生成式AI越來越流行，尤其是在商業領域。不久前，沃爾瑪宣布推出生成式AI應用程序，供5萬名非店鋪員工使用。App將沃爾瑪數據與第三方大語言模型（LLM）結合，可以幫助員工執行多種任務，比如成爲創意夥伴，在大文檔中提取摘要。
由於生成式AI流行，GPU需求增加，訓練深度學習模型需要強大的GPU。據《華爾街日報》報道，訓練AI模型可能需要幾十億美元，因爲要處理並分析海量數據。
新趨勢爲英偉達帶來可觀的商機，英偉達GPU成爲炙手可熱的賺錢機器。爲了獲得英偉達芯片，創業公司、投資者採取非常措施。《紐約時報》專欄文章稱：“相比金錢、工程人才、炒作熱度甚至利潤，今年企業似乎更需要GPU。”
在這次可能的科技變革中，英偉達站在山頂。就在此時，谷歌與英偉達達成合作，爲谷歌雲客戶提供基於英偉達GPU的技術支持。眼下需求大增是不是意味着生成式AI觸及巔峰，還是說它是下一波浪潮的开始？這是一個大家都在思考的問題。
在最近的財報會議上，英偉達CEO黃仁勳指出，需求增加標志着加速計算的开始，它只是黎明。黃仁勳建議企業重新配置投資，不要只盯着通用計算，應該要多關注生成式AI和加速計算。
通用目的計算指的是基於CPU的計算，英偉達卻認爲CPU已經成爲落後基礎設施，开發者應該針對GPU做優化，因爲相比傳統CPU，GPU的效率更高。GPU可以同時並行處理多種計算，特別適合深度學習。在處理一些特定數學問題時GPU也有獨特優勢，比如线性代數和矩陣操作任務。
可惜的是，許多軟件都只是針對CPU做了優化，無法從GPU並行計算中獲益。未來許多CPU任務將由GPU來執行，這對英偉達來說是一個機會，因爲生成式AI會生成海量內容，它需要雲計算支撐。
人類和企業都是懶惰的，既然軟件已經針對CPU做了優化，就不愿意再爲GPU投入資源和時間。
當機器學習剛剛出現時，數據科學家野心太大，想將它應用於一切，哪怕有些領域已經有了更簡單的工具，他們也要引入機器學習。老實說，在衆多商業問題中，機器學習能出色解決的只有極少一部分。總之，加速計算和GPU並非適合所有軟件。
迎接下一波浪潮，生成式AI需要突破
審視當下，英偉達的業績數據的確搶眼，但Gartner卻警告稱，生成式AI處在預期膨脹的頂峰。有人斷言，生成式AI炒作已經演變成毫無根據的興奮和誇大的期望。
生成式AI熱潮可能很快就會觸及瓶頸。SKVentures風投家認爲：“我們現在已經進入第一波大語言模型AI的長尾階段。浪潮是從2007年开始的，當時谷歌發布了一篇名爲《AttentionisAllYouNeed》的論文，在未來1-2年內，大家就會撞到瓶頸。”有哪些瓶頸呢？比如產生幻覺的傾向，狹窄領域的訓練數據不足，多年前的訓練語料庫老化，還有其它無數因素。總之，我們現在極可能已經進入第一輪AI浪潮的尾部。
是不是說生成式AI即將死亡？非也，只是說生成式AI需要重大技術突破，這樣才能大幅提高生產力，才能孕育更好的自動化。在下一波生成式AI浪潮中，新模型、更开放、無處不在的廉價GPU可能是關鍵。
從長遠看，生成式AI應該是光明的，因爲勞動力短缺，人類需要更出色的自動化技術。回看歷史，AI與自動化似乎是兩個獨立的技術門類，但生成式AI改變了這種看法。Workflow聯合創始人MikeKnoop說：“AI與自動化正在坍縮成同一樣東西。”麥肯錫在報告中說：“生成式AI將會孕育下一次生產力大提升。”高盛則認爲生成式AI可以將全球GDP提升7%。
標題：生成式AI走到十字路口 下一波浪潮在哪？
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