门为他们打造的。我认为这将成为我们的一种运营模式，它将是一种真正迭代的模式，与世界的合作开发将比人们想象的更加紧密。</p><p><strong>主持人：最后我想谈论一下产品上市 (GTM) 策略。你之前明确提到了医疗顾问。我听说你对人工智能如何解决癌症，特别是某些医学问题，充满了热情……</strong></p><p><strong>Sam：</strong>更准确地说，我渴望人工智能能够提供帮助。它或许无法完全解决癌症问题，但可以大幅提高科学进步的速率，而攻克癌症就是一个很好的例子。我确实认为科学非常棒，这肯定有一部分出于个人的兴奋之情。但我真诚地相信，科学进步是社会进步、经济增长和所有人生活质量提升方面最重要的一环。如果人工智能能帮助人们显著加快科学进步的步伐，我相信它一定会取得巨大的成功。</p><p><strong>主持人：你认为实现这一目标的最大障碍是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为最大的障碍在于模型不够智能。这听起来似乎有点令人沮丧，像是信息量不足的敷衍回答，但我觉得这才是最根本的原因。只要模型足够智能，其他问题都会迎刃而解。我们将需要找到各种方法将这些工具整合到人们的工作流程中。当然，模型在不同领域的能力也将发挥重要作用。但从宏观的角度来看，使用GPT-2进行科学研究曾被认为是一个相当不切实际的想法。而如今，虽然人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段，但我可以预见，到了GPT-6时代，人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。而到了GPT-8时代，或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛，甚至可能超出我们现在的想象。</p><p><strong>主持人：现在可以谈论公司发展方面的内容了吗？我认为这非常重要。从历史上来看，OpenAI的公司发展规模可以说是史无前例的，尤其是考虑到收入增长的速度。Brad，你一直是其中的佼佼者。这是一个不太好的问题，但是，到目前为止，OpenAI是如何实现足够好的发展规模的呢？成功的秘诀是什么，以及为什么一切看起来都没有崩溃？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>事情并不总是那么顺利，但我很感谢你认为至少从表面上看，OpenAI 并没有乱成一团。当时推出Chat GPT的时候，正是一个契机，人们第一次真正体验到了这项技术的人性化一面。我们一直听到人们分享各种各样的使用体验，这些故事的多样性让我们感到非常惊讶。例如，有时你会听到一家公司的研究科学家谈论这个工具如何提高了他们的工作效率，然后又会听到一个 XYZ 初创公司的软件工程师说这个工具可以帮助他写代码。甚至还有新手父母说，他们每天都会向这个工具询问80个问题，帮助他们理解如何照顾婴儿。同一个工具竟然能支持如此丰富的使用场景，而且我认为它易于上手，这肯定会对人们的接受程度和使用方式产生重大影响。当然，这也会带来商业上的影响，但我们仍然专注于在这一领域不断努力。</p><p>B2B业务显然和面向个人的业务节奏不同，企业采用新技术往往需要更长的周期。我们在开发者方面取得了巨大成功。我们一直都以打造全球顶尖的人工智能开发者平台为荣。现在，企业用户成为了我们的新关注点。因此，针对企业用户开发产品将是一个需要更多流程和时间点的过程，但我们对此感到兴奋。</p><p><strong>主持人：我想问一下关于人才的问题。如果人才因为OpenAI是最热门的公司而加入，这是否不好？OpenAI是发展最快的公司吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>可能吧。</p><p><strong>主持人：那么，每个人都必须加入我们的使命吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>如果人才只是因为OpenAI是最热门、发展最快的公司就想加入，那并不是件好事。每个人都应该认同我们的使命才对。我们总是强调使命，但仅仅强调使命就足够了吗？我确实看到过一些科技公司仅仅因为成为热门雇主而吸引人才，但这种做法通常会带来负面影响。正如你所说，使命感并不需要在所有情况下都100%真实。不过，那些失去使命导向，被雇佣兵文化主导的公司往往会为此感到后悔。</p><p><strong>主持人：你投资了一些杰出的创始者，其中有没有哪些人是你学习榜样、塑造了你关于建设公司的想法的呢？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我非常幸运能与我这一代许多优秀的创始人合作，并见证他们取得成功。我也很高兴他们现在愿意花时间帮助我。</p><p><strong>主持人：可以冒昧地追问一下吗？有没有那么一两位特别让你印象深刻的创始人，你从他们身上学到了什么？</strong></p><p>Sam：Chessie在过去的一年半里对我提供了很多帮助，他擅长许多我并不擅长的领域，迫使我快速学习如何思考产品、讨论产品以及如何打造优秀的产品。他真的是个特别的人。</p><p>Carlson兄弟也很棒。每次和他们交谈，我都会学到一些前所未有的深刻见解，这些都是非线性的思考方式。我投资了很多公司，所以认识很多杰出的创始人，我非常感激他们愿意在不同方面提供帮助。就像我试图从不同的投资者身上学习一样，向不同的创始人学习也是一种很棒的策略。</p><p><strong>主持人：可以回到关于用户使用方面的话题吗？你提到了消费者、父母、科学研究人员等各种各样的用户群体。你们还与一些全球知名的大型企业建立了令人赞叹的合作关系。在企业级应用方面，您认为有哪些关于企业采用人工智能的最重要心得体会，以及大型企业是如何思考、接近和采用人工智能技术的？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>我认为最大的心得体会是，企业天生就有一种强烈的愿望，那就是将这项技术直接投入到业务流程中，以期获得可量化的投资回报率 (ROI)。</p><p><strong>主持人：听起来很棒。</strong></p><p><strong>Brad:</strong> 我管理我的供应链，每年花费X，我想将人工智能投入到供应链管理的特定流程中，并将我花钱的特定领域的支出削减20%。诸如此类。这很好。我们在这里，很乐意帮助您思考这个问题。</p><p>不过，我认为人们严重低估了仅仅让员工能够使用这项技术所带来的重要性和回报。虽然你无法确切地量化这种工作方式的效益，但例如，原本需要花费两天才能完成的工作现在只需要两分钟，这样一来，员工就腾出更多时间去做其他 85 件日常工作。这并不会直接体现在企业衡量投资回报率的方式中。但是，想象一下，如果这种情况在10000名或100000名员工身上发生，会带来怎样的影响？</p><p><strong>主持人：我们该如何向企业解释这一点？你说得对，这不像预算明细那样一目了然，例如，我们节省了X美元。</strong></p><p><strong>Brad：</strong>是的，要展示节省出来的时间确实比较困难。一方面，这确实需要时间来证明。ChatGPT作为商用产品还非常新。我们去年8月或9月左右才发布了企业版，而自助服务产品 (SRF) 则是在今年早些时候发布的。因此，上市时间几乎为零，而企业采用新技术往往需要更长的周期。所以我认为，部分原因在于需要时间，另一部分原因在于员工会期望使用这些工具。此外，未来你将开始雇佣习惯于使用这些工具的人才，他们期望在工作场所也能使用这些工具。因此，我认为随着时间的推移，我们会开始看到这种转变。但是，我认为目前人们对于应该在哪里部署人工智能存在着一种奇怪的误解，这将对我认为他们应该在哪里部署人工智能产生重大影响。</p><p><strong>主持人：你认为最大的公司没有问他们应该问的哪些问题？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>是的，关于如何使用人工智能，如何整合人工智能，他们应该考虑的问题。许多公司认为这是一项静态技术。许多公司认为 GPT-4 是他们能获得的最好的模型。这可以理解。因为他们以往采用的每项技术都相对静态。例如，想想 2009 年的 iPhone 和今天的手机，它们本质上是相同的，只是外形略有变化，速度更快，分辨率更高，但技术本身并没有太大变化。云计算的应用开发也差不多是这样。因此，现在他们被赋予了这项新技术，他们认为这就是全部了。我认为他们没有充分考虑技术更新的速度，以及如何看待下一波技术浪潮和后继浪潮，还有如何思考实施这些技术来适应这种变化速度。</p><p><strong>主持人：你们公司显然适应了这种变化速度。欧洲公司在你们如此快速变化的情况下，其行动速度往往赶不上。因为他们习惯了现有的工作流程和程序，然后你们进行更新换代，他们就会措手不及，对吧？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>是的，这确实很难。这就是我们的工作难点所在，不是吗？我认为公司想要快速发展，但当你的规模达到10万倍或20万倍时，要做到这一点就非常困难。因此，这将是未来几年我们面临的最大挑战。</p><p><strong>主持人：Sam提到了研究和文化以及在建立销售团队的时候两者间的平衡，因为产品和销售的职能和文化很难有效融合。您认为这种平衡面临的挑战有哪些？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为这就是Brad和我建立良好合作关系的地方，因为我们对如何平衡任何特定决定有不同的看法。我认为，我们非常善于听从对方的意见，根据情况或感觉会产生更重要的影响。但我认为，我们在确保让研究推动产品和产品推动销售的关键重点方面有着非常深刻的共识，而Brad和许多人却不会这样认为。</p><p>当然，这并不意味着完全如此。必须有另一个方向的反馈。我们现在喜欢拥有用户的原因之一是，这是你能获得的最重要的奖励信号，可以判断模型的好坏。它对人们到底有多大用处？这才是最重要的。但我们也知道，为了销售更多产品，我们能做的最好的事情就是让产品变得更好。为了提升产品的质量，我们最应该做的就是进行更深入的研究。在这一点上，我们之间从未有过任何分歧，这一点至关重要。</p><p><strong>主持人：有趣的是，你提到了来自Meta的Alex Schultz，他以前非常擅长增长，但现在在OpenAI之后，他的增长思维发生了怎样的变化？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>Alex Schultz的确是一位增长方面的天才。他可以滔滔不绝地讨论用户留存曲线和各种指标，他非常懂得这些方面的诀窍。我认为通常情况下，你从失败中学到的东西并不多，成功才是更好的老师。然而，那种打破所有规则的极端成功案例其实也学不到太多东西。ChatGPT的成功是一种罕见的科技革命，并不是什么可以操作的建议。因此，如果我想要学习增长之道，我可能无法向Alex Schultz请教了。</p><p><strong>主持人：你为什么说从失败中学不到东西呢？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我一直认为可以从失败中学到教训，例如哪些做法应该避免。至少根据我自己的经历，我失败过很多次，也成功过几次，而从成功的案例中学到的东西要多得多。</p><p><strong>主持人：你从成功中学到的最大教训是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>有很多，比如招聘员工时应该关注哪些方面。现在我更倾向于提拔内部员工担任高级职位，当然，在招聘外部人才时我也会非常谨慎。此外，还要学习如何判断创始人是否优秀，如何判断投资是否成功等等。Krishna Ross的投资业绩非常出色，你可以向他请教如何判断创始人是否优秀。</p><p>我肯定会考虑那些显而易见的因素，还有一些其他因素也会考虑进去。例如，我更看重创始人追求的目标是否宏大，如果成功的话影响会很大。这比人们想象的更重要，因为真正的大赢家往往可遇不可求。宁可十次投资中有九次失败，第十次取得巨大成功，也不要追求七次小赢的平庸。优秀的创始人应该能够不断产出新点子，并且具备快速迭代的能力。当然，聪明、坚韧等素质也很重要。优秀的沟通能力也是我非常看重的一点。</p><p><strong>主持人：好的。我搞砸了很多，我错过了很多伟大的公司，我搞砸了，恕我直言，特别是在种子期或我倾向于投资的地方，他们并没有那么熟练。所以他们没有那种沟通能力。</strong></p><p><strong>Sam：</strong>作为一家公司的领导者，你需要向团队解释公司的发展方向和目标，你需要招募人才并让他们信服和你一起工作，你需要向客户推销产品并让他们愿意尝试。在某些时候，你还需要面对更广泛的受众进行演讲。我并不是说一定要能言善辩，也许我一辈子都做不到这一点，但是日常工作中能够清晰地解释你在做什么、为什么重要以及如何让别人帮助你，这一点非常重要。</p><p><strong>主持人：最后一个问题，我们来快速讨论一下招聘问题。你之前提到的一个特点是，你聘用的人似乎有点年纪了。你是更倾向于聘用经验丰富的人才，还是更看重求职者的干劲和拼搏精神？根据您之前提到的招聘情况，我猜测你更倾向于前者。你认为呢？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>至少在我任职的公司，招聘策略的制定上，我会区分团队人员的构成和职责分配。我崇尚团队合作，鼓励每个人都能提出好的想法。实际上，很多优秀的想法往往出乎意料，并非总是来自经验最丰富的人。因此，我的建议是建立一种扁平的团队架构，平等对待每个人的想法，鼓励大家集思广益，共同决策、判断和发挥创意。当然，招聘一些经验丰富的人才也很重要，因为他们可以带来更多的视角和经验。不过，我认为真正能改变公司的新想法往往不是来自这些经验丰富的人才。</p><p><strong>主持人：你同意吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我认为有些职位确实需要经验，而有些职位则不需要经验，甚至经验反而会成为劣势。我们领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段，不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁。我们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点。我没有具体的数据，但估计我们技术团队的平均年龄应该是在30岁出头，而其他一些科技公司可能只有20多岁。我认为部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的。</p><p>当然，这方面也存在一些例外。总而言之，我认为无论是有丰富经验的人才还是几乎没有经验的人才，只要是优秀的人才都值得考虑。到目前为止，我们的招聘策略似乎是有效的。这不是一个非此即彼的选择题，而是更应该考虑哪个人才是最合适的人选。</p><p><strong>Brad：</strong>我想补充一点，在某些特定领域，招聘有经验的人才确实非常重要。因为我们所做的事情与以往完全不同，这是一个全新的领域。人们使用、消费、讨论和评价这项技术的方式都与以往截然不同。因此，传统的商业模式手册并不适用于这类新技术，也没有现成的解决方案可以借鉴。至少在我看来，对于这些前沿领域的问题，那些拥有20年工作经验的人不一定能提供更好的解决方案。</p><p><strong>主持人：新兴行业的一大乐趣在于它提供了公平的竞争环境。我认为你在加密领域尤其看到了这一点。</strong></p><p><strong>Sam：</strong>19岁的人才和45岁的人才一样能做出重要贡献，因为这是一个全新的领域，没有既定的经验标准。总的来说，如果你想评估OpenAI的员工，可以看看他们的职位、职责和影响力，然后判断他们是否符合你的预期，即他们应该更有经验还是更少经验。</p><p><strong>主持人：你准备好快速回答了吗？每个问题60秒或更短，让我们开始吧。Sam，在未来12个月和接下来的五年里，OpenAI面临的最大挑战是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>在未来12个月内，最重要的挑战是如何进行最佳的研究，并将最佳的创新成果转化为产品。5年之后，最大的挑战可能是供应链和算力。</p><p><strong>主持人：Brad，如果你能改变主意，过去12个月中最大的挑战是什么？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>我认为企业采用人工智能的速度实际上会比人们意识到的要快得多。我认为我们将打破惯例。人们认为企业在采用新技术方面比较缓慢，但我认为事实并非如此。</p><p><strong>主持人：我们是否拥有大量的实验预算？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>是的，我们确实拥有大量的实验预算，这对我们的工作有很大的帮助。</p><p><strong>主持人：Sam，你今天最关心的全球问题是什么？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我感觉全球的问题变得更为严重，包括地缘政治问题、社会经济问题以及政治问题。我觉得现在的世界比我关注以来的任何时候都更加不稳定。这就是问题的关键，这就是根本原因。我感觉到的总体宏观不稳定性非常高。</p><p><strong>主持人：Brad， OpenAI发展过程中最出乎意料的是什么？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>让我吃惊的是模型的扩展性如此一致。尽管该趋势已经持续了六年，但我仍然对这种现象感到难以置信，即随着模型的增大，性能会可预测地提高。这真是太棒了。</p><p><strong>主持人：Brad，你现在知道的事情，你希望在开始在OpenAI工作时就知道的是什么？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>我希望我能理解这项技术实际发挥影响的顺序。例如，创意产业领域对这项技术的重要性超出了我们的预期，而我们之前更关注知识密集型产业或工业领域的应用。我们早期曾做过很多<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>方面的研究，当时我们以为会与机器人公司合作制造机器人，并与游戏公司合作开发智能体，但实际的发展却完全不同。</p><p><strong>主持人：Sam，如果时间允许，你还有哪些想做的事情？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我现在几乎不怎么读书了，以前我读书很多。这是一个让我觉得遗憾的变化。</p><p><strong>主持人：你想腾出更多时间读书吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>也许吧，但这可能短期内不会实现。现在这种以牺牲个人生活为代价换取事业发展的方式是可以接受的，我知道这并非长久之计，但还是觉得有些难过。</p><p><strong>主持人：抱歉，这个问题有点深了。见到埃隆的人，你高兴吗？</strong></p><p><strong>Sam：</strong>我很高兴。虽然不能说我享受这个过程，但我确实为取得的进展感到非常自豪。</p><p><strong>主持人：过去一年里你们俩都结婚了，这真是太让人兴奋了。能分享一些你们在如此忙碌的情况下，如何保持浪漫的爱情关系以及幸福的秘诀吗？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>沟通是关键。我仍在学习如何更好地沟通，要有同理心，并且要理解这份工作可能是世界上最辛苦的工作之一。然而，真正为此付出代价的人并不是你，而是你的另一半。</p><p><strong>Sam：</strong>我真的很幸运娶到了克里斯蒂，但他确实为我的工作付出了很多。过去我们的生活很平静，而现在他非常支持我，理解我的工作，他说，你去忙吧，我会在这里等你，我们会有很多时间在一起的。我们仍然会抽出时间约会，但拥有一个支持你的伴侣，不仅仅是支持，还是一个热情的伴侣，这真的很重要。他说，你去做吧，我会想办法让事情顺利进行，我会尽量灵活一些。我真的很感激这一点。</p><p><strong>主持人：Brad，对于 OpenAI，你对它未来10年有什么展望？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>我讨厌做10年的预测。</p><p><strong>主持人：没关系，你可以说5年或20年。</strong></p><p><strong>Brad：</strong>这也没什么区别。我不知道，过了。我知道Sam比我更讨厌它。</p><p><strong>主持人：比如，当你展望10年后，你如何看待那时的世界状况？你对未来的状态感到兴奋吗？</strong></p><p><strong>Brad：</strong>是的，否则我们也不会从事这份工作，至少我不会。</p><p><strong>Sam：</strong>非常兴奋。我希望到那时人们会回首过去，说“天哪，2024 年的人们生活也太原始野蛮了吧！”就像我们现在回首几百年前的人们的生活一样。并不是说我们不感激现在美好的生活，但是，人们会生病，会因疾病过早死亡。并不是每个人都能接受良好的教育。每个人都应该能够按照自己的意愿去做事和支配时间，更不用说未来会出现一些我们现在无法想象的新事物了。当然，未来并非全是好的，也会有一些我们失去的东西。但总而言之，我对一个真正富足的世界感到无比兴奋。</p><p><strong>主持人：非常感谢你们抽出时间来做这次访谈。老实说，能和你们俩面对面交流太棒了！再次感谢你们加入我今天的访谈。</strong></p><p><strong>Sam和Brad：</strong>感谢你的邀请，这太棒了！</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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Altman和COO Brad Lightcap一起接受了投资人播客VC20的访谈。这也是OpenAI成立8年多以来，Sam和Brad首次合体进行对外交流。采访中，Sam和Brad分享了他们的合作历程，从最初的兴趣和信念开始，共同推动AI技术的发展。Sam强调了深度学习的潜力和规模扩大带来的积极效应，而Brad则从投资的角度讲述了他对OpenAI的信心和对公司未来发展的期待。Sam认为，未来，计算成本将持续下降。他们（OpenAI）可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零。不过，他也表示，未来5年，OpenAI最大的瓶颈可能会出现在供应链和计算资源方面。Sam同时称，目前的AI模型还不够聪明，人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段，但他预见，到了GPT-6时代，人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。而到了GPT-8时代，或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛，甚至可能超出我们现在的想象。Brad则表示，企业供应链非常需要AI技术的加持，希望将ChatGPT技术投入到业务流程中，从而实现非常可量化的投资回报率。如今，ChatGPT投入到供应链管理的特定流程中，可以将特定领域的支出削减20％。不过，企业采用周期较慢，而ChatGPT企业版仍在缓慢落地中。Sam和Brad都同意，失去顶尖的研究人员、研究文化或者缺乏足够的计算资源，将严重阻碍OpenAI的进步。他们讨论了人工智能模型对计算能力的巨大需求，并强调了在整个决策过程中，虽然只有少数几个战略性决策，但要成功实施这些决策，需要做出大量的日常小决策。值得一提的是，Sam称，OpenAI领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段，不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁。同样，他们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点。Sam认为，部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的。以下为“硬AI”整理的访谈全文翻译：主持人：准备好了吗？对此我感到非常兴奋，我已经期待了很长时间。这是你们俩第一次一起接受采访吧？Sam：是的。主持人：那这次采访将会是非常独特的一次。Sam，七年前是什么让我坚信去做这件事？Sam：我觉得有两个原因。首先，从小我就对人工智能很感兴趣，但是在大学学习的时候，这方面没有什么进展。但后来我们开始做这件事的时候，有两个因素似乎非常重要。第一，深度学习似乎确实有效。第二，随着规模的扩大，效果会更好。当时我们不清楚可预测性有多强，但很明显规模越大越好。这似乎是一件非凡的事情。当时让我们困惑的是，为什么其他人没有看到这一点？为什么其他人没有参与进来？但事实并非如此。所以我们想要去做这件事。主持人：可以问问在过去的几年里，当别人都怀疑的时候，是什么让你们坚持下去？坦率地说，很少有人有同样的信心。Sam：这在我们看来似乎是可行的，而且我们一直在取得进步，这不是盲目的信仰，虽然如果你想做一件难事，就需要一定的信心。但对我们来说，做这件事真的很重要，如果我们能做到，它将以某种方式对世界产生巨大的影响，而且它可能会奏效。我们拥有持续的数据证明这种方法是有效的。当然，具体细节花了很长时间才弄清楚。你知道，我们一开始并不是做语言模型的。显然，我们知道如果我们能继续做以前认为不可能的事情，那就预示着进步。在很长一段时间里，我们对这种方法和攻击向量有着根本的信念，细节部分则花了很长时间才理清，并且同事们做出了许多 brilliant discoveries（重大发现）。如果我们能做到，毫无疑问人工智能将是一件大事。这很有帮助。就像，它将是非常有价值的。我们对这种方法越来越有信心，尽管在一段时间里确实像在丛林或沙漠里迷路了一样。然后，你知道，如果你坚信某件事，而其他人却怀疑它，这会稍微有点儿激励作用。是的，这肯定会有点儿烦人，但也会稍微有点儿激励作用。主持人：我的意思是，风投公司可能会持反对意见，但这并不是我们做投资的方式，因为我们是跟随大众的。但我确实想从我们之间的关系开始谈起，因为这是一种非常独特的伙伴关系。再说一次，我们说这是你们俩第一次一起接受采访。Brad，这段合作关系是怎么形成的，你为什么不告诉我呢？