#我与AI的故事#
AI风潮席卷大陆市场，正改变或者即将改变很多朋友的日常生活，天咨君也是AI浪潮的追随者，自接触其开始，即被它的强大功能、高效处理能力所吸引，进而不断跟踪其发展方向。
虽然之前对chatgpt已有耳闻，但天咨并非国内骨灰级AI体验用户，提起这档新事物还得从第七届世界智能大会开始。因为这届大会举办地在我的家乡天津梅江会展中心，天咨君有幸在现场第一时间了解到科大讯飞当日推出星火大模型，搭着家门口的顺风车我便开启了AI的探索之路。在这之后，我相继接触并测评了360智脑（已被我弃用）、文心一言（即将弃用）、KIMI、通义千问、阶跃星辰等国内各大模型，经过沉浸式感受了解了哪些模型属于真材实料，哪些模型属于偷工减料，从而以个人角度对其优胜劣汰。
除了大模型的发展技术外，一张华人面孔也进入我的视线，他便是——黄仁勋。
英伟达，2024财年四季度营收是前一年同期水平的3.5倍。利润是前一年同期水平的9倍。股价在16个月内上涨了6倍。带着这一串辉煌战绩，我便顺藤摸瓜的去追踪黄仁勋最近的一次大事记，那便是万众瞩目的英伟达年度GTC大会，在会上黄仁勋告诉台下的上万名参会者：新一代AI革命是百万亿美元的市场......
因此，了解AI就需要了解黄仁勋，了解黄仁勋就要走入英伟达的世界，进而去了解GTC大会。GTC大会也是在本月召开的，天咨便进一步了解该大会具体内容及AI的最新动向。
大家知道GTC的全称是什么吗？
公布答案：全称是“GPU Technology Conference”。
在今年英伟达GTC大会中，天咨认为有四大板块和议程是需要好好复盘的，分别是：
1）英伟达创始人和CEO黄仁勋在第一天的重磅演讲keynote中将传达出的信号；
2）第三天议程中，黄仁勋会主持一场座谈panel，邀请了当今生成式AI浪潮的奠基石论文Transformer架构的Attention Is All You Need论文8位作者到场，这8位作者当年都在谷歌，但后来都纷纷出来自己创业，所以这会是第一次他们8人再聚在一起讨论AI的未来，非常是历史性一刻；
3）前来参展的各家英伟达合作公司，因为这显示出英伟达的业务前景，以及软硬件落地的实际效果我们能有一个很直观的感受；
4）英伟达请来的演讲和论坛嘉宾，从各个科技巨头和AI独角兽的科技领袖分享中，大家对AI行业传递出的信号。
接下来，天咨简单聊聊我对GTC的深入观察与思考
芯片架构更新Blackwell
这场万众聚焦的GTC演讲的重点之一就是：重磅GPU架构更新，所以黄仁勋把很大一部分演讲重点放在了名为Blackwell的下一代GPU架构。他告诉台下观众们：“如今AI训练需要更大的算力，那么就需要研发出更大的AI芯片来支持训练”。
总的来说，新的架构下，Blackwell系列包括三个型号：B100、B200 和Grace-Blackwell Superchip（GB200）将是下一代更强大的芯片性能更新，也继续实现着黄仁勋之前制定的黄氏定律Huang’s Law – 也就是，GPU将推动AI性能实现逐年翻倍。
如果要训练一个1.8万亿参数GPT模型，大约需要三到五个月的时间：如果使用传统的安培芯片，大约需要25000个。如果用Hopper来做，可能需要8000个GPU，并且会消耗15兆瓦。8000个GPU和15兆瓦，它会需要90天，大约三个月的时间。如果你用Blackwell来做，只需要2000个GPU。2000个GPU，同样的90天只需要4兆瓦的电力。
这里还有几个值得注意的点：对于新一代的B100、B200 和 GB200，这些芯片的工作功率范围在700W到1200W之间。随着新一代芯片的功率和性能都大幅度升级，在AI数据中心领域，想要发挥Blackwell的最大潜力，转向液态冷却几乎成为必须，这也给超微电脑Super Micro等数据中心硬件供应商提出了新的挑战。
