高通業務發展總監 Andy Li：AI 並非“贏者通吃”，Web3 不是“洪水猛獸”

訪談：司馬林威

撰文：陳曉銳

出品：DeThings

4 月 18 日， Aethir 在迪拜 Token 2049 期間推出了由高通提供技術支持的 Aethir Edge 產品，搭載高通 Snapdragon 865 晶片。

高通（ Qualcomm ）是一家半導體和通信技術公司，成立於 1985 年，總部位於美國加利福尼亞州的聖迭戈。主要業務包括移動通信晶片的研發與銷售，以及相關專利技術的授權，其產品和技術廣泛應用於智能手機、平板電腦、汽車、物聯網設備等多種無線通信設備中。 A ethir 是一家去中心化 GPU 雲基礎設施提供商，成立於 2021 年，總部位於新加坡。公開信息顯示，2023 年 7 月， A ethir 完成 900 萬美元 Pre - A 輪融資，彼時估值為 1.5 億美元。

近期， DeThings 專訪了高通的業務發展總監 Andy Li ，以下是全文內容，有一定編輯。

DeThings ：能否簡單科普和介紹一下高通的技術與業務？

Andy Li：高通在 30 多年的發展過程中積累了大量技術,大家最為熟知的是我們在移動通信領域的技術,包括從最早的 CDMA 到 3G 的 UMTS 和 CDMA2000,再到 4G LTE,以及現在的 5G。高通最近發布了 5.5G 演進計劃,我們稱之為 5.5G,實際上就是 5G 的演進,我們的實驗室已經成功實現了 6G 技術,當然具體商用程度還需看市場。

除了移動通信,我們還有 C PU 和 GPU 等計算領域的技術,比如驍龍 C PU 和 GPU 。我們的 GPU 在高性能和低功耗之間取得了良好的平衡。很早以前高通就有自研的 C DSP 架構,之前稱為 C DSP ( C stand for computing ),是做計算的 DSP 。隨著近年來 AI 算法如計算機視覺、 C NN、 TensorFlow 等的不斷發展,高通一直在調整 C DSP 架構以適應最新技術。最近我們還推出了高通 NPU ,包括矩陣加速器、張量加速器和矢量加速器,在內存共享帶寬和存取上也做了許多優化。

所以高通的技術不僅是移動通信,還包括諸如計算的技術。將這些技術應用於物聯網,第一步就是把物體連接起來,這就需要利用高通的連接技術,不僅包括蜂窩網絡連接,還有藍牙、 WiFi 等近場通信技術。將成千上萬個物體連接後,就解決了數據孤島的問題。因為每個物體雖然可能只是個小小的傳感器,但也在不斷產生數據。過去未連接時,每個設備的數據就像孤島般存在,需要人工將數據拉取並分析。連接後這些數據就形成了一個網絡,在網絡層面上, AI 大模型可以自動學習這些數據並對其分析,從中挖掘出價值。

DeThings ：從 PC 時代進入到移動互聯網時代,出現了「物聯網」( IoT ) 這個新詞彙。您對「物聯網」這個詞有何見解?

Andy Li：對於高通來說,物聯網並不是一個新名詞。物聯網實際上已經存在很長時間了,物聯網顧名思義就是將物體連接成一個網絡,這是第一步。我們在這一領域已經有非常悠久的歷史了。大家對高通的認知可能是做移動通信相關的業務,比如說在手機端的驍龍平台,但實際上高通的業務非常廣泛。高通自我定位是一家賦能千行百業的合作夥伴,利用我們的產品與技術組合。大家比較了解的高通產品是驍龍品牌,近期也發布了 PC 和 XR(VR/AR) 的品牌產品。

無論是 Depins 還是所謂的 Web3 ,本質上都與傳統物聯網相同,即將所有設備連接起來。不同之處在於,過去由於每個設備計算能力較弱,需要一個強大的中心化計算平台進行控制。但隨著每個節點計算能力的增強,去中心化或者叫 Depins 就成為了一種可能,因為只有每個節點足夠強大才能實現去中心化,否則就需要強大的中央大腦進行處理。當每個細枝末節都具備一定計算能力後,就能夠構建一個平面化的網絡。高通的機會就在於此,我們在邊緣端和終端設備側擁有技術組合,可以賦予每個節點強大的能力,再加上連接技術將它們連接起來,在這種架構下才能真正實現所謂的去中心化網絡。

DeThings ： Chatgpt 橫空出世之後，所有人的注意力都被 AI 吸引了，高通是怎麼看待 AI 時代的計算？

Andy Li：我認為 AI 真正可能是自第二次工業革命以來,能夠再次改變整個人類社會的生產結構,進而改變我們整個社會組織架構的智能生產力。但是,普通人對 AI 可能有一個泛化的理解,即人工智能。那么如何將人工智能落實到具體生活中,做一個具象化的事物？