Brad：当然可以。嗯，我和Sam合作了很长时间，我们实际上在YC花了大量时间观察那一批正处于增长阶段的公司，那些都是非常深度的技术项目，比如核聚变反应堆、量子计算机、自动驾驶汽车、卫星等等。从投资的角度来看，我当时比较关注这些公司。而OpenAI是我见到的第一家让我觉得很独特的公司，因为它似乎随着时间的推移而变得越来越好，不像是一种非赢即输的二元风险。我记得告诉Sam，我认为这家公司与我们当时关注的其它公司不同。随后，我更多地与Greg和Ilia合作，见证了Sam所述系统规模增长带来的性能提升，最初是不可预测的，后来变得可以预测。这种现象我认为非常独特。我想我们从不同的角度看到了相同的事情。从投资视角而言，如果这成立，这将是重要的投资成果，也将对世界产生深远影响。因此，我很早就对此充满信心，并愿意不遗余力地提供帮助。主持人：你是否打算全职加入呢？何时决定让这成为未来几十年的使命？Brad：起初，并没有这样的打算。我主要是帮Sam寻找CFO。Sam：Brad实际上在我之前就全职在OpenAI工作。Brad：确实如此。这是我首次在某件事上打败Sam。但我当时正在帮忙招聘。当时没人愿意担任OpenAI的CFO，这家公司当时只是一个规模较小的非营利性研究机构。我询问了约25位人选，结果全数被拒。说实话，我之所以来这里，是因为25个人中没有一个人愿意，这让我感到尴尬，所以我说，你知道吗？我为什么不在晚上和周末帮忙呢？然后我很快就全职了。我大约一半的时间在OpenAI，一半的时间在YC。主持人：Sam，你什么时候全职加入的？Sam：我开始全职做OpenAI。这是一个循序渐进的过程。但我认为到2019年春季或夏季。主持人：好的，Brad在OpenAI方面比你更胜一筹。Sam：我认为伟大的合作伙伴关系在于互补的技能组合。主持人：这是肯定的。所以我想听听你们每个人的意见，就像全明星先生和夫人一样。Brad有什么了不起的地方，而世界不知道？Sam：我觉得，良好的合作关系的一个标志就是，我很感激能与OpenAI的许多关键人物合作。当然，也许Brad可以替我做一周的工作。我肯定不能替Brad做一周的工作。我认为，作为一个团队进行分工，与每个人以及作为一个领导团队一起建立非常高带宽的沟通渠道的能力非常重要。Brad擅长很多事情。为了节省时间，我在这里只谈两点。一是适应性。Brad加入公司显然是为了做金融，现在他做了一些事情，我想这就像在金融领域，但非常非常不同。我们根本没有生意，或者直到最近才有了可观的生意。当我们清楚地知道我们将拥有一个非常快速增长的业务时，我环顾四周，觉得我们真的需要一个人。我们得找个人来做这件事。我环顾了一下房间，然后让Brad去做。他表示：“好的，我会找到解决办法。我可能需要一些时间来适应，但我曾经处理过类似的商业事务，我有能力完成所有的事情。”Brad在公司的各个层面上都能够接受新的挑战，并在前进的过程中解决问题。然而，我对财务一窍不通，所以这一切对我来说都显得神秘。要创建一个新的产品类别并进行市场推广，需要广泛的技能和极大的耐心。这就像对客户的痴迷，从产品到商业模式，再到我们如何处理客户支持以及所有相关的事情。Brad能够看到整体画面，以及它是如何组合在一起的，这就是一家公司。今天，我们在这里参加这个企业销售活动。如果你一年前告诉我，我们将会成为一个伟大的组织，我可能会表示怀疑。哦，我们还不是一个伟大的组织。如果你说我们将会成为一个非常优秀的上市公司，我会认为这种情况发生的可能性非常低。但现在，我们已经是一个相当不错的组织了。主持人：稍后我们会讨论这个问题，因为我认为你制定的上市计划令人难以置信。但是，如果换个角度，你认为Sam的最大优势是什么，而这是很少有人考虑或知道的呢？Brad：好的，我猜有些人可能知道这一点，但我认为……我想说两件事，它们是相互关联的。首先，在任何公司的发展阶段，总有一到三件事是那个时期真正重要的。这些事情会变化，但几乎从来不会有10件真正重要的事情。我认为Sam在专注于这一到三件重要事情上有着难以置信的能力，而这种专注也影响到了我们团队的运作。因为如果我知道他正专注于什么，即使我们可能对这些事情有不同的看法，通常我认为我们是一致的。但是，如果我们至少能在这些事情上达成一致，它们可能不是正确的全球性押注，但在当时看起来是正确的，这有助于我将其转化为我正致力于建立的团队，无论我们想要更注重企业，还是我们真的想改变我们对研究的押注，或者我们实际上想更多地押注于一件事而不是另一件，哪里我们真正需要做对的地方，这有助于我们非常快速地前进。我认为这是在规模扩大的同时保持速度的关键，这是大多数公司在事情的数量和感知到的重要事物的数量增加时开始丧失的。第二件事就是长期未来的导向。你会有这样一种想法，你正在追逐一个非常遥远的目标，并且这个过程中，辩解哪一到三件事是最重要的，其实就是尝试弄清楚哪一到三件事是最快把我们带到那个点的方式。Sam对那个未来世界有着狂热的专注。我的工作只是填补其中的一切。主持人：现在，对你来说最重要的一两件事是什么？Sam：世界上有很多AI组织可以复制其他人的工作。一旦你知道某事是可能的，就知道它的大概样子，一旦你知道人们想要它，那就不太难了。哦，这有点难。真正难的是首次尝试做新事物，并且持续多年，如果幸运的话，持续几十年，建立一个研究机构、产品机构和全公司，将这些东西推向世界。因为我们还在商业模式上创新，所以这种反复创新的文化也非常重要，这样我们不仅是在让GPT 5变得惊人地棒，而且6、7、8等，不论我们将来会怎么称呼它们。我们不会一直这样编号。确保我们能从思考研究人员能把我们带到哪里，这对产品必须走向何方，整个公司必须跟随的思考中得到准备，这是一个大事。主持人：影响OpenAI决策创新速度的最大障碍之一是什么？Sam：我认为我们有世界上最好的研究人员和最好的研究文化。如果我们失去其中的任何一个，那将是非常糟糕的。没有足够的计算资源将是非常糟糕的。我想，我们喜欢做酷酷的研究，因为科学进步是世界上最酷、最令人兴奋的事情。但实际上我们在这里是为了为其他人做有用的事情。如果我们进行了世界上最好的研究，然后我们尽我们所能使其高效，但我们仍然没有足够的计算资源来为地球上每个想要使用它并将要更多使用这些模型的人提供服务，那将是很糟糕的。 所以我想说的第二件事是，考虑如何获得足够的计算资源来满足想要使用这些服务的人们的需求。主持人：你是如何考虑回答这个问题的？Sam：那个我可能不会在镜头前回答，但通过将其视为一个整体系统问题，我对我们将给世界带来的惊喜保持乐观态度。主持人：我可以问一下，你们俩如何做决策？你如何确定哪些事情可以委派，哪些事情不能委派？ Brad：最重要的事情就是达成一致，我们作为执行团队和领导团队花了很多时间在这个方面做决定，有时很明显，有时则不然。所有其他事情都会被分派下去。因此，我每天可能做10个决定，这些决定都不会交给Sam，因为它们并不是最重要的。但如果真是一件最重要的事，我们整个执行团队会花一次会议或者好几次会议来讨论它。主持人：你是否同意那种说法，一家公司只需要一年做一两个决定就能成功？还是说你更认同每天做10个决定，所有这些小的渐进式决定最终会使公司取得进步的观点？Sam：我非常认同两者都重要。我喜欢做投资者的一件事是，这份工作实际上是每年做一两个决定，或者十年做一两个决定。顺便说一句，作为运营者的角色绝对不是我的本能，这不是我在这个世界上的自然位置，但为了稍微做得更好，我学到的一件事是，确实，只有少数几个战略决策。感觉更像是每月一两次，而不是每年一两次，但也不是那么多，也不是很大，就像这里是什么决定一样。但是，关于如何做决定，有很多。我认为那些声称没有很多这样的人以前没有尝试过经营一家复杂的公司。因为说任何首席执行官每年或每月只做一两个决定都是荒谬的。这真的是永不停歇的。但是，在诸如我们要做ChatGPT 或不要做ChatGPT 之类的大事之间是有区别的。然后，为了使这一决定成功，我们必须在整个过程中做出10000个小决定。主持人：你为什么认为自己不是一个运营者？Sam：老实说，我不是。我非常开心地做投资者。对我来说，这不是一份令人满意的工作。但这是一个非常有趣的工作。而且，我有点喜欢，人们用来取笑投资者的所有话在某种程度上都是正确的。就像对于生活质量的工作来说，这是一个很好的权衡。但是，是的，毫不谦虚地说，我天生就不是操作员。我非常愿意做这件事，是因为我真的非常喜欢OpenAI。我认为AGL将是我接触过的最重要的事物。然而，这并不适合我。当你想到OpenAI是发展最快的公司时，听到这个消息真是太有趣了。我相信Brad会同意的。Brad：是的，我绝对同意。主持人：我想问一下，我们提到了计算元素。在边际成本与边际收益方面，我们如何考虑边际收益超过边际成本的情况？我认为这是很多人建议我们今天讨论的一个问题。显然，尤其是我们的产品。我们如何看待这个问题？Sam：说实话，我认为这是我们可以谈论的所有事情中最无聊的。无意冒犯，这是我能想到的最无聊的问题。主持人：真的吗？为什么无聊？Sam：你只需要坚信一点，那就是计算的成本将持续降低，而随着模型性能的不断提升，人工智能的价值也将持续攀升。这个等式其实相当直观，解决起来并不复杂。当然，也存在出错的可能性，比如如果计算成本因为某些原因未能如预期般下降，或者因为供需失衡、计划不当等因素导致计算能力变得异常昂贵，那么情况就会有所不同。但我认为我们可以将非常高质量的AI技术成本降至接近零，这对世界上大多数领域而言都将是一个惊人的转变。不是所有事物都会因此受到负面影响，但我相信AI的成本即将变得非常低廉。主持人：开源和开源的兴起如何进一步实现或影响这一点？Sam：世界将会有开源模型的一席之地。有些人想要这些模型，有些人想要托管服务，还有些人两者都用。我认为这些细节虽然有趣，但忽略了更大的图景：我们正处于一场真正的、相当大的技术革命之中，智能正在从一种非常有限的东西转变。过去，只有聪明人才拥有智能，如果你想做一些需要高智商的事情，就需要很多聪明人合作。例如，创建一个像OpenAI这样的东西，你需要大量聪明的人，非常多。试想一下整个体系，不仅是OpenAI的员工，还有制造芯片、建造数据中心等等的人，最终每个人都将能够获得丰富且廉价的智能来做一些惊人的事情。主持人：我们是否高估了一年的应用速度而低估了人们未来的意愿？Sam：这很有可能。因为我认为这实际上是对技术普遍应用方式的深刻洞察。无论某样东西有多神奇，社会惯性都是一个大问题。只有非常棒的东西才会被广泛采用，但这个过程需要时间。所以，对于酷炫的新事物，人们总是一开始期待很高，然后过个几年热情就减退了。因此，我可能确实高估了应用速度。我认为期望和现实之间会很快发生逆转。Brad：目前人们的期望值非常高，但现实仍然很糟糕。老实说，这些模型并没有那么好。但我认为一旦人们接触到现在的模型，他们的期望值就会迅速下降。然后，这些模型也会很快变得非常出色，你会看到期望和现实的逆转，人们的期望值突然需要追赶上现实的提升速度。主持人：你提到了模型的实际质量可能并不像预期那么好，以及期望和现实之间的差距。另一个有趣的问题可能有点无聊，但它就是模型的商品化。以前从未见过像这样，上周Mistral还被热捧，然后又出现了其他的一些东西，媒体上总是报道新晋玩家的崛起，感觉每周都在变化。这是否意味着模型正在变成一种商品？Sam：我记得，在美国曾经有过100多家汽车公司，或者至少接近这个数字。如果你去看当时的一些旧媒体报道，就会看到类似“现在出现了更好的汽车”、“现在出现了更好的汽车”这样的说法。我认为大多数新兴行业都会经历同样的过程。我觉得这没关系，甚至可能是件好事，但我并不认为这才是持久的价值所在。最终会有一场洗牌，只会剩下少数几家提供商，大概十几家左右，大规模地提供模型。这将是一项非常复杂、非常昂贵的工程。我希望我们所有人能继续互相竞争，使模型变得更好、更便宜、更快，并在某种意义上实现商品化。长期差异化不会存在于基础模型上，就像智能只是物质的一种新兴属性一样。长期的差异化将在于最适合你的模型，它拥有你的整个生活背景，并与你想做的所有其他事情无缝集成。但就目前而言，进步的曲线如此陡峭，我们最应该关注的就是不断改进基础模型。主持人：你提到了你做投资人的经历，Brad今天也接触了很多全球大型企业。作为一个投资者，我看到了很多AI公司，但我没有投资过任何应用型AI公司。因为老实说，我看到OpenAI自己推出了一些产品，感觉杀死了整个行业。Sam：我认为现在关于人工智能的发展有两个策略。一种策略是假设模型性能不会提升，然后在此基础上构建各种附加功能。另一种策略则是假设像OpenAI这样的人工智能研究机构会持续快速迭代，模型也会不断进步。在我看来，全球95%的创业公司都应该采用后一种策略，但遗憾的是，许多创业公司却采用了前一种策略。当我们不断改进模型及其工具时，就会有可能让那些采用前一种策略的公司面临挑战，这就是 “OpenAI杀死我的创业公司” 这个想法的由来。不过，也有许多创业公司可以从GPT-5性能的大幅提升中获益。如果你押注人工智能的进步并将之作为投资逻辑，那么大多数情况下你都会取得成功。主持人：对于投资者来说，该如何识别哪些公司不会被淘汰，哪些公司可能会被淘汰？Brad：我们可以询问这些公司是否对模型性能提升100倍感到兴奋。通常，那些经常跟我们说想要下一个模型、询问新模型的发布时间并希望成为第一个尝鲜的公司，就属于可以从中获益的类型。还有一些公司则从未对此表示过兴趣。我认为，一个非常好的判断标准是，如果一家公司能清晰地阐述出更强大的人工智能将如何加速其产品的开发，那么他们就属于可以从中获益的类型。主持人：那么Klarna就是一个例子吗？Sam：Klarna就是一个很好的例子。对于Klarna公司来说，如果下一个模型像我们预期的那样出色，他们将取得巨大的收益。就拿医疗顾问这个例子来说，目前的人工智能模型虽然还存在一些不足，但在某些方面仍然非常有用。如果模型能在这些方面取得更大进步，那么Klarna公司就可以拓展更多业务。他们可能会对我们施加压力，要求我们更快地改进模型，以便挽救更多生命，让以前无法获得医疗服务的人也能得到一些帮助。主持人：之前我列了一些问题，但后来意识到这些问题并不理想。现在我要谈论一下模型改进的速率。这个速率是线性的吗？还是会遇到瓶颈期？现在模型的改进速度明显在加快，那么这种速度在未来会如何发展呢？Sam：从外部来看，模型的改进速度似乎是跳跃式的。这表明我们在一个核心信念上做得还不够好。我们认为迭代式地发布模型非常重要，避免在实验室里秘密研发通用人工智能 (AGI)。最糟糕的情况是，经过几十年的努力，我们突然发布一个通用人工智能，让全世界措手不及。对我们来说，更好的做法是将模型发布到世界，让人们有时间思考、做出反应，并逐步提高社会对人工智能的参与度。我认为，我们做过的最重要的决定之一就是将像ChatGPT这样的模型发布到世界，让全世界都认真对待高级人工智能。我们以前尝试过谈论这个话题，但收效甚微。而推出ChatGPT确实取得了成效。不过，当我展望未来模型时，我认为我们低估了它们的潜力。因为我们已经习惯了这些模型，看着它们一点点地改进。我们低估了即使采用迭代式发布的前瞻策略，这些模型的一些能力也会变得多么强大。因此，在构思下一个模型时，我们正在努力让发布过程更加平滑，使外部世界感受到的平滑度更接近我们内部的感受。主持人：随着公司规模的扩大，你认为迭代部署策略是否仍然可能向前发展？你看，Farron Llama发布了一些关于医学科学写作的文章，他受到了强烈的反对，不得不撤回它。Bard也做了他们的事情，他们的股价下跌了8%。随着公司规模的扩大，发布不完美的产品可能会产生这样的后果。随着时间的推移，这种迭代部署是否仍然可能？Sam：设置正确的预期很重要，我认为只要预期得当，迭代式发布仍然可行。Brad：是的，我同意这一点。我们也会学到很多东西。例如，当我们发布“奏鸣曲”时，我们从创意界、媒体和业界得到了大量反馈。我们现在开始将这些反馈纳入考量，并将其融入我们针对这一特定模式的研究路线图。因此，从某种意义上说，我们一开始会将期望值设定得很低，只是尝试学习，倾听外界的声音，然后尽最大可能地吸纳这些建议。这样，等到我们真正想要分享某个产品时，它才会让人觉得实用，并且人们会自然而然地熟悉它，甚至感觉它好像是专门为他们打造的。我认为这将成为我们的一种运营模式，它将是一种真正迭代的模式，与世界的合作开发将比人们想象的更加紧密。主持人：最后我想谈论一下产品上市 (GTM) 策略。你之前明确提到了医疗顾问。我听说你对人工智能如何解决癌症，特别是某些医学问题，充满了热情……Sam：更准确地说，我渴望人工智能能够提供帮助。它或许无法完全解决癌症问题，但可以大幅提高科学进步的速率，而攻克癌症就是一个很好的例子。我确实认为科学非常棒，这肯定有一部分出于个人的兴奋之情。但我真诚地相信，科学进步是社会进步、经济增长和所有人生活质量提升方面最重要的一环。如果人工智能能帮助人们显著加快科学进步的步伐，我相信它一定会取得巨大的成功。主持人：你认为实现这一目标的最大障碍是什么？Sam：我认为最大的障碍在于模型不够智能。这听起来似乎有点令人沮丧，像是信息量不足的敷衍回答，但我觉得这才是最根本的原因。只要模型足够智能，其他问题都会迎刃而解。我们将需要找到各种方法将这些工具整合到人们的工作流程中。当然，模型在不同领域的能力也将发挥重要作用。但从宏观的角度来看，使用GPT-2进行科学研究曾被认为是一个相当不切实际的想法。而如今，虽然人们在使用GPT-4进行科学研究时仍只停留在非常原始和有限的阶段，但我可以预见，到了GPT-6时代，人们将会把它视为一个能够在各个方面提供帮助的通用工具。而到了GPT-8时代，或许人们会惊叹于它所能完成的任务之广泛，甚至可能超出我们现在的想象。主持人：现在可以谈论公司发展方面的内容了吗？我认为这非常重要。从历史上来看，OpenAI的公司发展规模可以说是史无前例的，尤其是考虑到收入增长的速度。Brad，你一直是其中的佼佼者。这是一个不太好的问题，但是，到目前为止，OpenAI是如何实现足够好的发展规模的呢？成功的秘诀是什么，以及为什么一切看起来都没有崩溃？Brad：事情并不总是那么顺利，但我很感谢你认为至少从表面上看，OpenAI 并没有乱成一团。当时推出Chat GPT的时候，正是一个契机，人们第一次真正体验到了这项技术的人性化一面。我们一直听到人们分享各种各样的使用体验，这些故事的多样性让我们感到非常惊讶。例如，有时你会听到一家公司的研究科学家谈论这个工具如何提高了他们的工作效率，然后又会听到一个 XYZ 初创公司的软件工程师说这个工具可以帮助他写代码。甚至还有新手父母说，他们每天都会向这个工具询问80个问题，帮助他们理解如何照顾婴儿。同一个工具竟然能支持如此丰富的使用场景，而且我认为它易于上手，这肯定会对人们的接受程度和使用方式产生重大影响。当然，这也会带来商业上的影响，但我们仍然专注于在这一领域不断努力。B2B业务显然和面向个人的业务节奏不同，企业采用新技术往往需要更长的周期。我们在开发者方面取得了巨大成功。我们一直都以打造全球顶尖的人工智能开发者平台为荣。现在，企业用户成为了我们的新关注点。因此，针对企业用户开发产品将是一个需要更多流程和时间点的过程，但我们对此感到兴奋。主持人：我想问一下关于人才的问题。如果人才因为OpenAI是最热门的公司而加入，这是否不好？OpenAI是发展最快的公司吗？Sam：可能吧。主持人：那么，每个人都必须加入我们的使命吗？Sam：如果人才只是因为OpenAI是最热门、发展最快的公司就想加入，那并不是件好事。每个人都应该认同我们的使命才对。我们总是强调使命，但仅仅强调使命就足够了吗？我确实看到过一些科技公司仅仅因为成为热门雇主而吸引人才，但这种做法通常会带来负面影响。正如你所说，使命感并不需要在所有情况下都100%真实。不过，那些失去使命导向，被雇佣兵文化主导的公司往往会为此感到后悔。主持人：你投资了一些杰出的创始者，其中有没有哪些人是你学习榜样、塑造了你关于建设公司的想法的呢？Sam：我非常幸运能与我这一代许多优秀的创始人合作，并见证他们取得成功。我也很高兴他们现在愿意花时间帮助我。主持人：可以冒昧地追问一下吗？有没有那么一两位特别让你印象深刻的创始人，你从他们身上学到了什么？Sam：Chessie在过去的一年半里对我提供了很多帮助，他擅长许多我并不擅长的领域，迫使我快速学习如何思考产品、讨论产品以及如何打造优秀的产品。他真的是个特别的人。Carlson兄弟也很棒。每次和他们交谈，我都会学到一些前所未有的深刻见解，这些都是非线性的思考方式。我投资了很多公司，所以认识很多杰出的创始人，我非常感激他们愿意在不同方面提供帮助。就像我试图从不同的投资者身上学习一样，向不同的创始人学习也是一种很棒的策略。主持人：可以回到关于用户使用方面的话题吗？你提到了消费者、父母、科学研究人员等各种各样的用户群体。你们还与一些全球知名的大型企业建立了令人赞叹的合作关系。在企业级应用方面，您认为有哪些关于企业采用人工智能的最重要心得体会，以及大型企业是如何思考、接近和采用人工智能技术的？Brad：我认为最大的心得体会是，企业天生就有一种强烈的愿望，那就是将这项技术直接投入到业务流程中，以期获得可量化的投资回报率 (ROI)。主持人：听起来很棒。Brad: 我管理我的供应链，每年花费X，我想将人工智能投入到供应链管理的特定流程中，并将我花钱的特定领域的支出削减20%。诸如此类。这很好。我们在这里，很乐意帮助您思考这个问题。不过，我认为人们严重低估了仅仅让员工能够使用这项技术所带来的重要性和回报。虽然你无法确切地量化这种工作方式的效益，但例如，原本需要花费两天才能完成的工作现在只需要两分钟，这样一来，员工就腾出更多时间去做其他 85 件日常工作。这并不会直接体现在企业衡量投资回报率的方式中。但是，想象一下，如果这种情况在10000名或100000名员工身上发生，会带来怎样的影响？主持人：我们该如何向企业解释这一点？你说得对，这不像预算明细那样一目了然，例如，我们节省了X美元。Brad：是的，要展示节省出来的时间确实比较困难。一方面，这确实需要时间来证明。ChatGPT作为商用产品还非常新。我们去年8月或9月左右才发布了企业版，而自助服务产品 (SRF) 则是在今年早些时候发布的。因此，上市时间几乎为零，而企业采用新技术往往需要更长的周期。所以我认为，部分原因在于需要时间，另一部分原因在于员工会期望使用这些工具。此外，未来你将开始雇佣习惯于使用这些工具的人才，他们期望在工作场所也能使用这些工具。因此，我认为随着时间的推移，我们会开始看到这种转变。但是，我认为目前人们对于应该在哪里部署人工智能存在着一种奇怪的误解，这将对我认为他们应该在哪里部署人工智能产生重大影响。主持人：你认为最大的公司没有问他们应该问的哪些问题？Brad：是的，关于如何使用人工智能，如何整合人工智能，他们应该考虑的问题。许多公司认为这是一项静态技术。许多公司认为 GPT-4 是他们能获得的最好的模型。这可以理解。因为他们以往采用的每项技术都相对静态。例如，想想 2009 年的 iPhone 和今天的手机，它们本质上是相同的，只是外形略有变化，速度更快，分辨率更高，但技术本身并没有太大变化。云计算的应用开发也差不多是这样。因此，现在他们被赋予了这项新技术，他们认为这就是全部了。我认为他们没有充分考虑技术更新的速度，以及如何看待下一波技术浪潮和后继浪潮，还有如何思考实施这些技术来适应这种变化速度。主持人：你们公司显然适应了这种变化速度。欧洲公司在你们如此快速变化的情况下，其行动速度往往赶不上。因为他们习惯了现有的工作流程和程序，然后你们进行更新换代，他们就会措手不及，对吧？Brad：是的，这确实很难。这就是我们的工作难点所在，不是吗？我认为公司想要快速发展，但当你的规模达到10万倍或20万倍时，要做到这一点就非常困难。因此，这将是未来几年我们面临的最大挑战。主持人：Sam提到了研究和文化以及在建立销售团队的时候两者间的平衡，因为产品和销售的职能和文化很难有效融合。您认为这种平衡面临的挑战有哪些？Sam：我认为这就是Brad和我建立良好合作关系的地方，因为我们对如何平衡任何特定决定有不同的看法。我认为，我们非常善于听从对方的意见，根据情况或感觉会产生更重要的影响。但我认为，我们在确保让研究推动产品和产品推动销售的关键重点方面有着非常深刻的共识，而Brad和许多人却不会这样认为。当然，这并不意味着完全如此。必须有另一个方向的反馈。我们现在喜欢拥有用户的原因之一是，这是你能获得的最重要的奖励信号，可以判断模型的好坏。它对人们到底有多大用处？这才是最重要的。但我们也知道，为了销售更多产品，我们能做的最好的事情就是让产品变得更好。为了提升产品的质量，我们最应该做的就是进行更深入的研究。在这一点上，我们之间从未有过任何分歧，这一点至关重要。主持人：有趣的是，你提到了来自Meta的Alex Schultz，他以前非常擅长增长，但现在在OpenAI之后，他的增长思维发生了怎样的变化？Sam：Alex Schultz的确是一位增长方面的天才。他可以滔滔不绝地讨论用户留存曲线和各种指标，他非常懂得这些方面的诀窍。我认为通常情况下，你从失败中学到的东西并不多，成功才是更好的老师。然而，那种打破所有规则的极端成功案例其实也学不到太多东西。ChatGPT的成功是一种罕见的科技革命，并不是什么可以操作的建议。因此，如果我想要学习增长之道，我可能无法向Alex Schultz请教了。主持人：你为什么说从失败中学不到东西呢？Sam：我一直认为可以从失败中学到教训，例如哪些做法应该避免。至少根据我自己的经历，我失败过很多次，也成功过几次，而从成功的案例中学到的东西要多得多。主持人：你从成功中学到的最大教训是什么？Sam：有很多，比如招聘员工时应该关注哪些方面。现在我更倾向于提拔内部员工担任高级职位，当然，在招聘外部人才时我也会非常谨慎。此外，还要学习如何判断创始人是否优秀，如何判断投资是否成功等等。Krishna Ross的投资业绩非常出色，你可以向他请教如何判断创始人是否优秀。我肯定会考虑那些显而易见的因素，还有一些其他因素也会考虑进去。例如，我更看重创始人追求的目标是否宏大，如果成功的话影响会很大。这比人们想象的更重要，因为真正的大赢家往往可遇不可求。宁可十次投资中有九次失败，第十次取得巨大成功，也不要追求七次小赢的平庸。优秀的创始人应该能够不断产出新点子，并且具备快速迭代的能力。当然，聪明、坚韧等素质也很重要。优秀的沟通能力也是我非常看重的一点。主持人：好的。我搞砸了很多，我错过了很多伟大的公司，我搞砸了，恕我直言，特别是在种子期或我倾向于投资的地方，他们并没有那么熟练。所以他们没有那种沟通能力。Sam：作为一家公司的领导者，你需要向团队解释公司的发展方向和目标，你需要招募人才并让他们信服和你一起工作，你需要向客户推销产品并让他们愿意尝试。在某些时候，你还需要面对更广泛的受众进行演讲。我并不是说一定要能言善辩，也许我一辈子都做不到这一点，但是日常工作中能够清晰地解释你在做什么、为什么重要以及如何让别人帮助你，这一点非常重要。主持人：最后一个问题，我们来快速讨论一下招聘问题。你之前提到的一个特点是，你聘用的人似乎有点年纪了。你是更倾向于聘用经验丰富的人才，还是更看重求职者的干劲和拼搏精神？根据您之前提到的招聘情况，我猜测你更倾向于前者。你认为呢？Brad：至少在我任职的公司，招聘策略的制定上，我会区分团队人员的构成和职责分配。我崇尚团队合作，鼓励每个人都能提出好的想法。实际上，很多优秀的想法往往出乎意料，并非总是来自经验最丰富的人。因此，我的建议是建立一种扁平的团队架构，平等对待每个人的想法，鼓励大家集思广益，共同决策、判断和发挥创意。当然，招聘一些经验丰富的人才也很重要，因为他们可以带来更多的视角和经验。不过，我认为真正能改变公司的新想法往往不是来自这些经验丰富的人才。