AI 可能是自第二次工业革命以来，能够再次改变整个人类社会的生产结构，进而改变我们整个社会组织架构的智能生产力。那么如何将人工智能落实到具体生活中，做一个具象化的事物？

采访：司马林威

撰文：陈晓锐

4 月 18 日，Aethir 在迪拜 Token 2049 期间推出了由高通提供技术支持的 Aethir Edge 产品，搭载高通 Snapdragon 865 芯片。

高通（Qualcomm）是一家半导体和通信技术公司，成立于 1985 年，总部位于美国加利福尼亚州的圣迭戈。主要业务包括移动通信芯片的研发与销售，以及相关专利技术的授权，其产品和技术广泛应用于智能手机、平板电脑、汽车、物联网设备等多种无线通信设备中。Aethir 是一家去中心化 GPU 云基础设施提供商，成立于 2021 年，总部位于新加坡。公开信息显示，2023 年 7 月，Aethir 完成 900 万美元 Pre-A 轮融资，彼时估值为 1.5 亿美元。

近期，DeThings 专访了高通的业务发展总监 Andy Li，以下是全文内容，有一定编辑。

DeThings：能否简单科普和介绍一下高通的技术与业务？

Andy Li：高通在 30 多年的发展过程中积累了大量技术,大家最为熟知的是我们在移动通信领域的技术,包括从最早的 CDMA 到 3G 的 UMTS 和 CDMA2000,再到 4G LTE,以及现在的 5G。高通最近发布了 5.5G 演进计划,我们称之为 5.5G,实际上就是 5G 的演进,我们的实验室已经成功实现了 6G 技术,当然具体商用程度还需看市场。

除了移动通信,我们还有 CPU 和 GPU 等计算领域的技术,比如骁龙 CPU 和 GPU。我们的 GPU 在高性能和低功耗之间取得了良好的平衡,。很早以前高通就有自研的 CDSP 架构,之前称为 CDSP(C stand for computing),是做计算的 DSP。随着近年来 AI 算法如计算机视觉、CNN、TensorFlow 等的不断发展,高通一直在调整 CDSP 架构以适应最新技术。最近我们还推出了高通 NPU,包括矩阵加速器、张量加速器和矢量加速器,在内存共享带宽和存取上也做了许多优化。

所以高通的技术不仅是移动通信,还包括诸如计算的技术。将这些技术应用于物联网,第一步就是把物体连接起来,这就需要利用高通的连接技术,不仅包括蜂窝网络连接,还有蓝牙、WiFi 等近场通信技术。将成千上万个物体连接后,就解决了数据孤岛的问题。因为每个物体虽然可能只是一个小小的传感器,但也在不断产生数据。过去未连接时,每个设备的数据就像孤岛般存在,需要人工将数据拉取并分析。连接后这些数据就形成了一个网络,在网络层面上,AI 大模型可以自动学习这些数据并对其分析,从中挖掘出价值。

DeThings：从 PC 时代进入到移动互联网时代,出现了「物联网」(IoT) 这个新词汇。您对「物联网」这个词有何见解?

Andy Li：对于高通来说,物联网并不是一个新名词。物联网实际上已经存在很长时间了,物联网顾名思义就是将物体连接成一个网络,这是第一步。我们在这一领域已经有非常悠久的历史了。大家对高通的认知可能是做移动通信相关的业务,比如说在手机端的骁龙平台,但实际上高通的业务非常广泛。高通自我定位是一家赋能千行百业的合作伙伴,利用我们的产品与技术组合。大家比较了解的高通产品是骁龙品牌,近期也发布了 PC 和 XR(VR/AR) 的品牌产品。

无论是 Depins 还是所谓的 Web3,本质上都与传统物联网相同,即将所有设备连接起来。不同之处在于,过去由于每个设备计算能力较弱,需要一个强大的中心化计算平台进行控制。但随着每个节点计算能力的增强,去中心化或者叫 Depins 就成为了一种可能,因为只有每个节点足够强大才能实现去中心化,否则就需要强大的中央大脑进行处理。当每个细枝末节都具备一定计算能力后,就能够构建一个平面化的网络。高通的机会就在于此,我们在边缘端和终端设备侧拥有技术组合,可以赋予每个节点强大的能力,再加上连接技术将它们连接起来,在这种架构下才能真正实现所谓的去中心化网络。

DeThings：Chatgpt 横空出世之后，所有人的注意力都被 AI 吸引了，高通是怎么看待 AI 时代的计算？

Andy Li：我认为 AI 真正可能是自第二次工业革命以来,能够再次改变整个人类社会的生产结构,进而改变我们整个社会组织架构的智能生产力。但是,普通人对 AI 可能有一个泛化的理解,即人工智能。那么如何将人工智能落实到具体生活中,做一个具象化的事物？

