灵魂拷问七万亿造芯传闻，英特尔基辛格对话OpenAI奥特曼实录；捷扬微电子发布全球尺寸最小、功耗最低的UWB SoC芯片
6.Sisvel总裁Mattia Fogliacco一行到访爱集微 共线.灵魂拷问七万亿造芯传闻，英特尔基辛格对话OpenAI奥特曼实录
集微网消息，英伟达首席财务官克瑞斯（Colette Kress）2月22日指出，英伟达在中国数据中心营收明显下滑，除了中国以外，英伟达在全球主要市场的数据中心应用业绩强劲增长。
Kress指出，英伟达在中国数据中心营收明显下滑，主要是美国政府去年10月起出口禁令限制影响。Kress称，2023年第四季中国占英伟达数据中心项目营收比重约中个位数百分比（约4%~6%），预估今年第一季相关占比和去年第四季相当。
Kress表示，尽管英伟达受限制的产品，尚且还没有取得美国政府许可出货到中国，不过英伟达开始出货无须获许可的别的产品到中国市场。
对于法人提问的供应链供货状况，英伟达CEO黄仁勋表示，相关供应链包括晶圆制造、封装到存储、电源管理、收发元件、网通等关键元件，均全面正向提升中，预估需求将持续强劲，超越目前可供应量。
黄仁勋指出，英伟达目前除了H200芯片在量产爬升阶段外，人工智能工作负载（AI Workloads）应用以太网平台Spectrum-X，也正量产爬升。
Kress表示，AI应用高端H200芯片按计划量产提升，预期今年第二季开始出货，市场需求强劲，H200芯片性能可较H100倍增。
根据英伟达财报，2023年第四季营收221亿美元，其中数据中心营收184亿美元，年增409%，占整体营收比重达83%。2023年英伟达营收609亿美元，数据中心营收475亿美元，年增217%，占整体营收比重达78%。
英伟达2023年第四季纯利润是122.85亿美元，同比暴增769%，环比增长33%，高于市场预期的103.4亿美元。同期，调整后利润率为76.7%，高于市场预期的75.4%；GAAP每股摊薄收益为4.93美元，同比增长765%，环比增长33%。
2024年2月23日，深圳捷扬微电子有限公司 (“捷扬微”) 发布一款业界领先的超宽带(UWB)系统级芯片（SoC），型号是GT1500，用于测距、定位和无线连接应用。
不受网络基础设施覆盖的影响，UWB可以在室内和室外实现无处不在的、快速、精确的测距和定位功能。除了其卓越的测距定位能力，UWB还能够以可配置的数据速率提供高能效的无线连接，为手机、可穿戴设备、数字钥匙、标签等开创新的应用场景；在访问控制、智能支付、智能家居和智慧城市等领域实现新的面向消费者的商业应用。
在最低功耗和整体性能方面领先业界，捷扬微GT1500芯片采用晶圆级封装，封装尺寸为9平方毫米， 是全球最小的 UWB SoC芯片。GT1500 是标准和平台型的UWB芯片，采用紧凑单芯片解决方案，有四路接收通道，包含了射频、模拟和基带功能，与嵌入式 MCU紧密协同执行控制和协议处理，所有任务都在一颗芯片内完成。
GT1500 很适合空间受限的可穿戴设备、标签和物联网产品应用，明显降低了3D AoA设计复杂度、外围元器件数量和产品 BoM 成本。紧凑型的设计允许GT1500靠近天线放置，从而改善信号接收和UWB整体性能。 此外，与使用纽扣电池（CR2032, 235mAh）的同种类型的产品相比，GT1500显著延长UWB标签的电池使用寿命。对需要长时间待机和在线更长的待机时间显著优化了用户体验。
超薄晶圆级封装：49 管脚，3.2 毫米（长）x 2.8毫米（宽）x 0.6毫米（高）
发射机的峰值功耗69mW捷扬微将参展2024年世界移动通信大会（MWC，2024年2月26-29日，巴塞罗那），展台号为2号馆2A64MR。捷扬微的合作伙伴还将在展台共同展示业界领先的UWB应用，包括：1）使用纽扣电池CR2032的UWB标签，常规使用的寿命更长；2）下行TDoA（Downlink TDoA），安装便捷，支持可扩展的数量不受限制的终端；3) UWB门锁的系统解决方案，等。
GT1500 具有非常出色的性能、质量和成本优势，可帮助客户加快产品研究开发和上市步伐。有关GT1500和捷扬微的更多信息，请访问网站 。购买GT1500、和捷扬微进行商务合作，可根据以下方式联系：
深圳捷扬微电子有限公司是一家设计自主创新的测距定位和无线连接芯片、提供系统解决方案的高科技公司，公司在深圳和香港设有研发中心。企业具有强大的科研实力，小组成员来自知名通信及集成电路设计企业和机构。公司在算法、基带、协议、射频收发器和系统级芯片设计方面拥有世界级的技术优势，在超宽带技术方面拥有多项专利。公司开发和销售UWB系列芯片和芯粒。
集微网报道，受益于人工智能的持续火热，英伟达的2024财年第四财季及全年（截至2024年1月28日）营收继续“狂飙”，无论是营收、利润，还是利润率和美股收益均创新高。在个业务板块中，数据中心业务无疑是最大的亮点，第四财季营收达184亿美元，同比暴增409%，在总营收中占比达83.3%。