主持人：你同意吗？Sam：我认为有些职位确实需要经验，而有些职位则不需要经验，甚至经验反而会成为劣势。我们领导团队的成员大多处于30多岁和40多岁这个年龄段，不像其他初创公司那样大多数领导者都在20多岁和30多岁。我们的技术人员的平均年龄也稍微偏高一点。我没有具体的数据，但估计我们技术团队的平均年龄应该是在30岁出头，而其他一些科技公司可能只有20多岁。我认为部分原因在于成为一名优秀研究人员的道路是非常漫长的。当然，这方面也存在一些例外。总而言之，我认为无论是有丰富经验的人才还是几乎没有经验的人才，只要是优秀的人才都值得考虑。到目前为止，我们的招聘策略似乎是有效的。这不是一个非此即彼的选择题，而是更应该考虑哪个人才是最合适的人选。Brad：我想补充一点，在某些特定领域，招聘有经验的人才确实非常重要。因为我们所做的事情与以往完全不同，这是一个全新的领域。人们使用、消费、讨论和评价这项技术的方式都与以往截然不同。因此，传统的商业模式手册并不适用于这类新技术，也没有现成的解决方案可以借鉴。至少在我看来，对于这些前沿领域的问题，那些拥有20年工作经验的人不一定能提供更好的解决方案。主持人：新兴行业的一大乐趣在于它提供了公平的竞争环境。我认为你在加密领域尤其看到了这一点。Sam：19岁的人才和45岁的人才一样能做出重要贡献，因为这是一个全新的领域，没有既定的经验标准。总的来说，如果你想评估OpenAI的员工，可以看看他们的职位、职责和影响力，然后判断他们是否符合你的预期，即他们应该更有经验还是更少经验。主持人：你准备好快速回答了吗？每个问题60秒或更短，让我们开始吧。Sam，在未来12个月和接下来的五年里，OpenAI面临的最大挑战是什么？Sam：在未来12个月内，最重要的挑战是如何进行最佳的研究，并将最佳的创新成果转化为产品。5年之后，最大的挑战可能是供应链和算力。主持人：Brad，如果你能改变主意，过去12个月中最大的挑战是什么？Brad：我认为企业采用人工智能的速度实际上会比人们意识到的要快得多。我认为我们将打破惯例。人们认为企业在采用新技术方面比较缓慢，但我认为事实并非如此。主持人：我们是否拥有大量的实验预算？Brad：是的，我们确实拥有大量的实验预算，这对我们的工作有很大的帮助。主持人：Sam，你今天最关心的全球问题是什么？Sam：我感觉全球的问题变得更为严重，包括地缘政治问题、社会经济问题以及政治问题。我觉得现在的世界比我关注以来的任何时候都更加不稳定。这就是问题的关键，这就是根本原因。我感觉到的总体宏观不稳定性非常高。主持人：Brad， OpenAI发展过程中最出乎意料的是什么？Brad：让我吃惊的是模型的扩展性如此一致。尽管该趋势已经持续了六年，但我仍然对这种现象感到难以置信，即随着模型的增大，性能会可预测地提高。这真是太棒了。主持人：Brad，你现在知道的事情，你希望在开始在OpenAI工作时就知道的是什么？Brad：我希望我能理解这项技术实际发挥影响的顺序。例如，创意产业领域对这项技术的重要性超出了我们的预期，而我们之前更关注知识密集型产业或工业领域的应用。我们早期曾做过很多机器人方面的研究，当时我们以为会与机器人公司合作制造机器人，并与游戏公司合作开发智能体，但实际的发展却完全不同。主持人：Sam，如果时间允许，你还有哪些想做的事情？Sam：我现在几乎不怎么读书了，以前我读书很多。这是一个让我觉得遗憾的变化。主持人：你想腾出更多时间读书吗？Sam：也许吧，但这可能短期内不会实现。现在这种以牺牲个人生活为代价换取事业发展的方式是可以接受的，我知道这并非长久之计，但还是觉得有些难过。主持人：抱歉，这个问题有点深了。见到埃隆的人，你高兴吗？Sam：我很高兴。虽然不能说我享受这个过程，但我确实为取得的进展感到非常自豪。主持人：过去一年里你们俩都结婚了，这真是太让人兴奋了。能分享一些你们在如此忙碌的情况下，如何保持浪漫的爱情关系以及幸福的秘诀吗？Brad：沟通是关键。我仍在学习如何更好地沟通，要有同理心，并且要理解这份工作可能是世界上最辛苦的工作之一。然而，真正为此付出代价的人并不是你，而是你的另一半。Sam：我真的很幸运娶到了克里斯蒂，但他确实为我的工作付出了很多。过去我们的生活很平静，而现在他非常支持我，理解我的工作，他说，你去忙吧，我会在这里等你，我们会有很多时间在一起的。我们仍然会抽出时间约会，但拥有一个支持你的伴侣，不仅仅是支持，还是一个热情的伴侣，这真的很重要。他说，你去做吧，我会想办法让事情顺利进行，我会尽量灵活一些。我真的很感激这一点。主持人：Brad，对于 OpenAI，你对它未来10年有什么展望？Brad：我讨厌做10年的预测。主持人：没关系，你可以说5年或20年。Brad：这也没什么区别。我不知道，过了。我知道Sam比我更讨厌它。主持人：比如，当你展望10年后，你如何看待那时的世界状况？你对未来的状态感到兴奋吗？Brad：是的，否则我们也不会从事这份工作，至少我不会。Sam：非常兴奋。我希望到那时人们会回首过去，说“天哪，2024 年的人们生活也太原始野蛮了吧！”就像我们现在回首几百年前的人们的生活一样。并不是说我们不感激现在美好的生活，但是，人们会生病，会因疾病过早死亡。并不是每个人都能接受良好的教育。每个人都应该能够按照自己的意愿去做事和支配时间，更不用说未来会出现一些我们现在无法想象的新事物了。当然，未来并非全是好的，也会有一些我们失去的东西。但总而言之，我对一个真正富足的世界感到无比兴奋。主持人：非常感谢你们抽出时间来做这次访谈。老实说，能和你们俩面对面交流太棒了！再次感谢你们加入我今天的访谈。Sam和Brad：感谢你的邀请，这太棒了！","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":89,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":294531044991208,"gmtCreate":1712920184922,"gmtModify":1712920186834,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"百分之30的利润，优秀","listText":"百分之30的利润，优秀","text":"百分之30的利润，优秀","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/294531044991208","repostId":"1179850067","repostType":2,"repost":{"id":"1179850067","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1712919127,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1179850067?lang=&edition=full","pubTime":"2024-04-12 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tg-height=\"343\"/></p><p>财报发布后，摩根大通盘前跌近4%</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ad3dab8bc33cc80bc648446f204f4522\" title=\"\" tg-width=\"902\" 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tg-height=\"1920\"/></p><p><strong>海外市场</strong></p><p><strong>美股收盘：三大指数集体收跌！科技股走势分化，特斯拉续跌超4%，微软涨超2%创历史新高</strong></p><p>美东时间周四，三大指数集体收跌，此前公布的新一轮美国通胀数据全面超出预期。截至收盘，道琼斯指数跌0.35%，报38905.66点；标普500指数跌0.29%，报5150.48点；纳斯达克指数跌0.30%，报16128.53点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a9c6b4e0f6519bcd8c3ec7d9013db50c\" title=\"\" tg-width=\"970\" tg-height=\"156\"/></p><p>大型科技股涨跌不一，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>涨1.09%，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>涨2.44%，特斯拉跌4.12%，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a>涨2.37%，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>涨1.24%，Meta跌0.75%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>跌3.24%，奈飞涨0.58%。</p><p>热门中概股普跌，纳斯达克中国金龙指数跌2.75%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>跌3.91%，<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>跌3.43%，<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>涨0.69%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>汽车跌5.74%，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>跌6.1%，<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>跌4.22%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BILI\">哔哩哔哩</a>跌6.79%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>跌3.01%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NTES\">网易</a>跌2.18%，<a href=\"https://laohu8.com/S/TME\">腾讯音乐</a>跌1.14%，<a href=\"https://laohu8.com/S/IQ\">爱奇艺</a>跌3.85%。</p><p><strong>欧洲主要股指多数收跌，欧洲斯托克50指数跌0.13%</strong></p><p>德国DAX30指数跌0.29%，<a href=\"https://laohu8.com/S/VUKE.UK\">英国富时100</a>指数跌0.35%，法国CAC40指数涨0.29%，欧洲斯托克50指数跌0.13%。</p><p><strong>纽约黄金期货周四走低</strong></p><p>纽约黄金价格周四走低。美国2月PPI进一步打压了美联储提前降息的希望，推动美国国债收益率与美元走高，使金价承压。截至发稿，现货黄金价格下跌0.6%，包每盎司2161.10美元。纽约商品交易所4月交割的黄金期货价格下跌0.7%，报每盎司2166.60美元。</p><p><strong>美国WTI原油周四收高1.9%，美油库存下降及俄炼油厂遭袭提振油价走高</strong></p><p>美国WTI原油周四收高。美国原油库存意外下降表明需求增强，而乌克兰袭击俄罗斯炼油厂使原油供应可能受到干扰，二者均使油价得到支撑。纽约商品交易所4月交割的西德州中质原油（WTI）期货价格收涨1.54美元，涨幅1.93%，收于每桶81.26美元。</p><p><strong>国际宏观</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1145291691\" title=\"通胀顽固！美国2月PPI同比超预期涨1.6%，核心PPI环比加速上涨\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀顽固！美国2月PPI同比超预期涨1.6%，核心PPI环比加速上涨</a></strong></p><p>受能源和食品价格推升，美国2月PPI超预期回温，接力CPI继续打压降息预期。作为美联储三月决议前最后一个通胀数据，2月PPI数据进一步证明通胀仍然高企，抗通胀之路崎岖，为美联储“不急于降息”的立场提供依据。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419095396\" title=\"美国2月零售销售环比涨0.6%，环比增速由负转正！\" target=\"_blank\" class=\"\">美国2月零售销售环比涨0.6%，环比增速由负转正！</a></strong></p><p>美国商务部公布2月零售销售数据。美国2月零售销售环比增速由负转正，环比涨0.6%，远超1月的-0.7%，但仍逊于0.8%的预期值，对1月的零售销售环比数据进一步下修至-1.1%。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419604978\" title=\"美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万，仍处历史低位\" target=\"_blank\" class=\"\">美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万，仍处历史低位</a></strong></p><p>美国上周初请失业金人数略有下滑，基本上保持在历史低位，因尽管利率上升，但劳动力市场依然繁荣。美国劳工部周四公布数据显示，美国截至3月9日当周初请失业金人数从前一周修正后的21万人减少了1000人，至20.9万人，市场预期为21.8万。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419959686\" title=\"通胀数据接二连三泼冷水，华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀数据接二连三泼冷水，华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了</a></strong></p><p>分析称，从CPI到PPI再到消费者的长期通胀预期，本周的一系列数据提醒人们，美国通胀不会很快消失，PPI数据甚至表明，商品价格的下行可能已基本结束。叠加劳动力市场仍有韧性，这意味着美联储有更多理由可以推迟降息。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419873899\" title=\"美联储老领导：华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述，比降息更重要！\" target=\"_blank\" class=\"\">美联储老领导：华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述，比降息更重要！</a></strong></p><p>前纽约联储主席Bill Dudley强调，美联储缩表意在未来需要时有能力重新进行QE宽松，放缓量化紧缩的目标比速度重要的多，但这并不足以影响长期利率或扰动市场。他预计，放缓量化紧缩的最终计划应在今年年中到位，美联储将减少国债缩减速度至每月300亿美元，最终回归全部持有国债的组合，同时增持短期票据。</p><p><strong>公司新闻</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419895081\" title=\"特斯拉继续大跌，投资者喊话：马斯克再不专注工作就换掉他！\" target=\"_blank\" class=\"\">特斯拉继续大跌，投资者喊话：马斯克再不专注工作就换掉他！</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的长期投资者罗斯·格伯周四表示，为了挽救特斯拉的股价暴跌，CEO马斯克要么改变自己的行为，要么被取代。他说：“如果特斯拉找到一位真正能帮助公司的CEO，或者埃隆改变态度，真正重新专注于特斯拉的工作，以积极的方式推广这个品牌，情况可能很快就会好转。”</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1176439465\" title=\"微软将发布安全人工智能助手，帮助客户追踪黑客\" target=\"_blank\">微软将发布安全人工智能助手，帮助客户追踪黑客</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>公司计划于4月1日发布一项人工智能工具，帮助网络安全工作人员生成可疑事件的摘要，并找出黑客用来掩盖其意图的狡猾手段。微软大约在一年前推出了安全版的Copilot，此后一直在企业客户中试用。微软高管Andrew Conway表示，测试者包括<a href=\"https://laohu8.com/S/BP\">英国石油</a>公司(BP Plc)和<a href=\"https://laohu8.com/S/DOW\">陶氏化学</a>公司(Dow Chemical Co.)，目前已有“数百家合作伙伴和客户”。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1109991537\" title=\"Adobe业绩指引逊于预期，股价盘后跌近10%\" target=\"_blank\" class=\"\">Adobe业绩指引逊于预期，股价盘后跌近10%</a></strong></p><p>美国跨国电脑软件公司Adobe公布了Q1季度财报。财报数据显示，Adobe第一财季营收和利润均超预期，几乎所有业务都实现了同比增长，特别是数字媒体和文档云业务同比大幅增长。在各项业务大幅增长的同时，Adobe却提出了逊于市场预期的业绩指引。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1128607459\" title=\"菲斯克盘后暴涨逾50%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系\" target=\"_blank\" class=\"\">菲斯克盘后暴涨逾50%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系</a></strong></p><p>美国电动汽车生产商Fisker回应可能申请破产的报道称，公司经常与外部顾问们共同努力以应对当前困境；公司侧重于募集额外的资本；公司与一家庞大的汽车制造商洽谈构建战略伙伴关系。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1125586591\" title=\"生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%！美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药\" target=\"_blank\" class=\"\">生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%！美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药</a></strong></p><p>美国食品药品管理局（FDA）一个顾问委员会投票，以12-2票批准其贫血候选药，认为imetelstat利大于弊。该公司已经申请该药用于治疗那些患有低风险骨髓增生异常综合征（myelodysplastic syndromes, MDS）的成年人。彭博预计，美国FDA将于6月16日之前做决定。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419789968\" title=\"盘后大涨近24%！Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法\" target=\"_blank\" class=\"\">盘后大涨近24%！Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法</a></strong></p><p>美国食品和药物管理局(FDA)周四批准了首个治疗一种常见且可能致命的肝脏疾病的药物，这种疾病影响着全球数百万人。FDA的决定意味着<a href=\"https://laohu8.com/S/MDGL\">Madrigal制药公司</a>在一个疾病领域取得了成功，而一些大公司在这个领域已经失败了，或者仍在试图进入这个领域。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419993262\" title=\"苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下\" target=\"_blank\" class=\"\">苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下</a></strong></p><p>媒体援引知情者消息称，苹果今年早些时候收购了加拿大的初创公司DarwinAI，该公司的几十名员工都加入了苹果的AI部门。媒体还称，作为收购交易的一部分，任加拿大滑铁卢大学系统设计工程系教授的的DarwinAI联合创始人、AI领域研究人士Alexander Wong加盟苹果，担任AI团队的主管。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419987080\" title=\"谷歌通用AI智能体发布，3D游戏玩法要变天了\" target=\"_blank\" class=\"\">谷歌通用AI智能体发布，3D游戏玩法要变天了</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体。名为SIMA，不是NPC，是可以成为玩家拍档，帮忙干活打杂的那种。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419934934\" title=\"SpaceX星舰第三次试飞，迄今为止最成功，进入太空，途经印度洋上空时解体\" target=\"_blank\" class=\"\">SpaceX星舰第三次试飞，迄今为止最成功，进入太空，途经印度洋上空时解体</a></strong></p><p>北京时间3月14日21点25分左右，马斯克旗下的SpaceX（太空探索技术公司）在自家的星舰基地成功发射了“星舰”，并成功达到了太空，完成了该火箭的第三次关键试飞。尽管最终这次试飞结果并未完全符合预期，但与前两次试射相比，此次火箭的性能有所提升，星舰不仅仅飞得更远、飞得更久，还成功完成了更多“里程碑”测试任务，离SpaceX将人们送上月球和火星的目标更进一步。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419603102\" title=\"思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准\" target=\"_blank\" class=\"\">思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准</a></strong></p><p>欧盟委员会在一份声明中表示：“委员会得出的结论是，由于有足够数量的替代参与者，该交易对两家公司活跃的市场竞争的影响有限，因此不会引起竞争问题。此外，委员会发现，合并后的实体将没有能力参与任何止赎策略。”</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta 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href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2024-03-15 07:36</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p><strong>摘要：</strong></p><ul style=\"\"><li><p>美股收盘：三大指数集体收跌！明星科技股走势分化，特斯拉续跌4%，微软创历史新高；</p></li><li><p>通胀顽固！美国2月PPI同比超预期涨1.6%，核心PPI环比加速上涨；</p></li><li><p>Adobe盘后跌逾11%！公司第二财季业绩指引略低于预期；</p></li><li><p>菲斯克盘后一度暴涨60%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系；</p></li><li><p>苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下；</p></li><li><p>SpaceX“星舰”第三次试飞成功进入太空，表现好于前两次！重返大气层时信号丢失。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/61b250954709a6e32621ae17c662f3d1\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1920\"/></p><p><strong>海外市场</strong></p><p><strong>美股收盘：三大指数集体收跌！科技股走势分化，特斯拉续跌超4%，微软涨超2%创历史新高</strong></p><p>美东时间周四，三大指数集体收跌，此前公布的新一轮美国通胀数据全面超出预期。