「AI的尽头是光伏和储能」?黄仁勋:我只说过生物学
这周末,网传AI“教父”黄仁勋在一次演讲中再爆金句——“AI 的尽头是光伏和储能,不要光想着算力,如果只想着计算机,需要烧掉 14 个地球的能源“,在各大平台刷屏。
换言之,人工智能的发展离不开能源的支持,而光伏和储能就是未来能源的重要方向。
演讲确实存在,指的是2月12日黄仁勋参加的世界政府峰会,只是上述表述却并非原话。
其原话是:“假设计算机的速度永远不会变快,我们需要14个不同的行星、3个不同星系、4个太阳为这一切提供燃料。”
“但是很明显的是计算机架构不断进步,在过去的十年里,我们将计算和人工智能提高了一百万倍...而它所消耗的成本、空间或能源并没有增长一百万倍。”
也就是说,英伟达将算力提高了,节省能源,自夸一番。
事实上是,黄仁勋没说,Sam Altman说了,但又不完全是那个意思。
01 黄仁勋:我真没说
真假还未验证,在黄仁勋的刺激下,新能源板块迎来狂欢。
3月11日,储能*宁德时代暴涨14%,带动光伏+储能板块的集体爆发,今天许多涨停的个股,都有光伏、锂电、电力、储能等概念。
其实早在2月27日,就有人讲述“储能与AI”的故事,引用的还是老黄的视频,只是这周末发酵才到达了顶点。
估计黄仁勋本人都没想到,自己一个月前说的这段话能够曲解成这样。
不过,Sam Altman倒是直接说明了AI和新能源的关系。
今年1月,在瑞士达沃斯举办的“2024年度世界经济论坛”上,Sam Altman表示:
“未来人工智能需要能源突破,因为人工智能消耗的电力将远远超出人们的预期。特别是核聚变或更便宜的太阳能和存储,是人工智能未来的发展方向。”
值得一提的是,2021年,奥特曼个人向美国私营核聚变公司Helion Energy提供了3.75亿美元。
于是乎,东拼西凑,黄仁勋“AI 的尽头是光伏和储能”便出现了。
似乎每隔一段时间,股市就需要新的故事创造需求,而大多数看客还没辨别清楚真伪,就啃上了大饼。
不可否认,暴涨肯定也有内部原因,近一年以来,新能源板块频频下跌,股市周期规律下,跌多了就要涨一下,更何况这是朝阳产业。
02 黄仁勋的尽头是AI制药?
虽然已经“打假”光伏和储能,但老黄对于生物学才是真爱,还是多次“示爱”。
而在同一场“世界政府峰会”的会议中,黄仁勋明确提出的观点是:人人都必须学会计算机的时代过去了,人类生物学才是未来。
他认为,生物学不仅涵盖的内容广泛,且十分复杂、理解难度大,关键是会带来巨大的影响。每年软件、芯片、基础设施都会比前一年变得更好,但在生命科学上的进展却是零星的。
他甚至表示,如果他有重来一次的机会,他会首先考虑生物学,特别是和人类相关的生物学。
在他的描绘中,未来生命科学会像传统行业那样高度工程化,因为我们会说药物发现(drug discovery),但是却不会说汽车发现和软件发现,因为这里面的不确定性太大了。
因此在黄仁勋看来,下一个黄金赛道是生物工程学,当数据科学、人工智能和自动化的结合时,生物学将转变为可工程化的系统,它会程指数型改进。
在最近的一次斯坦福访谈中,黄仁勋透露了对AI制药的最新看法。
“我希望生物学界能够达到类似40年前芯片设计界的水平,那时计算机辅助设计为我们今天所能做的一切铺平了道路。”
“我相信,我们将为他们实现计算机辅助药物设计。我们现在能够代表基因、蛋白质,甚至是细胞,几乎可以理解一个细胞的意义了。”
“因此,我对此感到既焦急又兴奋。有一些我特别期待的技术,比如仿人机器人,我们已经走到了拐角处。”
英伟达已经在生命科学领域投入了大量的精力,包括打造生物医药的生成式AI平台BioNeMo,目前已经有十多个AI模型,包括小分子建模工具、OpenFold 蛋白质预测模型,以及与Recursion开发的用于靶点和药物发现的Phenom-Beta 模型等。
同样,海内外多家药物研发公司已经和英伟达进行了大量数字化和模型的合作,如基因泰克、阿斯利康、罗氏、安进,国内则主要有迈瑞医疗、 药明康德、 华大基因、 锐格医药。
如果这一步走成功了,对于英伟达而言就是一个长期巨大的“饭票”。
毕竟药企投入能够达到营收的20%。2022年,全球Top10药企的研发总支出超过惊人的千亿美元,如果AI和数字化的渗透率逐渐提升,对于AI霸主英伟达而言都是巨大的市场。
毕竟随着这些领域的工程化程度不断提高,对显卡等计算资源的需求也将逐渐增加。
除此之外,英伟达还在扶持制药业中以人工智能和数据为核心的公司。
2023年,英伟达疯狂投资了9家AI制药公司,包括CHARM、Generate:Biomedicines、Inceptive、Superluminal Medicines、Genesis、Evozyne和Iambic,下半年AI制药的大额融资几乎都有它的身影。
英伟达的医疗保健业务在2024 财年创造了10 亿美元以上的收入,比目标提前了 2-3 年。
显然,AI在医药研发方面的帮助有不可估量的潜在市场,英伟达或许将会在该领域掀起一阵巨浪。
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