马斯克抢的10000块GPU，终于有用武之地

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文 | 贝克街探案官，作者 | 车行运

7月14日，埃隆·马斯克为其抢购的一万块GPU找到了用武之地，专门成立了一家专注人工智能的新公司，xAI。

在长达90分钟的Twitter Spaces音频聊天中，这位亿万富翁首次讨论了他对xAI的愿景，并公开表示xAI将会发布一款工具，并会和特斯拉、推特协同合作，最后抛出了xAI的宏大目标，即了解宇宙“到底发生了什么”。

根据该公司的网站，xAI是独立于X Corp，该网站没有提供有关这家人工智能公司目标的详细信息，仅介绍发布时间和该团队成员，核心团队12人来自特斯拉、OpenAI和微软，并强调团队成员曾参与AlphaCode、Inception、GPT-3.5、GPT4和Minerva等人工智能项目。

联合创始人之一格雷格·杨(Greg Yang)在一条推文中表示，该公司将致力于“为大型神经网络开发‘万有理论’”，以便将人工智能提升到一个新的水平。他的推文还表示，公司将进入深度学习的数学领域，因为人工智能还将让每个人更好地理解宇宙。

01 马斯克的第一家AI公司，不是xAi

众所周知，马斯克对人工智能一直持保守态度，在发布会上，马斯克再次重申他相信人工智能将是特斯拉未来的关键，但他也表示，他担心人工智能可能“消除”或“限制”人类，并签署了一封信，呼吁全行业停止人工智能培训几个月。

但落实在行动上，马斯克今年早前已经采购了大规模人工智能所需的数千个GPU处理器。马斯克还曾公开表示，他计划开发一款名为“TruthGPT”的“反唤醒”软件，因为他觉得目前致力于人工智能的公司过于“机械”。

作为OpenAI联合创立者，马斯克目前虽然脱离了OpenAI的管理与分红，但却从未放弃重新参与到OpenAI所处的赛道，此次设立的xAi，外界普遍认为这是马斯克对OpenAI的正式宣战。

众所周知，OpenAI 是最著名的生成式人工智能公司之一，由马斯克和Greg Brockman、Sam Altman、Reid Hoffman、Jessica Livingston、Peter Thiel、Olivier Grabia在内的众多大佬于2015年创立。

此后OpenAI制作了人工智能工具，包括人工智能聊天机器人ChatGPT和基于人工智能的艺术生成器Dall-E。

但在2018年，马斯克辞去了OpenAI董事会的职务，仅保留创始人身份，在去年11月OpenAI推出ChatGPT3.5以来，马斯克一直直言不讳地批评该公司，称其存在偏见。

如今再次设立AI公司，马斯克能为行业带来什么新鲜内容，只能等时间给出答案，但可以肯定的是，xAi一定会为特斯拉带来改变。

02 xAi意味着什么

回溯近年来发展历程，不难发现马斯克一直将特斯拉的赌注押在人工智能上。

今年5月，在公司年度股东大会上，马斯克就这一主题发表了广泛的讲话，其中包括特斯拉尚未发布的产品Optimus，该公司表示，该产品将是一款在人工智能软件上运行的人形机器人，马斯克认为机器人是特斯拉未来的关键。

想要迅速推动人形机器人和自动驾驶的发展，马斯克亟需这个专门设立的人工智能公司为上述业务提供持续可靠的算力支撑。

在马斯克看来，人工智能的一个重要应用场景就是自动驾驶，特斯拉很乐意将自动驾驶技术授权给其他汽车制造商，帮助更多人摆脱繁琐的驾驶任务。

马斯克表示，特斯拉目前的技术已经非常接近完全自动驾驶了，在测车辆已经很少需要人工干预了，最快将在年底具备L4或L5级的完全自动驾驶能力。

而在通用人工智能领域，其实马斯克此前联合创立的OpenAI具有更明显的竞争力。众所周知，通用人工智能是一种计算机智能，马斯克此前一直担心人工智能的发展会威胁人类安全，指的就是通用人工智能，理论上讲，通用人工智能有可能超越人类智能，只是马斯克旗下公司在此领域并不擅长，xAi的设立除为马斯克旗下公司提供算力支撑外，在通用人工智能领域发力也是不可忽视的一个方向。