不过，在旺盛的需求下，英伟达仍然面临芯片供应短缺、资源分配和中国市场的供应受限等问题。对此，英伟达正在持续加大供应量及进行有关努力，但供不应求仍将导致供应受限等。未来，虽然英伟达给出了强劲的业绩指引，但不免仍有隐有一些潜在下行挑战。
在2024财年第四财季财报披露前，华尔街分析师一致认为，英伟达第四财季营收将为203.7亿美元，是上年同期3倍以上。不过，受AMD、英特尔等厂商竞争以及美国出口管制措施的持续影响，英伟达业绩增长将会放缓，这导致其股价在2月20日下跌约5%。
然而，根据英伟达最新披露的财报多个方面数据显示，2024财年第四财季（2023年11月-2024年1月），该公司实现盈利收入221亿美元，同比大增265%，环比增长22%，既超过英伟达此前曾给出的200亿美元业绩指引，同时也超出市场预期近20亿美元。
此外，2024财年第四财季，英伟达纯利润是122.85亿美元，同比暴增769%，环比增长33%，高于市场预期的103.4亿美元。同期，调整后利润率为76.7%，高于市场预期的75.4%；GAAP每股摊薄收益为4.93美元，同比增长765%，环比增长33%。
分业务来看，2024财年第四财季，英伟达数据中心营收达到创纪录的184亿美元，同比暴增409%，环比增长27%，高出市场预期的172.1亿美元。这在某种程度上预示着数据中心业务不仅是英伟达实现大增的关键动能，而且在其总收入中的占比也已扩大至83.3%。
英伟达首席财务官Colette Kress在财报电话会议上称，第四财季数据中心的增长是由跨行业、用例和地区的生成式AI和大型语言模型的训练和推理推动，包括大型云服务提供商、GPU专业提供商、企业软件和消费网络公司对数据处理、培训和推理的大量需求，其中谷歌、亚马逊、微软等大型云供应商占数据中心收入的一半以上。
在其它业务方面，作为在AI芯片起飞之前英伟达曾经的主体业务，包括笔记本电脑和个人电脑显卡的游戏业务收入为28.7亿美元，同比增长56%；英伟达为专业应用制造图形硬件的业务营4.63亿美元，同比增长105%；汽车业务销售额不升反降，下滑4%至2.81亿美元；OEM和别的业务贡献的营收同比增长7%至0.9亿美元。
基于此，叠加2024财年前三财季创出新高的营收，英伟达全年实现盈利收入609.22亿美元，同比增长125.85%，实现净利润297.60亿美元，同比增长581.32%，期内的毛利率也大增至72.7%；非GAAP每股盈利为12.96美元，同比增长288%，均不同程度超出预期。
投资机构Gabelli Funds的分析师Ryuta Makino指出，投资的人对英伟达的热情非常高，如果本财季业绩仅仅达到预期，而没有超出预期，其股价至少会下跌10%。期权分析服务企业ORATS披露的数据则显示，英伟达本次发布财报后股价可能出现约11%的双向波动。
除了呈现一份几乎“完美”、各种“超预期”的财报，英伟达给出的业绩指引再为市场注入一针强心剂，预计一季度营收约为240亿美元，上下波动区间不超过2%，这一数字远高于市场预期219亿美元。基于此，英伟达盘后股价一扫颓势、直线%。
虽然英伟达宣布将于3月18日至21日举办GTC 2024大会，发布加速计算、生成式AI以及机器人领域的最新突破性成果，但短期内将较难再获得强筋的增长动力。美银认为，在财报公布后，该股很也许会出现“明显但短暂的回调”，股价可能大幅回调超10%。
鉴于英伟达近期股价强势，即便其能够交出一份强劲财报并给出乐观预期，但仍然有可能出现别的风险因素，让投入资产的人感到不安，并对该公司的盈利构成潜在的下行风险。
例如在抢购芯片的热潮中，重复订购以及供应限制等问题任旧存在。对此，英伟达首席执行官黄仁勋表示，整体供应正在改善，但仍然短缺，供应限制将持续至全年，但从晶圆、封装、存储器到网络等所有的环节，英伟达超级计算机的供应链已经在全面改善，供应量正在显著增加。
他还称，英伟达目前除了H200等芯片在量产爬升阶段外，人工智能工作负载（AI Workloads）应用以太网平台Spectrum-X，也正量产爬升。
此前，根据瑞银分析师分享给投资者的备忘录，英伟达大幅度缩短了AI GPU的交付周期，从去年年底的8-11个月缩短到了现在的3-4个月。该机构觉得英伟达大幅度缩短AI GPU交付周期存在两种可能：该公司正在规划新的方案提高产能，满足未来的订单；而另一种可能是英伟达目前已具备足够的产能，能处理积压的订单，当然不排除两个因素叠加的效果。
随着人工智能研发和应用的增加，对英伟达H100、A100等针对数据中心的高性能GPU的需求也大幅度的增加，整个产业界的大小公司都在争相采购，这使英伟达高性能GPU也随之供不应求。