首先,我们可能看到了像 ChatGPT 这样的通用生成式 AI。但 ChatGPT 代表的是一种通用性 AI,实际上是一种通识。要做到通识,就意味着你需要了解所有知识。因此,像 ChatGPT 这样通用 AI 的参数规模会越来越大,已经出现了超过 2000 亿参数的模型。

但回到物联网或我们的行业终端领域,我的观点是,你是否真的需要一个像 ChatGPT 这样的通用生成式 AI,这需要进一步讨论。因为在物联网领域或行业终端设备上,它们并不会被用来做所有事情。当设计一个设备时,我们就已经想好它需要在所面临领域中做有限的几件事情。就像我们不会问收音机「老婆明天生日该送什么礼物」一样,我们只会问与该设备相关的运营问题。在这种情况下,我们是否还需要一个通用 AI?我认为可能就不需要了,它更需要一个针对所在领域的定制化、垂直的 AI 模型。

这样一来,我们就进一步聚焦了 AI 的范围。从硬件需求来看,它也会相应降低。因为如果要运行上百亿参数的模型,目前只能在数据中心运行。在手机上,你可能只能运行十几亿参数的模型。而对于物联网设备来说,一个 70 亿甚至 40 亿参数的小模型就已经足够使用了。我们需要做的并不是将硬件堆叠以运行大模型,而是专注于如何让 AI 模型运行更有效。

高通在这方面也有相关布局。除了不断提升芯片能力,让以前无法运行大模型的设备现在能运行外,我们还推出了高通的 AI 框架。需要说明的是,高通并不做大模型,而是提供了一整套工具。我们上周在德国纽伦堡的嵌入式展会上发布了 AI Hub,实际上是将开源社区上的上百个 AI 模型移植到了高通骁龙平台上,并进行了优化,开源给所有开发者使用。我们希望合作伙伴开发者能够在高通平台上开发出真正能够千人千面、适用于千行百业的 AI 解决方案。

DeThings：换句话说,您或高通是否认为 AI 是一个所谓的「赢者通吃」的领域?例如我们知道 OpenAI 正在牵头开发一个拥有数万亿参数的大模型,在这种强大的 AGI( 人工通用智能 ) 情况下,为什么还需要其他 AI?

Andy Li：您提出的这个问题非常好,我的演讲中实际上会专门讲到这个问题。正如您所说,如果 AI 是一个「赢者通吃」的领域,那它必然需要是一个巨型 AI,只能在云端运行,因为无论是边缘设备还是终端设备都无法支撑。

首先,每一个专用的 AI 模型都是从一个通用的大模型中衍生出来的,我们只是根据行业需求对其进行了定制和个性化。因此,我们需要通用型 AI,然后对其进行细分。

回到您的问题,为什么不把所有终端设备和行业终端设备都接入云端?这就涉及到经济效益的问题。您也知道,在云端的一个巨大数据中心,其开销非常大。即使只是进行一个简单的推理,它也需要完全启动,消耗巨大的能量,包括能源本身的消耗以及机房空调的耗能。现在,数据中心越往寒冷地区和靠近电力供应地区建设越好,以降低这些开支。这是一方面。

第二,我们要考虑到 AI 应用场景会越来越多,使用人数也会越来越多。假设未来全球有 10 亿人使用 AI,每次 AI 启动和推理所消耗的能源乘以如此众多的应用场景和人数,对经济效益的消耗是巨大的。在这种情况下,是否把所有计算都放在云端就是最优解?或者我们可以将一些计算放到边缘和终端设备?我认为后者是需要的。

更重要的是,许多行业终端应用更在乎延迟和延迟的可靠性。如果通过云端,您虽然告诉我每次不超过 20 毫秒,但延迟可能会从 10 毫秒到 100 毫秒不等,这种不确定的延迟对于许多行业应用来说是无法接受的。而在边缘和终端设备上,则能够获得确定且很低的延迟。也就是连接的可靠性。

第三点是数据的安全性问题,这也是我们推行去中心化的重要原因,以确保数据的安全性和可靠性。当然,更多是关注数据的安全性。对于可靠性,我们希望数据保存在本地或可控、可触及的有限范围内,作为更大范围去中心化网络的一个节点。

因此,从 AI 时代来看,通用大模型从经济效率上来看,不一定能满足所有具体需求。而且在可靠性、安全性等方面,通用大模型也存在一些缺陷,仍需要行业定制化解决方案。通用大模型不是万能的答案。

DeThings: 我们知道全球手机出货量正在萎缩,大家对高通有这样的刻板印象,即高通的骁龙平台做手机芯片很强，我们想知道高通认为自己的下一个增长点在哪里?