因为马斯克最近一直炮轰OpenAI越来越封闭，“OpenAI现在已经变得封闭且非常追求利润，因为他们想在三年内投入一千亿美元，这需要吸引投资者来获得巨额利润。OpenAI的发展方向与其最初的宗旨截然相反，真是非常讽刺。”

我们有理由相信，马斯克想要借助OpenAI的通用大模型达成某种目的或者获得某种能力，但OpenAI并没有满足马斯克的愿望，因此马斯克才抢了一万块GPU并成立了xAi。而且马斯克从来也不否认xAi的总体目标就是构建一个良好的通用人工智能（AGI）。

03 通用人工模型的硬件支撑

通用人工智能加速走进现实，将成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，对人们的生产生活产生重大影响。但通用人工智能虽好，想要实现却极具挑战性。

参考马斯克对xAi的布局，公司设立之前就先抢购一万块最尖端的GPU，作为公司成立的基础，足见GPU对人工智能行业的重要性，目前各国均对此做出反应。

以我国为例，今年4月相关部门强调要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险。

为通用人工智能发展营造良好创新生态，要紧跟行业发展趋势，推动各种参数规模、技术架构、模态、场景的大模型高质量发展，发挥我国市场广阔和应用场景丰富的优势，探索具有产业价值的应用方向，为技术研发提供更多支撑。

同时，要加强资源和研发力量统筹，在芯片、底层技术架构、人才培养、产学研融合、开源开放生态建设等方面协同发力，让技术进步和产业发展形成良性循环。

现阶段，整个行业最紧俏的资源就是显卡，因为基础通用算力主要基于CPU芯片的服务器所提供的计算能力。除此之外，智能算力主要是基于GPU、FPGA、ASIC等芯片的加速计算平台提供人工智能训练和推理的计算能力；超算算力主要是基于超级计算机等高性能计算集群所提供的计算能力。

在此背景下，全球算力规模迅速增长，据IDC统计，2020年全球算力总规模达到429EFlops，同比增长39%，其中基础算力规模（FP322，FP32为单精度浮点数，采用32位二进制来表达一个数字，常用于多媒体和图形处理计算）为313EFlops3，智能算力规模（换算为FP32）为107EFlops4，超算算力规模（换算为FP32）为9EFlops5。

据IDC预测，未来五年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到2025年整体规模将达到3300Eflops。算力水平方面，据IDC统计2021年美国、中国、欧洲、日本在全球算力规模中的份额分别为36%、31%、11%和6%。

我国智能算力规模方面，据IDC统计与预测，2021年将达到155.2EFLOPS，2022年智能算力规模将达到268.0EFLOPS，预计到2026年智能算力规模将进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，达到1271.4EFLOPS。

具体到设备层，我国目前主要以GPU为主，实现数据中心计算加速，市场占有率达89%，GPU芯片多用于图形图像处理、复杂的数学计算等场景。此外ASIC，FPGA，NPU等非GPU芯片市场占有率超过10%，其中，NPU较以往具有明显增长，NPU芯片设计逻辑相对简单，常用于边侧和端侧的模型推理。

鉴于当前环境下，主流GPU限制出口，或将有可能再次限制国内人工智能领域发展，国内GPU及ASIC，FPGA，NPU等领域亟需具备代表性的产品问世以应对潜在的断供风险，国内目前已经有数家极具代表性的企业，正在试图推出具备市场竞争力的GPU产品。

首先是国产GPU龙头景嘉微，其自研的JM5系列、JM7系列、JM9系列芯片具有良好的市场反馈，其中22年5月发布的第二款JM9芯片依托PCIE 4.0接口，显存带宽达到25.6GB/s，8GB显存功耗仅15W。

其他公司如思瑞浦、兆易创新、斯达半导、纳芯微等均在国产GPU领域有所布局，可以说当前国产芯片行业已经形成一种合力，从不同技术路径突破海外芯片封锁，至于结果如何，时间会给出答案。（本文首发钛媒体APP）返回搜狐，查看更多

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