这一概念并不复杂,理解起来也非常简单,甚至可以说在人工智能风起云涌的这些年已经成为共识★★■◆◆■。
Agentic AI是今年人工智能领域的一个新概念,相较于需要用户输入指令才能输出结果的大语言模型★★◆■◆★,Agentic AI指的是拥有主动思考◆■、规划、执行任务能力的自主AI,也就是更高级的AI智能体。
企业客户现在不仅对大算力有需求,也对能效提出了更高要求,英伟达在算力和能效之间如何平衡★■◆■★?
这一AI系统是由VMware最初为企业可视化管理设计的系统改造而成◆◆★◆◆■,如今被称为VMware私人AI助理,英伟达和VMware在这一项目上已经合作四年之久。
这让我们更加期待在今年的Innovation大会上◆■■★,关于AI PC,基辛格老爷子又能给出怎样的新见解。
这其中的关键是我们如何利用这些模型■★■,这些模型本质上就像人类的大脑,但除非将它变成应用程序,否者它什么也不能做。
如果你的目标有多个◆■★■■,那一定要有一个主要目标■★,老黄选的目标是“速度◆■◆★■★”,这是老黄在联想Tech World上的现场教学。
第二部分是RAG,这是一种检索增强型生成式AI模型★■■★◆,这种模式通过和AI交互生成结果,而非写代码或SQL查询语句★◆,这是构建未来应用程序的新模式◆■★◆■。
这之后,直到例行出席联想的Tech World大会时,我们才又见到了这位久违了的大佬。
例如像客户服务专员一样帮你策划营销活动,帮你监控公司内外的活动并识别漏洞,你还可以通过“和数据对话”知道你的电脑所知道的任何信息。
“我们正在以可能最正确的方式重新发明计算机,过去需要通过代码构建的产品,现在将逐渐转向通过机器学习来构建。”
要实现Prompt输入◆■★,首先需要操作系统,英伟达和VMware在企业系统领域合作多年,为全球50万企业用户提供了AI系统。
实际上,英伟达首席科学家Bill Dally在2023年曾指出★■,“在过去十年里,英伟达GPU人工智能处理能力增长了1000倍。★■◆★”
距离英特尔CEO帕特·基辛格在Innovation 2023上提出AI PC已经过去了一年之久★■■★,在那之后★■★★◆★,基辛格又在今年给出预言称:
或许是受到诸如OpenAI这样全球AI巨头对通用人工智能的具身发展趋势的判断,老黄对机器人情有独钟★★■★,无论是传统意义上的机器人,还是所谓的数字机器人,而他也希望用这样的理念影响到联想★■◆。
一个人工智能模板全面存储库,允许企业以最小的复杂性实施人工智能解决方案,其涵盖多个行业和业务功能,包括营销、IT运营、产品开发和客户服务★■★。
从做AI芯片、AI软件等AI基础设施,到构建生态系统,在老黄眼中,现在留给联想的机会是做AI应用实例。
老黄说◆◆★,★◆◆■◆“十年前,我们能够获得的智能是理解数据◆◆★◆★,理解语音◆■■■★◆、理解图像、理解各类数据的含义◆★■★,但现在,我们第一次能够生成数据,这就是生成式AI的时代Z6尊龙官网入口。”
面对老黄的亲自教学■◆★■■◆,下定决心“All in AI”的联想自然是听进去了,联想与英伟达也开始在混合AI领域展开合作。
然而,困于内忧外患的英特尔却在会前突然宣布了Innovation将延期到2025年举办◆■■■◆。
如果说曾经的人工智能让我们可以理解诸如单词、声音、图像◆■■、蛋白质等各种结构化和非结构化数据,那么,现在我们已经可以生成这些数据。
不过,面对PC市场下行趋势,加大押注企业AI的联想,还关心另一个问题◆★★,杨元庆将这个问题也抛给了黄仁勋:
第二堂“公开课◆◆★◆★”上■◆◆,二者则是拿出了这一年来的合作成果——联想Hybrid AI Advantage(混合式人工智能优势集)。
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谈到生成式AI★■,气氛开始被拉到了黄仁勋的主场,黄仁勋滔滔不绝地讲了很多。
这样的智能体可以理解你下达的指令的含义■◆◆◆,并将其分拆成多个步骤,通过调用工具、检索专有信息或其它可访问信息来执行任务。
老黄说,◆◆“无论你需要做什么,你最终是希望人工智能可以完成你下达的指令★★,这其实就是最基本的机器人,而未来◆◆◆◆★■,还会出现数字机器人■◆◆,也就是我们所说的智能体★◆■★。”
“我们和联想共同致力于创建AI基础设施■★■■◆★、必要的软件,以及必要的最佳实践和蓝图,以便企业可以将这些AI大模型转变为帮助企业工作的AI智能体◆■◆◆。■★◆■”
除了智能体★◆■★■■,我们还将拥有具备物理实体的机器人,这些机器人本质上是理解物理世界的智能体。
其三,无法或很少用到个人/企业私有数据和知识来训练云端公有大模型的问题。
然而,风水轮转,行情逆转,即便这时的英特尔依然是PC处理器市场的绝对头部,但在另一个维度上的AI市场★★◆■,弯道超车的英伟达已经完成全面超越。
