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英伟达登顶的底层逻辑,让我们看清什么?

投资银行在线  · 公众号  ·  · 2024-06-27 10:55

正文

英伟达股价超越微软、苹果,成为全球市值第一大企业之后,近日出现下跌,失去第一位置。股市必然有波动,股价必然会涨跌,短期中期英伟达可能重回市值第一。不过比市值登顶更重要的是产业登顶,英伟达毫无疑问已经成为智能时代基础设施的第一驱动,AI生态位的算力王者,超级智能大模型、机器人、智能汽车、AI PC、元宇宙等多领域计算架构的主导者。
从微软、谷歌到苹果曾经的市值交替第一,不知不觉我们已经走过了PC、互联网、移动三个时代的顶点。
亲历人工智能发展进程的沸腾瞬间,心态颇为复杂。

大市和股价已经如此高企,还在持续上行,且机构继续看好,这种现象在过去的大周期里并不多见。 上一次目睹这样的沸腾,已经是24年前。 AI算力登顶资本市场这种极具象征意义的标志性事件,很容易让人联想到2000年前后的网络繁荣,以及泡沫破裂之际刺骨的寒冷。

在这样一个历史时点,非常有必要倡明一个概念: 长创新
长创新、根科技、母生态,才是底层逻辑,也是求解发展问题的答案。
这一次和那一次不太一样:大周期视野下的强智能
互联网从萌芽、泡沫、寒冬到走向鼎盛,实际上是一个已经持续50多年时间的大周期。 商业互联网的历程则是30多年。 而人工智能如果从1950年前后的源头算起,已经经历70多年漫长探索。如果从这一轮热潮的第一个起点“可用AI”来看,从起步到现在大约已经有15年时间。如果从第二个起点看,起步只有6年时间。

第一个起点 ,是始于2009年、2012年才形成热度的 ImageNet 带动的图像识别,神经网络的复兴以及在多个识别领域的付诸实用。
第二个起点 ,是2018年至2023年从GPT1到GPT4发布所点燃的AI2.0强智能发展行情。准确地说,脱胎于GPT3的ChatGPT在2022年末的发布,才真正引起全球关注,广泛扩散。

第二个起点是AI2.0强智能发展周期的开始。实际上只是处于起步阶段,目前还看不到这条历史性的发展曲线的顶点。 但显然AI2.0强智能的基本面,比当初的互联网要坚实的多。
迄今为止,AI2.0主要是一种科技突破、创新扩散现象,不是制造概念,更不是投资画饼。有泡沫是必然的,但是强智能的到来也是必然,且从根本上和股市无关。
股市只是“镜像”了产业科技所取得的成功。真正的价值基础是,人工智能突破所建立的广泛信心,以及全球性的大规模应用。尤其是每一天都在继续取得新的进展,“一夜颠覆”的故事一再发生,使得人们对AGI(通用人工智能)圣杯的感觉已经不仅仅是渴望,而是隐约可及。
不过更为关键的是,这是一个充满生态感的科技故事。而正在谱写的历史,主角不仅仅是人工智能、大模型。
信号:NAIQ、MOTGAM、SCCIEOSS
与新IT-G8重塑全球秩序
数据显示,英伟达是美股增长的主要贡献者,但主角显然不止英伟达。
面向下一代生态平台,NAIQ与MOTGAM基本都是SCCIEOSS八层布局。NAIQ为Nvidia、AMD、Intel、Qualcomm等计算-算力生态基石企业。
MOTGAMA为Microsoft、Open AI、Tesla、Google、Amazon、Meta、Apple等。SCCIEOSS为Sense传感感知、Computing计算结构、Connection网络连接、Intelligence智能、Engine驱动引擎、OS操作系统、Synergy协作合约、Store市场管道的生态平台打法。
华尔街的提法是Magnificent 7(有时是6或5),但如果从整体角度的话,我认为接下来是新IT-G8格局。新IT(Intelligent Technology)为2014-2016年间提出的有别于传统IT(Information Technology)的未来科技产业形态。
IT-G8俱乐部主导全球智能科技格局,提供全球主要智能基础设施。未来每家都是坐拥数十亿用户的生态群落。IT-G8当中,Microsoft、Apple、Meta、Google、Amazon、Nvidia、Elon Musk系必有一席,还有人工智能平台里的一家比如Open AI。