对于如何按照每个客户部署准备情况来管理产品分配以及公平分配，黄仁勋表示，此前数据中心尚未准备好时分配资源低效，导致资源闲置。但英伟达的ECO充满了许多活力，其核心目标是公平分配资源，同时避免浪费，并寻找连接合作伙伴和终端用户的机会。英伟达的CSPs 对产品路线图和转换有一个非清晰的视图，这种透明度给了业界信心。
此外，“中国”仍是市场关注的的关键词。去年中国市场的芯片约占英伟达总收入的20%，而在地理政治学紧张和贸易限制影响下，Colette Kress称，2023年第四财季中国占英伟达数据中心项目营收明显下滑，比重约为个位数百分比（约4%~6%），预估今年第一季相关占比和去年第四季相当。
Kress表示，尽管英伟达受限制的产品，尚且还没有取得美国政府许可出货到中国，不过英伟达开始出货无须获许可的别的产品到中国市场。在美国和中国以外的地区，国家级人工智能已成为额外的需求驱动力。世界各国都在投资人工智能基础设施，以支持在国内数据上用本国语言构建大模型，并支持当地的研究和企业生态系统。
不难看出，美国新的限制规则对英伟达在中国市场的业务造成了极大影响，但其在中国以外数据中心市场业绩的强劲增长抵消了这一负面影响。不过，英伟达不得不面临的现实问题之一是，其推出的对华“版”AI芯片H20正因性能大幅缩水而性价比不高遭遇“砍单”等挑战。
集微网报道，受国外初创公司Groq推出AI芯片影响，日前国内股市存储板块出现一波异动，引起人们对这一事件的广泛关注。
据悉，Groq公司是一家人工智能芯片公司，成立于2016年，总部在美国加州圣塔克拉拉山景城。今年1月其推出新型人工智能芯片 LPU（Language Processing Unit）芯片。该产品近日在一些公开测评、客户测试中，延时（Latency）、吞吐量（Throughput）等指标大受好评，据称AI推理速度远超英伟达GPU。Groq官网提供了两个开源模型的演示：在Mixtral8x7B-32k的生成速度接近500 token/s，在Llama 2 70B-4k接近300 token/s。
从技术上看，Groq没有走GPU路线，而是采用了LPU方案。在设计架构上，GPU大多数都用在图形渲染，拥有数百个并行的处理单元。而LPU的架构旨在为 AI 计算提供确定性的性能，一种新型的端到端处理单元系统。不同于GPU使用的SIMD（单指令、多数据）模型，而是采用更精简的方法，消除了对复杂调度硬件的需求。这种设计允许有效利用每个时钟周期，确保一致的延迟和吞吐量。因此，LPU更加擅长LLM处理，可以为具备序列组件的计算密集型应用（比如LLM）提供更快的推理速度。
简单来讲，LPU的核心是克服限制LLM处理两个瓶颈——计算密度和内存带宽。Groq的芯片采用14nm制程，搭载了230MB大SRAM来保证内存带宽，片上内存带宽达到了80TB/s。在算力层面，Gorq芯片的整型（8位）运算速度为750TOPs，浮点（16位）运算速度则为188TFLOPs。
Groq芯片的推出给业界带来不小的影响。从算力端来看，一款更高性能、更低成本（单位token费用）的芯片，有望在海量推理需求中提供一个新的选择。对应用端来说，更低成本和更高效率的推理过程也有望加速搜索、创意设计、办公软件等AI生成应用的落地和普及。
不过，针对Groq芯片的质疑也随之而来。许多观点认为，Groq芯片看起来虽然效果惊人，但计算成本TCO，并不具有经济性。同样完成LLaMA 70b模型推理，采用int8量化，运行三年Groq 需要的硬件采购成本是576卡1144 万美元，经营成本是76.2万美元或更高；H100的硬件采购成本是8卡30万美元，经营成本是7.2万美元或略低。但也有大佬称，Groq芯片的确在小batch size上显示出了优势。因此，Groq芯片在小模型、本地或者线上定制化推理服务等场景具有一定应用前景，却不适用在云端大规模集群推理，尤其是GPU或者大厂ASIC被充分优化的场景。
无论这样的讨论结论如何，都集中于技术层面。但有一个现象却需注意。也就是文前所述，有人借此炒作SRAM话题，导致存储板块出现异动。
SRAM即静态随机存取存储器，与DRAM同属易失性内存。SRAM的优点是存取速度更快，但成本高，容量小。这与DRAM形成鲜明对比。由于当前AI芯片的主要瓶颈之一就是存储带宽问题。前段时间火热的HBM高带宽内存，实际上就是DRAM的超级加强版，通过堆叠多颗DRAM的芯片来提供更高的存储带宽和容量。Groq芯片采用SRAM，而非HBM获得更高AI推理速度这一点，被人转移到SRAM之上，借以炒作起了一波股市行情，却又无视了SRAM成本高、容量小等问题。
SRAM作为一项已经十分成熟的技术产品，其优势与劣势都已很明显。其很难凭借一款Groq芯片就能打开所谓的“上升通道”。SRAM未来替代HBM，更属难能。