第一部分是预训练模型,这些在云端的人工智能预训练模型兼具性能、成本、交互性优势■◆■★★,这些模型非常庞大◆■,所以处理速度越快,成本也就会越低。
这样的AI芯片让现在的数据中心变成了生产tokens的AI工厂,这些tokens本质上就是人工智能◆★,你希望这些tokens产能尽可能高,假如产能每年可以翻2-3倍,那么,你的数据中心每年都会因此降本或增收★◆。
在2023年的Tech World大会上,联想把全球几大芯片厂商头头脑脑都请了个遍★■◆■◆■。
在那次特别的对话,联想掌门人杨元庆将自己定位到了■■“记者■■◆”的角色,他对黄仁勋说:这次让我来做一次“记者”,来对你做个interview。
时隔一年后,联想再次在美国举办Tech World大会时◆★★■◆,将大会从得克萨斯州搬到了西雅图◆◆■★★。
第三部分是Prompt,这是基于生成式AI的一种全新交互模式,包括RAG这样的生成式AI应用程序■◆,都需要基于Prompt运行★■◆■★。
正是基于这样的发展趋势★◆◆★,老黄告诉杨元庆,“当AI芯片性能每年提高2-3倍时,我们就可以有效地降低人工智能成本■◆■★,降低人工智能的能源使用量■◆★★,同时提升人工智能的创收能力。◆★◆”
因此,老黄在大会上也喊出了“速度就是性能■■★!速度就是能效!速度就是可持续!”的口号■■★■◆。
面对杨元庆这样一个技术问题■★■◆◆◆,黄仁勋指着屏幕上的◆★★◆◆■“数字人老黄”说★■◆,★◆■■■“我们想生产数十亿个这样的‘玩具Jensen’(黄仁勋的英文名字)■◆■■■,他们可以帮你做很多事情◆◆■。★■■◆■”
第四部分是NVIDIA AI Enterprise,这是英伟达专为AI设计的端到端云原生软件平台,在这一平台上可以进行数据处理、深度学习、数据训练、数据微调,乃至模型训练和部署等操作。
在人工智能技术浪潮来袭■◆,英伟达的GPU开始一骑绝尘时,黄氏定律也由此诞生。
锌产业认为,联想借这一概念■■,旨在打通消费、企业在内的各大业务,以期在新一轮科技变革周期中拥有一席之地。
“在过去12个月里,我们看到了每家公司★■★、每个行业,乃至每个国家都认识到了数字智能的重要性,并将其应用起来。■■■■”
老黄给出的解释是,NVIDIA AI Enterprise这套软件平台,最终会跑在联想的服务器上。
世界上绝大多数数据都保存在企业中,这些数据或敏感■★★★、或涉密、或需要被监管,因而无法上传到云端,也无法被人工智能应用。
更重要的是,基辛格在大会上官宣◆★◆■,英特尔与AMD联手组建了X86生态咨询小组★◆,以提升X86架构的定制化、兼容性和可扩展性,并跟上在这个AI时代不断增长的计算工作负载需求★■★。
老黄认为◆★■,★★◆◆◆★“如今我们正处于又一个计算革命的早期阶段,这时,对于每个企业来说,最重要的就是加速重构企业发展路线并推进这样的落线落地★◆■★◆◆。◆★★★■”
作为大会的特别环节,杨元庆和黄仁勋的对话依然保留了interview的色彩。
作为全球PC领域最大的供应商■★◆,大家自然会给联想这个面子,各大芯片厂商或是掌门人亲自到场★◆■,再不济也会来个视频演讲。
第二,隐私和商业机密泄露■★,个人/企业私有数据不愿意上传到云端公有大模型的问题◆◆■;
在那个生成式AI席卷全球、英伟达一枝独秀的时刻,杨元庆问了黄仁勋一个很多媒体都想问的问题◆★:你怎么看生成式AI?
相较而言,Physical AI要好理解一些,指的是拥有物理实体的AI■■◆■★★,例如现在火爆的机器人。黄仁勋是这类AI的拥趸,他曾在今年的GTC大会上将9款人形机器人请上舞台◆◆◆★,并发布了人形机器人通用基础模型——Project GR00T★■。
就联想Hybrid AI Advantage这一不明觉厉的产品,官方给出的解释是:
而作为AI芯片领域当红人物★■■★■◆,黄仁勋不仅亲自到场,还被联想设计到了一个特别的对话环节中。
实际上,在今年杨元庆对黄仁勋的interview中,杨元庆提给黄仁勋第一个问题是:你认为,混合AI的下一步是什么?
所谓混合AI,指的是云端公共大模型★◆◆、企业私有大模型和端侧个人大模型混合应用形成的人工智能架构■■★★。
通过这一模式,我们可以像组建团队一样“组装◆■”AI应用程序■◆★★■◆,这些“AI■★★”在应用程序中会像在企业组织架构中的各种岗位一样为你服务。
■★★■★“代码被设计为运行在CPU上,而机器学习被设计为运行在GPU上,代码开启了软件时代,机器学习正在开启的则是人工智能时代,这将是有史以来一次最大的‘工业革命■■★’。”
联想要做混合AI,自然要向老黄请教,也就有了黄仁勋给杨元庆的两堂“公开课★◆■■★”。
老黄说,■★★◆■“理解物理世界的智能体和理解信息世界的智能体■★,也就是Agentic AI和Physical AI,将成为如今构建工业世界的基础★◆■■★★。”