机器之心报导
机器之心编辑部
「谷歌决议拥抱日子与作业平衡:更早下班、长途作业,胜过在竞赛中制胜。」施密特说道。「而提到草创公司,他们之所以能成功,是由于人们在拼命地作业。」
在本周三发布的一份斯坦福大学揭露课视频中,谷歌前 CEO 埃里克・施密特(Eric Schmidt)在被问到谷歌为什么落后于 OpenAI 时,总算开炮了。
「很抱愧我这么直白,但重要的是:假如你们都脱离大学去兴作业司,你必定不会让自己的职工在家作业,假如你乐意的话。」
这番言辞很快引发了轩然大波。
输出了许多前沿 AI 技能的谷歌,一向被以为是人工智能范畴的「黄埔军校」。现在绝大多数生成式 AI 模型的根底架构 Transformer 来自谷歌 2017 年的闻名论文。而更早一波让全世界知道 AI 的深度学习浪潮,也是在 2012 年前后由谷歌大脑「AI 辨认猫」研讨后逐步开端的。
但是在 ChatGPT 改动整个科技范畴的浪潮里,谷歌的位置却显得有点为难。最近一年多,咱们好像习惯了这家科技巨子作为「追逐者」呈现。
AI 大模型是科技范畴史无前例的时机,而机会当时,谷歌的战略一向是跟和顺对标。人们正在批判谷歌的方向、人才与准则,乃至进取心。这也就怪不得在斯坦福大学 CS 323 的一堂揭露课上,大学教授会向施密特抛出这样的问题了。
「每周只需求来作业室一天」是谷歌逐步落后的最大原因吗?
有网友评论道:假如你只想要个作业,在家作业就好了。但假如你寻求一份作业,请现场作业。
也有人表明对立:人来了不等同于在作业。最近几年咱们的阅历证明,任何专心的人都能够在任何地方作业,而且功率进步 200%。
还有许多网友对此持吃瓜的情绪。有人揶揄道:我还以为他们每周一天(去作业室)的时刻都没有呢。
也有人想爆料:我知道个哥们在谷歌是顶尖程序员。不过他现在身兼三职,还都是全职,每天只花两个小时处理谷歌的作业。
与此构成鲜明对比的是 OpenAI 的「卷」。
思想链作者,在 OpenAI 任职的 Jason Wei 几乎在一同引用了一位年青的 OpenAI 工程师的言辞:「为什么现在我做得不错?我并不以为这是由于我比其他人更聪明或更有经历,而是由于我的竞赛优势在于我乐意坐下来彻底地调试并彻底了解代码。我乐意熬夜完结作业,不论这需求多长时刻。这都是我自愿的,我不怕任何从零打造的项目,由于我知道面临任何事,我都能行。」
Jason Wei 这段话底下的画风就不相同了,引发了许多网友共识,「这才是制胜之道」。
「我知道的许多成功工程师背面都有相似的故事,不盲目地完结手头的项目,而是乐意花费许多时刻研究。」
这很难不让人联想到 Jason Wei 爆出的在 OpenAI 「996」的作息表。在 OpenAI 的一天从 9:45 开端,一口气都不停歇地作业 12 个小时,直到清晨一点。
尽管这个作业强度让许多外国网友直呼:「好可怕,你睡觉的时刻都从哪里挤出来的?」
最可怕的是,这些被 OpenAI 精挑细选出来的「天才」,都是自愿地加班加点。但这可能是斯密特在斯坦福讲演中说的:「创业公司之所以能成功,是由于那里的人们作业十分尽力。」一个生动的注脚。
不论如何,作业闹得真实太大了。埃里克・施密特最近撤回了这段讲话。「关于谷歌和他们对作业时刻的安排,我说错了,」本周三,施密特在发给《华尔街日报》的一封邮件中表明:「我对我的过错表明遗憾。」
在讲演完毕后,斯坦福大学的 Stanford Online 账号在 YouTube 上发布了这段视频。到周三下午,视频的观看量超越 4 万次,现在视频也被下架了,仅视频作者才干观看。
其真实视频的大部分时刻里,施密特都在评论大模型技能的未来。他以为到下一年 AI 模型将统一三大要害支柱:超长上下文窗口、智能体和文本到动作,咱们无法猜测它会发生哪些影响,但很快每个人都会有许多智能体可供指挥。