截至收盘，道琼斯指数跌0.35%，报38905.66点；标普500指数跌0.29%，报5150.48点；纳斯达克指数跌0.30%，报16128.53点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a9c6b4e0f6519bcd8c3ec7d9013db50c\" title=\"\" tg-width=\"970\" tg-height=\"156\"/></p><p>大型科技股涨跌不一，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>涨1.09%，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>涨2.44%，特斯拉跌4.12%，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌A</a>涨2.37%，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>涨1.24%，Meta跌0.75%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>跌3.24%，奈飞涨0.58%。</p><p>热门中概股普跌，纳斯达克中国金龙指数跌2.75%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>跌3.91%，<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>跌3.43%，<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>涨0.69%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>汽车跌5.74%，<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>跌6.1%，<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>跌4.22%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BILI\">哔哩哔哩</a>跌6.79%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>跌3.01%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NTES\">网易</a>跌2.18%，<a href=\"https://laohu8.com/S/TME\">腾讯音乐</a>跌1.14%，<a href=\"https://laohu8.com/S/IQ\">爱奇艺</a>跌3.85%。</p><p><strong>欧洲主要股指多数收跌，欧洲斯托克50指数跌0.13%</strong></p><p>德国DAX30指数跌0.29%，<a href=\"https://laohu8.com/S/VUKE.UK\">英国富时100</a>指数跌0.35%，法国CAC40指数涨0.29%，欧洲斯托克50指数跌0.13%。</p><p><strong>纽约黄金期货周四走低</strong></p><p>纽约黄金价格周四走低。美国2月PPI进一步打压了美联储提前降息的希望，推动美国国债收益率与美元走高，使金价承压。截至发稿，现货黄金价格下跌0.6%，包每盎司2161.10美元。纽约商品交易所4月交割的黄金期货价格下跌0.7%，报每盎司2166.60美元。</p><p><strong>美国WTI原油周四收高1.9%，美油库存下降及俄炼油厂遭袭提振油价走高</strong></p><p>美国WTI原油周四收高。美国原油库存意外下降表明需求增强，而乌克兰袭击俄罗斯炼油厂使原油供应可能受到干扰，二者均使油价得到支撑。纽约商品交易所4月交割的西德州中质原油（WTI）期货价格收涨1.54美元，涨幅1.93%，收于每桶81.26美元。</p><p><strong>国际宏观</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1145291691\" title=\"通胀顽固！美国2月PPI同比超预期涨1.6%，核心PPI环比加速上涨\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀顽固！美国2月PPI同比超预期涨1.6%，核心PPI环比加速上涨</a></strong></p><p>受能源和食品价格推升，美国2月PPI超预期回温，接力CPI继续打压降息预期。作为美联储三月决议前最后一个通胀数据，2月PPI数据进一步证明通胀仍然高企，抗通胀之路崎岖，为美联储“不急于降息”的立场提供依据。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419095396\" title=\"美国2月零售销售环比涨0.6%，环比增速由负转正！\" target=\"_blank\" class=\"\">美国2月零售销售环比涨0.6%，环比增速由负转正！</a></strong></p><p>美国商务部公布2月零售销售数据。美国2月零售销售环比增速由负转正，环比涨0.6%，远超1月的-0.7%，但仍逊于0.8%的预期值，对1月的零售销售环比数据进一步下修至-1.1%。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419604978\" title=\"美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万，仍处历史低位\" target=\"_blank\" class=\"\">美国上周初请失业金人数小幅下滑至20.9万，仍处历史低位</a></strong></p><p>美国上周初请失业金人数略有下滑，基本上保持在历史低位，因尽管利率上升，但劳动力市场依然繁荣。美国劳工部周四公布数据显示，美国截至3月9日当周初请失业金人数从前一周修正后的21万人减少了1000人，至20.9万人，市场预期为21.8万。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419959686\" title=\"通胀数据接二连三泼冷水，华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了\" target=\"_blank\" class=\"\">通胀数据接二连三泼冷水，华尔街对美联储未来的宽松没那么有信心了</a></strong></p><p>分析称，从CPI到PPI再到消费者的长期通胀预期，本周的一系列数据提醒人们，美国通胀不会很快消失，PPI数据甚至表明，商品价格的下行可能已基本结束。叠加劳动力市场仍有韧性，这意味着美联储有更多理由可以推迟降息。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419873899\" title=\"美联储老领导：华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述，比降息更重要！\" target=\"_blank\" class=\"\">美联储老领导：华尔街密切关注美联储下周对于QT的表述，比降息更重要！</a></strong></p><p>前纽约联储主席Bill Dudley强调，美联储缩表意在未来需要时有能力重新进行QE宽松，放缓量化紧缩的目标比速度重要的多，但这并不足以影响长期利率或扰动市场。他预计，放缓量化紧缩的最终计划应在今年年中到位，美联储将减少国债缩减速度至每月300亿美元，最终回归全部持有国债的组合，同时增持短期票据。</p><p><strong>公司新闻</strong></p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419895081\" title=\"特斯拉继续大跌，投资者喊话：马斯克再不专注工作就换掉他！\" target=\"_blank\" class=\"\">特斯拉继续大跌，投资者喊话：马斯克再不专注工作就换掉他！</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的长期投资者罗斯·格伯周四表示，为了挽救特斯拉的股价暴跌，CEO马斯克要么改变自己的行为，要么被取代。他说：“如果特斯拉找到一位真正能帮助公司的CEO，或者埃隆改变态度，真正重新专注于特斯拉的工作，以积极的方式推广这个品牌，情况可能很快就会好转。”</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1176439465\" title=\"微软将发布安全人工智能助手，帮助客户追踪黑客\" target=\"_blank\">微软将发布安全人工智能助手，帮助客户追踪黑客</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>公司计划于4月1日发布一项人工智能工具，帮助网络安全工作人员生成可疑事件的摘要，并找出黑客用来掩盖其意图的狡猾手段。微软大约在一年前推出了安全版的Copilot，此后一直在企业客户中试用。微软高管Andrew Conway表示，测试者包括<a href=\"https://laohu8.com/S/BP\">英国石油</a>公司(BP Plc)和<a href=\"https://laohu8.com/S/DOW\">陶氏化学</a>公司(Dow Chemical Co.)，目前已有“数百家合作伙伴和客户”。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1109991537\" title=\"Adobe业绩指引逊于预期，股价盘后跌近10%\" target=\"_blank\" class=\"\">Adobe业绩指引逊于预期，股价盘后跌近10%</a></strong></p><p>美国跨国电脑软件公司Adobe公布了Q1季度财报。财报数据显示，Adobe第一财季营收和利润均超预期，几乎所有业务都实现了同比增长，特别是数字媒体和文档云业务同比大幅增长。在各项业务大幅增长的同时，Adobe却提出了逊于市场预期的业绩指引。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1128607459\" title=\"菲斯克盘后暴涨逾50%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系\" target=\"_blank\" class=\"\">菲斯克盘后暴涨逾50%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系</a></strong></p><p>美国电动汽车生产商Fisker回应可能申请破产的报道称，公司经常与外部顾问们共同努力以应对当前困境；公司侧重于募集额外的资本；公司与一家庞大的汽车制造商洽谈构建战略伙伴关系。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/1125586591\" title=\"生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%！美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药\" target=\"_blank\" class=\"\">生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%！美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药</a></strong></p><p>美国食品药品管理局（FDA）一个顾问委员会投票，以12-2票批准其贫血候选药，认为imetelstat利大于弊。该公司已经申请该药用于治疗那些患有低风险骨髓增生异常综合征（myelodysplastic syndromes, MDS）的成年人。彭博预计，美国FDA将于6月16日之前做决定。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419789968\" title=\"盘后大涨近24%！Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法\" target=\"_blank\" class=\"\">盘后大涨近24%！Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法</a></strong></p><p>美国食品和药物管理局(FDA)周四批准了首个治疗一种常见且可能致命的肝脏疾病的药物，这种疾病影响着全球数百万人。FDA的决定意味着<a href=\"https://laohu8.com/S/MDGL\">Madrigal制药公司</a>在一个疾病领域取得了成功，而一些大公司在这个领域已经失败了，或者仍在试图进入这个领域。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419993262\" title=\"苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下\" target=\"_blank\" class=\"\">苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下</a></strong></p><p>媒体援引知情者消息称，苹果今年早些时候收购了加拿大的初创公司DarwinAI，该公司的几十名员工都加入了苹果的AI部门。媒体还称，作为收购交易的一部分，任加拿大滑铁卢大学系统设计工程系教授的的DarwinAI联合创始人、AI领域研究人士Alexander Wong加盟苹果，担任AI团队的主管。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419987080\" title=\"谷歌通用AI智能体发布，3D游戏玩法要变天了\" target=\"_blank\" class=\"\">谷歌通用AI智能体发布，3D游戏玩法要变天了</a></strong></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体。名为SIMA，不是NPC，是可以成为玩家拍档，帮忙干活打杂的那种。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419934934\" title=\"SpaceX星舰第三次试飞，迄今为止最成功，进入太空，途经印度洋上空时解体\" target=\"_blank\" class=\"\">SpaceX星舰第三次试飞，迄今为止最成功，进入太空，途经印度洋上空时解体</a></strong></p><p>北京时间3月14日21点25分左右，马斯克旗下的SpaceX（太空探索技术公司）在自家的星舰基地成功发射了“星舰”，并成功达到了太空，完成了该火箭的第三次关键试飞。尽管最终这次试飞结果并未完全符合预期，但与前两次试射相比，此次火箭的性能有所提升，星舰不仅仅飞得更远、飞得更久，还成功完成了更多“里程碑”测试任务，离SpaceX将人们送上月球和火星的目标更进一步。</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/NW/2419603102\" title=\"思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准\" target=\"_blank\" class=\"\">思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准</a></strong></p><p>欧盟委员会在一份声明中表示：“委员会得出的结论是，由于有足够数量的替代参与者，该交易对两家公司活跃的市场竞争的影响有限，因此不会引起竞争问题。此外，委员会发现，合并后的实体将没有能力参与任何止赎策略。”</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/b23574aac95526c9e5c62ebc8dd25130","relate_stocks":{".SPX":"S&P 500 Index",".DJI":"道琼斯",".IXIC":"NASDAQ 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Dudley强调，美联储缩表意在未来需要时有能力重新进行QE宽松，放缓量化紧缩的目标比速度重要的多，但这并不足以影响长期利率或扰动市场。他预计，放缓量化紧缩的最终计划应在今年年中到位，美联储将减少国债缩减速度至每月300亿美元，最终回归全部持有国债的组合，同时增持短期票据。公司新闻特斯拉继续大跌，投资者喊话：马斯克再不专注工作就换掉他！特斯拉的长期投资者罗斯·格伯周四表示，为了挽救特斯拉的股价暴跌，CEO马斯克要么改变自己的行为，要么被取代。他说：“如果特斯拉找到一位真正能帮助公司的CEO，或者埃隆改变态度，真正重新专注于特斯拉的工作，以积极的方式推广这个品牌，情况可能很快就会好转。”微软将发布安全人工智能助手，帮助客户追踪黑客微软公司计划于4月1日发布一项人工智能工具，帮助网络安全工作人员生成可疑事件的摘要，并找出黑客用来掩盖其意图的狡猾手段。微软大约在一年前推出了安全版的Copilot，此后一直在企业客户中试用。微软高管Andrew Conway表示，测试者包括英国石油公司(BP Plc)和陶氏化学公司(Dow Chemical Co.)，目前已有“数百家合作伙伴和客户”。Adobe业绩指引逊于预期，股价盘后跌近10%美国跨国电脑软件公司Adobe公布了Q1季度财报。财报数据显示，Adobe第一财季营收和利润均超预期，几乎所有业务都实现了同比增长，特别是数字媒体和文档云业务同比大幅增长。在各项业务大幅增长的同时，Adobe却提出了逊于市场预期的业绩指引。菲斯克盘后暴涨逾50%！公司回应申请破产传闻，称洽谈构建战略伙伴关系美国电动汽车生产商Fisker回应可能申请破产的报道称，公司经常与外部顾问们共同努力以应对当前困境；公司侧重于募集额外的资本；公司与一家庞大的汽车制造商洽谈构建战略伙伴关系。生物制药公司杰龙盘后暴涨逾85%！美国FDA一个顾问委员会批准其贫血候选药美国食品药品管理局（FDA）一个顾问委员会投票，以12-2票批准其贫血候选药，认为imetelstat利大于弊。该公司已经申请该药用于治疗那些患有低风险骨髓增生异常综合征（myelodysplastic syndromes, MDS）的成年人。彭博预计，美国FDA将于6月16日之前做决定。盘后大涨近24%！Madrigal药物获FDA批准为NASH肝病首个疗法美国食品和药物管理局(FDA)周四批准了首个治疗一种常见且可能致命的肝脏疾病的药物，这种疾病影响着全球数百万人。FDA的决定意味着Madrigal制药公司在一个疾病领域取得了成功，而一些大公司在这个领域已经失败了，或者仍在试图进入这个领域。苹果发力AI！据称收购加拿大初创公司DarwinAI，神经网络人才或招入麾下媒体援引知情者消息称，苹果今年早些时候收购了加拿大的初创公司DarwinAI，该公司的几十名员工都加入了苹果的AI部门。媒体还称，作为收购交易的一部分，任加拿大滑铁卢大学系统设计工程系教授的的DarwinAI联合创始人、AI领域研究人士Alexander Wong加盟苹果，担任AI团队的主管。谷歌通用AI智能体发布，3D游戏玩法要变天了谷歌DeepMind号称打造出了首个能在广泛3D虚拟环境和视频游戏中遵循自然语言指令的通用AI智能体。名为SIMA，不是NPC，是可以成为玩家拍档，帮忙干活打杂的那种。SpaceX星舰第三次试飞，迄今为止最成功，进入太空，途经印度洋上空时解体北京时间3月14日21点25分左右，马斯克旗下的SpaceX（太空探索技术公司）在自家的星舰基地成功发射了“星舰”，并成功达到了太空，完成了该火箭的第三次关键试飞。尽管最终这次试飞结果并未完全符合预期，但与前两次试射相比，此次火箭的性能有所提升，星舰不仅仅飞得更远、飞得更久，还成功完成了更多“里程碑”测试任务，离SpaceX将人们送上月球和火星的目标更进一步。思科280亿美元收购Splunk获欧盟委员会批准欧盟委员会在一份声明中表示：“委员会得出的结论是，由于有足够数量的替代参与者，该交易对两家公司活跃的市场竞争的影响有限，因此不会引起竞争问题。此外，委员会发现，合并后的实体将没有能力参与任何止赎策略。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":220,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":280156454383624,"gmtCreate":1709418984702,"gmtModify":1709418986421,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/280156454383624","repostId":"2416495670","repostType":2,"repost":{"id":"2416495670","pubTimestamp":1709379393,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2416495670?lang=&edition=full","pubTime":"2024-03-02 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Papermaster近期参加了播客节目《史无前例：人工智能、机器学习、技术与初创企业》，回答了AMD的战略、最新的GPU进展、推理芯片部署的位置、芯片软件栈，以及他们如何看待供应链，投资者应该对于2024年的AMD有哪些期待等问题。</p><p>主要内容包括：</p><blockquote><p>与竞争对手相比，AMD的MI300芯片提供了更高的性能、更低的功耗和更少的架构空间，实现了更高效的计算。</p><p>AMD致力于开源因为它强化了合作和创新，通过不断开放其关键技术如ROCm软件堆栈，让客户可以自主选择，而不是把客户困在封闭系统中。</p><p>AMD确保其产品在主流深度学习框架上经过彻底测试和认证，并提供了高性能、稳定且易于部署的解决方案。</p><p>AMD获得了大量对AI定制推理芯片的需求，这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此，随着这一趋势的发展，<strong>AMD将提供更多定制化计算产品来回应这一需求</strong>。</p><p>当前GPU的供应仍然受到限制，但随着供应链逐步完善，未来供应限制将会消失。</p><p><strong>电力是芯片产能后一个关键的限制因素</strong>。所有大型大语言模型运营商都在寻找电力来源，对于AMD这样的开发者来说，应该更关注能效，我们会在设计的每一代产品中推动能效的提高，<strong>这绝对是最高优先级之一。</strong></p><p>摩尔定律正在放缓，而AMD异构计算可以为不同的应用部署合适的计算引擎，如在个人电脑和嵌入式设备中配置超低功耗AI加速器，利用芯片组合成一个整体，选择最佳技术节点，并考虑软件堆栈的设计。</p><p>步入云计算时代，计算负载越来越多地转移到服务器上，因此AI硬件公司在设计产品时应将减少延迟作为主要考虑。</p><p>2024年AMD将完成对其整个产品组合的AI效能，预计在云端、边缘计算、个人电脑、嵌入式设备及游戏设备等方面实现重大部署。</p></blockquote><p>以下为全文问答整理：</p><p><strong>问：你能先告诉我们一些你的背景吗</strong>？你研究了各种有趣的东西，从iPhone和iPad到最新一代的AMD超级计算芯片。</p><p><strong>答</strong>：当然，我在AMD有一段时间了。真正有趣的是，我进入这个行业的时机非常好，作为德克萨斯大学电气和计算机工程专业的毕业生，我对芯片设计非常感兴趣，而我又生在芯片设计正在彻底世界的时代，今天每个人都在使用这种并研究技术。CMOS刚刚投入生产和使用。所以我参加了<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a>的第一个CMOS项目，并创建了一些第一个设计。</p><p>我必须亲自动手，从芯片设计的每一个方面，在IBM工作了几年，我担任了不同的角色，推动微处理器的发展。首先，在IBM公司，有电力公司的PC。这意味着与<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>和摩托罗拉合作，以及我们在大型主机和大型风险服务器中使用的大型计算芯片。</p><p>真正得到了技术的各个方面，包括他们的一些服务器开发工作。但后来转向了苹果。史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）雇我运营iPhone和iPod。所以我在那里呆了几年。这是一个行业在下午发生重大转变的时刻。对我来说，这是一个很好的机会，因为我在2011年秋季结束了在AMD的工作，既是首席技术官，又负责技术和工程。就在摩尔定律开始放缓的时候，因此需要巨大的创新。</p><p><strong>问</strong>：是的，我想谈谈这一点，以及<strong>我们在计算创新方面可以期待什么</strong>。如果我们不只是在做梦，芯片上更多的晶体管无法做到这一点。我想，我们的每一位听众都听说过AMD，<strong>但你能简要介绍一下你服务的主要市场吗？</strong></p><p>答：AMD是一家有50多年历史的故事公司。它一开始作为第二供应商公司，带来了真正关键组件和x86微处理器。但你快进到我们今天所处的位置，这是一个非常广泛的投资组合。10年前，当我们的首席执行官Lisa Su以及我进入公司时，使命是让AMD重新获得非常非常强大的竞争力。</p><p>超级计算一直是AMD的重点。大约十年前，我们就开始恢复我们的CPU路线图。我们重新设计了我们的工程流程，其中之一就是采用更加模块化的设计方法，即我们开发可重复使用的部件，然后根据应用需求将其组合在一起。</p><p>我们投资开发了一系列新的高性能CPU，同时还努力将GPU提升到更高性能。这两种类型的处理单元都很重要，因为超级计算就是异构计算。它需要CPU和GPU协调工作，共同完成最繁重的任务。</p><p>世界上最强大的超级计算机就采用了AMD第三代霄龙7A53 64核心处理器和Instinct MI250X GPU加速器。</p><p>就在2022年2月，AMD收购半导体制造商Xilinx，对电子行业的合并产生重大影响，从而进一步扩大了投资组合，这次收购扩大了AMD的投资组合，使其在超级计算机、云计算、游戏设备和嵌入式设备等领域都有所涉足。AMD还收购了平桑托公司，进一步扩展了产品组合。