NVIDIA和与之同行的中国AI创客们

作者| 周雅

配图| 扈佃杰

ChatGPT的惊艳表现，让各路玩家卷起袖子争先入局“生成式AI”，但蓦然回首，NVIDIA依然是AI牌桌上固定不变的座上宾——因为这家AI芯片一哥是这场大模型变革背后的加速器，所以在ChatGPT狂飙数月的同时，这家公司的市场表现也随之水涨船高，稳坐AI芯片市值榜前排。

而如果说ChatGPT是AI圈近期最靚的仔，那么幕后功臣NVIDIA最近也有一个属于自己的热搜时刻——那就是NVIDIA GTC 2023，它的受重视程度，连NVIDIA掌门人黄仁勋都不忘补上一句“这将是我们迄今最重要的一次GTC”，吊足大家的胃口。

当然了，GTC的各种主菜确实也会让AI赴宴者食指大动。比如会上就有一场“炉边谈话”，谈话的双方之一是东道主黄仁勋，另一位则正是OpenAI联合创始人兼首席科学家Ilya Sutskever。颇为玄妙的是，两家公司在AI领域各贡献了一条指数定律。这边是老黄亲自提出的“黄氏定律”：AI芯片的推理性能每年翻一倍，OpenAI也有过一个“新版摩尔定律”：宇宙智能数量每18个月翻一番。

熟悉“麦粒摆满棋盘”故事的人会知道，一切涉及指数级的增长，背后都将孕育经济价值。

看似没有波谷的AI创新潮

从图灵机的出现，AI出生至今已60余年，接近一个甲子的长度。在这漫长岁月里，AI先后经历了三次浪潮。但是自从2010年之后，AI第三次浪潮来袭，深度学习成为风口，情势立刻变得不一样。

自那以后，AI几乎每隔一段时间就会跳出来给人类惊喜。从打败围棋大师的AlphaGo，到大型视觉数据集ImageNet，到能预测蛋白质结构的AlphaFold，再到出道即高峰的ChatGPT，莫不如是。

“ChatGPT敲开了AI普及的一个任意门。”NVIDIA全球副总裁刘念宁在科技行者的独家专访中指出，像ChatGPT这类的大型语言模型（Large Language Model）将“生成式AI”引入了公众视线——几乎所有的传统应用都将被AI重塑，被冠上AI+的标签。

不过，AI持续开花结果，其实是源于前人栽树。刘念宁对此抛出观点：“AI不是一触可及，而是水到渠成。”AI的真正突破起于十年前，当GPU这类的并行系统被用在AI上，大家才突然意识到，原来AI发展可以被算力加速。当算力就绪之后，人类开始实现算法突破，再加上搜索引擎、智能手机、移动应用积攒了大量的数据，AI才得以发扬光大。如果没有这“三驾马车”，现在也不可能有大模型，更不可能有进步的AI。

“算力算法数据”始终是AI发展的铁律，拥有超大规模参数量的ChatGPT是个美妙的作品，更是一个证明：“生成式AI”应用要想得到普及，必须依托大模型。就像上文所说，仅有好点子是不行的，技术基础设施的创新是不可或缺的。

而AI基础设施的每一块标的，都有“卷王”NVIDIA的姓名。

如同黄仁勋最近在电话会中提到的，NVIDIA本质上是当今AI系统的操作系统，它实现全流程：数据处理—学习训练—验证—推理的加速。它可以运行于每个云中，可以本地运行，可以支持每个框架和模型，并在任何地方实现加速。

具体到“生成式AI”，刘念宁进一步说明，“生成式AI”如果要普及，就必须把数据中心打造成AI工厂，现在全球服务器只有不到10%具备专用AI加速的能力，NVIDIA的强项就是提供超高性能能效的平台，协助企业来构建、定制、部署“生成式AI”的大模型，未来是一个很大的机会。

刘念宁介绍，NVIDIA的重中之重就是加速计算平台，其核心是「三芯+二异」，“三芯”指的是“GPU+CPU+DPU”，“二异”指的是“CUDA+DOCA”。与CUDA实现GPU编程的抽象化一样，DOCA实现了更高级别的DPU编程抽象化。它们被共同装进了一个产品众多、结构复杂、能够横跨不同行业/应用场景/解决方案的通用计算全栈式矩阵，即「全栈式AI计算平台」。

一场旷日持久战

“成为下一个”或“挑战”ChatGPT，正在成为创业者们争先恐后的方向，这其中，既有王慧文、王小川、周伯文等这样的老江湖，还有不想错过任何风吹草动的AI创客们，大家一边怀揣AI梦想，一边还头顶巨大焦虑：

