深度|a16z 合伙人:软件已经吞噬世界,未来五到十年 AI 将接管物理世界

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知名风头公司A16z的合伙人在官网表示,软件可能已经吞噬了整个世界。美国工业基础面临着一系列的风险,包括5个方面的的列表。

5 月 6 日,a16z 在其官网表示,自 ChatGPT 发布后的一年半里,一个关键的短缺是产业界对 GPU 计算资源的无法满足的需求。

当 a16z 与云计算领导者和数据中心运营商交谈,以了解为什么存在计算压力时,很明显,获取电力资源通常是比获取 Nvidia GPU 本身更大的瓶颈。

鉴于已经老化、过度使用的电网,以及在最新芯片上训练最先进模型所需的巨大功耗,美国极其困难地上线新的数据中心,但这个问题恰恰也是 AI 可以帮助解决的问题。

a16z 表示,软件可能已经吞噬了整个世界,但当高复杂性遇到极小的错误空间时,例如与安全关键硬件的交互时,软件往往会受阻。在这些情况下,在软件中封装所有可能的边缘情况通常太难了,依赖于这些行业中工作数十年的操作员的直觉,这种方法是无法扩展的。

另一方面,AI 系统是为处理极难以确定性方式编程的复杂性而构建的,并且在它们已经达到它们“知道”如何做的极限时,很擅长吸引人类的参与。

平衡复杂性和关键性的挑战不仅限于美国的电网约束。美国工业基础面临着一系列的风险,损害了保持全球竞争力的能力。这个非穷尽的列表包括:

  • 老化的基础设施:电网;我们的港口、交通枢纽、道路、铁路和桥梁。
  • 脆弱的供应链:电池、半导体、电子产品、电信设备等关键组件的单一来源供应链,以及对许多社会依赖的事物高度依赖中国。
  • 紧张的熟练劳动力市场:由于一系列因素(退休、外包、劳动力构成的变化),关键行业(能源、制造业、机械/电气工程和工业)的熟练劳动力短缺。
  • 能源消耗的增加:满足对高性能计算基础设施不断增长的需求的必要性,以保持在全球 AI 竞赛中的主导地位只是一个例子。
  • 地缘政治不稳定性:随着两场主要战争的爆发,以及几场潜在的代理人战争正在发生,战争的性质正在实时发生根本性的变化。这挑战了政府几十年来对技术的思考方式;

我们正处于一个独特的时刻。由于强化学习、计算机视觉以及 LLMs/VLMs 的进步,许多曾被认为不可能的工业用例现在几乎都变得可能了。

例如:能够预测、模拟、生产和测试新的先进材料的能力,采用闭环过程,几乎没有人类干预(例如用于卫星,或者替换我们从冲突地区获取的材料);在偏远沙漠地区安装太阳能电池板的机器人比人类单独快 1000 倍;更有效地管理能源消耗型工业过程的自治控制,如水泥生产或化学制造;或者自动工厂来重新将生产成本过高而无法在美国制造的商品。

a16z 合伙人 Erin Price-Wright 相信,未来 5~10 年内,我们的物理世界将完全被 AI 所改变。

Reference:

https://a16z.com/ai-for-the-physical-world/

本文由人人都是产品经理作者【江天 Tim】,微信公众号:【有新Newin】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。

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