</p><p><strong>问</strong>：AMD在过去的十年里公司取得了令人瞩目的成就，尤其是在人工智能领域。自从你加入公司以来，一直在强调人工智能的重要性。过去十年中，人工智能的应用发生了巨大的变化，不仅包括传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），还包括变压器模型、扩散模型等新型架构的应用。</p><p><strong>你能告诉我们更多关于最初在人工智能领域引起你注意的事情吗？那么随着时间的推移，AMD是如何开始越来越关注这一点的呢？你想出了什么样的解决方案？</strong></p><p><strong>答</strong>： 我们都知道人工智能的发展早就开始了，竞争开始于应用程序领域的开放。而AMD的GPU在这场竞赛中发挥了关键作用，特别是在图像识别和自然语言处理方面的准确性提升方面。AMD意识到了人工智能领域的巨大机遇，并制定了深思熟虑的战略，以成为该领域的领导者。</p><p>因此，看看AMD在2012年到2017年之间的情况，其大部分收入主要基于个人电脑（PC）和游戏领域。</p><p>所以，关键是确保投资组合在构建系统模块化方面具有竞争力。这些基石必须是在领域的领导力，必引人们在AMD平台上使用高性能应用程序。因此，首先，我们实际上必须重建CPU路线图。那就是我们发布了Zen微处理器，在个人电脑上有一个Rising系列，以及在x86服务器系列中的Epic。所以这开始了公司的收入增长，并开始扩展我们的投资组合。</p><p>大约在同一时间，当我们看到异构计算的发展方向时，在我加入公司之前就已经提出了异构计算的理念。在Lisa加入公司之前，AMD进行了一次重大收购——收购了GPU制造商ATI，从而将GPU技术纳入了公司的产品组合，这是我被AMD的CPU和GPU技术吸引而加入了公司的原因。</p><p>事实上，它是唯一一家将CPU和GPU融合到一起的公司。对我来说，行业需要串行、标量、这些传统CPU工作负载的竞争，以及从GPU获得的大量并行处理能力, 因此AMDk考虑通过异构计算模式将它们结合在一起，以满足不同类型的计算需求。</p><p>我们早在2011年就开始为个人电脑应用程序制造联合CPU和GPU芯片，这比任何其他公司都要早。我们称之为APU（加速处理器单元）。然后，对于大数据应用程序，我们首先从HPC（高性能计算技术）开始，这种技术在国家实验室中使用，也在石油勘探公司中使用。因此，我们首先专注于大型政府招标项目，最终导致了我们在世界上最大的超级计算机中拥有AMD CPU和MDGP US。</p><p>这项工作几年前就开始了，它同样是硬件和软件的努力。我们一直在建立这种硬件和软件能力，直到去年的2023年12月6日，我们宣布了我们的旗舰产品MI300，分别为纯 GPU 的 MI300X 与 APU 架构的 MI300A，均采用 HBM3 内存，容量 192GB / 128GB。也是为高性能人工智能应用程序优化的一个变体，能够同时面向训练和推理。</p><p>所以这是一个漫长的旅程，我们很高兴我们的销量开始起飞。</p><p><strong>问</strong>：现在太棒了，我猜当你推出MI300时，你得到了Meta、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>购买它的承诺。刚刚提到你对一系列应用程序感到非常兴奋。<strong>你能告诉我们更多关于你最感兴趣的或者今天最看好的应用程序以及云端应用部署的方面吗？</strong></p><p><strong>答</strong>：当然，当考虑到人工智能的主要应用领域时，你仍然会看到巨大的资本支出，为了提升大语言模型的准确性，包括训练和推理领域。这些模型像ChatGPT、Bard和其他语言模型一样，您可以向它们询问任何问题，它们试图吸收海量的数据，来对模型进行训练，这的确是人工智能和通用人工智能的终极目标。</p><p>这就是我们的重点所在。MI300是为了开始实现这一目标的，它是一个可以与行业领导者竞争的典范产品。事实上，MI300已经做到了,它在训练方面具有竞争力，且在推理方面领先，具有巨大的性能优势。我们为训练或推理处理所需的数学处理创建了非常高效的引擎。但我们也提供了更多的内存，以实现更高效的计算。</p><p>与竞争对手相比，MI300提供了更高的性能、更低的功耗和更少的机架空间，实现了更高效的计算。</p><p><strong>问：竞争的一个重要方面，正如你刚才指出的那样，包括性能，例如整体性能，还有效率，以及软件平台等等。你如何考虑在优化数学库上的投资？你希望开发人员如何理解你们的方法？与竞争对手相比，你们的指导方式是什么？</strong></p><p>答：这个问题非常好，在这个芯片领域竞争是多方面的。你会看到很多初创公司进军这个领域，但大部分的推理工作目前都是在通用目的的CPU上完成的，对于大型语言模型应用，几乎都是在GPU上完成的。</p><p>由于GPU在软件和开发人员生态系统中占据主导地位，因此AMD开始关注GPU的发展，在硬件和软件方面取得了成就。我们在CPU上是有竞争力的，我们的份额正在快速增长，因为我们拥有一代又一代非常强大的CPU。</p><p>但对于GPU，直到现在我们才真正开发出世界一流的硬件和软件。我们所做的是确保GPU的部署过程尽可能简单，强调利用所有GPU的语义，使得编码变得更加容易，尤其是对于使用低级语义的编码人员而言。我们支持所有重要的软件库和框架，包括PyTorch、ONNX和TensorFlow等，与开发人员密切合作，以确保他们的GPU能够与各种不同的软件环境无缝集成，并为开发人员提供灵活和高效的工具。</p><p>现在，由于我们拥有具有竞争力和领导力的产品，你会看到当你们使用AMD进行部署时非常容易。比方说，AMD与Hugging Face等合作伙伴紧密合作，确保他们的大语言模型在AMD平台上进行测试，并保证在与英伟达等其他平台上的测试结果表现相当。</p><p>同样，AMD在PyTorch等主流深度学习框架上也进行了测试，并成为了少数几个获得认证的产品之一，意味着AMD与他们的产品完全兼容。AMD也会定期进行回归测试，确保产品在各种情况下的稳定性和可靠性。AMD积极与客户合作，包括与一些早期采用其产品的公司合作，以获取反馈并优化产品。这有助于AMD确保他们的产品能够顺利部署，并在现有的业务环境中无缝运。</p><p>另外，AMD与一些早期合作伙伴进行合作，帮助他们将自己的大型语言模型（LLMS）部署到AMD的云端和机架配置中。这种合作意味着AMD已经开始与客户合作，并提供服务，以确保他们的产品能够在客户环境中顺利运行。</p><p>在AMD的十二月活动中，其他合作伙伴也站在了舞台上，这表明AMD与其他重要的合作伙伴合作，其中包括一些超大规模的合作伙伴。这种合作扩大了AMD的合作范围，并有助于将其产品推广到更广泛的市场。AMD还与许多OEM应用程序进行销售，并直接与客户合作。通过与客户直接合作，AMD可以更好地了解客户需求，并根据反馈加速产品的改进和优化过程。</p><p>这是一个非常受限制的环，缺乏竞争对每个人都不利。顺便说一句，如果没有竞争，行业最终会停滞不前，您可以看看在我们带来竞争前的CPU行业。它真的变得停滞不前了。你只是得到了渐进的改进。行业知道这一点，我们与众多伙伴建立了巨大的合作关系，我们对此非常感激。</p><p>作为回报，我们将继续提供一代又一代有竞争力的产品。</p><p><strong>问：谈一谈rocm软件栈的开源原因、动机或者价值观。</strong></p><p><strong>答</strong>： 这是个好问题，ROCm是AMD的开源GPU计算软件堆栈，旨在提供一个可移植、高性能的GPU计算平台。对于公司来说，开源是一个非常重要的问题，因为他们非常注重合作和开放的文化。开源技术将技术开放给了整个社区，这有助于推动技术的发展和创新。AMD的历史上一直致力于开源，CPU编译器LLVM就是一个开源项目。除了CPU编译器和GPU之外，我们还开放了ROCm软件堆栈，是他们的基础架构，对于赢得超级计算方面起着重要作用。选择支持开源的原因是因为相信这种开放的理念，同时强调这也是公司的理念之一。</p><p>所以，在2002年将 Xi Links 和 AMD 结合在一起，我所做的不仅仅是加深了对开源的承诺，关键是，我们不想通过专有的封闭式软件堆栈来锁定某人。我们想要的是以最佳解决方案取得胜利，我们致力于开源，并且致力于为我们的客户提供选择。</p><p>我们期望凭借最佳解决方案获胜，但我们不会将客户困在某一特定选择中。我们将凭借一代又一代的优势赢得胜利。</p><p><strong>问</strong>：我认为目前发展迅速的一个领域是人工智能计算的云服务。显然，有来自微软的Azure、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>的AWS和<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>的GCP这样的超级云服务提供商。但也有其他新兴的参与者，比如BaseTen和ModalReplicate等。可以说，它们在提供不同的工具、API端点等方面提供了差异化的服务，而这些超级云服务提供商目前尚未具备。另外，它们部分原因是拥有GPU资源，而目前GPU资源短缺，这也推动了它们的利用率。<strong>在未来3到4年内，您如何看待这个市场的发展？也许GPU会变得更加易于获得，不再出现短缺或限制的情况？</strong></p><p><strong>答</strong>：这确实正在发生。<strong>我认为供应受限的情况将会消失，这是其中的一部分</strong>。我们正在加紧生产和发货，进展得相当顺利。但更重要的是，回答您的问题，我认为应该这样考虑：市场正在以令人惊叹的速度迅速扩张。我之前说过，今天大多数的应用程序都是从这些大规模的语言模型开始的，这些模型主要基于云，且不仅仅是基于云，而是基于超大规模的云，因为这需要一个庞大的集群，不仅用于训练，而且实际上还用于许多类型的生成型语言模型的推理。</p><p>但现在发生的情况是，我们看到一个接一个的应用程序呈非线性增长。我们看到的是一种泛滥现象，人们开始理解他们如何定制他们的模型，如何微调它，如何拥有更小的模型，不需要回答任何问题或支持任何应用程序。<strong>但它可能只是适用于您业务领域的某个专业领域。</strong>因此，这种多样性使得计算规模以及如何配置集群的需求变得非常丰富多样。<strong>市场正在迅速扩展，您需要为计算集群配置特定于应用程序的配置。它甚至进一步发展，不仅仅局限于这些庞大的高规模超大规模，而是向着我将其称为数据中心的阶层转变。</strong></p><p>这一切都源于，当您考虑那些真正定制的应用程序时，它们可以在边缘设备上运行，直接在您的工厂车间实现非常低的延迟，将语言模型放在数据创建的源头，直接面向最终用户设备。</p><p>我们已经将我们的AI推理加速器集成到我们的个人电脑中，并在整个2023年持续发货。实际上，今年SES已经宣布了我们下一代AI加速个人电脑。而且，随着我们的Xilinx产品组合覆盖到嵌入式设备，<strong>我们从行业中获得了很多对定制推理应用的需求，这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此，随着这一趋势的发展，我们将看到更多定制化的计算安装，以满足不断增长的需求。</strong></p><p> </p><p><strong>问</strong>：很有道理，未来很大一部分或一小部分的推理（AI计算任务）将会被推向边缘计算。很明显，我们将在设备上，无论是笔记本电脑还是手机上，运行一些小型模型。这里提到的“边缘计算”指的是在数据产生地点附近进行数据处理，而不是将数据发送到数据中心或云进行处理。这样可以减少延迟，提高处理速度。</p><p>至少在短期内，对于大型模型或大型数据中心可能存在一些持续的潜在限制因素，关于GPU供应侧面临的主要限制因素是什么？包括封装问题、<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>的产能，以及其他可能的限制因素？有些人说在处理当前的限制之后，<strong>下一个问题是数据中心是否有足够的电力来运行这些设备。并且有点好奇应该如何考虑这些限制因素，以及供需状况何时能够更加平衡？</strong></p><p><strong>答</strong>：坦率的说，供需平衡实际上是任何芯片制造商都必须管理的问题，你需要确保你的供应。回顾疫情期间，我们的设备需求大增，这使得我们的供应链紧张，因为当时PC电脑的需求大幅上升，人们在家工作，我们的X86服务器的需求也大幅上升。因此，在疫情期间，我们处于&#34;紧急模式&#34;。我们做得很好，虽然有基板短缺，但我们增加了更多的基板制造能力。</p><p>我们与我们的主要晶圆代工供应商台积电合作，与他们建立了深入的合作伙伴关系，我们已经合作了几十年。如果我们能提前预判并理解市场信号，我们通常能够满足供应，如果有短缺，通常也能够得到良好的控制。关于人工智能，很明显我们看到了需求的大幅增加。</p><p>晶圆厂正在作出响应，你必须不仅仅认为这是晶圆厂的问题，你绝对正确。关于封装，我们和我们的GPU竞争对手都使用了先进的封装技术。我会给你看的。虽然摄像头可能无法清楚地显示，但这是我们的MI300。你看到的是一整套芯片组。所以是较小的芯片，具有CPU功能、IO和内存控制器。它可以是我们专注于高性能计算的版本的CPU。</p><p>我们直接将我们的CPU芯片集成在同一个系统中。还有周围所有的高带宽内存，以供给这些引擎。这些芯片是侧向连接的，在MI300上，我们也将这些设备垂直连接。所以这是一个复杂的供应链，但我们在这方面非常非常擅长。我们是一家出色的公司，已经有18年了。我们的AMD供应链团队做得非常好，我认为总体来说，行业将会超越这类供应限制。</p><p>现在你提到了电力。我认为，这最终将是一个关键的限制因素。你看到所有主要的运营商都在寻找电力来源，对于我们这样的引擎开发者，这些引擎消耗的电力，我们非常关注能效，并且我们会在我们设计的每一代产品中推动能效的提高。这绝对是我们的最高优先级之一。</p><p><strong>问</strong>：随着摩尔定律的终结，即集成电路上可容纳的晶体管数量每两年翻倍的速度放缓，如何通过创新来继续提高计算能力成为了一个重要话题。你曾经表示，这种挑战激发了你加入AMD的兴趣，<strong>特别是想了解AMD将如何在不同的创新方向上进行投资。此外，对三维堆叠技术表示好奇</strong>，希望以通俗易懂的方式获得解释，这是一种通过垂直堆叠芯片来增加集成度和性能的技术。</p><p><strong>答</strong>：关于3D堆栈技术，简单来说，它是一种先进的封装技术，可以将多个芯片层叠在一起，从而提高了集成度和性能，同时还可以节省空间。当摩尔定律放缓时，芯片技术自身从一个代际过渡到下一个代际的能力降低了，这意味着我们不能再依靠新的半导体技术节点来缩小设备尺寸、提高性能、降低功耗并维持相同的成本。</p><p>因此，现在需要更多的创新，要求全面的设计思维，比如依赖于新的器件转换、新的晶圆节点技术。</p><p>而异构计算，意味着为合适的应用带来正确的计算引擎，例如我们在个人电脑和嵌入式设备中拥有的超低功耗AI加速器。这关乎为特定应用量身定制引擎，利用芯片组合成一个整体，选择最佳技术节点，并考虑软件堆栈的设计。这种优化需要从晶体管设计做起，一直到计算设备集成的全过程，并且还要兼顾软件堆栈和应用程序的视角。与所有在AMD工作的工程师一样，我为有机会进行这些工作而感到兴奋，因为我们拥有构建这些的基石，而且AMD的文化中内建了合作精神，不需要开发整个系统或应用程序堆栈，而是通过深入合作来确保解决方案的优化。</p><p><strong>问：如何在当前全球政治经济格局中，确保芯片制造的安全和供应链的稳定性？</strong></p><p><strong>答</strong>：我们必须考虑这些问题。我们非常支持与国际间互相合作，确实存在这样的问题：现在如何依赖芯片设计来运行那些至关重要的系统，确保供应连续性成为国家安全的问题。</p><p>因此，我们将这一点纳入我们的战略，并与我们的合作伙伴一起构建它。我们支持晶圆厂的扩张。你看到台积电在亚利桑那建造晶圆厂，我们与他们合作。你看到<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>在德克萨斯建造晶圆厂，但不仅仅是在美国，我们实际上也在全球范围内扩张，比如在欧洲和亚洲其他地区的设施。</p><p>这种情况超出了代工厂的范畴，包装也是同样的问题，当你把芯片放在载体上时，你需要互联，你需要那个生态系统也具有地理多样性。</p><p>我们认为，让每个人都知道将会有地理多样性是非常重要的事情。我们正深度参与其中。实际上，我对我们所取得的进展感到非常满意。这不是一夜之间就能发生的事情。这是芯片设计与软件之间的区别。有人不能用软件，你可以迅速地提出一个新想法，并将产品非常迅速地推向市场，设计出最小可行产品，推出去，它可以迅速流行。但是，<strong>扩大供应链确实需要数年的准备工作，整个半导体行业从历史上看也是这样建立起来的。这是一个全球性的产业链，将会创造地理上的专业知识集群</strong>。</p><p>这就是我们今天所处地位，但是当我们今天面临更加动荡的宏观环境，分散制造能力就显得尤为重要。这项工作已经在进行中。</p><p><strong>问：怎么看AI硬件的发展？</strong>AMD现在为许多有趣的设备和应用提供动力没，今天在构建的东西怎么样？有Vision Pro，有Rabbit（这是一种以AI为首的设备），这种以健康为中心的HumanE，还有Figure。看起来像是突然间有很多新的硬件设备爆炸性的增长。我很好奇想知道你的观点，你认为是什么趋势预示了这些产品的成功？<strong>什么趋势可能预示着失败，我们应该如何看待这些新的事物和设备的集合</strong>？</p><p><strong>答</strong>：这个问题非常好。我会从技术的角度开始，作为芯片设计师，这些不同类型的硬件同时产生的原因你应该感到自豪，因为你得到的计算能力越来越强，体积缩小了，而且功耗非常低。</p><p>你可以看到越来越多的设备，它们拥有令人难以置信的计算和视听能力。你看Meta Quest和Vision Pro这样的设备，这不是一夜之间发生的。你看早期的版本，它们太重了，太大了，计算能力不够。</p><p>因为如果你头戴设备的屏幕上看到光子和实际处理之间的延迟太高，你真的会在佩戴它并试图观看电影或玩游戏时感到身体不适。</p><p>首先，我为我们作为一个行业所取得的技术进步感到自豪。我们当然非常自豪于AMD在这方面的推动，但你提出的更广泛的问题是，你如何知道什么会成功？技术是一个邻居。</p><p>但如果有一件事我在苹果学到的是，真正成功的设备是满足需求的。它们真的给了你一个你喜欢的能力。这不仅仅是增量的。我可以做一些比我之前做的事情稍微好一点的事情。它必须是你喜欢的东西，创造一个新类别。它是由技术启用的，但产品本身必须真正激发你的兴趣，并给你新的能力。我会提到一件事。我提到了PC中的AI使能。<strong>我认为这几乎会使PC成为一个新类别。因为当你想到你将能够运行的应用类型，超高性能，但又低功耗的推理你可以运行。</strong>想象一下，现在如果我根本不会说英语，我正在观看这个播客。假设它是现场直播的，我点击我的实时翻译。我可以将它翻译成我的口语，没有可察觉的延迟。这只是无数新应用中的一个将被启用的。</p><p>是的，我认为这是一个非常有趣的时期，因为多年来，像AMD这样的公司从中受益，对吧？</p><p>你也在数据中心，但有如此多的计算负载移动到服务器，对吧？云的时代，所有这些复杂的消费者社交应用程序的时代。我认为在新时代，试图创造体验和战斗，像所有这些新的应用公司都在作为一个主要考虑因素而战斗延迟，因为你有网络，模型慢。你在尝试改变模型，你有事情想要在设备上再做一次。我只是觉得这已经有一段时间没有像一个真正的设计考虑了。先生，我同意你的看法。我认为这是下一组挑战之一，那就是真正解决不仅仅是在云端、边缘这些用户设备上启用高性能和AI应用的想法。</p><p><strong>问：2024年AMD有什么部署？</strong></p><p><strong>答：</strong>对于我们来说，这是重要的一年，因为我们花了很多年时间发展我们的硬件和软件以支持人工智能，我们刚刚完成了对我们整个产品组合的AI使能。所以云端、边缘、我们的个人电脑、我们的嵌入式设备、我们的游戏设备，我们正在使我们的游戏设备通过AI进行升级，2024年对我们来说真的是一个巨大的部署年。</p><p>所以现在基础已经打好，能力也已经具备。我跟你们提到了我们所有的合作伙伴。2024年对我们来说是一个巨大的部署年份。我认为我们在人工智能领域经常被忽视，每个人都知道我们的竞争对手，但我们不仅想在人工智能领域被认识，而且基于结果、基于能力和我们提供的价值，我们希望在2024年被认为是真正使人工智能在云端、在大规模LLM训练和推理中用于再生性AI的广泛应用中得到启用并普及的公司，同样也是在整个计算领域中。</p><p>我认为这也是应用程序的扩展组合开始活跃的一年。我看看微软在谈论什么，在他们正在做的能力启用方面，从云到客户端。这是非常令人兴奋的。许多和我谈过的独立软件供应商（ISVs）都在做同样的事情。而且坦率地说，萨拉，他们正在解决你问的那个问题，我如何编写我的应用程序，以便我给你最好的体验，同时利用云端和你手中或在你的笔记本电脑上运行应用程序的设备。</p><p>所以这将是一个变革性的一年，我们在AMD感到非常兴奋，似乎处在了这一切的中心。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>AMD CTO访谈全文：AI推理芯片需求猛增，GPU供应短缺必将缓解</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ 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class=\"meta\">\n\n\n2024-03-02 19:36 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://wallstreetcn.com/articles/3709499><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>Mark Papermaster称，电力是芯片发展的关键限制因素，提高能效绝对是AMD最高优先级。AMD在这场AI芯片热潮中一路狂奔，华尔街仍用空前的热情为“英伟达最强劲的挑战者”买单。3月1日，AMD继前一日大涨9%后再涨超5%，股价创收盘历史新高。本周累涨14.8%，今年迄今涨幅达到30.6%。AMD CTO及执行副总裁Mark Papermaster近期参加了播客节目《史无前例：人工智能、...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3709499\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/5b373399cb37cbebb1bd5f91e1412451","relate_stocks":{"IE0009356076.USD":"JANUS HENDERSON GLOBAL TECHNOLOGY AND INNOVATION \"A2\" (USD) ACC","LU1303367103.USD":"摩根大通多经理另类基金 A (acc)","LU2098885051.SGD":"JPMorgan Funds - Multi-Manager Alternatives A (acc) SGD","LU1316542783.SGD":"Janus Henderson Horizon Global Technology Leaders A2 SGD","LU1923623000.USD":"Natixis Thematics AI & Robotics Fund R/A USD","LU2458330169.SGD":"FRANKLIN 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Papermaster称，电力是芯片发展的关键限制因素，提高能效绝对是AMD最高优先级。AMD在这场AI芯片热潮中一路狂奔，华尔街仍用空前的热情为“英伟达最强劲的挑战者”买单。3月1日，AMD继前一日大涨9%后再涨超5%，股价创收盘历史新高。本周累涨14.8%，今年迄今涨幅达到30.6%。AMD CTO及执行副总裁Mark Papermaster近期参加了播客节目《史无前例：人工智能、机器学习、技术与初创企业》，回答了AMD的战略、最新的GPU进展、推理芯片部署的位置、芯片软件栈，以及他们如何看待供应链，投资者应该对于2024年的AMD有哪些期待等问题。主要内容包括：与竞争对手相比，AMD的MI300芯片提供了更高的性能、更低的功耗和更少的架构空间，实现了更高效的计算。AMD致力于开源因为它强化了合作和创新，通过不断开放其关键技术如ROCm软件堆栈，让客户可以自主选择，而不是把客户困在封闭系统中。AMD确保其产品在主流深度学习框架上经过彻底测试和认证，并提供了高性能、稳定且易于部署的解决方案。AMD获得了大量对AI定制推理芯片的需求，这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此，随着这一趋势的发展，AMD将提供更多定制化计算产品来回应这一需求。当前GPU的供应仍然受到限制，但随着供应链逐步完善，未来供应限制将会消失。电力是芯片产能后一个关键的限制因素。所有大型大语言模型运营商都在寻找电力来源，对于AMD这样的开发者来说，应该更关注能效，我们会在设计的每一代产品中推动能效的提高，这绝对是最高优先级之一。摩尔定律正在放缓，而AMD异构计算可以为不同的应用部署合适的计算引擎，如在个人电脑和嵌入式设备中配置超低功耗AI加速器，利用芯片组合成一个整体，选择最佳技术节点，并考虑软件堆栈的设计。步入云计算时代，计算负载越来越多地转移到服务器上，因此AI硬件公司在设计产品时应将减少延迟作为主要考虑。2024年AMD将完成对其整个产品组合的AI效能，预计在云端、边缘计算、个人电脑、嵌入式设备及游戏设备等方面实现重大部署。以下为全文问答整理：问：你能先告诉我们一些你的背景吗？你研究了各种有趣的东西，从iPhone和iPad到最新一代的AMD超级计算芯片。答：当然，我在AMD有一段时间了。真正有趣的是，我进入这个行业的时机非常好，作为德克萨斯大学电气和计算机工程专业的毕业生，我对芯片设计非常感兴趣，而我又生在芯片设计正在彻底世界的时代，今天每个人都在使用这种并研究技术。CMOS刚刚投入生产和使用。所以我参加了IBM的第一个CMOS项目，并创建了一些第一个设计。我必须亲自动手，从芯片设计的每一个方面，在IBM工作了几年，我担任了不同的角色，推动微处理器的发展。首先，在IBM公司，有电力公司的PC。这意味着与苹果和摩托罗拉合作，以及我们在大型主机和大型风险服务器中使用的大型计算芯片。