当然IT-G8并非智能科技产业的全部。IT-G8的背后,是已经十分强大但还在继续崛起的智能科技生态群落。IT-G8的全球影响力正在变得不亚于国家形态的传统G8,也就是说:

1、美股狂飙主要是科技股更尤其是7巨头的高歌猛进,这是一场规模前所未有的金融与科技相互赋能、相互催化的爆发性的历史过程。

2、科技与经济生态实际正在加速“极化”,这个世界正在加速成为运行在“他们之上的世界”,7巨头代表了数字基础设施,成为美国治下的新全球化的科技支柱。

3、最非同寻常的一点,科技巨头与超级智能正在合体,Super Power聚变,成为全球性的超级力量存在,不仅改变权力对比,主导科技生态,还将与金融、贸易、能源、知识产权体系等一起重塑全球秩序。

人工智能是这个历史过程的暴风眼。
如何理解长周期里发生的一切?
AI的意义无需赘述。

今天真正需要重新思考重新追问的是,为什么从弱智能到强智能,历经多年探索开始加速发展?
为什么主角是NAIQ、MOTGAM、新IT-G8、英伟达们?
为什么点创新可以破局、却无法成棋?
为什么弯道超车不成立且实际上还是在亦步亦趋地追赶;什么是时间的朋友什么是时间的敌人?
为什么已经本来很强大的他们还在继续加速崛起?
我们正在进入什么样的新的历史螺旋?什么能够真正帮助我们行稳致远?

AGI不是一天到来的,AGI也不是只有一个角度一个节点一个标杆。同样,英伟达们也不是一天到来的,不是只有一个物种一个季节一种范式。
1950年代到2050年代,是从计算到智能、从IT到新IT的长周期。智能的发展按照我的划分,相对分为5个阶段:1950年代以来的计算为主(其实并非智能),1970年代以来的功能智能为主,2010年代以来AI人工智能为主的阶段(其中又分为AI1.0为主的弱人工智能和2020年以来AI2.0为主的强人工智能),接下来一直到2050年左右,会是EI内生智能(Endogenous Intelligence)和II自主智能(Independent Intelligence)等发展阶段。

1950-2006年尤其1970-2006年之间的阶段,其实主要是功能计算。2006-2024年,是AI计算意义上的“智能的计算”从浮现到崛起的长期创新过程。
英伟达的创立比这更早,1993年。1999年GPU诞生。2012年GPU开始用于神经网络训练。从2010年的Feimi,到之后的Kepler、Maxwell、Pascal、Volt、Turing、Ampere、Hopper到2024年的Blackwell,9代体系经过15年的发展,结合CUDA架构,英伟达才逐步形成面向人工智能的技术生态。
接下来从Rubin平台开始一年更新一代。但未来十年算力即使万倍增长也跟不上智能的算力需求扩张。道路漫且长。

智能的计算,随 AI人工智能、EI内生智能、II自主智能 等智能三个阶段发展,后期将会经历比新摩尔定律更具挑战性的指数级发展。计算架构与智能底座原理之变带来的能效增长,会超越芯片工艺制程。
量子计算可遇而不可期。以什么样的认知、心态、生态和科创体系面对未来,决定企业、行业乃至国家能走多远。创新是微的,但影响和决定大周期和底层逻辑的创新,更是长的。
究其实质,能否行稳致远,其实取决于我们如何理解长周期里发生的一切,如何面对时间。
长创新、根科技、母生态
无论英伟达还是苹果、谷歌、微软,实际上都是“长创新”的必然。

长创新(Long Innovation)是我提出的一个概念。在压力陡增与动作变形同在、反智反常识尘嚣日上的今天,必须倡明这样一个根植于基本面的概念。
人工智能发展的底层逻辑里没有速成,前沿科技的发展范式里没有反智,创新思维的词典里也没有取巧和偶然。

新概念不是造词,也不只是针对英伟达。概念是对形态的准确理解,是承载实质的认知容器。什么样的容器装什么样的认知。科技历程,一直以来是新认识新概念新物种不断涌现的历程。

面对时间,必须有紧迫感,但也必须从长计议。NAIQ、MOTGAM也好,新IT-G8也罢,都经历了漫长的发展历史,有些甚至从上个世纪六七十年代一路走来。 他们的创新有一个共同规律,就是“长”——长创新。






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