首先,我們可能看到了像 ChatGPT 這樣的通用生成式 AI 。但 ChatGPT 代表的是一種通用性 AI ,實際上是一種通識。要做到通識,就意味著你需要了解所有知識。因此,像 ChatGPT 這樣通用 AI 的參數規模會越來越大,已經出現了超過 2000 億參數的模型。

但回到物聯網或我們的行業終端領域,我的觀點是,你是否真的需要一個像 ChatGPT 這樣的通用生成式 AI ,這需要進一步討論。因為在物聯網領域或行業終端設備上,它們並不會被用來做所有事情。當設計一個設備時,我們就已經想好它需要在所面臨領域中做有限的幾件事情。就像我們不會問收音機「老婆明天生日該送什麼禮物」一樣,我們只會問與該設備相關的運營問題。在這種情況下,我們是否還需要一個通用 AI ?我認為可能就不需要了,它更需要一個針對所在領域的定制化、垂直的 AI 模型。

這樣一來,我們就進一步聚焦了 AI 的範圍。從硬體需求來看,它也會相應降低。因為如果要運行上百億參數的模型,目前只能在數據中心運行。在手機上,你可能只能運行十幾億參數的模型。而對於物聯網設備來說,一個 70 億甚至 40 億參數的小模型就已經足夠使用了。我們需要做的並不是將硬體堆疊以運行大模型,而是專注於如何讓 AI 模型運行更有效。

高通在這方面也有相關佈局。除了不斷提升晶片能力,讓以前無法運行大模型的設備現在能運行外,我們還推出了高通的 AI 框架。需要說明的是,高通並不做大模型,而是提供了一整套工具。我們上週在德國紐倫堡的嵌入式展會上發布了 AI Hub ,實際上是將開源社區上的上百個 AI 模型移植到了高通驍龍平台上,並進行了優化,開源給所有開發者使用。我們希望合作夥伴開發者能夠在高通平台上開發出真正能夠千人千面、適用於千行百業的 AI 解決方案。

DeThings ：換句話說,您或高通是否認為 AI 是一個所謂的「贏者通吃」的領域?例如我們知道 Open AI 正在牽頭開發一個擁有數萬億參數的大模型,在這種強大的 AGI ( 人工通用智能 ) 情況下,為什麼還需要其他 AI ?

Andy Li ：您提出的這個問題非常好,我的演講中實際上會專門講到這個問題。正如您所說,如果 AI 是一個「贏者通吃」的領域,那它必然需要是個巨型 AI,只能在雲端運行,因為無論是邊緣設備還是終端設備都無法支撐。

首先,每一個專用的 AI 模型都是從一個通用的大模型中衍生出來的,我們只是根據行業需求對其進行了定制和個性化。因此,我們需要通用型 AI ,然後對其進行細分。

回到您的問題,為什麼不把所有終端設備和行業終端設備都接入雲端?這就涉及到經濟效益的問題。您也知道,在雲端的一個巨大數據中心,其開銷非常大。即使只是進行一個簡單的推理,它也需要完全啟動,消耗巨大的能量,包括能源本身的消耗以及機房空調的耗能。現在,數據中心越往寒冷地區和靠近電力供應地區建設越好,以降低這些開支。這是一方面。

第二,我們要考慮到 AI 應用場景會越來越多,使用人數也會越來越多。假設未來全球有 10 億人使用 AI ,每次 AI 啟動和推理所消耗的能源乘以如此眾多的應用場景和人數,對經濟效益的消耗是巨大的。在這種情況下,是否把所有計算都放在雲端就是最優解?或者我們可以將一些計算放到邊緣和終端設備?我認為後者是需要的。

更重要的是,許多行業終端應用更在乎延遲和延遲的可靠性。如果通過雲端,您雖然告訴我每次不超過 20 毫秒,但延遲可能會從 10 毫秒到 100 毫秒不等,這種不確定的延遲對於許多行業應用來說是無法接受的。而在邊緣和終端設備上,則能夠獲得確定且很低的延遲。也就是連接的可靠性。

第三點是數據的安全性問題,這也是我們推行去中心化的重要原因,以確保數據的安全性和可靠性。當然,更多是關注數據的安全性。對於可靠性,我們希望數據保存在本地或可控、可觸及的有限範圍內,作為更大範圍去中心化網絡的一個節點。

因此,從 AI 時代來看,通用大模型從經濟效率上來看,不一定能滿足所有具體需求。而且在可靠性、安全性等方面,通用大模型也存在一些缺陷,仍需要行業定制化解決方案。通用大模型不是萬能的答案。

DeThings : 我們知道全球手機出貨量正在萎縮,大家對高通有這樣的刻板印象,即高通的驍龍平台做手機晶片很強，我們想知道高通認為自己的下一個增長點在哪裡?