真正得到了技术的各个方面，包括他们的一些服务器开发工作。但后来转向了苹果。史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）雇我运营iPhone和iPod。所以我在那里呆了几年。这是一个行业在下午发生重大转变的时刻。对我来说，这是一个很好的机会，因为我在2011年秋季结束了在AMD的工作，既是首席技术官，又负责技术和工程。就在摩尔定律开始放缓的时候，因此需要巨大的创新。问：是的，我想谈谈这一点，以及我们在计算创新方面可以期待什么。如果我们不只是在做梦，芯片上更多的晶体管无法做到这一点。我想，我们的每一位听众都听说过AMD，但你能简要介绍一下你服务的主要市场吗？答：AMD是一家有50多年历史的故事公司。它一开始作为第二供应商公司，带来了真正关键组件和x86微处理器。但你快进到我们今天所处的位置，这是一个非常广泛的投资组合。10年前，当我们的首席执行官Lisa Su以及我进入公司时，使命是让AMD重新获得非常非常强大的竞争力。超级计算一直是AMD的重点。大约十年前，我们就开始恢复我们的CPU路线图。我们重新设计了我们的工程流程，其中之一就是采用更加模块化的设计方法，即我们开发可重复使用的部件，然后根据应用需求将其组合在一起。我们投资开发了一系列新的高性能CPU，同时还努力将GPU提升到更高性能。这两种类型的处理单元都很重要，因为超级计算就是异构计算。它需要CPU和GPU协调工作，共同完成最繁重的任务。世界上最强大的超级计算机就采用了AMD第三代霄龙7A53 64核心处理器和Instinct MI250X GPU加速器。就在2022年2月，AMD收购半导体制造商Xilinx，对电子行业的合并产生重大影响，从而进一步扩大了投资组合，这次收购扩大了AMD的投资组合，使其在超级计算机、云计算、游戏设备和嵌入式设备等领域都有所涉足。AMD还收购了平桑托公司，进一步扩展了产品组合。问：AMD在过去的十年里公司取得了令人瞩目的成就，尤其是在人工智能领域。自从你加入公司以来，一直在强调人工智能的重要性。过去十年中，人工智能的应用发生了巨大的变化，不仅包括传统的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），还包括变压器模型、扩散模型等新型架构的应用。你能告诉我们更多关于最初在人工智能领域引起你注意的事情吗？那么随着时间的推移，AMD是如何开始越来越关注这一点的呢？你想出了什么样的解决方案？答： 我们都知道人工智能的发展早就开始了，竞争开始于应用程序领域的开放。而AMD的GPU在这场竞赛中发挥了关键作用，特别是在图像识别和自然语言处理方面的准确性提升方面。AMD意识到了人工智能领域的巨大机遇，并制定了深思熟虑的战略，以成为该领域的领导者。因此，看看AMD在2012年到2017年之间的情况，其大部分收入主要基于个人电脑（PC）和游戏领域。所以，关键是确保投资组合在构建系统模块化方面具有竞争力。这些基石必须是在领域的领导力，必引人们在AMD平台上使用高性能应用程序。因此，首先，我们实际上必须重建CPU路线图。那就是我们发布了Zen微处理器，在个人电脑上有一个Rising系列，以及在x86服务器系列中的Epic。所以这开始了公司的收入增长，并开始扩展我们的投资组合。大约在同一时间，当我们看到异构计算的发展方向时，在我加入公司之前就已经提出了异构计算的理念。在Lisa加入公司之前，AMD进行了一次重大收购——收购了GPU制造商ATI，从而将GPU技术纳入了公司的产品组合，这是我被AMD的CPU和GPU技术吸引而加入了公司的原因。事实上，它是唯一一家将CPU和GPU融合到一起的公司。对我来说，行业需要串行、标量、这些传统CPU工作负载的竞争，以及从GPU获得的大量并行处理能力, 因此AMDk考虑通过异构计算模式将它们结合在一起，以满足不同类型的计算需求。我们早在2011年就开始为个人电脑应用程序制造联合CPU和GPU芯片，这比任何其他公司都要早。我们称之为APU（加速处理器单元）。然后，对于大数据应用程序，我们首先从HPC（高性能计算技术）开始，这种技术在国家实验室中使用，也在石油勘探公司中使用。因此，我们首先专注于大型政府招标项目，最终导致了我们在世界上最大的超级计算机中拥有AMD CPU和MDGP US。这项工作几年前就开始了，它同样是硬件和软件的努力。我们一直在建立这种硬件和软件能力，直到去年的2023年12月6日，我们宣布了我们的旗舰产品MI300，分别为纯 GPU 的 MI300X 与 APU 架构的 MI300A，均采用 HBM3 内存，容量 192GB / 128GB。也是为高性能人工智能应用程序优化的一个变体，能够同时面向训练和推理。所以这是一个漫长的旅程，我们很高兴我们的销量开始起飞。问：现在太棒了，我猜当你推出MI300时，你得到了Meta、微软购买它的承诺。刚刚提到你对一系列应用程序感到非常兴奋。你能告诉我们更多关于你最感兴趣的或者今天最看好的应用程序以及云端应用部署的方面吗？答：当然，当考虑到人工智能的主要应用领域时，你仍然会看到巨大的资本支出，为了提升大语言模型的准确性，包括训练和推理领域。这些模型像ChatGPT、Bard和其他语言模型一样，您可以向它们询问任何问题，它们试图吸收海量的数据，来对模型进行训练，这的确是人工智能和通用人工智能的终极目标。这就是我们的重点所在。MI300是为了开始实现这一目标的，它是一个可以与行业领导者竞争的典范产品。事实上，MI300已经做到了,它在训练方面具有竞争力，且在推理方面领先，具有巨大的性能优势。我们为训练或推理处理所需的数学处理创建了非常高效的引擎。但我们也提供了更多的内存，以实现更高效的计算。与竞争对手相比，MI300提供了更高的性能、更低的功耗和更少的机架空间，实现了更高效的计算。问：竞争的一个重要方面，正如你刚才指出的那样，包括性能，例如整体性能，还有效率，以及软件平台等等。你如何考虑在优化数学库上的投资？你希望开发人员如何理解你们的方法？与竞争对手相比，你们的指导方式是什么？答：这个问题非常好，在这个芯片领域竞争是多方面的。你会看到很多初创公司进军这个领域，但大部分的推理工作目前都是在通用目的的CPU上完成的，对于大型语言模型应用，几乎都是在GPU上完成的。由于GPU在软件和开发人员生态系统中占据主导地位，因此AMD开始关注GPU的发展，在硬件和软件方面取得了成就。我们在CPU上是有竞争力的，我们的份额正在快速增长，因为我们拥有一代又一代非常强大的CPU。但对于GPU，直到现在我们才真正开发出世界一流的硬件和软件。我们所做的是确保GPU的部署过程尽可能简单，强调利用所有GPU的语义，使得编码变得更加容易，尤其是对于使用低级语义的编码人员而言。我们支持所有重要的软件库和框架，包括PyTorch、ONNX和TensorFlow等，与开发人员密切合作，以确保他们的GPU能够与各种不同的软件环境无缝集成，并为开发人员提供灵活和高效的工具。现在，由于我们拥有具有竞争力和领导力的产品，你会看到当你们使用AMD进行部署时非常容易。比方说，AMD与Hugging Face等合作伙伴紧密合作，确保他们的大语言模型在AMD平台上进行测试，并保证在与英伟达等其他平台上的测试结果表现相当。同样，AMD在PyTorch等主流深度学习框架上也进行了测试，并成为了少数几个获得认证的产品之一，意味着AMD与他们的产品完全兼容。AMD也会定期进行回归测试，确保产品在各种情况下的稳定性和可靠性。AMD积极与客户合作，包括与一些早期采用其产品的公司合作，以获取反馈并优化产品。这有助于AMD确保他们的产品能够顺利部署，并在现有的业务环境中无缝运。另外，AMD与一些早期合作伙伴进行合作，帮助他们将自己的大型语言模型（LLMS）部署到AMD的云端和机架配置中。这种合作意味着AMD已经开始与客户合作，并提供服务，以确保他们的产品能够在客户环境中顺利运行。在AMD的十二月活动中，其他合作伙伴也站在了舞台上，这表明AMD与其他重要的合作伙伴合作，其中包括一些超大规模的合作伙伴。这种合作扩大了AMD的合作范围，并有助于将其产品推广到更广泛的市场。AMD还与许多OEM应用程序进行销售，并直接与客户合作。通过与客户直接合作，AMD可以更好地了解客户需求，并根据反馈加速产品的改进和优化过程。这是一个非常受限制的环，缺乏竞争对每个人都不利。顺便说一句，如果没有竞争，行业最终会停滞不前，您可以看看在我们带来竞争前的CPU行业。它真的变得停滞不前了。你只是得到了渐进的改进。行业知道这一点，我们与众多伙伴建立了巨大的合作关系，我们对此非常感激。作为回报，我们将继续提供一代又一代有竞争力的产品。问：谈一谈rocm软件栈的开源原因、动机或者价值观。答： 这是个好问题，ROCm是AMD的开源GPU计算软件堆栈，旨在提供一个可移植、高性能的GPU计算平台。对于公司来说，开源是一个非常重要的问题，因为他们非常注重合作和开放的文化。开源技术将技术开放给了整个社区，这有助于推动技术的发展和创新。AMD的历史上一直致力于开源，CPU编译器LLVM就是一个开源项目。除了CPU编译器和GPU之外，我们还开放了ROCm软件堆栈，是他们的基础架构，对于赢得超级计算方面起着重要作用。选择支持开源的原因是因为相信这种开放的理念，同时强调这也是公司的理念之一。所以，在2002年将 Xi Links 和 AMD 结合在一起，我所做的不仅仅是加深了对开源的承诺，关键是，我们不想通过专有的封闭式软件堆栈来锁定某人。我们想要的是以最佳解决方案取得胜利，我们致力于开源，并且致力于为我们的客户提供选择。我们期望凭借最佳解决方案获胜，但我们不会将客户困在某一特定选择中。我们将凭借一代又一代的优势赢得胜利。问：我认为目前发展迅速的一个领域是人工智能计算的云服务。显然，有来自微软的Azure、亚马逊的AWS和谷歌的GCP这样的超级云服务提供商。但也有其他新兴的参与者，比如BaseTen和ModalReplicate等。可以说，它们在提供不同的工具、API端点等方面提供了差异化的服务，而这些超级云服务提供商目前尚未具备。另外，它们部分原因是拥有GPU资源，而目前GPU资源短缺，这也推动了它们的利用率。在未来3到4年内，您如何看待这个市场的发展？也许GPU会变得更加易于获得，不再出现短缺或限制的情况？答：这确实正在发生。我认为供应受限的情况将会消失，这是其中的一部分。我们正在加紧生产和发货，进展得相当顺利。但更重要的是，回答您的问题，我认为应该这样考虑：市场正在以令人惊叹的速度迅速扩张。我之前说过，今天大多数的应用程序都是从这些大规模的语言模型开始的，这些模型主要基于云，且不仅仅是基于云，而是基于超大规模的云，因为这需要一个庞大的集群，不仅用于训练，而且实际上还用于许多类型的生成型语言模型的推理。但现在发生的情况是，我们看到一个接一个的应用程序呈非线性增长。我们看到的是一种泛滥现象，人们开始理解他们如何定制他们的模型，如何微调它，如何拥有更小的模型，不需要回答任何问题或支持任何应用程序。但它可能只是适用于您业务领域的某个专业领域。因此，这种多样性使得计算规模以及如何配置集群的需求变得非常丰富多样。市场正在迅速扩展，您需要为计算集群配置特定于应用程序的配置。它甚至进一步发展，不仅仅局限于这些庞大的高规模超大规模，而是向着我将其称为数据中心的阶层转变。这一切都源于，当您考虑那些真正定制的应用程序时，它们可以在边缘设备上运行，直接在您的工厂车间实现非常低的延迟，将语言模型放在数据创建的源头，直接面向最终用户设备。我们已经将我们的AI推理加速器集成到我们的个人电脑中，并在整个2023年持续发货。实际上，今年SES已经宣布了我们下一代AI加速个人电脑。而且，随着我们的Xilinx产品组合覆盖到嵌入式设备，我们从行业中获得了很多对定制推理应用的需求，这些需求覆盖了广泛的嵌入式应用场景。因此，随着这一趋势的发展，我们将看到更多定制化的计算安装，以满足不断增长的需求。 问：很有道理，未来很大一部分或一小部分的推理（AI计算任务）将会被推向边缘计算。很明显，我们将在设备上，无论是笔记本电脑还是手机上，运行一些小型模型。这里提到的“边缘计算”指的是在数据产生地点附近进行数据处理，而不是将数据发送到数据中心或云进行处理。这样可以减少延迟，提高处理速度。至少在短期内，对于大型模型或大型数据中心可能存在一些持续的潜在限制因素，关于GPU供应侧面临的主要限制因素是什么？包括封装问题、台积电的产能，以及其他可能的限制因素？有些人说在处理当前的限制之后，下一个问题是数据中心是否有足够的电力来运行这些设备。并且有点好奇应该如何考虑这些限制因素，以及供需状况何时能够更加平衡？答：坦率的说，供需平衡实际上是任何芯片制造商都必须管理的问题，你需要确保你的供应。回顾疫情期间，我们的设备需求大增，这使得我们的供应链紧张，因为当时PC电脑的需求大幅上升，人们在家工作，我们的X86服务器的需求也大幅上升。因此，在疫情期间，我们处于\"紧急模式\"。我们做得很好，虽然有基板短缺，但我们增加了更多的基板制造能力。我们与我们的主要晶圆代工供应商台积电合作，与他们建立了深入的合作伙伴关系，我们已经合作了几十年。如果我们能提前预判并理解市场信号，我们通常能够满足供应，如果有短缺，通常也能够得到良好的控制。关于人工智能，很明显我们看到了需求的大幅增加。晶圆厂正在作出响应，你必须不仅仅认为这是晶圆厂的问题，你绝对正确。关于封装，我们和我们的GPU竞争对手都使用了先进的封装技术。我会给你看的。虽然摄像头可能无法清楚地显示，但这是我们的MI300。你看到的是一整套芯片组。所以是较小的芯片，具有CPU功能、IO和内存控制器。它可以是我们专注于高性能计算的版本的CPU。我们直接将我们的CPU芯片集成在同一个系统中。还有周围所有的高带宽内存，以供给这些引擎。这些芯片是侧向连接的，在MI300上，我们也将这些设备垂直连接。所以这是一个复杂的供应链，但我们在这方面非常非常擅长。我们是一家出色的公司，已经有18年了。我们的AMD供应链团队做得非常好，我认为总体来说，行业将会超越这类供应限制。现在你提到了电力。我认为，这最终将是一个关键的限制因素。你看到所有主要的运营商都在寻找电力来源，对于我们这样的引擎开发者，这些引擎消耗的电力，我们非常关注能效，并且我们会在我们设计的每一代产品中推动能效的提高。这绝对是我们的最高优先级之一。问：随着摩尔定律的终结，即集成电路上可容纳的晶体管数量每两年翻倍的速度放缓，如何通过创新来继续提高计算能力成为了一个重要话题。你曾经表示，这种挑战激发了你加入AMD的兴趣，特别是想了解AMD将如何在不同的创新方向上进行投资。此外，对三维堆叠技术表示好奇，希望以通俗易懂的方式获得解释，这是一种通过垂直堆叠芯片来增加集成度和性能的技术。答：关于3D堆栈技术，简单来说，它是一种先进的封装技术，可以将多个芯片层叠在一起，从而提高了集成度和性能，同时还可以节省空间。当摩尔定律放缓时，芯片技术自身从一个代际过渡到下一个代际的能力降低了，这意味着我们不能再依靠新的半导体技术节点来缩小设备尺寸、提高性能、降低功耗并维持相同的成本。因此，现在需要更多的创新，要求全面的设计思维，比如依赖于新的器件转换、新的晶圆节点技术。而异构计算，意味着为合适的应用带来正确的计算引擎，例如我们在个人电脑和嵌入式设备中拥有的超低功耗AI加速器。这关乎为特定应用量身定制引擎，利用芯片组合成一个整体，选择最佳技术节点，并考虑软件堆栈的设计。这种优化需要从晶体管设计做起，一直到计算设备集成的全过程，并且还要兼顾软件堆栈和应用程序的视角。与所有在AMD工作的工程师一样，我为有机会进行这些工作而感到兴奋，因为我们拥有构建这些的基石，而且AMD的文化中内建了合作精神，不需要开发整个系统或应用程序堆栈，而是通过深入合作来确保解决方案的优化。问：如何在当前全球政治经济格局中，确保芯片制造的安全和供应链的稳定性？答：我们必须考虑这些问题。我们非常支持与国际间互相合作，确实存在这样的问题：现在如何依赖芯片设计来运行那些至关重要的系统，确保供应连续性成为国家安全的问题。因此，我们将这一点纳入我们的战略，并与我们的合作伙伴一起构建它。我们支持晶圆厂的扩张。你看到台积电在亚利桑那建造晶圆厂，我们与他们合作。你看到三星在德克萨斯建造晶圆厂，但不仅仅是在美国，我们实际上也在全球范围内扩张，比如在欧洲和亚洲其他地区的设施。这种情况超出了代工厂的范畴，包装也是同样的问题，当你把芯片放在载体上时，你需要互联，你需要那个生态系统也具有地理多样性。我们认为，让每个人都知道将会有地理多样性是非常重要的事情。我们正深度参与其中。实际上，我对我们所取得的进展感到非常满意。这不是一夜之间就能发生的事情。这是芯片设计与软件之间的区别。有人不能用软件，你可以迅速地提出一个新想法，并将产品非常迅速地推向市场，设计出最小可行产品，推出去，它可以迅速流行。但是，扩大供应链确实需要数年的准备工作，整个半导体行业从历史上看也是这样建立起来的。这是一个全球性的产业链，将会创造地理上的专业知识集群。这就是我们今天所处地位，但是当我们今天面临更加动荡的宏观环境，分散制造能力就显得尤为重要。这项工作已经在进行中。问：怎么看AI硬件的发展？AMD现在为许多有趣的设备和应用提供动力没，今天在构建的东西怎么样？有Vision Pro，有Rabbit（这是一种以AI为首的设备），这种以健康为中心的HumanE，还有Figure。看起来像是突然间有很多新的硬件设备爆炸性的增长。我很好奇想知道你的观点，你认为是什么趋势预示了这些产品的成功？什么趋势可能预示着失败，我们应该如何看待这些新的事物和设备的集合？答：这个问题非常好。我会从技术的角度开始，作为芯片设计师，这些不同类型的硬件同时产生的原因你应该感到自豪，因为你得到的计算能力越来越强，体积缩小了，而且功耗非常低。你可以看到越来越多的设备，它们拥有令人难以置信的计算和视听能力。你看Meta Quest和Vision Pro这样的设备，这不是一夜之间发生的。你看早期的版本，它们太重了，太大了，计算能力不够。因为如果你头戴设备的屏幕上看到光子和实际处理之间的延迟太高，你真的会在佩戴它并试图观看电影或玩游戏时感到身体不适。首先，我为我们作为一个行业所取得的技术进步感到自豪。我们当然非常自豪于AMD在这方面的推动，但你提出的更广泛的问题是，你如何知道什么会成功？技术是一个邻居。但如果有一件事我在苹果学到的是，真正成功的设备是满足需求的。它们真的给了你一个你喜欢的能力。这不仅仅是增量的。我可以做一些比我之前做的事情稍微好一点的事情。它必须是你喜欢的东西，创造一个新类别。它是由技术启用的，但产品本身必须真正激发你的兴趣，并给你新的能力。我会提到一件事。我提到了PC中的AI使能。我认为这几乎会使PC成为一个新类别。因为当你想到你将能够运行的应用类型，超高性能，但又低功耗的推理你可以运行。想象一下，现在如果我根本不会说英语，我正在观看这个播客。假设它是现场直播的，我点击我的实时翻译。我可以将它翻译成我的口语，没有可察觉的延迟。这只是无数新应用中的一个将被启用的。是的，我认为这是一个非常有趣的时期，因为多年来，像AMD这样的公司从中受益，对吧？你也在数据中心，但有如此多的计算负载移动到服务器，对吧？云的时代，所有这些复杂的消费者社交应用程序的时代。我认为在新时代，试图创造体验和战斗，像所有这些新的应用公司都在作为一个主要考虑因素而战斗延迟，因为你有网络，模型慢。你在尝试改变模型，你有事情想要在设备上再做一次。我只是觉得这已经有一段时间没有像一个真正的设计考虑了。先生，我同意你的看法。我认为这是下一组挑战之一，那就是真正解决不仅仅是在云端、边缘这些用户设备上启用高性能和AI应用的想法。问：2024年AMD有什么部署？答：对于我们来说，这是重要的一年，因为我们花了很多年时间发展我们的硬件和软件以支持人工智能，我们刚刚完成了对我们整个产品组合的AI使能。所以云端、边缘、我们的个人电脑、我们的嵌入式设备、我们的游戏设备，我们正在使我们的游戏设备通过AI进行升级，2024年对我们来说真的是一个巨大的部署年。所以现在基础已经打好，能力也已经具备。我跟你们提到了我们所有的合作伙伴。2024年对我们来说是一个巨大的部署年份。我认为我们在人工智能领域经常被忽视，每个人都知道我们的竞争对手，但我们不仅想在人工智能领域被认识，而且基于结果、基于能力和我们提供的价值，我们希望在2024年被认为是真正使人工智能在云端、在大规模LLM训练和推理中用于再生性AI的广泛应用中得到启用并普及的公司，同样也是在整个计算领域中。我认为这也是应用程序的扩展组合开始活跃的一年。我看看微软在谈论什么，在他们正在做的能力启用方面，从云到客户端。这是非常令人兴奋的。许多和我谈过的独立软件供应商（ISVs）都在做同样的事情。而且坦率地说，萨拉，他们正在解决你问的那个问题，我如何编写我的应用程序，以便我给你最好的体验，同时利用云端和你手中或在你的笔记本电脑上运行应用程序的设备。所以这将是一个变革性的一年，我们在AMD感到非常兴奋，似乎处在了这一切的中心。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":264,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":278938744467624,"gmtCreate":1709121696660,"gmtModify":1709126599850,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/278938744467624","repostId":"278860996296720","repostType":1,"repost":{"id":278860996296720,"gmtCreate":1709112138721,"gmtModify":1709115838249,"author":{"id":"20722186463466","authorId":"20722186463466","name":"爱发红包的虎妞","avatar":"https://static.tigerbbs.com/acf27be178fbc21279d1959ce5bec4e7","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"title":"【虎友投资说】理想2天涨30%！涨势仍未停？股价剑指60？","htmlText":"全面盈利[财迷]！营收千亿[财迷]！ 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Transformer 的新型神经网络架构（ ChatGPT 中的T）并引发了当前的人工智能淘金热时，英伟达处于完美的位置，可以开始向饥饿的科技公司出售其专注于人工智能的 GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达目前占据 AI 芯片市场 70% 以上的销售额，估值刚刚超过 2 万亿美元。2023 年最后一个季度的收入为 220 亿美元，比上年增长 265%。去年其股价上涨了231%。黄要么在他所做的事情上出奇地出色，要么非常幸运——或者两者兼而有之！——每个人都想知道他是如何做到的。</p><p style=\"text-align: justify;\">但没有人能永远统治。他现在成为中美科技战的焦点，并受到监管机构的摆布。黄仁勋在人工智能芯片领域的一些挑战者是家喻户晓的名字——谷歌、亚马逊、Meta 和微软——并且在科技领域拥有最雄厚的财力。12月底，半导体公司AMD推出了一款用于人工智能计算的大型处理器，旨在与英伟达竞争。初创公司也瞄准了这一目标。研究公司 Pitchbook 的数据显示，仅去年第三季度，风险投资家就向人工智能芯片投资了超过 8 亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>究竟黄仁勋是如何看待这些的呢？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>让我们来看一下这个采访原文：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>你和我都是斯坦福大学的毕业生。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：是的。嗯，我读的是新闻专业，而你没有读新闻专业。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我希望我有。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：这是为什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>嗯，作为领导者和个人，我真正敬佩的人是 Adobe 首席执行官尚塔努·纳拉延 (Shantanu Narayen)。他说他一直想成为一名记者，因为他喜欢讲故事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：能够有效地讲述企业的故事似乎是建立企业的重要组成部分。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>是的。战略制定就是讲故事。文化建设就是讲故事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您曾多次说过，您并没有根据宣传材料推销英伟达的想法。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这是正确的。这实际上是为了讲故事。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：所以我想从另一位技术主管告诉我的事情开始。他指出，英伟达比亚马逊早一年，但在很多方面，英伟达比亚马逊更有“day one”的做法。您如何保持这种前景？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>坦白说，这确实是一个好词。我每天早上醒来都像第一天一样，原因是我们总是在做一些以前从未做过的事情。它也有脆弱的一面。我们很可能会失败。刚才，我正在开会，我们正在做一些对我们公司来说是全新的事情，但我们不知道如何正确地做。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：什么是新事物？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我们正在建设一种新型的数据中心。我们称之为人工智能工厂。按照当今数据中心的构建方式，很多人共享一组计算机并将他们的文件放在这个大型数据中心中。人工智能工厂更像是一台发电机。这是相当独特的。过去几年我们一直在构建它，但现在我们必须将其变成产品。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你打算怎么称呼它？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我们还没有给它命名。但它会无处不在。云服务提供商将构建它们，我们将构建它们。每个生物技术公司都会有它。每个零售公司，每个物流公司。未来的每家汽车公司都将拥有一家制造汽车（实际商品、原子）的工厂，以及一家为汽车制造人工智能（电子）的工厂。事实上，就在我们说话的时候，你看到埃隆·马斯克正在这样做。