用chatGPT設(shè)計芯片？靠譜！

來源：白話IC

近日，高校的友人來訪。席間，幾人又談到了最近熱門話題chatGPT。因此又有些新的心得分享給大家。

不得不說，其實很多人對于人工智能有誤解，就是認為他不過是從網(wǎng)上找資料。如果網(wǎng)上沒有，chatGPT就會胡說八道。

不過，我認為，chatGPT對于服務(wù)業(yè)的影響其實還是其次，甚至是對于作家自媒體等人文娛樂產(chǎn)業(yè)的沖擊都還好。最令人擔心的其實是對于科技產(chǎn)業(yè)的影響。比如科技人員的效率。

我們很多科技業(yè)者，大部分的時間其實不是花在了創(chuàng)新，而是想法的實現(xiàn)，而這個過程其實是個重復(fù)發(fā)明輪子的過程。一個復(fù)雜的項目，其實是分解為很多簡單的子項，然后分發(fā)給團隊中的其他人員。子項如果還是太復(fù)雜，就會繼續(xù)分解。而這些子項目，其實前人都已經(jīng)重復(fù)實現(xiàn)很多遍了，但是每次又可能略有不同。為什么要重新發(fā)明輪子？因為尋找已有答案的成本可能遠高于重新設(shè)計。

人們說chatgpt無法完成非常復(fù)雜的項目，我承認目前為止這是正確的。但是如果將任務(wù)分解后，交給chatGPT呢？當然，工程師不一定會失業(yè)，他們的任務(wù)重點可能是確保chatgpt給出的答案是正確的。這相當于，在chatGPT的輔助下，科技人員的效率得到了極大的提高。

還有一點，人們普遍認為，專用的系統(tǒng)在效率上會優(yōu)于一個通用的系統(tǒng)。比如，專門針對某種算法優(yōu)化的芯片，效率上會遠遠優(yōu)于通用型的cpu。chatGPT屬于通用型AI。我們可以通過研發(fā)專用型的專門針對科技領(lǐng)域的AI系統(tǒng)而得到更高的效率。比如chatGPT訓(xùn)練一次的開銷是數(shù)百萬美元，不是一般的公司能玩得起的。而專用AI系統(tǒng)規(guī)模更小，成本更低。

不過我有一些不同的看法。專用AI模型效率固然高，但是從創(chuàng)新的角度來看，通用的大型AI模型，更可能出現(xiàn)創(chuàng)新，從而獲得更優(yōu)化的結(jié)果。特別是跨學(xué)科領(lǐng)域，通用型的AI模型，反而容易得到更優(yōu)化的結(jié)果。某一細分領(lǐng)域最優(yōu)解，而在整個系統(tǒng)來看，未必是最優(yōu)結(jié)果。

我們繼續(xù)以芯片為例。假如，我們讓AI設(shè)計針對某種算法的verilog代碼，他可能給出一個不錯的電路。當然，這個電路有很大的可能并不比一個專門優(yōu)化過的電路更好。但是如果我們針對解決問題本身而不是算法來提問。那么通用型AI首先會找到一個更合適算法，然后再針對算法給出實現(xiàn)的電路。極有可能由于算法的優(yōu)化，電路解決這個問題的總體效率遠高于專用AI模型給出的答案。還有一種可能，AI認為這個問題是個假問題...

我知道仍然有很多人認為chatGPT被過分吹捧了。很多時候?qū)τ谝恍╊愃朴诹主煊竦拱未箺盍惖钠婀謫栴}，chatGPT會一本正經(jīng)胡說八道，給人一種不靠譜的感覺。但是在技術(shù)領(lǐng)域上，比如直接按照用戶的要求寫出一款app的代碼，或者給出一個電路的代碼，結(jié)果證明還是靠譜的，甚至比有著多年經(jīng)驗的工程師的結(jié)果還要好。

你可以認為chatGPT只是從網(wǎng)上拿來已有的答案，但是，你能省去閱讀大量代碼找到真正需要的代碼的時間，這本身就是有價值的。

另外，AI的特點就是可以不斷的進化，其進化速度遠超人類。因此，即便目前沒有達到設(shè)計一款復(fù)雜芯片的能力，也不能代表不久的將來不能。

僅就目前來看，chatGPT也能極大的提高工作人員的效率。想象一個剛剛畢業(yè)的學(xué)生，在公司用很短的時間設(shè)計出相當于十年經(jīng)驗的工程師才能設(shè)計出的電路，這對于科技公司的競爭力是個多么大的幫助。

中美對比，我們的優(yōu)勢是，理工科人才多。我現(xiàn)在有些擔心的是，美國的公司通過運用chatGPT，通過提高效率來彌補這方面的差距。最終決定性的因素還是頂尖科學(xué)家的數(shù)量，而這是美國的強項。