Andy Li : 首先,全球手機出貨量雖然相比疫情前有所下降,但正在緩慢恢復。

其次,我們仍將手機作為主營業務,並沒有改變。因為我們許多技術的研發都是從手機開始的,手機市場實際上是有史以來最大規模的單一需求市場。雖然只有少數幾家手機品牌,但它們的需求仍然非常相似,因此手機市場對我們來說是一塊非常好的土壤,可以在其中耕種出新技術。

除此之外,高通確實也在追求業務多元化。您可以看到我們已經進入了物聯網、 XR ( 擴展實境 )、 PC 和汽車等領域。例如在汽車領域,無論是先進駕駛員輔助系統還是車載信息娛樂系統,高通都處於領先地位。我們會不斷推進這種多元化戰略。

這些新興市場的規模也非常可觀。以物聯網領域為例,我們認為其整個市場容量高達 7200 億美元,規模甚至超過了手機市場。雖然物聯網是一個高度分散的市場,每個行業的量可能不太大,但又有自己獨立的需求。但對我們來說,我們可以穿透不同行業應用背後的技術訴求,這些訴求實際上是一致的。我們的技術和專利組合非常靈活,可以針對不同行業提供不同的技術、產品和解決方案組合。我相信這種技術與專利的組合對客戶也非常有利,能夠以最有效的方式為他們帶來最先進的技術。

DeThings : 您認為除了手機這一核心主營業務外,高通未來潛力最大的增長點是什麼?

Andy Li : 除手機業務外,我們認為最大的增長點之一，在於物聯網以及汽車領域。

物聯網實際上是最大的增長點之一。此外,無論是新能源汽車還是燃油車,我們都認為汽車領域潛力巨大。即便是燃油車,也有智能化的需求。新能源汽車雖然不用擔心電池問題,而且作為新產品設計更容易,但燃油車同樣需要智能化升級。對於我們來說,汽車的驅動形式只是一種形式,我們的目標是讓汽車變得更加智能,實現車與車、車與交通設施,以及更重要的車與駕駛員的互聯互通,這正是高通所擅長的領域。

事實上,汽車可以被視為物聯網的一部分,因為我們將其視為一種智能聯網設備。因此,汽車仍然屬於高通對物聯網生態系統的整體佈局。

我們認為,高通在這些領域擁有獨特優勢,原因在於我們擁有廣泛的合作夥伴,龐大的客戶基礎和合作夥伴關係。高通一直以來都很真誠地與合作夥伴分享我們最新的技術,不吝嗇。我們相信,廣大客戶因此而獲益,整個社會也將因此而獲益。

Dethings ：您如何看待 Web3 這個概念?因為除了 AI 之外, Web3 這個詞在過去幾年也非常熱門。

Andy Li: 對於 Web3 來說,我們認為它是一個非常新興的、具有潛力和前景的經濟活動方式。對於高通而言,我們在其中扮演一個賦能者的角色,因為 Web3 是去中心化的,沒有一個絕對的大佬,每個人都是平等貢獻者。

正如我之前所說,高通一直且將會變得更加開放。我們會開放我們的硬體平台,甚至開源我們的軟體,更多地擁抱開源軟體,我們自身也有一定程度的開源代碼。我們將賦予大家能力,讓我們的合作夥伴、客戶在 Web3 乃至未來可能的 Web4 中發揮作用。我們為他們提供武器,讓他們在這個廣闊的領域中施展。因為我們認為 AI 是一場生產力的變革,那麼 Web3 關乎生產關係的變革。所以高通以一種開放的角色,作為賦能者對待這個新興行業。

Dethings ：為什麼選擇 Aethir 這樣一個 Depin 平台進行合作和嘗試呢?對於高通這樣的企業來說,似乎很少會涉足參與 Web3 領域。 Web3 具有很強的金融屬性,會涉及許多代幣經濟等方面。高通在這方面是否也有顧慮?

Andy Li : Aethir 實際上是我們非常看好的合作夥伴。無論是在雲計算領域還是邊緣計算領域,他們都有很長時間的積累。如果你訪問 Aethir 的網站,可以看到他們資源的實時數據展示,比如正在運行的 GPU 等,這一點我覺得非常好。因為他們不是一個概念性的東西,而是一個真正運行的業務,將其真正落實到商業實踐中。對於高通這樣一家務實的公司來說,我們也希望與這樣一個務實的商業合作夥伴合作,無論是構建一個角色模型,還是構建一個真正的生產工具。

另外，我們並不參與到您所說的經濟層面,這已經超出了高通所能看到的範圍。我們更多地關注技術層面,我們認為技術是無國界的,技術本身沒有好壞之分。我們將技術賦能給大家。但我個人並不認為 Web3 是「洪水猛獸」,我們需要去了解並擁抱一切新事物,只有了解之後才能夠正確運用。

高通在 Web3 中的角色是賦能者,我們希望客戶能用高通的技術與產品，在法律與道德的框架內，做出有利於社會進步與發展的產品。

Dethings ：我們注意到，像谷歌、微軟和英偉達等公司在基礎設施建設方面已經有了一些 Web3 客戶。高通是否對 Web3 領域是否有更進一步的觀察或嘗試？

Andy Li : 我們對此持開放態度，歡迎所有客戶與我們聯繫。我們認為 Web3 代表了一種新型的生產關係。作為一個技術賦能者，高通願意分享自己的能力和技術。