视频链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650930437&idx=1&sn=b0f066b13c9ff77cd82f56f2a557fa58&chksm=84e4397bb393b06d9d54069eeb3e34344f87c8051ba90bc79274b0c13769da663fb900788ca7&token=2010422951&lang=zh_CN#rd
谷歌和 OpenAI 自疫情以来都施行了相似的返岗方针。不过自 2022 年起,两家公司都要求职工每周至少有三天到作业室作业。一同,谷歌也强调了混合作业制的优点。谷歌表明,它会联络那些没有每周呈现少于三天的职工,提示他们需求来线下面临面作业。
在施密特之外,还有一长串的闻名企业家并不喜爱在家作业方针。这其间包含摩根大通 CEO 杰米・戴蒙(Jamie Dimon)和特斯拉 CEO 埃隆・马斯克,他们都对在家办工的方针提出了批判,以为这会使公司功率下降、竞赛力下降。戴蒙在几年前曾表明:「高层人员不能仅靠坐在桌子或在屏幕后面前领导公司,」马斯克也曾表明:「职工每周至少需求在作业室作业 40 小时」。
施密特在斯坦福讲演
「灵敏的作业安排并不会拖慢咱们的作业进度」,Alphabet 工人工会对此表明。「真实阻止谷歌职工每天作业功率的是:人员缺乏、优先事项的不断改变、频频的裁人、薪酬停滞不前以及管理层在项目跟进上的缺乏。」
依据年报,到上一年年末,Alphabet(谷歌母公司)旗下的职工数量约为 18.2 万名。而在让职工重返作业室方面,公司也遇到了应战,例如一些职工会说自己通勤太远,或许家中有白叟孩子需求照料。在某些情况下,职工会对回来作业室的强制要求提出对立。
埃里克・施密特是谷歌开创「三巨子」之一,别的两人是拉里・佩奇和谢尔盖・布林。
施密特曾在 2001 年至 2011 年担任谷歌 CEO。他在 2018 年卸职履行董事长,并在 2019 年脱离了 Alphabet 董事会,但他现在仍是 Alphabet 的股东。
他与妻子一同创立了慈悲出资安排 Schmidt Futures,赞助科学和技能研讨。他仍是美国非营利安排 Special Competitive Studies Project 的主席,专心于支撑人工智能等技能开展。
自从 OpenAI 在 2022 年末推出 ChatGPT 以来,谷歌一向在 AI 范畴防卫。在本年早些时候,谷歌发布的 Gemini 可谓「闯了不少大祸」,不只生成的人像图片存在种族成见,还主张每个人一天吃一块石头、用胶水来黏合披萨上的芝士,挨了不少批判。
尽管谷歌现已在昨日发布了加强版的 Gemini,还推出了对标 GPT-4o 的语音帮手 Gemini Live,但在演示环节,Gemini Live 仍是小小「翻车」了一下,前两次试用摄影识图功用都失利了,直到第三次换手机才成功。
在昨日的 Made by Google 活动上,Gemini Live 在演示环节「翻车」。
这已不是谷歌第一次在大模型演示环节掉链子了,2023 年 12 月 Gemini 初次上台时,展现 Gemini 原生多模态才能的演示视频经过编排。在下面这段视频中,Gemini 好像能够实时依据手势判别出这是在玩「石头、剪刀、布」,但是这段视频仅展现了成果,编排掉了引导 Gemini 判别的进程。
作业人员首先给 Gemini 连续展现三张单个手势的图片,问它别离看到了什么,再把三张手势图片一同发给 Gemini,问它这是在干什么,并提示是一个「游戏」。经过以上一步步的提示和引导,Gemini 终究给出了答案:你在玩「石头、剪刀、布」。
在被质疑后,谷歌承认了 demo 造假。
最近科技范畴的快速开展,着实让谷歌的这几位开创人着急。上一年有音讯称,隐退多年的谢尔盖・布林现已回到一线开端亲手写代码。施密特在斯坦福大学的呼吁,也有点恨铁不成钢的感觉。不过能够必定的是,谷歌正在从内到外,逐步寻求掌握主动权。
现已炽热的大模型竞赛,还会更剧烈吗?