如今，互聯(lián)網(wǎng)幾乎囊括了人類的幾乎所有的知識。而通過全網(wǎng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大型AI模型，最終會不會將這些知識融會貫通，成為創(chuàng)新之源？一旦發(fā)生，影響將是顛覆性的。這有可能發(fā)生于很久以后的未來，也可能就在幾年之內(nèi)。一切皆有可能。

當然，chatGPT目前的最大問題是，回答問題的成本太高，訪問量受限。比如，openAI網(wǎng)站，就一度無法訪問，而微軟必應(yīng)中聊天也添加了數(shù)量限制。這樣的限制，顯然會對chatGPT在各個行業(yè)的普及造成影響。

至少，如果訪問經(jīng)常中斷，那么大家也不會認為這是個可靠的系統(tǒng)而依賴他。chatGPT應(yīng)用真要達到像搜索引擎一樣普及，還需要時間。

換個思路，chatGPT其實可以優(yōu)先企業(yè)應(yīng)用，然后收取費用的模式來解決訪問量過高，成本過高的問題。這樣的結(jié)果就是使用chatGPT的企業(yè)和沒有使用該服務(wù)的競爭對手相比，具有了某種優(yōu)勢。

另外，chatGPT具有不可控性。既然你可以誘導(dǎo)chatGPT說出一些不該說的話，那么就不能保證它不會把你的秘密透露給別人。因此，很多企業(yè)也擔心員工把機密透露給chatGPT，進而造成機密泄露。這也是限制其在一些行業(yè)應(yīng)用的原因。畢竟如果你的技術(shù)讓chatGPT知道了，那么所有人都可能會知道。

我問過我在美國谷歌工作的同學(xué)有沒有用過chatGPT，他竟然說沒有。顯然，公司對于保密的擔心使然。

當然，這些都是人為的因素，而從技術(shù)本身來說，chatGPT的潛力無論怎么說都不夸張。

如今，美國人似乎不再擔心我們的5G技術(shù)了。5G的應(yīng)用場景仍然在探索中。但是，我們有必要像美國人當初擔心5G一樣，認真考慮chatGPT的影響。chatGPT一上線，從0到一百萬用戶創(chuàng)紀錄的用了短短5天時間。這個數(shù)字恰恰說明，chatGPT服務(wù)的需求是多么廣泛和驚人的。

我們需要認識到，AI在科技競爭中可能和整個芯片行業(yè)一樣是具有決定最終勝負的決定性力量。我們不能芯片上被卡了脖子，又被加一條鎖鏈。

芯片和AI環(huán)環(huán)相扣。芯片提供算力，算力決定AI的性能。AI又可以反哺芯片行業(yè)。同時AI和芯片有個共同的特點，就是足以重塑無數(shù)個行業(yè)。

以往普遍認為，先進工藝和成熟工藝相比占比不高。但是從AI的角度來看，先進工藝的重要性比我們想象的重要的多。

美國在芯片上卡脖子應(yīng)該也是深思熟慮，甚至不惜忍受巨額的經(jīng)濟損失?？ㄗ∠冗M工藝，像AI這樣的大算力應(yīng)用就相當于被限制了。為什么說美國項莊舞劍意在沛公，這個沛公指的就是AI？

第一，限制英偉達大算力高端顯卡出售給國內(nèi)。

第二， 針對國內(nèi)多家AI芯片公司采取限制措施。

第三， openAI對外開放使用的國家中，中國是少數(shù)幾個沒有開放的主要國家之一，其余國家是俄羅斯，伊朗和少數(shù)非洲國家。  

有人問馬斯克，美國如何擊敗中國。馬斯克說，美國必須進行激進的創(chuàng)新。美國可能已經(jīng)認為AI就是這個能擊敗中國的創(chuàng)新領(lǐng)域。

這里啰嗦兩句。美國已經(jīng)把我們認為是敵人的當下，必須齊心協(xié)力突破技術(shù)封鎖。遺憾的是，這時候竟然還有教授繼續(xù)給學(xué)生散布崇洋媚外言論，說什么去國外，拿高薪，娶美女，住洋房。試問，都去了國外，中國科技如何突破？一位富有正義感的學(xué)生搶下話筒，喊道為中華崛起而讀書，發(fā)出了時代的強音。

所以說，我們不僅要對美國的戰(zhàn)略能力和各種手段要重視，同時也要對國內(nèi)的那些品行不端的教授老師大V的言論予以重視，只有正本清源，才能夠齊心協(xié)力，突破芯片，AI以及其他科技領(lǐng)域的層層圍追堵截，實現(xiàn)民族的偉大復(fù)興。

科技競爭是人才的競爭，不僅要吸引人才，還要留住人才。我們的教授們天天談?wù)搶W(xué)習(xí)就是為了出國娶美女開豪車，怎么留住人才？