在思考工业公司未来会是什么样子方面，他远远领先于大多数人。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您之前曾说过，您经营的是一个扁平化组织，有 30 到 40 名高管直接向您汇报，因为您希望融入信息流中。最近是什么激起了你的兴趣，让你想，“我最终可能需要在这件事上押注 Nvidia？”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>信息不必像尼安德特人时代那样从组织的顶部流向底部，当时我们没有电子邮件和短信以及所有这些东西。如今，信息流动得更加迅速。因此，不需要从上到下解释信息的分层树。扁平网络使我们能够更快地适应，这是我们所需要的，因为我们的技术发展如此之快。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你看看英伟达技术的发展方式，就会发现摩尔定律每隔几年就会翻一番。嗯，在过去 10 年里，我们已经将人工智能进步了大约一百万倍。这是摩尔定律的很多很多倍。如果您生活在一个指数世界中，您不希望信息一次从上到下一层传播。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：但我问你，你的罗马帝国是什么？这是一个模因。今天的transformer paper是什么版本？现在正在发生什么你觉得会改变一切的事情？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>有几件事。其中之一并没有真正的名字，但它是我们在基础机器人领域所做的一些工作。如果你可以生成文本，如果你可以生成图像，你也可以生成运动吗？答案可能是肯定的。然后，如果您可以生成动作，您就可以理解意图并生成通用版本的清晰度。因此，人形机器人技术应该指日可待。</p><p style=\"text-align: justify;\">我认为围绕状态空间模型（SSM：state-space models）的工作可能是下一个transformer，它允许您学习极长的模式和序列，而无需在计算中呈二次方增长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：这能带来什么？现实生活中的例子是什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>您可以与计算机进行持续很长时间的对话，但上下文永远不会被忘记。您甚至可以暂时改变主题并回到之前的主题，并且可以保留该上下文。您也许能够理解极长链的序列，例如人类基因组。只需查看遗传密码，您就可以了解其含义。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我们距离这个目标还有多远？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>从我们有了 AlexNet 到超人的 AlexNet，只用了大约五年的时间。机器人基础模型可能即将出现——我会在明年的某个时候公布。从那时起，五年后，您将看到一些非常令人惊奇的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：哪个行业将从广泛训练的机器人行为模型中受益最多？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>嗯，重工业代表了世界上最大的工业。移动电子并不容易，但移动原子却极其困难。运输、物流、将重物从一个地方移动到另一个地方、发现下一种药物——所有这些都需要了解原子、分子和蛋白质。这些是人工智能尚未影响到的巨大而令人难以置信的行业。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你提到了摩尔定律。这个定律现在已经无关紧要了吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>摩尔定律现在更多地是一个系统问题，而不是一个芯片问题。更多的是关于多个芯片的互连性。大约 10、15 年前，我们开始了分解计算机的旅程，以便您可以将多个芯片连接在一起。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：这就是你在 2019 年收购以色列公司Mellanox的初衷。Nvidia 当时表示，现代计算对数据中心提出了巨大的要求，而 Mellanox 的网络技术将使加速计算更加高效。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>对，完全正确。我们购买了 Mellanox，这样我们就可以扩展我们的芯片，将整个数据中心变成一个超级芯片，从而实现现代人工智能超级计算机。这实际上是为了认识到摩尔定律已经结束，如果我们想继续扩大计算规模，我们必须在数据中心规模上做到这一点。我们研究了摩尔定律的制定方式，然后说：“不要受其限制。摩尔定律并不是计算的限制。” 我们必须抛弃摩尔定律，这样我们才能考虑新的扩展方法。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：Mellanox 现在被认为是 Nvidia 一次非常明智的收购。早两年，您试图收购全球最重要的芯片 IP 公司之一 Arm，但遭到监管机构的阻挠。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>那太好了！（That would’ve been wonderful!）</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我不确定美国政府是否同意，但是是的，让我们确定这一点。当您现在考虑收购时，您会关注哪些具体领域？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这些大型系统的操作系统极其复杂。如何在计算堆栈中创建一个操作系统，以协调 GPU 中数千万、数亿乃至数十亿个微型处理器？这是一个非常困难的问题。如果我们公司外部有团队这样做，我们可以与他们合作，或者我们可以做更多的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你的言下之意是否代表着，对于英伟达来说，拥有一个操作系统并将其构建成一个平台至关重要？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我们已然是一家平台公司。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你越成为一个平台，你面临的问题就越多。人们往往会对平台的输出承担更多的责任。自动驾驶汽车的行为方式、医疗保健设备的误差幅度是多少、人工智能系统是否存在偏见。你如何解决这个问题？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>不过，我们不是一家应用程序公司。这可能是最简单的思考方式。我们将尽我们所能，但尽可能少地服务于一个行业。因此，就医疗保健而言，药物发现不是我们的专长，计算才是。制造汽车不是我们的专长，但为汽车制造极其擅长人工智能的计算机，才是我们的专长。坦率地说，一家公司很难擅长所有这些事情，但我们可以非常擅长其中的人工智能计算部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：去年有报道称，您的一些客户为您的 AI GPU 等待了几个月。现在情况怎么样？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>嗯，我认为今年我们不会赶上供应。今年不会，明年也可能不会。（Well, I don’t think we’re going to catch up on supply this year. Not this year, and probably not next year.）</p><p style=\"text-align: justify;\">Lauren Goode：目前的等待时间是多少？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我不知道现在的交货时间是多少。但是，你知道，今年对我们来说也是新一代的开始。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您是指 Blackwell，您传闻中的新 GPU 吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>是的，新一代 GPU 即将问世，Blackwell 的性能超乎想象。这将是令人难以置信的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：这是否意味着客户需要更少的 GPU？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这就是目标。目标是极大地降低训练模型的成本。然后人们可以扩大他们想要训练的模型的规模。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：英伟达投资了很多人工智能初创公司。去年有报道称，您投资了 30 多家初创公司。这些初创公司是否会在购买您的硬件时排长队？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>他们和大家一样面临着供应紧张的问题，因为他们大多数都使用公有云，所以他们不得不自己与公有云服务提供商进行谈判。不过，他们确实获得的是我们的人工智能技术，这意味着他们可以使用我们的工程能力和我们优化其人工智能模型的特殊技术。我们让他们变得更有效率。如果您的吞吐量增加五倍，您实际上会多获得五个 GPU。这就是他们从我们那里得到的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：在这方面你认为自己是一个造王者吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>不。我们投资这些公司是因为他们的工作令人难以置信。能够投资它们是我们的荣幸，而不是相反。他们是世界上一些最聪明的人。他们不需要我们来支持他们的信誉。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：当机器学习更多地转向推理而不是训练时（基本上，如果人工智能工作的计算强度降低）会发生什么？这会减少对 GPU 的需求吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我们喜欢推理。事实上，我想说，如果我猜的话，Nvidia 今天的业务可能是 70% 的推理，30% 的训练。这是一件好事，因为那时你就会意识到人工智能终于成功了。如果 Nvidia 的业务 90% 是训练，10% 是推理，你可能会说人工智能仍处于研究阶段。七八年前就是这样。但今天，每当您在云中输入提示时，它都会生成一些内容 - 它可以是视频，可以是图像，可以是 2D，可以是 3D，可以是文本，可以是图形 - 它是最有可能的是它背后有一个 Nvidia GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您是否认为 AI GPU 的需求会在任何时候减弱？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我认为我们正处于生成式人工智能革命的开端。如今，世界上进行的大部分计算仍然基于检索。检索意味着您触摸手机上的某些内容，它会向云端发送信号以检索一条信息。它可能会用一些不同的东西组成一个响应，并使用 Java 将其呈现在您的手机的漂亮屏幕上。未来，计算将更加基于 RAG（Retrieval-augmented generation：检索增强生成，这是一个框架，允许大型语言模型从其通常参数之外提取数据），它的检索部分会更少，而个性化生成部分会高得多。</p><p style=\"text-align: justify;\">那一代将由 GPU 完成。所以我认为我们正处于这场检索增强的生成计算革命的开端，生成人工智能将成为几乎所有事物不可或缺的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：最新消息是，你们一直在与美国政府合作，开发出可以运往中国的符合制裁规定的芯片。我的理解是这些不是最先进的芯片。为了确保您仍然可以在中国开展业务，您与政府的合作有多密切？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>好吧，这其实是出口管制，而不是制裁。美国已确定英伟达的技术和人工智能计算基础设施对国家具有战略意义，并将对其实施出口管制。我们首次遵守出口管制是在——</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：2022 年 8 月。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>是的。而美国在2023年对出口管制增加了更多条款，导致我们不得不再次重新设计我们的产品。所以我们就这么做了。我们正在开发一套符合当今出口管制规则的新产品。我们与政府密切合作，确保我们提出的方案与他们的想法一致。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您对这些限制将刺激中国推出有竞争力的人工智能芯片有多大担忧？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>中国有一些有竞争力的东西。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：正确的。这还不是数据中心规模，但去年推出的华为 Mate 60 智能手机因其自主研发的 芯片而引起了一些关注。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>真的非常非常好的公司（Really, really good company）。他们受到所拥有的半导体处理技术的限制，但他们仍然能够通过将许多芯片聚合在一起来构建非常大的系统。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您多次说过，您的超级计算机中的 35,000 个组件中，有 8 个来自台积电。当我听到这个时，我想这一定是很小的一部分。您是否正在淡化对台积电的依赖？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>一点都不。一点也不。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：那么你想表达什么观点呢？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我只是强调，为了构建人工智能超级计算机，还涉及很多其他组件。事实上，在我们的人工智能超级计算机中，几乎整个半导体行业都与我们合作。我们已经与三星、SK 海力士、英特尔、AMD、博通、Marvell 等密切合作。在我们的人工智能超级计算机中，当我们成功时，一大堆公司也会与我们一起成功，我们对此感到高兴。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您多久与台积电的张忠谋或刘德音交谈一次？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>每时每刻。不断地。是的。不断地。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你们的谈话是什么样的？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这些天我们谈论先进封装，规划未来几年的产能，先进的计算能力。CoWos[台积电将芯片芯片和内存模块塞入单个封装的专有方法] 需要新工厂、新生产线和新设备。所以他们的支持真的非常非常重要。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我最近与一位专注于生成人工智能的首席执行官进行了交谈。我问英伟达的竞争对手可能是谁，这个人建议是谷歌的 TPU。其他人提到AMD。我想这对你来说并不是一个二元对立的问题，但你认为谁是你最大的竞争对手？谁让你彻夜难眠？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>Lauren，他们都这样做。TPU 团队非常出色。最重要的是，TPU 团队真的很棒，AWS Trainium 团队和 AWS Inferentia 团队真的非常出色，非常优秀。微软正在进行内部 ASIC 开发，称为 Maia。中国的每个云服务提供商都在构建内部芯片，还有一大堆初创公司以及现有的半导体公司正在构建出色的芯片。每个人都在构建芯片。</p><p style=\"text-align: justify;\">这不应该让我彻夜难眠——因为我应该确保我已经因工作而精疲力尽，以至于没有人可以让我彻夜难眠。这确实是我唯一能控制的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">但早上叫醒我的肯定是，我们必须继续兑现我们的承诺，也就是说，我们是世界上唯一一家每个人都可以合作构建数据中心规模人工智能超级计算机的全堆栈公司。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我有一些个人问题想问你。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>[黄对公关代表说]她已经做好了功课。更不用说，我只是很享受这次谈话。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我很高兴。我也是。我确实想——</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>顺便说一句，每当张忠谋或我认识很久的人要求我担任采访主持人时，原因是我不会坐在那里通过提问来采访他们。我只是在和他们交谈。你必须对观众以及他们可能想听的内容抱有同理心。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：所以我向 ChatGPT 询问了一个关于你的问题。我想知道你是否有纹身，因为我打算在下次聚会时提议给你纹身。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>如果你纹身，我也纹一个。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我已经有了一个，但我一直在寻求扩展。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我也有一个。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：是的。这是我从 ChatGPT 学到的。据称，黄仁勋在股价达到 100 美元时纹了公司标志。然后它说，“然而，黄表示他不太可能再纹身，并指出疼痛比他预期的更剧烈。” 据说你哭了。你哭了吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>一点点。我的建议是，在这样做之前你应该喝一杯威士忌。或者服用Advil。我还认为女性可以承受更多的痛苦，因为我女儿有一个相当大的纹身。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：所以，如果你想纹身，我想三角形可能会不错，因为谁不喜欢三角形呢？它们是完美的几何形状。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>或者 Nvidia 大楼的轮廓！它是由三角形组成的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：这是一个承诺。我想知道，您个人使用 ChatGPT 或Bard等的频率如何？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>我一直在使用Bard，我也喜欢 ChatGPT。我几乎每天都使用两者。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：为了什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>研究。例如，计算机辅助药物发现。也许您想了解计算机辅助药物发现的最新进展。因此，您想要构建整个主题，以便您可以拥有一个框架，并且从该框架中，您可以提出越来越多的具体问题。我真的很喜欢这些大型语言模型。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：我听说你曾经举重。你现在还这样做吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>不，我会尝试每天做 40 个俯卧撑。这不会花费超过几分钟的时间。我是一个懒惰的锻炼者。我会一边刷牙一边做深蹲。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：最近，您对Acquired播客发表了评论，该播客迅速走红。主持人问，如果你今天30岁，正在考虑创办一家公司，你会开始什么？你还说你根本不会创办公司。您对此有何修改？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这个问题可以用两种方式来回答，我是这样回答的，那就是：如果我当时知道我现在所知道的所有事情，我会因为害怕而不敢去做。我会太害怕了。我不会这么做的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：你必须有一定的妄想才能创业。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>这就是无知的好处。你不知道这会是多么艰难，你不知道其中会包含多少痛苦和磨难。这些天当我遇到企业家时，他们告诉我这将是多么容易，我非常支持他们，而且我实际上并没有试图戳破他们的泡沫。但我内心深处知道，“哦，天哪，事情不会像他们想象的那样。”</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Lauren Goode：您认为您在运营英伟达过程中必须做出的最大牺牲是什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋：</strong>其他企业家也做出同样的牺牲。你工作真的非常努力。很长一段时间，没有人认为你会成功。只有你一个人相信自己会成功。不安全感、脆弱感，有时还有羞辱，这些都是真实的。没有人谈论这件事，但这都是真的。首席执行官和企业家和其他人一样都是人。当他们公开失败时，那就令人尴尬了。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以当有人说，“Jensen，以你今天所拥有的一切，你不会开始它吗？” 就像，“不，不，不，当然不是。”</p><p style=\"text-align: justify;\">事实上，如果我知道英伟达会成为今天的样子，你问我会创办这家公司吗？你在开玩笑吗？我愿意牺牲一切来做到这一点。</p></body></html>","source":"bdthygc","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDgzNTQ4MA==&mid=2247728509&idx=1&sn=ce702daa21119ac3b80525b7cf9453c7&chksm=cf0e24db4f67b5d663e8d3ecc731b6fbfc680a3657ff63cb447e3b38bdf4e3b0ce2a0251a3c2&scene=126&sessionid=1708737165><strong>半导体行业观察</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>最近，《连线》的记者采访了英伟达CEO黄仁勋。记者表示，与黄仁勋交流应该带有警告标签，因为这位英伟达首席执行官对人工智能的发展方向如此投入，以至于在经过近 90 分钟的热烈交谈后，我（指代本采访的记者，下同）确信未来将是神经网络的涅槃。我还可以看到这一切：机器人复兴、医疗天赐物（medical godsends）、自动驾驶汽车、有记忆的聊天机器人。该公司圣克拉拉园区的建筑物并没有起到任何作用。无论...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDgzNTQ4MA==&mid=2247728509&idx=1&sn=ce702daa21119ac3b80525b7cf9453c7&chksm=cf0e24db4f67b5d663e8d3ecc731b6fbfc680a3657ff63cb447e3b38bdf4e3b0ce2a0251a3c2&scene=126&sessionid=1708737165\">Web 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岁的黄穿着他标志性的皮夹克和简约的黑色运动鞋。他在那个星期一早上告诉我，他讨厌星期一早上，因为他星期日工作一整天，开始正式工作周时已经很累了。黄仁勋制定了一种模式，让英伟达走在每一个科技大趋势的前面。2012 年，一小群研究人员发布了一个名为AlexNet的突破性图像识别系统，该系统使用 GPU（而不是 CPU）来处理代码，开启了深度学习的新时代。于是，黄立即指挥公司全力追逐人工智能。2017 年，当谷歌发布了被称为 Transformer 的新型神经网络架构（ ChatGPT 中的T）并引发了当前的人工智能淘金热时，英伟达处于完美的位置，可以开始向饥饿的科技公司出售其专注于人工智能的 GPU。英伟达目前占据 AI 芯片市场 70% 以上的销售额，估值刚刚超过 2 万亿美元。2023 年最后一个季度的收入为 220 亿美元，比上年增长 265%。去年其股价上涨了231%。黄要么在他所做的事情上出奇地出色，要么非常幸运——或者两者兼而有之！——每个人都想知道他是如何做到的。但没有人能永远统治。他现在成为中美科技战的焦点，并受到监管机构的摆布。黄仁勋在人工智能芯片领域的一些挑战者是家喻户晓的名字——谷歌、亚马逊、Meta 和微软——并且在科技领域拥有最雄厚的财力。