参阅内容:
https://fortune.com/2024/08/14/google-eric-schmidt-working-from-home-ai-openai/
https://www.wsj.com/tech/ai/google-eric-schmidt-ai-remote-work-stanford-f92f4ca5
https://x.com/alexkehr/status/1823480786349383879
https://x.com/_jasonwei/status/1823067805748728051
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在长达2小时的讲演中,黄仁勋展望了AI科技演进,发布了英伟达的Blackwell架构最新一代产品、尔后几代产品的方案出货时刻,还泄漏了英伟达与其他科技巨子在自动驾驶、AI网络、机器人范畴协作研制的发展。
在这场重磅讲演之前,许多分析师标明,这将是AI出资的一个拐点。Wedbush(公司名)分析师Dan Ives(人名)在发给《每日经济新闻》记者的陈述中写道:“咱们信任,英伟达GTC大会将成为科技股的转折点,由于华尔街开端从头重视AI革新和未来几年的大规划科技开销。”
闻名出资人段永平在黄仁勋讲演前一小时高调宣告买入英伟达。他在雪球上共享的买单显现,他以92.52美元/股的限价买入10万股英伟达股票,一起以120美元/股的行权价卖出这批股票对应的看涨期权,合约2026年3月20日到期。
但是,在讲演的当天,英伟达股价却以3.43%的跌幅收盘,报115.43美元/股,与1月7日盘中创下的前史高点比较,公司市值现已蒸腾约9200亿美元。有分析师以为,黄仁勋的讲演内容大多是陈词滥调,没有超出商场预期,未能激起出资者的热心。尔后数日,公司股价处于横盘震动状况。
段永平晒英伟达买单
在黄仁勋讲演开端前的一个小时,闻名出资人段永平在雪球平台上晒出了对英伟达限价92.52美元/股的Buy Write(备兑开仓)战略买单,总价为9252000美元。
在Buy Write战略中,限价92.52美元不是指以每股92.52美元的价格买入股票,而是买入股票本钱减去卖出看涨期权所得期权费后的每股净本钱。段永平买入10万股英伟达股票的一起,又卖出了这批股票的1000份看涨期权,看涨期权的买方有权在2026年3月20日以120美元的价格买他手上的英伟达股票。
这意味着,当英伟达股价高于92.52美元但低于120美元时,段永平可以赚取期权溢价和股息,相当于降低了持股本钱。当股价高于120美元时,触及的这些股票将被行权,段永平将赚到固定的期权溢价,但额定上涨的收益将归于买家。而当股价低于92.52美元时,他将发生亏本,但期权溢价会补偿必定的丢失。
这种战略标明,段永平看好英伟达股票,但忧虑近期的商场稳定性,短期来看英伟达股价会平稳乃至小跌,所以他运用期权买卖缓解跌落危险。
有雪球用户质疑,段永平此次的战略仅仅一次短期的套利行为,而不是真正想长时刻持有英伟达股票。对此,段永平批驳道:“自己不明白的东西最好不要去评判他人。”
黄仁勋看好机器人远景
在GTC 2025的舞台上,黄仁勋热情讲演了两个多小时,要点介绍了英伟达在AI范畴的前进以及他对未来几年职业发展趋势的猜测。
他标明,四大云服务提供商(亚马逊、谷歌、微柔和甲骨文)对GPU(图形处理器)的需求正在激增,并估计2028年数据中心本钱开销规划将打破1万亿美元。