经过近两年的“低谷”，全球存储市场都处于反弹状态。此时的存储板块酝酿出一波上涨行情并非不可能。但切忌盲目跟风炒作，反而有可能节外生枝，对整个大势造成不利影响。
集微网报道，近日，日本芯片制造商瑞萨电子宣布将以91亿澳元（约合59亿美元）现金收购澳大利亚电子设计自动化软件公司Altium。Altium是世界上最早的印刷电路板 (PCB)设计工具提供商之一，主要面向PCB进行EDA工具的开发。
随着慢慢的变多系统厂商开始涉足芯片开发，板级电子设计软件变得更重要。瑞萨电子收购Altium将进一步扩展自身业务范围，为用户提供更完整高效的电子产品与服务。值得注意的是，此次收购并非孤例，从2017年以来，瑞萨电子已发起一系列并购案，总交易额超过223亿美元，凭借更为丰富的产品阵容——包括模拟及连接产品，成功使自身的业务范围从汽车MCU延伸到物联网、工业和基础设施等诸多领域。当前日本政府正在大力推动半导体产业，瑞萨作为日本国内为数不多的大型芯片制造公司，将发挥更重要的作用，未来或许还将发起更多新的并购。
瑞萨电子对Altium的收购可以看成是一次产业链上下游之间的整合。资料显示，Altium成立于1985年，是世界上最早的 PCB 设计工具提供商之一，专注于PCB设计、电子设计和嵌入式系统开发。在当前跨界“造芯”大趋势下，谷歌、微软、亚马逊等巨头都曾是Altium的合作方。瑞萨电子的产品线则涉及汽车、物联网、工业、基础设施等领域，丰田、日产等汽车制造商都是其主要用户。通过收购 Altium 瑞萨电子可以将经营事物的规模向电子系统领域延伸，将PCB 设计人员、零件供应商和制造商更有效地联系起来，从而更快、更高效地开发和制造电子科技类产品。
瑞萨电子就本次并购案接受集微网采访时指出：“此次收购使两家行业佼佼者能够建立一个集成、开放的电子系统设计和生命周期管理平台，以实现组件、子系统和系统级设计之间的协作。电子系统设计和生命周期管理平台将实现各种电子设计数据和功能的集成和标准化，并增强组件生命周期管理，同时实现设计流程的无缝数字迭代，以提高生产力。这将显著减少开发资源及效率低下的问题发生，从而加快创新速度并降低系统设计人员的进入壁垒。”
相关专家也表示，随着技术的进步，电子系统的设计和集成变得越来越复杂，涉及多个利益相关方和设计步骤，包括仿真和PCB物理设计的元件选择与评估等。工程师要在更短的开发周期内设计出更加高效、实用的电子产品。Altium的产品主要为面向印刷电路板的板级工具软件，是工程师创建电路原理图不可或缺的工具。本次收购可将瑞萨电子的嵌入式解决方案与Altium工具软件整合在一起，提高电子产品的整体生产效率，降低系统设计人员的准入门槛。
瑞萨电子作为一家半导体及整体解决方案供应商，除了硬件之外，近年来在设备相关软件方面也投入了大量精力。十年或二十年后，瑞萨的核心焦点可能不再是“制造半导体”，业务的主要阶段或将从半导体本身转向设计软件和平台，以此保持的竞争力和成长性。
瑞萨电子是由曾经全球排名领先的半导体品牌日立、三菱电机和NEC共同合并而成，因此本身便具有很强的整合“基因”。随着日系半导体产业的整体衰落，瑞萨电子一度受到较大冲击，从2013年开始，瑞萨电子进行了一系列“机构改革”行动，比如剥离收益较差的业务，关闭部分工厂等，以提高公司的整体盈利能力。2017年之后，瑞萨电子逐渐走上正轨，同时也开启了一系列的整合并购行动。
2024年1月，瑞萨电子和美国氮化镓器件公司Transphorm宣布达成最终协议，瑞萨电子的子公司将以每股5.10美元的价格收购Transphorm，总估值约为3.39亿美元。此次收购为瑞萨电子提供了自主的GaN技术，可以更加有效地开发电动汽车、可再生能源、工业电力转换等市场。
2023年6月，瑞萨电子完成奥地利芯片公司Panthronics的收购。Panthronics可为支付、物联网和无线充电提供NFC芯片组和软件。通过收购可将瑞萨电子的经营事物的规模扩展到金融科技、物联网、资产跟踪、无线月，瑞萨电子宣布完成对印度4D成像雷达解决方案供应商Steradian的收购。鉴于汽车雷达市场的增长潜力，瑞萨将增加Steradian的产品组合。
2021年12月，瑞萨电子完成对Wi-Fi解决方案供应商Celeno的收购。瑞萨电子增强了在连接产品方向的组合。该笔交易金额约为3.15亿美元。
2021年2月，瑞萨电子宣布收购混合信号IC提供商Dialog半导体，交易额约59亿美元。结合Dialog的低功耗混合信号产品、低功耗WiFi和蓝牙、闪存、电池和电源管理，瑞萨电子可进一步扩大数模混合信号等市场的份额。
2019年3月，瑞萨电子宣布完成对IDT公司的收购，交易金额约为67亿美元。瑞萨电子的微控制器、片上系统和电源管理IC结合IDT的射频、高性能定时、存储接口、实时互联、光互连、无线电源以及智能传感器，将带来更广泛的嵌入式解决方案。