另外，芯片的产能问题也一直是困扰英伟达的一个方面，因为虽然发布了B200，但是市面上能配置到H200的公司都不多。在这次大会上，英伟达也试图直面这个问题，包括台积电TSMC 和Synopsys将 NVIDIA合作，将在生产中使用 NVIDIA 计算光刻平台，希望在加速芯片制造速度的同时，也加快了对未来最新一代NVIDIA Blackwell架构GPU的支持。
所以，在这次GTC上，硬件的发布更新固然重要，但天咨能强烈感觉到，黄仁勋想要强调的是，英伟达不仅仅是一家GPU公司，英伟达想要通过软件的升级，不仅仅是已经成功变成英伟达牢固护城河的CUDA，还有更远的布局。
天咨了解到，黄仁勋在他的keynote中强调的很清楚，他眼中的新一代市值100万亿美元的新工业革命市场，英伟达是这样布局的：除了Blackwell硬件算力平台，黄仁勋还着重推出NIMs，帮助企业级客户接入AI。
此外的生态重点是英伟达的AI foundry和NeMo。去年英伟达发布的AI foundry 具备三个要素：英伟达的AI基础模型，NVIDIA NeMo 框架和工具、用于构建、自定义和部署生成式AI 模型，以及NVIDIA DGX 云AI 超级计算服务。这样依赖，AI foundry就可以用于为企业软件、电信、媒体等各个行业的生成式AI 应用定制模型。而在今年，英伟达进一步在这样的AI foundry生态上继续更新各种基础模型和生态服务。
下一个重点就是英伟达的Omniverse，也就是物理模拟反馈的平台，通过模拟与物理世界中各种互动的过程，来训练AI。AI机器人在模拟环境中的训练非常重要，而现在来看，不仅仅是AI机器人，还有无人驾驶，气候模拟，药物发现，计算生物学，乃至于Vision Pro所构建的XR生态，英伟达的Omniverse都已经在布局。
这次GTC上，天咨君追踪到英伟达宣布了Omniverse Cloud API接口，让开发者能够轻松地将Omniverse的核心技术直接集成到现有的数字孪生设计与自动化软件应用中，或是集成到用于测试和验证机器人或自动驾驶汽车等自主机器的仿真工作流中。
同时在keynote中，黄仁勋进一步强调Isaac Sim，这个基于Omniverse平台之上的机器人培训与模拟系统，这相当于给机器人构建了一个全新的“操作系统”，同时，英伟达还宣布了一个名为GROOT的机器人通用基础大模型，和新型计算机Jetson Thor来加速机器人训练。
英伟达，大家对于它的芯片这一块其实已经认知得非常充分了，软件这部分天咨觉得给广大GTC的听众带来一个感觉，就是英伟达自己对于他们的软件这一块到底是什么样一个战略，或者什么样一个策略，也还是没有一个特别清晰或者说完全成型的一个状态，都是在走一步、看一步，然后逐渐慢慢摸索的这种状态。
对于股价来说，市场上我觉得其实还是把它当成一个芯片公司。天咨觉得这个是落后于英伟达自己的想法的。英伟达慢慢把自己定位成一个系统公司，不但是有硬件、软件，又能帮助市场打造整个生态，提供一个大的生态。譬如说无人驾驶这一块，英伟达在这里面以后也会成为特斯拉特别重要的一环，以后或许除了特斯拉之外的这些原始设备制造商，都要给英伟达去打工了。就是当市场逐渐意识到这是需要时间的。像黄仁勋这样这么一个有远见的CEO，在接下来的几年，只要是AI这个赛道不冷，只要能一直这么发展下去，他会逐渐地把这些东西灌输给市场，然后逐渐地被大家接受。当然，我们还是要顺应证券市场走势对其投票。
那么，对于像英伟达这样AI的龙头企业，纳斯达克100指数型基金就是很好的追踪型标的
这其中包含了美股市值前三的微软、苹果、英伟达。还有其它全球科技龙头企业。
对于天弘纳斯达克100指数来说，其业绩成立来也是优于同类平均水平的。
如果真的如黄仁勋所讲的，新一代AI革命是百万亿美元的市场，假使市场会如期朝向此发展，那么，定期去投资相关标的会是不错的选择。但，每一次投入的仓位不要过重，尤其是科技标的，震动幅度会很大，届时不仅很难等到丰收的喜悦，还会因为震动使得自己无谓的失误。