黄仁勋在讲演中还泄漏了英伟达下一代芯片架构的更多细节。据悉,Blackwell Ultra(产品名)方案在2025年下半年推出,而Rubin AI(产品名)芯片估计将于2026年下半年推出,Rubin Ultra(产品名)则将于2027年面世。
针对职业发展趋势,黄仁勋标明,十年间,AI从感知和“核算机视觉”发展到生成式AI,现在又发展到AI Agent(智能体),也便是具有自主推理才干的AI。“每一个阶段、每一波浪潮都为咱们一切人拓荒了新的商场机会。”而AI的下一个浪潮现已到来了,那便是机器人。
黄仁勋说,由“物理AI”驱动的机器人可以了解冲突和惯性、因果关系和物体永久性等概念。他在会上展现了呆萌又心爱的机器人Blue(小蓝)以及通用人形机器人根底模型Isaac GROOT N1(产品名)。
Blue可以宣布心爱的声响,行走动作天然,就像“机器人瓦力”相同。它根据名为“牛顿”的开源物理引擎,该引擎由英伟达与谷歌DeepMind(谷歌旗下人工智能公司)和迪士尼研究中心协作开发,专门用于机器人研制,估计将在2025年年末推出。
而 此 次 发 布 的 Isaac GROOT N1是世界首款开源的、可定制的通用人形机器人根底模型,该模型选用双系统架构,创意来历于人类认知原理。Isaac GROOT N1将与英伟达的Cosmos AI(产品名)模型配对,协助开发机器人的模拟训练数据。据他泄漏,Isaac GROOT N1现已被机器人企业傅利叶、Agility Robotics(公司名)和波士顿动力等厂商运用。
黄仁勋标明:“通用机器人的年代现已到来,世界各地的机器人开发人员将拓荒AI年代的下一个前沿。”
华尔街坚持张望
尽管黄仁勋在讲演过程中热心洋溢,并标明英伟达一直把握着AI的风口,但二级商场和华尔街对此并不配合。3月18日,英伟达股价以3.43%的跌幅收盘,报115.43美元/股,与1月7日盘中创下的前史高点比较,公司市值现已蒸腾约9200亿美元。这背面的原因在于,英伟达所声称的几个严重机会并不会在短期内转化为首要收入来历,并且黄仁勋的主题讲演根本契合预期,没有让人眼前一亮的东西。
科技职业分析师Maribel Lopez(人名)标明,人们本来期望GTC的讲演能说到新的收入来历,但机器人和量子核算这些范畴需求时刻才干带来报答。她弥补解释道:“量子核算不会成为任何人的短期收入驱动力,机器人尽管看上去更干流一点,但它的扩张速度不会像英伟达的中心芯片事务那么快。”
扎克斯出资办理公司的客户出资组合司理Brian Mullberry(人名)标明,英伟达不再像曾经那样光彩照人了,“听了他(黄仁勋)的讲话后,并没有什么超级打破性的发展让我想购买更多的股票”。
除此之外,人们关于AI出资何时能带来革新性的改变也发生了置疑,这拖累了科技股的行情。
Jones Trading(公司名)首席商场战略师标明:“这更能表现商场的心思。上一年,人们对简直一切工作都感到兴奋不已。而本年,他们愈加慎重,咱们看到的是兜售而不是反弹。”
每日经济新闻
当地时刻3月18日,英伟达CEO(首席执行官)黄仁勋在加州圣何塞举办的英伟达AI(人工智能)盛会GTC 2025上宣告主题讲演。在长达2小时的讲演中,黄仁勋展望了AI科技演进,发布了英伟达的Black...
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