这个赛道是否门槛太高？

单纯从技术成本上看，以ChatGPT的“母体”GPT-3模型为例，据称微软公司专门为其开发者OpenAI打造的超算系统据称拥有超过28万个CPU内核和1万个GPU，整体性能可以达到2020年时全球TOP500超级计算机榜单前五。如果这一信息属实，则相当于OpenAI在用一套完整超算系统专门支撑其模型训练。

所以，宏观看AI发展局面整体是积极向上的，但微观看AI玩家是各有各的痛点。当喧嚣过后，留给AI创业者的无疑是严峻的实力大考——涉及技术能力、融资状况、商业落地、生态合作、市场宣传等各项指标。

不过，NVIDIA似乎已经提前预判了这些痛点。因此，它除了一直在提供一个技术加速平台之外，还为AI创业者提供了发展加速平台——“NVIDIA 初创加速计划 (NVIDIA Inception) ”。NVIDIA初创生态中国区域经理娄明告诉科技行者，该计划联合了国内外投资机构、创业孵化器、创业加速器、行业协会、科技媒体、产业园、大企业、渠道伙伴等，打造创业加速生态系统，能够提供产品折扣、技术支持、市场宣传、融资对接、业务推荐等一系列服务，加速AI创企的发展。

“我们希望能搭成一个平台，让这个平台支持中国AI创企乃至整个产业发展，NVIDIA在里面会提供全部力量。”娄明进一步介绍道，“NVIDIA 初创加速计划”是一个生态项目，为免费会员制。科技行者梳理后发现，该计划实则用一套组合拳，覆盖AI创企的全生命周期：

首先，该计划会以技术为驱动，面向应用或计划应用深度学习、机器学习、数据科学以及CUDA、DOCA、Omniverse等NVIDIA相关技术；使用或计划使用 GPU、DPU、CPU作为运算基础的创业公司。

其次，会提供技术问题的快速解答，包括线上线下的免费技术介绍。（目前，该项目为会员企业提供了上千次的一对一技术支持，上万次的免费技术培训。）

第三，如果会员有需求买NVIDIA的产品，还会提供产品折扣。“创企可能没有足够资金持续买GPU，没关系，我们可以让他们上NVIDIA合作伙伴的GPU云，不管是百度、阿里、腾讯的，还是AWS的，我们都有合作。”（目前，该项目为会员企业提供了400次以上的GPU云福利，近700次的NVIDIA相关产品的折扣支持，累计为创业企业节省了数千万美元的采购费用。）

第四，如果创业公司需要钱融资，还有一个专门的投资机构对接平台“NVIDIA初创加速计划创投联盟（NVIDIA Inception VC Alliance）”，把投资机构和创企拢在一起沟通。（目前该项目已经举办了近百场的路演活动。）

第五，有了技术做了产品，没有客户它也活不下去，如果创企需要业务落地便于自己造血，还会提供一系列活动，给创企推荐业务、产品、客户。（过去几年间，该项目已经累计为近300家会员公司提供了大企业对接服务，帮助创业公司寻求商业机会。）而且在NVIDIA GTC 2023，“NVIDIA 初创加速计划”还首次办了场论坛，联合VC和AI创企，一起探讨AI初创企业在中国市场的发展机会。

一整套组合拳下来，直接反映到数据上是亮眼的成绩单。该计划自2016年落地中国以来，中国区的会员公司已经超过1500家，会员数量位居全球第二、非英语国家第一。而且，中国区的会员公司在行业和地域上分布广泛，分布在30个以上不同的行业以及全国30个以上的城市。此外，目前已经有数十家会员公司上市，上百家成为独角兽企业。娄明还强调，“并不是说一定是AI创业公司我们才欢迎你来，而是只要对这方面感兴趣甚至没有相关业务，我们都会非常欢迎你进来，会提供一视同仁的支持。”

作为“NVIDIA 初创加速计划”中国区的牵头者，娄明可谓一路伴随着中国AI创企成长，他感慨：“我感受比较深的是，中国AI创业者的业务已经深入扎根到了各行业，刚开始他们还只做一些较基础性的内容，专注在深度学习算法研究阶段，而现在已经逐渐进入到你几乎能想到的所有行业，甚至养猪、种庄稼等等。”

在目前大火的“生成式AI”圈，也是惊喜不断。比如其中一个应用是亘聪科技的“意间AI”，这款AI绘画小程序是AI平台自己通过标注数据集，训练生成独有风格，该风格被用在需要色彩搭配的设计领域。亘聪科技CEO郭亚鹏告诉科技行者，以前画一张图要20分钟，现在只需3秒，算力对“生成式AI”应用的商用起到了强大推动作用，出图的成本极大降低了。