2017年2月，瑞萨电子以32亿美元完成对Intersil的收购。Intersil的产品大量用于工业、移动和基础设施，该项收购使瑞萨电子得以从数字芯片领域扩展到模拟芯片市场。
对此，相关专家指出，半导体领域大规模的并购行动并不鲜见，德仪、博通、英特尔、AMD、恩智浦等半导体大厂，一路行来都历经了多次大型并购。并购也成为瑞萨电子快速扩大产品线范围，巩固业务领域的重要手段。现今全球半导体市场处于一个剧烈变化的时期，如何抓住AI、汽车、IoT等新兴市场机遇，是每一个芯片公司都要思考的问题。汽车是瑞萨电子的传统强项，无论是新能源汽车、自动驾驶、车联网、车内智能应用，瑞萨电子都能提供相应产品。而通过一系列并购，瑞萨电子成功开拓了非汽车业务，包括工业、IoT和基础设施等。汽车、工业、基础设施和物联网是当前瑞萨电子的四个重点应用领域。
当前半导体产业发展正从“全球化”走向“本地化”，日本积极扩充产业环节，推进面向下一代半导体制造的发展，希望在日本本土实现2nm制程以下的先进工艺制造。不过，日本的传统优势在于半导体材料、设备，有其产业特色支撑。但在芯片层面，瑞萨电子却是日本硕果仅存的少数几家尚具影响力的企业之一。TechInsights旗下负责半导体市场趋势研究的McClean Report部门（原IC Insights）公布的2023年销售额排名前25位的半导体公司。位列其中的只有3家日本企业，包括排名第 17 位的索尼半导体解决方案公司，排名第18位的日本企业瑞萨电子，以及排名第23位的铠侠。
2022年3月，瑞萨CEO柴田英利曾在谈及台积电 (TSMC) 与索尼和电装在熊本县共同建设的新工厂时表示：“这对瑞萨电子来说是一个巨大的利好。我们非常欢迎。”熊本新工厂将主要推出28nm生产线。当时这也与瑞萨的需求不谋而合。柴田同时表示，半导体制造基地地理位置的分散，在应对自然灾害和地缘政治风险方面也会产生积极的影响。
Sisvel成立于1982年，是一家运营了40多年的专利许可管理公司，已成为促进创新和管理知识产权的世界领导者。Sisvel在知识产权交易中创造了中介形式，降低了复杂性，消除了有意愿的被许可方和许可方之间的摩擦，同时促进了技术市场上公平的竞争环境。在Wi-Fi、移动通信和数字视频广播技术等诸多领域的全球专利池构建方面，Sisvel具有丰富的经验。
此次访问，就Sisvel的成长经历、专利池的构建、筹备、挑战，以及许可形式、各许可方利益的平衡、许可费率的确定等关键问题，双方展开沟通交流。Sisvel分享了其过去在专利池建设中的经验，重视并看好中国市场和企业，认为在专利池构建上中国企业大有空间，可放眼于国际，获取更长远的利益与发展。
访问结束恰逢北京大雪，双方感叹“瑞雪兆丰年”，预祝有更深入的沟通与合作。
集微网消息，当地时间2月21日，Intel Foundry Direct Connect 2024在美国圣何塞举办。大会期间，英特尔CEO帕特·基辛格与OpenAI CEO山姆·奥特曼在一场炉边谈话中，讨论了实现AI领域最热门的算力、监管以及能耗问题。此外，奥特曼还被多次问到此前关于7万亿美元自研AI芯片，重塑半导体格局的传闻。
Pat Gelsinger：很高兴能够与你一起在舞台上讨论整个人工智能热潮及其对行业的所有影响。我的第一个问题是，这是半导体行业，这是我们的生态系统，7万亿美元是啥意思？（有报道Sam Altman正筹划7万亿美元发展AI芯片，重塑目前的全球半导体格局）Sam Altman：每个人都可以报道任何事...我想事实的核心是，我们认为世界将需要更多的人工智能计算，不仅意味着大量的芯片需求，数据中心的巨大电力需求等，这将需要大量的全球投资。很多人正在考虑的只是芯片，但实际上基础设施的整体成本也会非常高，我们正在想办法解决这个问题，即使目前还处于非常早期的阶段。企业和个人都将从人工智能中获益，但目前显然面临着严重的算力短缺，我们希望确保未来使用人工智能将更容易且成本更低，而不是仅有最富有的公司才能负担得起大量的人工智能计算。
Pat Gelsinger：这的确需要巨额投资，其中一些与能源有关，但我们来进一步深入讨论半导体部分的投资。
Sam Altman：AI芯片与其他类型芯片市场规模的考量方式不同。以手机为例，人们的手机每隔几年就会升级一次。有些人有两部、有些人有一部或者买不起，大致上这就是传统手机芯片市场的本质。但AI计算将是一种完全不同的商品，它更像是能源，价格对使用量有着决定性影响，如果价格太高，则用的人较少；如果价格较低，则用的人更多。如果Al超级便宜，我希望它一直帮我阅读电子邮件，思考当天的问题等。但如果AI非常昂贵，可能我只会偶尔问ChatGPT一些问题。
要让AI变得如此便宜，意味着世界需要更多的数据中心，这需要更多的半导体产能，以及建设这些产能所需的其他资源。也许最困难、最昂贵的，就是为这些产能提供动力所需要的能源。