12月底，半导体公司AMD推出了一款用于人工智能计算的大型处理器，旨在与英伟达竞争。初创公司也瞄准了这一目标。研究公司 Pitchbook 的数据显示，仅去年第三季度，风险投资家就向人工智能芯片投资了超过 8 亿美元。究竟黄仁勋是如何看待这些的呢？让我们来看一下这个采访原文：黄仁勋：你和我都是斯坦福大学的毕业生。Lauren Goode：是的。嗯，我读的是新闻专业，而你没有读新闻专业。黄仁勋：我希望我有。Lauren Goode：这是为什么？黄仁勋：嗯，作为领导者和个人，我真正敬佩的人是 Adobe 首席执行官尚塔努·纳拉延 (Shantanu Narayen)。他说他一直想成为一名记者，因为他喜欢讲故事。Lauren Goode：能够有效地讲述企业的故事似乎是建立企业的重要组成部分。黄仁勋：是的。战略制定就是讲故事。文化建设就是讲故事。Lauren Goode：您曾多次说过，您并没有根据宣传材料推销英伟达的想法。黄仁勋：这是正确的。这实际上是为了讲故事。Lauren Goode：所以我想从另一位技术主管告诉我的事情开始。他指出，英伟达比亚马逊早一年，但在很多方面，英伟达比亚马逊更有“day one”的做法。您如何保持这种前景？黄仁勋：坦白说，这确实是一个好词。我每天早上醒来都像第一天一样，原因是我们总是在做一些以前从未做过的事情。它也有脆弱的一面。我们很可能会失败。刚才，我正在开会，我们正在做一些对我们公司来说是全新的事情，但我们不知道如何正确地做。Lauren Goode：什么是新事物？黄仁勋：我们正在建设一种新型的数据中心。我们称之为人工智能工厂。按照当今数据中心的构建方式，很多人共享一组计算机并将他们的文件放在这个大型数据中心中。人工智能工厂更像是一台发电机。这是相当独特的。过去几年我们一直在构建它，但现在我们必须将其变成产品。Lauren Goode：你打算怎么称呼它？黄仁勋：我们还没有给它命名。但它会无处不在。云服务提供商将构建它们，我们将构建它们。每个生物技术公司都会有它。每个零售公司，每个物流公司。未来的每家汽车公司都将拥有一家制造汽车（实际商品、原子）的工厂，以及一家为汽车制造人工智能（电子）的工厂。事实上，就在我们说话的时候，你看到埃隆·马斯克正在这样做。在思考工业公司未来会是什么样子方面，他远远领先于大多数人。Lauren Goode：您之前曾说过，您经营的是一个扁平化组织，有 30 到 40 名高管直接向您汇报，因为您希望融入信息流中。最近是什么激起了你的兴趣，让你想，“我最终可能需要在这件事上押注 Nvidia？”黄仁勋：信息不必像尼安德特人时代那样从组织的顶部流向底部，当时我们没有电子邮件和短信以及所有这些东西。如今，信息流动得更加迅速。因此，不需要从上到下解释信息的分层树。扁平网络使我们能够更快地适应，这是我们所需要的，因为我们的技术发展如此之快。如果你看看英伟达技术的发展方式，就会发现摩尔定律每隔几年就会翻一番。嗯，在过去 10 年里，我们已经将人工智能进步了大约一百万倍。这是摩尔定律的很多很多倍。如果您生活在一个指数世界中，您不希望信息一次从上到下一层传播。Lauren Goode：但我问你，你的罗马帝国是什么？这是一个模因。今天的transformer paper是什么版本？现在正在发生什么你觉得会改变一切的事情？黄仁勋：有几件事。其中之一并没有真正的名字，但它是我们在基础机器人领域所做的一些工作。如果你可以生成文本，如果你可以生成图像，你也可以生成运动吗？答案可能是肯定的。然后，如果您可以生成动作，您就可以理解意图并生成通用版本的清晰度。因此，人形机器人技术应该指日可待。我认为围绕状态空间模型（SSM：state-space models）的工作可能是下一个transformer，它允许您学习极长的模式和序列，而无需在计算中呈二次方增长。Lauren Goode：这能带来什么？现实生活中的例子是什么？黄仁勋：您可以与计算机进行持续很长时间的对话，但上下文永远不会被忘记。您甚至可以暂时改变主题并回到之前的主题，并且可以保留该上下文。您也许能够理解极长链的序列，例如人类基因组。只需查看遗传密码，您就可以了解其含义。Lauren Goode：我们距离这个目标还有多远？黄仁勋：从我们有了 AlexNet 到超人的 AlexNet，只用了大约五年的时间。机器人基础模型可能即将出现——我会在明年的某个时候公布。从那时起，五年后，您将看到一些非常令人惊奇的事情。Lauren Goode：哪个行业将从广泛训练的机器人行为模型中受益最多？黄仁勋：嗯，重工业代表了世界上最大的工业。移动电子并不容易，但移动原子却极其困难。运输、物流、将重物从一个地方移动到另一个地方、发现下一种药物——所有这些都需要了解原子、分子和蛋白质。这些是人工智能尚未影响到的巨大而令人难以置信的行业。Lauren Goode：你提到了摩尔定律。这个定律现在已经无关紧要了吗？黄仁勋：摩尔定律现在更多地是一个系统问题，而不是一个芯片问题。更多的是关于多个芯片的互连性。大约 10、15 年前，我们开始了分解计算机的旅程，以便您可以将多个芯片连接在一起。Lauren Goode：这就是你在 2019 年收购以色列公司Mellanox的初衷。Nvidia 当时表示，现代计算对数据中心提出了巨大的要求，而 Mellanox 的网络技术将使加速计算更加高效。黄仁勋：对，完全正确。我们购买了 Mellanox，这样我们就可以扩展我们的芯片，将整个数据中心变成一个超级芯片，从而实现现代人工智能超级计算机。这实际上是为了认识到摩尔定律已经结束，如果我们想继续扩大计算规模，我们必须在数据中心规模上做到这一点。我们研究了摩尔定律的制定方式，然后说：“不要受其限制。摩尔定律并不是计算的限制。” 我们必须抛弃摩尔定律，这样我们才能考虑新的扩展方法。Lauren Goode：Mellanox 现在被认为是 Nvidia 一次非常明智的收购。早两年，您试图收购全球最重要的芯片 IP 公司之一 Arm，但遭到监管机构的阻挠。黄仁勋：那太好了！（That would’ve been wonderful!）Lauren Goode：我不确定美国政府是否同意，但是是的，让我们确定这一点。当您现在考虑收购时，您会关注哪些具体领域？黄仁勋：这些大型系统的操作系统极其复杂。如何在计算堆栈中创建一个操作系统，以协调 GPU 中数千万、数亿乃至数十亿个微型处理器？这是一个非常困难的问题。如果我们公司外部有团队这样做，我们可以与他们合作，或者我们可以做更多的事情。Lauren Goode：你的言下之意是否代表着，对于英伟达来说，拥有一个操作系统并将其构建成一个平台至关重要？黄仁勋：我们已然是一家平台公司。Lauren Goode：你越成为一个平台，你面临的问题就越多。人们往往会对平台的输出承担更多的责任。自动驾驶汽车的行为方式、医疗保健设备的误差幅度是多少、人工智能系统是否存在偏见。你如何解决这个问题？黄仁勋：不过，我们不是一家应用程序公司。这可能是最简单的思考方式。我们将尽我们所能，但尽可能少地服务于一个行业。因此，就医疗保健而言，药物发现不是我们的专长，计算才是。制造汽车不是我们的专长，但为汽车制造极其擅长人工智能的计算机，才是我们的专长。坦率地说，一家公司很难擅长所有这些事情，但我们可以非常擅长其中的人工智能计算部分。Lauren Goode：去年有报道称，您的一些客户为您的 AI GPU 等待了几个月。现在情况怎么样？黄仁勋：嗯，我认为今年我们不会赶上供应。今年不会，明年也可能不会。（Well, I don’t think we’re going to catch up on supply this year. Not this year, and probably not next year.）Lauren Goode：目前的等待时间是多少？黄仁勋：我不知道现在的交货时间是多少。但是，你知道，今年对我们来说也是新一代的开始。Lauren Goode：您是指 Blackwell，您传闻中的新 GPU 吗？黄仁勋：是的，新一代 GPU 即将问世，Blackwell 的性能超乎想象。这将是令人难以置信的。Lauren Goode：这是否意味着客户需要更少的 GPU？黄仁勋：这就是目标。目标是极大地降低训练模型的成本。然后人们可以扩大他们想要训练的模型的规模。Lauren Goode：英伟达投资了很多人工智能初创公司。去年有报道称，您投资了 30 多家初创公司。这些初创公司是否会在购买您的硬件时排长队？黄仁勋：他们和大家一样面临着供应紧张的问题，因为他们大多数都使用公有云，所以他们不得不自己与公有云服务提供商进行谈判。不过，他们确实获得的是我们的人工智能技术，这意味着他们可以使用我们的工程能力和我们优化其人工智能模型的特殊技术。我们让他们变得更有效率。如果您的吞吐量增加五倍，您实际上会多获得五个 GPU。这就是他们从我们那里得到的。Lauren Goode：在这方面你认为自己是一个造王者吗？黄仁勋：不。我们投资这些公司是因为他们的工作令人难以置信。能够投资它们是我们的荣幸，而不是相反。他们是世界上一些最聪明的人。他们不需要我们来支持他们的信誉。Lauren Goode：当机器学习更多地转向推理而不是训练时（基本上，如果人工智能工作的计算强度降低）会发生什么？这会减少对 GPU 的需求吗？黄仁勋：我们喜欢推理。事实上，我想说，如果我猜的话，Nvidia 今天的业务可能是 70% 的推理，30% 的训练。这是一件好事，因为那时你就会意识到人工智能终于成功了。如果 Nvidia 的业务 90% 是训练，10% 是推理，你可能会说人工智能仍处于研究阶段。七八年前就是这样。但今天，每当您在云中输入提示时，它都会生成一些内容 - 它可以是视频，可以是图像，可以是 2D，可以是 3D，可以是文本，可以是图形 - 它是最有可能的是它背后有一个 Nvidia GPU。Lauren Goode：您是否认为 AI GPU 的需求会在任何时候减弱？黄仁勋：我认为我们正处于生成式人工智能革命的开端。如今，世界上进行的大部分计算仍然基于检索。检索意味着您触摸手机上的某些内容，它会向云端发送信号以检索一条信息。它可能会用一些不同的东西组成一个响应，并使用 Java 将其呈现在您的手机的漂亮屏幕上。未来，计算将更加基于 RAG（Retrieval-augmented generation：检索增强生成，这是一个框架，允许大型语言模型从其通常参数之外提取数据），它的检索部分会更少，而个性化生成部分会高得多。那一代将由 GPU 完成。所以我认为我们正处于这场检索增强的生成计算革命的开端，生成人工智能将成为几乎所有事物不可或缺的一部分。Lauren Goode：最新消息是，你们一直在与美国政府合作，开发出可以运往中国的符合制裁规定的芯片。我的理解是这些不是最先进的芯片。为了确保您仍然可以在中国开展业务，您与政府的合作有多密切？黄仁勋：好吧，这其实是出口管制，而不是制裁。美国已确定英伟达的技术和人工智能计算基础设施对国家具有战略意义，并将对其实施出口管制。我们首次遵守出口管制是在——Lauren Goode：2022 年 8 月。黄仁勋：是的。而美国在2023年对出口管制增加了更多条款，导致我们不得不再次重新设计我们的产品。所以我们就这么做了。我们正在开发一套符合当今出口管制规则的新产品。我们与政府密切合作，确保我们提出的方案与他们的想法一致。Lauren Goode：您对这些限制将刺激中国推出有竞争力的人工智能芯片有多大担忧？黄仁勋：中国有一些有竞争力的东西。Lauren Goode：正确的。这还不是数据中心规模，但去年推出的华为 Mate 60 智能手机因其自主研发的 芯片而引起了一些关注。黄仁勋：真的非常非常好的公司（Really, really good company）。他们受到所拥有的半导体处理技术的限制，但他们仍然能够通过将许多芯片聚合在一起来构建非常大的系统。Lauren Goode：您多次说过，您的超级计算机中的 35,000 个组件中，有 8 个来自台积电。当我听到这个时，我想这一定是很小的一部分。您是否正在淡化对台积电的依赖？黄仁勋：一点都不。一点也不。Lauren Goode：那么你想表达什么观点呢？黄仁勋：我只是强调，为了构建人工智能超级计算机，还涉及很多其他组件。事实上，在我们的人工智能超级计算机中，几乎整个半导体行业都与我们合作。我们已经与三星、SK 海力士、英特尔、AMD、博通、Marvell 等密切合作。在我们的人工智能超级计算机中，当我们成功时，一大堆公司也会与我们一起成功，我们对此感到高兴。Lauren Goode：您多久与台积电的张忠谋或刘德音交谈一次？黄仁勋：每时每刻。不断地。是的。不断地。Lauren Goode：你们的谈话是什么样的？黄仁勋：这些天我们谈论先进封装，规划未来几年的产能，先进的计算能力。CoWos[台积电将芯片芯片和内存模块塞入单个封装的专有方法] 需要新工厂、新生产线和新设备。所以他们的支持真的非常非常重要。Lauren Goode：我最近与一位专注于生成人工智能的首席执行官进行了交谈。我问英伟达的竞争对手可能是谁，这个人建议是谷歌的 TPU。其他人提到AMD。我想这对你来说并不是一个二元对立的问题，但你认为谁是你最大的竞争对手？谁让你彻夜难眠？黄仁勋：Lauren，他们都这样做。TPU 团队非常出色。最重要的是，TPU 团队真的很棒，AWS Trainium 团队和 AWS Inferentia 团队真的非常出色，非常优秀。微软正在进行内部 ASIC 开发，称为 Maia。中国的每个云服务提供商都在构建内部芯片，还有一大堆初创公司以及现有的半导体公司正在构建出色的芯片。每个人都在构建芯片。这不应该让我彻夜难眠——因为我应该确保我已经因工作而精疲力尽，以至于没有人可以让我彻夜难眠。这确实是我唯一能控制的事情。但早上叫醒我的肯定是，我们必须继续兑现我们的承诺，也就是说，我们是世界上唯一一家每个人都可以合作构建数据中心规模人工智能超级计算机的全堆栈公司。Lauren Goode：我有一些个人问题想问你。黄仁勋：[黄对公关代表说]她已经做好了功课。更不用说，我只是很享受这次谈话。Lauren Goode：我很高兴。我也是。我确实想——黄仁勋：顺便说一句，每当张忠谋或我认识很久的人要求我担任采访主持人时，原因是我不会坐在那里通过提问来采访他们。我只是在和他们交谈。你必须对观众以及他们可能想听的内容抱有同理心。Lauren Goode：所以我向 ChatGPT 询问了一个关于你的问题。我想知道你是否有纹身，因为我打算在下次聚会时提议给你纹身。黄仁勋：如果你纹身，我也纹一个。Lauren Goode：我已经有了一个，但我一直在寻求扩展。黄仁勋：我也有一个。Lauren Goode：是的。这是我从 ChatGPT 学到的。据称，黄仁勋在股价达到 100 美元时纹了公司标志。然后它说，“然而，黄表示他不太可能再纹身，并指出疼痛比他预期的更剧烈。” 据说你哭了。你哭了吗？黄仁勋：一点点。我的建议是，在这样做之前你应该喝一杯威士忌。或者服用Advil。我还认为女性可以承受更多的痛苦，因为我女儿有一个相当大的纹身。Lauren Goode：所以，如果你想纹身，我想三角形可能会不错，因为谁不喜欢三角形呢？它们是完美的几何形状。黄仁勋：或者 Nvidia 大楼的轮廓！它是由三角形组成的。Lauren Goode：这是一个承诺。我想知道，您个人使用 ChatGPT 或Bard等的频率如何？黄仁勋：我一直在使用Bard，我也喜欢 ChatGPT。我几乎每天都使用两者。Lauren Goode：为了什么？黄仁勋：研究。例如，计算机辅助药物发现。也许您想了解计算机辅助药物发现的最新进展。因此，您想要构建整个主题，以便您可以拥有一个框架，并且从该框架中，您可以提出越来越多的具体问题。我真的很喜欢这些大型语言模型。Lauren Goode：我听说你曾经举重。你现在还这样做吗？黄仁勋：不，我会尝试每天做 40 个俯卧撑。这不会花费超过几分钟的时间。我是一个懒惰的锻炼者。我会一边刷牙一边做深蹲。Lauren Goode：最近，您对Acquired播客发表了评论，该播客迅速走红。主持人问，如果你今天30岁，正在考虑创办一家公司，你会开始什么？你还说你根本不会创办公司。您对此有何修改？黄仁勋：这个问题可以用两种方式来回答，我是这样回答的，那就是：如果我当时知道我现在所知道的所有事情，我会因为害怕而不敢去做。我会太害怕了。我不会这么做的。Lauren Goode：你必须有一定的妄想才能创业。黄仁勋：这就是无知的好处。你不知道这会是多么艰难，你不知道其中会包含多少痛苦和磨难。这些天当我遇到企业家时，他们告诉我这将是多么容易，我非常支持他们，而且我实际上并没有试图戳破他们的泡沫。但我内心深处知道，“哦，天哪，事情不会像他们想象的那样。”Lauren Goode：您认为您在运营英伟达过程中必须做出的最大牺牲是什么？黄仁勋：其他企业家也做出同样的牺牲。你工作真的非常努力。很长一段时间，没有人认为你会成功。只有你一个人相信自己会成功。不安全感、脆弱感，有时还有羞辱，这些都是真实的。没有人谈论这件事，但这都是真的。首席执行官和企业家和其他人一样都是人。当他们公开失败时，那就令人尴尬了。所以当有人说，“Jensen，以你今天所拥有的一切，你不会开始它吗？” 就像，“不，不，不，当然不是。”事实上，如果我知道英伟达会成为今天的样子，你问我会创办这家公司吗？你在开玩笑吗？我愿意牺牲一切来做到这一点。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":331,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":277663705276624,"gmtCreate":1708818254450,"gmtModify":1708819785297,"author":{"id":"4143405351837190","authorId":"4143405351837190","name":"高高高兴","avatar":"https://static.tigerbbs.com/e9586801a97cc7a1e47b71a42fa05c4c","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"加时赛中玩耍","listText":"加时赛中玩耍","text":"加时赛中玩耍","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/277663705276624","repostId":"1171850338","repostType":2,"repost":{"id":"1171850338","pubTimestamp":1708768272,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1171850338?lang=&edition=full","pubTime":"2024-02-24 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justify;\">去年底时，美国6个月期国债票据利率约为5.26%，较9月底的约5.55%下降。<strong>分析师预计，伯克希尔将继续通过收购或股票回购作为其资本配置策略的一部分。</strong></p><h2 id=\"id_1410258039\" style=\"text-align: start;\">No.2 神秘的新投资是什么？</h2><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特可能在年度报告中揭示其秘密的新投资。</p><p style=\"text-align: justify;\">伯克希尔已经两次向美国证券交易委员会申请，将他从去年第二季度开始建立的新投资暂时保密。</p><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特表示，他的投资计划经常被零售和机构投资者模仿，保持他的购买计划私密将给他更多控制未来股票购买的权力。SEC规则允许长达一年的保密期。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>有推测称，巴菲特或其同事可能正在积累一家美国金融服务公司的股份。</strong></p><h2 id=\"id_3957334354\" style=\"text-align: start;\">No.3 大举增持石油股背后，巴菲特在想什么？</h2><p style=\"text-align: justify;\">伯克希尔的最新13-F文件显示，其增持了美国第二大石油公司雪佛龙的股份，持股数量达到1.261亿股，约占其3710亿美元投资组合的5%,使其成为巴菲特3710亿美元投资组合中的第五大持股。</p><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特还持有西方石油27%的股份，并通过优先股和认股权证可能将其所有权增至33%。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这些持股将伯克希尔的整体财务承诺直接与美国经济的健康状况挂钩。巴菲特对美国经济健康状况及其今年避免衰退的能力的评论，将对伯克希尔的表现至关重要。</strong></p><h2 id=\"id_856726809\" style=\"text-align: start;\">No.4 会继续减持苹果吗？</h2><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特长期以来一直推崇持有苹果公司股份的价值，并认为iPhone与其为消费者提供的价值相比“极度低估”。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，伯克希尔在第四季度的SEC 13-F文件显示，其减持了约1000万股苹果公司的股份。苹果公司目前仍然是巴菲特最大的单一持股，持有约9.05亿股，市值约为1740亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着苹果的增长前景受到质疑，以及其在AI领域的落后地位，使得苹果股价表现不佳。投资者将关注巴菲特对苹果或更广泛技术行业的评论。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>但任何暗示伯克希尔正寻求将其科技投资分散到苹果之外的迹象，对投资者来说将是重大新闻。</strong></p><h2 id=\"id_2864076604\" style=\"text-align: start;\">No.5 关于芒格和继任者</h2><p style=\"text-align: justify;\">巴菲特很可能会在今年的年度信中花费大量篇幅，纪念他的好朋友和长期商业伙伴查理·芒格。</p><p style=\"text-align: justify;\">芒格去年11月28日去世，距离他100岁生日仅一个月。</p><p style=\"text-align: justify;\">芒格的去世也让公司的继任问题再次成为焦点。<strong>巴菲特此前表示，自己正在“加时赛中玩耍”，此次股东信中他或许会再次提及继任问题，勾勒出一个没有他的公司未来的轮廓。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">出生于加拿大的格雷格·阿贝尔，负责伯克希尔的非保险业务，被视为巴菲特的明显继承人。巴菲特曾在2021年对媒体表示，“如果今晚我发生了什么事，明天早上格雷格就会接手。”</p></body></html>","source":"live_wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>就在今晚，伯克希尔发财报及股东信，这是五大看点！</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3708956><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>作者：叶桢北京时间今晚，巴菲特旗下伯克希尔·哈撒韦将发布2023年四季度及全年财报，同时发布巴菲特致股东信，全球投资者翘首期待。一年一度的巴菲特股东信已经成为全球投资界一项持续了五十八年的传统，股神今年会说些什么？市场普遍关注五个关键问题：伯克希尔的现金储备、巴菲特的秘密新投资、在石油领域的布局、苹果股票的减持情况，以及公司的未来继任计划。周五，伯克希尔股价小幅上扬，年初至今涨幅达到约16%。...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3708956\">Web 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神秘的新投资是什么？巴菲特可能在年度报告中揭示其秘密的新投资。伯克希尔已经两次向美国证券交易委员会申请，将他从去年第二季度开始建立的新投资暂时保密。巴菲特表示，他的投资计划经常被零售和机构投资者模仿，保持他的购买计划私密将给他更多控制未来股票购买的权力。SEC规则允许长达一年的保密期。有推测称，巴菲特或其同事可能正在积累一家美国金融服务公司的股份。No.3 大举增持石油股背后，巴菲特在想什么？伯克希尔的最新13-F文件显示，其增持了美国第二大石油公司雪佛龙的股份，持股数量达到1.261亿股，约占其3710亿美元投资组合的5%,使其成为巴菲特3710亿美元投资组合中的第五大持股。巴菲特还持有西方石油27%的股份，并通过优先股和认股权证可能将其所有权增至33%。这些持股将伯克希尔的整体财务承诺直接与美国经济的健康状况挂钩。巴菲特对美国经济健康状况及其今年避免衰退的能力的评论，将对伯克希尔的表现至关重要。No.4 会继续减持苹果吗？巴菲特长期以来一直推崇持有苹果公司股份的价值，并认为iPhone与其为消费者提供的价值相比“极度低估”。然而，伯克希尔在第四季度的SEC 13-F文件显示，其减持了约1000万股苹果公司的股份。苹果公司目前仍然是巴菲特最大的单一持股，持有约9.05亿股，市值约为1740亿美元。随着苹果的增长前景受到质疑，以及其在AI领域的落后地位，使得苹果股价表现不佳。投资者将关注巴菲特对苹果或更广泛技术行业的评论。但任何暗示伯克希尔正寻求将其科技投资分散到苹果之外的迹象，对投资者来说将是重大新闻。No.5 关于芒格和继任者巴菲特很可能会在今年的年度信中花费大量篇幅，纪念他的好朋友和长期商业伙伴查理·芒格。芒格去年11月28日去世，距离他100岁生日仅一个月。芒格的去世也让公司的继任问题再次成为焦点。巴菲特此前表示，自己正在“加时赛中玩耍”，此次股东信中他或许会再次提及继任问题，勾勒出一个没有他的公司未来的轮廓。出生于加拿大的格雷格·阿贝尔，负责伯克希尔的非保险业务，被视为巴菲特的明显继承人。巴菲特曾在2021年对媒体表示，“如果今晚我发生了什么事，明天早上格雷格就会接手。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":344,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}