所以，AI创新的确从未停止。

同在NVIDIA创新加速生态中，创投联盟成员元禾原点合伙人王斌也告诉科技行者：“由于ChatGPT的横空出世，接下来AI领域应该会进入一个新的创业和投资高潮。”ChatGPT从自然语言领域的AI开始，将带来人机交互方式的革命，将会让AI和互联网一起成为经济增长的基础设施。“各个行业和公司都需要拥抱ChatGPT，拥抱AI，否则可能会被淘汰。”

立于浪尖的中国AI

AI发展的终极形态是什么，或许谁都不得而知，而当我们真的把它视为一场技术革命时，就会明白这是一场将持续很久的仗。

当我们把视线聚焦到中国，谈及AI创企的差异化表现，娄明总结道，与全球相比，中国AI创企总体水平较高，在数量上虽然不如欧美的创业公司多，但在技术上保持着先进水平，行业分布也很广，融资能力明显优于欧洲、不逊于美国水平。“这也是为什么说中国AI创企整体有一个非常好的预期，因为它其实有足够多的资金在支持。”

与AI巨头相比，虽然条件上有些差距，但也并非无路可走。比如说AI创企能够迅速接受新技术、有更强的创新能力、方向灵活等，所以特别是在AI发展的迅猛时代非常容易做到“后来者居上”。

以“NVIDIA 初创加速计划”为例，很多会员公司已经开始自己想在中国搭建一个几千片NVIDIA GPU算力的平台。巨头的影响恒在，但也不是致命的，只要把自身做好，照样还会有很多客户。“你会发现，AI的赛道有很多，不同的行业都会有一些机会，这些机会有可能让这些创业公司生存下去，也许会发展得很好，这个饼足够大。”

具体而言，娄明梳理了所看好的AI未来方向。他说，在今后的发展过程中，「图形图像」首先是基础，“五年前人脸识别还算是智能手机的前沿技术，如今已经是随便一台手机的标配”。其次是「语音语义」，它与图形图像相比完全不是一个量级，所以它将会诞生很多应用，语音助手、自动驾驶、智能音箱等等。第三是「生成式AI」，它未来在各个领域都会有一些应用，如虚拟人。第四是「元宇宙」，但它是一个长期的赛道，需要一系列基础设施的就绪。

“我还是比较看好中国创业公司的未来”，娄明说。

从投资策略的角度，王斌也给出了投资AI的不同视角。第一，对行业有深入的洞察，判断未来可能会成长起来的新技术。第二，精挑细选投资标的，主要从以下三个方面做判断：

1、 看市场。它首先得是一个广阔的市场。因为只有足够大的池子，才能养足够大的鱼，我们要确保养出来的是鲸鱼，而不是金鱼。

2、 核心是看人。它必须有一个优秀的团队。我们会从多个维度对人做判断，包括核查他过去的工作经历跟现在做的事情的匹配度，他的管理能力，业内口碑，价值观以及做事风格等等。

3、 看产品。技术方向最终都会转化成一个产品，我们会看它要做的产品在技术上的领先性、突破性、颠覆性有多少。

王斌最后强调，元禾原点原则上只投初创企业融资的前两轮，技术方面的投资围绕两个主线：一是创新的颠覆性的技术，二是相对成熟的技术在相对成熟的商业场景中的创新应用。

说到这两者的结合，其实NVIDIA自身就是一个创新典范示例。回顾NVIDIA 30年来发展史，大致可以分为三段。从1993年到2000年“初创期”，预见计算机发展带来的庞大图形计算需求，并创造了GPU这一革命性的技术；从2000年到2006年“增长期”，NVIDIA持续打磨的GPU在游戏行业迅速发酵，坐稳图形处理器市场一哥的位子；从2006年至今“多元化发展期”，预见通用计算的广阔应用前景，于是利用CUDA这一平台，让开发者可以把GPU中大量的计算能力利用起来，大量应用于机器学习、深度学习、云计算、数据中心等领域。

所以，如果说数据真是石油的话，我们对它的提炼似乎还远远没有完成。黄氏定律驱动之下，开发、推理、训练数据还会进一步产生裂变式反应，带来创新的飞轮效应。

时代有时代的风口。出于好奇，我让ChatGPT生成一段关于创业的感悟，它是这样说的：

“创业者就像是一架正在飞行的飞机，一切不断地调整、纠正和操作，都为了保持在正确的航线上。”

NVIDIA和AI创客们，也正是在AI这条时代的航线上，结伴同行。