Pat Gelsinger：所以为此我还需要建造多少个晶圆厂？正如我思考的，你需要在多少个 GPU用于训练 GPT7？Sam Altman：你们良率怎样？
Sam Altman：那就不用太多晶圆厂，我记住你说的话了。其实我们目前还没有具体数字，毕竟这与传统市场规模评估方式不一样，而且因为所有限制因素是同时存在的，可以通过做出不同的假设来想象一些不同的事情，比如每美元带来的多少算力或每瓦特算力。但可以确定的是，世界将需要大量的AI计算，新模型的能力将非常强大，他们将能为人们做更多更奇妙的事情，我们希望这能被更多的人们使用。Pat Gelsinger：我们已经看到了AI训练所需要的算力规模，它正变得越来越大。但同时我们也希望将AI部署在更多地方，这带来的是线性增长或指数级增长吗？就这些人工智能模型而言，你认为最终将走向何方？
Sam Altman：我们可以很准确的估计的是，对大模型投入的资源越多，它的性能就越好。这就像一种类似物理定律的东西。
Pat Gelsinger：因此我们要建设更多、训练更多。自动驾驶通过更多训练才能变得更准确，预测算法需要拥有更多语言的能力和更多模型，这似乎看不到尽头，太令人惊叹了。
Sam Altman：确实有新的事情需要弄清楚，我想我们现在还不能放松。前方还有许多惊喜等待被发现。
Pat Gelsinger：今天早些时候有两个人也参加了我们的会议，其中之一是你的合作伙伴
另一位是美国商务部部长Gina Raimondo，我们讨论了《芯片法案》，对此我也想听听你的观点，因为我们正在建设更多的产能，你认为为什么美国本土需要更多产能？其中有多少将用于人工智能？以及政府是否应该对AI芯片以及AI技术能力感到担忧？
Sam Altman：首先恭喜你们和微软的代工合作。考虑到我对未来十年及以后人工智能的地缘政治重要性的预期，我认为有弹性的供应链和美国本土产能非常重要，这不是我第一次对你们说这句话，我很高兴发现你们能这样做。
关于政府是否会担忧，我认为不同的政府将采取不同的方法，显然如今存在大量可以理解的焦虑，关于人们到底会做什么，正确的方法是什么，我很高兴对话、实验、监管等想法都在发生，这将降低风险。OpenAl战略中的一个重要部分便是迭代部署，没有人希望 OpenAl 在地下秘密开发然后突然公开。相反人们需要的是非常尴尬的 GPT-4，稍微不那么尴尬的GPT-5，相当好的GPT-6和GPT7等。让社会和机构逐步发展，给他们时间来思考和尝试用不同的方法来管理人工智能，推动社会经济变化，所以我认为现在发生的事情很棒。Pat Gelsinger：你们上周推出了视频平台，看起来你们正在加速，同时你们还开放了更多的API接口，谈一谈更多深入的想法和目标吧。
Sam Altman：随着时间的推移，AI将显着改变我们在世界上开展大量知识工作的方式。但我认为它会以某种方式成为我们期望的一部分。我们期望我们使用的产品和服务、我们的工作方式以及我们彼此合作的方式都是智能化的。iPhone 刚问世的时候也面临同样情况，每个人都在猜想它的战略，但不久之后人们便不再谈论了，我认为这就是AI也将会发生的事情。
Pat Gelsinger：这就是从奇迹到平凡，突破性技术在短短几年内就可以非常迅速地做到这一点。
Sam Altman：在我们推出 ChatGPT 后的几周里，我偶尔会在街上被拦住，有人会问“你是那个ChatGPT伙计吗，你必须告诉我真相，肯定是有人坐在那回复我的问题，否则计算机不可能做到”。现在这种事情已经没有了，反而出现了一些在推特上抱怨ChatGPT不好用的人，这就是世界发展的方式，
。这很棒。我认为我们将继续交付新产品。人们会继续习惯它。而在接下来的五年或十年内，人们将能够利用这些工具取得令人瞩目的成就。
Pat Gelsinger：本周你们在人工智能研究方面取得了巨大进展，我对此感到非常兴奋。你还是在做一些编程或者其他的动手工作吗？人工智能目前还面临哪些问题？Sam Altman：我不编写代码也不做任何研究，就好比我每天呆在房间的第三份工作一样，我们会进行各种讨论。人们想要的是希望系统变得更加智能，所以我们谈论所有其他领域，AI在这些任务上很糟糕，不能做高级推理，不能理解这些事情，过去还不能做视频。而我们的研究就是弄清楚如何让系统变得更智能，如果我们继续实现这一点，并且不断寻找新的方法，那么人们可以用ChatGPT做任何事情，可以在API上构建的令人难以置信的东西。这是一个有趣的挑战。我们只需要推动这一件事。
Pat Gelsinger：你遇到过的任何正确性、幻觉和其他模型类型等问题，其中哪些问题让您彻夜难眠？
Sam Altman：全部。我担心所有这些问题。我们知道GPT-4不是很好。但我们知道GPT-5会更好，GPT-6会比这更好。解决问题是很有趣的，所以一旦我们解决了当前的问题，我们就会去解决下一个问题。我们处于技术曲线的早期，非常感激人们喜欢我们当前的产品。这激励我们做得更好。