Andy Li: 首先,全球手机出货量虽然相比疫情前有所下降,但正在缓慢恢复。

其次,我们仍将手机作为主营业务,并没有改变。因为我们许多技术的研发都是从手机开始的,手机市场实际上是有史以来最大规模的单一需求市场。虽然只有少数几家手机品牌,但它们的需求仍然非常相似,因此手机市场对我们来说是一块非常好的土壤,可以在其中耕种出新技术。

除此之外,高通确实也在追求业务多元化。您可以看到我们已经进入了物联网、XR( 扩展实境 )、PC 和汽车等领域。例如在汽车领域,无论是先进驾驶员辅助系统还是车载信息娱乐系统,高通都处于领先地位。我们会不断推进这种多元化战略。

这些新兴市场的规模也非常可观。以物联网领域为例,我们认为其整个市场容量高达 7200 亿美元,规模甚至超过了手机市场。虽然物联网是一个高度分散的市场,每个行业的量可能不太大,但又有自己独立的需求。但对我们来说,我们可以穿透不同行业应用背后的技术诉求,这些诉求实际上是一致的。我们的技术和专利组合非常灵活,可以针对不同行业提供不同的技术、产品和解决方案组合。我相信这种技术与专利的组合对客户也非常有利,能够以最有效的方式为他们带来最先进的技术。

DeThings: 您认为除了手机这一核心主营业务外,高通未来潜力最大的增长点是什么?

Andy Li: 除手机业务外,我们认为最大的增长点之一，在于物联网以及汽车领域。

物联网实际上是最大的增长点之一。此外,无论是新能源汽车还是燃油车,我们都认为汽车领域潜力巨大。即便是燃油车,也有智能化的需求。新能源汽车虽然不用担心电池问题,而且作为新产品设计更容易,但燃油车同样需要智能化升级。对于我们来说,汽车的驱动形式只是一种形式,我们的目标是让汽车变得更加智能,实现车与车、车与交通设施,以及更重要的车与驾驶员的互联互通,这正是高通所擅长的领域。

事实上,汽车可以被视为物联网的一部分,因为我们将其视为一种智能联网设备。因此,汽车仍然属于高通对物联网生态系统的整体布局。

我们认为,高通在这些领域拥有独特优势,原因在于我们拥有广泛的合作伙伴,庞大的客户基础和合作伙伴关系。高通一直以来都很真诚地与合作伙伴分享我们最新的技术,不吝啬。我们相信,广大客户因此而获益,整个社会也将因此而获益。

Dethings：您如何看待 Web3 这个概念?因为除了 AI 之外,Web3 这个词在过去几年也非常热门。

Andy Li: 对于 Web3 来说,我们认为它是一个非常新兴的、具有潜力和前景的经济活动方式。对于高通而言,我们在其中扮演一个赋能者的角色,因为 Web3 是去中心化的,没有一个绝对的大佬,每个人都是平等贡献者。

正如我之前所说,高通一直且将会变得更加开放。我们会开放我们的硬件平台,甚至开源我们的软件,更多地拥抱开源软件,我们自身也有一定程度的开源代码。我们将赋予大家能力,让我们的合作伙伴、客户在 Web3 乃至未来可能的 Web4 中发挥作用。我们为他们提供武器,让他们在这个广阔的领域中施展。因为我们认为 AI 是一场生产力的变革,那么 Web3 关乎生产关系的变革。所以高通以一种开放的角色,作为赋能者对待这个新兴行业。

Dethings：为什么选择 Aethir 这样一个 Depin 平台进行合作和尝试呢?对于高通这样的企业来说,似乎很少会涉足参与 Web3 领域。Web3 具有很强的金融属性,会涉及许多代币经济等方面。高通在这方面是否也有顾虑?

Andy Li: Aethir 实际上是我们非常看好的合作伙伴。无论是在云计算领域还是边缘计算领域,他们都有很长时间的积累。如果你访问 Aethir 的网站,可以看到他们资源的实时数据展示,比如正在运行的 GPU 等,这一点我觉得非常好。因为他们不是一个概念性的东西,而是一个真正运行的业务,将其真正落实到商业实践中。对于高通这样一家务实的公司来说,我们也希望与这样一个务实的商业合作伙伴合作,无论是构建一个角色模型,还是构建一个真正的生产工具。

另外，我们并不参与到您所说的经济层面,这已经超出了高通所能看到的范围。我们更多地关注技术层面,我们认为技术是无国界的,技术本身没有好坏之分。我们将技术赋能给大家。但我个人并不认为 Web3 是「洪水猛兽」,我们需要去了解并拥抱一切新事物,只有了解之后才能够正确运用。

高通在 Web3 中的角色是赋能者,我们希望客户能用高通的技术与产品，在法律与道德的框架内，做出有利于社会进步与发展的产品。

Dethings：我们注意到，像谷歌、微软和英伟达等公司在基础设施建设方面已经有了一些 Web3 客户。高通是否对 Web3 领域是否有更进一步的观察或尝试？

Andy Li: 我们对此持开放态度，欢迎所有客户与我们联系。我们认为 Web3 代表了一种新型的生产关系。作为一个技术赋能者，高通愿意分享自己的能力和技术。