Pat Gelsinger：我是摩尔定律的拥护者，不断突破它的极限。前不久我在与我们的研发团队开会时，他们表示正开始在工艺技术中引入的新元素。
，在元素周期表耗尽之前，我们都还没有结束摩尔定律。我很欣赏你对人工智能科学的关注，以及如何让这些系统变得越来越好。你和我都是技术乐观主义者，但随着他们变得越来越聪明，有些人对此感到担忧，不受控制或管理可能会对社会和就业产生影响，你如何看待这个问题？Sam Altman：总的来说，我是一个非常乐观的人，尤其是对于人工智能，尽管我认为有很多事情我们必须处理。我们必须面对一些有充分理由担心的风险。但只要我们放眼观察未来AI总体带来的结果会是更好还是更糟呢？我认为是会更好，尽管不知道究竟会变成多好，但至少我们将有强大的工具可以帮助我们以更快的速度发现科学、治愈每种疾病、更多地了解宇宙，利用更多的科学知识来创造更好的技术，为每个人提供良好的教育、良好的医疗。
希望人们能更频繁地追问什么是正确的。我们在协调和安全方面做了大量工作，以及如何负责任地部署系统，并为即使一切顺利也会出现的一些负面社会经济影响做好准备。这需要全社会的响应，即使你把所有的技术安全工作都做好了，你也必须真正了解这将产生多大的影响，并对其做出灵活的公共政策反应。在短期内，除了所有这些之外，我认为我们还会看到诸如对选举的潜在影响之类的东西。我认为人们开始更认真地考虑计算机安全、生物等风险，需要采取一些谨慎的技术安全工作和政策工作来减少风险。我们正在走向一个新的世界，人工智能生成的内容将比人类生成的内容更多，这将产生一系列影响。这不会是唯一的好故事，但这将是一个净好故事。Pat Gelsinger：技术本身是中立，它没有好坏之分，重要的是我们如何塑造它、使用它。历史上几乎所有技术都是如此，它既有好的影响，也有坏的影响，我们应该思考的是如何继续将其塑造成一股向善的力量。AI具有非凡的能力，可以用于公益事业，我们如何才能让这种情况每天都变得越来越多呢？
即便会有一些不好的用途，但技术从根本上讲是我们如何用更少的资源做更多的事情，做我们自己无法完成的事情。如果人们可以按下按钮并说人类永远不会再发明另一项技术，那么大多数人都不会接受这种交易。我认为这便说明技术是好的。
不过需要强调的是，这并不意味着技术没有糟糕的一面，只是我认为它对社会而言是一个有利的魔法，在我看来这确实是一件好事。我们必须负责任地使用它，因为即使伟大的事情也可能造成巨大的伤害。我热爱科技，我想世界上大多数人也是如此。但对于AI来说，我们肯定还有一些严肃的决定需要做，我们将齐心协力应对这一局面，这是一个很好的迹象，说明世界现在正在如此认真地对待它。Pat Gelsinger：技术的良好用途与不当用途的竞赛将会持续，关于我们如何继续使用技术来解决这些不当用途并推动其向前发展，你在开发和推动技术议程时，这对于 OpenAl 而言是否也至关重要？
Sam Altman：我们真正感到自豪的一件事是，在完成 GPT-4 后我们花了很长时间才将其发布到世界各地，也因此比以前的大模型取得了更大的进展。这是我们将继续推动的事情，有社会许可，我们才可以继续这样做，更重要的是，我们希望问心无愧。当我们正在向世界推出一些新的、强大工具时，我们希望尽可能安全和负责任地做到这一点，同时仍然确保人们能够享受到好处。我们不会每次都做对，但我们希望长期做对。
Pat Gelsinger：我感触最深的事是，我在英特尔过去长期深入USB相关技术开发，如今当我的孙女使用U盘时会对我说一句谢谢。
Pat Gelsinger：当然还有Wi-Fi，以及许多此类标准，英特尔长期为行业制定标准，并根据该标准提供最好的产品并创造市场。请告诉我们一些你对AI相关标准的看法，以及如何看待你和 OpenAl在其中的作用。
Sam Altman：OpenAl的开发方式有趣的地方在于，这些系统都是以自然语言运行。我认为提供互操作性和标准的能力，让不同系统使用相同的评估套件或任何您想要的其他东西的能力是非常有趣的。这不是我预期AI会走的路，但我很高兴我们走在这条路上。我们本需要很多不同的协调，这些系统以自然语言工作让我们在这个方向上取得了巨大的领先优势。
Sam Altman：你可以采用你已经构建的系统，在这个系统中写下提示并得到回应，你还可以比想象中更容易地从一种人工智能模型切换到另一种模型。
Pat Gelsinger：人类之所以能够与计算机对话，就是因为有标准，它们以非常特定的方式帮助人们与计算机对话。现在每个人都可以与计算机交谈，这确实令人兴奋。英特尔有一位著名的创始人叫安迪·格罗夫（Andy Grove），他有一句名言：“只有偏执狂才能生存”。这成为了英特尔的竞争口号，既要偏执于竞争，又要偏执于成功。对失败、成功和竞争都偏执。所以，我们如何确保我们对人工智能和这个环境足够偏执，并从一切我们能学到的东西中学习呢？
Sam Altman：现在这个世界似乎对任何事情都相当偏执。所以我想我们已经得到了灵感，我认为这很好。
Pat Gelsinger：作为AI领域的领导者之一，我们很久没见过有公司在与政府交流中展现出如此水平的能量了。
Sam Altman：我认为 OpenAl 在对话中有发言权，但实际上只是一个声音。我们试图分享我们的观点，我们试图让政策制定者了解我们现在所知道的、我们认为可能会发生的事情、我们确定和不确定的地方，但根本性将是世界必须共同做出的决定，它将影响所有人。这就是我们需要我们的政府和机构做的事情。我们有这样一个角色，但这绝对不取决于我们。
Pat Gelsinger：我们西海岸的很多人都想偶尔去华盛顿，以确保他们没有对我们的行业做任何坏事，然后我们就回家了。现在，我们在许多不同方面与世界的融合程度太高，以至于当我们展望未来时，公共/私人伙伴关系变得更重要。你是否认可这一点？
Sam Altman：我们需要解决这个问题，我们需要政府发挥重要作用，AI是一项如此有影响力的技术，人们都想要它。
Pat Gelsinger：AI已经有五十多年的历史，但过去10-20年AI都在经历冬天，目前我们是否已经度过了冬天？
Sam Altman：我不知道，我只能说我们将非常努力地继续解决我们发现的问题。没有问题可以阻止我们前进。
Pat Gelsinger：我们确实正处于AI部署的早期阶段，正如我所说，我的家人都有听力受损的情况，我父亲去世时几乎聋了。我现在的助听器中有神经网络，神经网络帮助我的听力，并对新科学和新医学带来影响。你认为Al 的哪些应用最令你兴奋？
当AI可以帮助我们发现更多的科学时，它将对我们的生活产生难以置信的积极影响。但我相信，科学发现以及科研机构才是让我们的生活变得更好的原因。如果我们能通过AI获得更多这样的东西，可以做我们自己做不到的事情，那就太棒了。
Pat Gelsinger：使用人工智能方法和技术可以加速科学发现吗？Sam Altman：是的，那很棒。
Sam Altman：是的，而且我认为这种情况会继续下去。Pat Gelsinger：有没有使用 AI 的客户示例让您感到兴奋？
Sam Altman：有很多，有趣的是当每次我们推出新版本的模型时，它所适用的应用程序数量都会不断增加，人们会做这些令人惊奇的事情。一些案例包括程序员用工具来提升效率，还有教育和医疗等等。尽管医疗领域还处于早期阶段，但看起来非常有希望。对我来说AI最令人兴奋的是它的广度和普适性，如今它随处可见。
Pat Gelsinger：我们访谈时间快到了，在场的是英特尔的 1000 多名客户和生态系统合作伙伴，你想向他们传达什么信息？你希望他们从我们今天的会议、Intel Foundry亮相以及你作为AI领导者即将进入半导体领域中获得什么？
Sam Altman：祝贺今天取得的所有进展和重大公告，很高兴看到如此强大的英特尔，而且关于你之前提到了美国以及英特尔发生的事情的重要性，我感同身受。回到我之前提到的事情，每个人都低估了对大量AI计算的需求，这在未来将是一件非常重要的事情，很高兴看到你们所有人并推动这一进程向前发展。
Pat Gelsinger：我们正在建设产能，我的几位董事会成员也在这里，他们认为我的资本计划非常激进。
Pat Gelsinger：然后他们问我一些问题，比如这些工厂将使用什么制程，比如谁将设计所有这些芯片，还会问我这些工厂的经济现金流回报是多少，在我看到 7 万亿美元这个数字之前，我的回答仅仅只是几百亿美元。
Sam Altman：别太在意那个数字，如果我必须坐下来纠正每一个错误并在媒体上进行报道，我将无法完成我的工作，人们总会讨论各种各样的事情。
Pat Gelsinger：人工智能市场的规模被低估，我们必须设计、建设大量的半导体产能。
Sam Altman：是的。下个月、明年、乃至未来五年，事情都会有起起落落。会有很多繁荣，也会有很多萧条。经济有时候会看起来好，有时看起来很差。有人会产能过剩，有人供不应求。人们会对此感到压力，写出一些让人喘不过气来的文章，股票会上下波动等等。但在接下来的几十年里，我敢打赌全世界将需要比现在多得多的晶圆。
Pat Gelsinger：很高兴听到这个消息，英特尔正在建造很多工厂，希望几位董事会成员也能听到这一点。如今你已经成为AI的发言人，每个政府高层都想在世界各地与你会面，并帮助推动他们的议程。这一切对是怎么发生的？
Sam Altman：我就像一个书呆子，我看了很多科幻小说，也经常玩电脑。一直觉得AI超级酷，所以去学校学习有关AI方面的内容。 能够从事这方面的工作，我感觉到很幸运。
Pat Gelsinger：在你的早期生活和早期职业生涯中，你第一次说“这是AI，我将成为其中的一部分”是什么时候？
Pat Gelsinger：所以现在已经过去了10年左右，这已经成为你的人生追求。
