# 人工智能是“玩”出来的？
原创 九边 [ 九边 ](javascript:void\(0\);)
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今天想谈一个特宅男的话题——显卡与人工智能。
你看这两天，2023世界人工智能大会（简称“WAIC”）在上海举办。在这届会议上，马斯克开场，AMD的苏姿丰以及一众诺贝尔奖、图灵奖获得者等大佬们在讨论人工智能问题时，总是提到一个词——算力，算力的背后就是显卡。
作为重要的硬件基础，可以说，显卡关乎整个人工智能的前景和未来。
你可能会觉得奇怪，显卡这么一个宅男们玩游戏的东西，到底是怎么一步步走到了今天的地位，竟然成了人工智能的关键。
如今各大厂商想训练人工智能模型，第一件事就是屯显卡。最近有个消息，说《华尔街日报》报道，美国预计最快将会在本月要求美国芯片公司停止向中国客户售卖AI芯片。显卡的GPU本质上也是一种芯片，也就是说，四舍五入一下，从今年下半年起，我们可能会面临一场显卡危机。
也许你不知道，对于未来科技发展而言，显卡确实是一件至关重要的事，甚至有人说，未来战场上的决胜关键，也跟显卡强相关，多少让人有点觉得魔幻。
为了可读性，文章里就不区分“显卡”，“GPU”，“GPGPU”这些概念了，都统一用“显卡”来表述。
最早肯定是没有显卡的，当然也没有电子游戏。后来1961年第一款电子游戏在麻省理工问世后，谁也没想到，大家这么喜欢玩游戏。
最早对游戏痴迷的，恰好是早期的计算机大佬们。
比如大家知道Unix操作系统吧，这玩 意最早就是超级大神理查德开发出来玩那个星际大战游戏的，后来成了美国军方、大学以及科研院所的操作系统。
还有马斯克，12岁就通过编程创作了一款小游戏，现在一把年纪了依旧是《艾尔登法环》和《赛博朋克2077》铁杆粉丝。
不过最早的游戏并不是运行在显卡上，一开始还没显卡，当时的图像还比较简单，根本用不着。
直到20世纪90年代，随着游戏规模越来越大，画面越来越精细，而且开始3D化，对CPU要求越来越高，恰好CPU对图形处理并不擅长。于是有不少人意识到，应该专门搞一个硬件来做这事，提升效率和体验，应该会有人买。
在这种观念的驱使下，很快就成立了几十家公司，显卡的江湖进入了群雄并起的阶段。
这个过程中，有三个年轻人在圣何塞的一个偏僻快餐店里下决心大干一场，于是成立了一家小公司，这个公司小到根本当时没人注意到，后来却名声大噪，如今已经超过了万亿美元市值，也就是大家熟知的英伟达。
英伟达并不是一出现就独领风骚，而是艰难地求生存，辗转于当时的超级企业，给他们提供更好的图形处理芯片。
它只有一个目的，就是努力开发出游戏玩家们愿意花高价购买的产品，提高用户体验。所以也没啥复杂的商战，纯粹就是不断雇佣顶级人才，开发性能更强的显卡，提供更好的游戏体验。
从现在来看，英伟达的成功应了任正非那句话，“ **做对了市场需要他们做的事** ”，也就是不断研发宅男们愿意花钱购买的产品。
大家知道，男性消费能力不如狗，但是在显卡和游戏方面，男性硬是撑起了一个巨大无比的板块。
如果说英伟达有啥决定性的正确策略，那就是黄仁勋在一段时间的迷茫后，在20世纪90年代后期把英伟达和微软深度绑定在了一起。
大家不知道有印象没，咱们小时候玩游戏，好像有一堆专门的游戏机，什么步步高，蓝白机，后来的掌机，还有雅达利的街机等等。但是好像是从大学开始，玩游戏基本都在电脑上，而且主要是在Windows操作系统的电脑上。
苹果的电脑玩游戏实在是没法看，至于linux什么的，主要是用于办公开发部署服务器，也就是大家平时基本上看不到linux，但每天几乎不可能躲得开linux，大家用手机打开app，那些app去请求数据的服务器基本都是linux的。
没有和微软的深度合作，英伟达不可能成为现在这样的万亿规模，因为微软的用户基数太大了。这么大的用户基数，提供了足够的购买力，才让英伟达能够卖出去足够的产品，赚到钱之后投入下一轮研发，巩固自己的地位。
话又说回，如果没有英伟达，微软的操作系统受众不会这么广，因为微软在办公方面效率确实没法跟Macbook比。以至于我们这些资深宅男的基本配置都是平时上班用Mac，编译代码用计算云，回家玩游戏用装了微软操作系统和英伟达显卡的台式机，在很多人那里，微软的操作系统就是用来玩游戏的。
也就是说，英特尔，微软，英伟达他们仨相互成就，打出了一个大满贯。
一般的流程是，新的显卡被研发出来之后，大家买回去，装上想玩的游戏玩两年，然后游戏厂商在新硬件上搞开发，越开发越放飞自我，市面上就出现了当前显卡实在是带不动的游戏。
广大宅男们就开始按捺不住，不断催老黄赶紧出性能更高的显卡。性能高一般价格也更贵，但是宅男们愿意出钱，于是老黄也敢从投资人那里借钱搞研发，反正研发出来也有人买，到时候就可以回收投资。
也正是因为宅男们一直愿意花钱支持，让英伟达有更多的资金研发更强的显卡，形成了一个正反馈循环，持续了二十多年，前后烧掉了几千亿资金，淘汰了无数同行，有了如今的规模，现在也没停下来的意思。如今的显卡江湖基本只剩下了英伟达和AMD，而从市场规模角度来看，英伟达基本一家独大。
游戏画面也经过几十年的迭代，早期是这样的：
变成了如今的这样：
** 那问题来了，玩游戏的显卡，怎么和人工智能扯上关系了？ **
先给大家讲一个故事，多年前我们老师给大家讲显卡和CPU的差别时提到的。
1979年，伊朗示威游行群众冲入美国大使馆，把66名大使馆员工作为人质抓了起来。一核对人数，发现少了几个，但是所有人的资料都被美国人放入了碎纸机，变成了几麻袋火柴棍那么宽的细纸条。
伊朗人也不含糊，用了上千小学生，对纸条进行逐条比对，最终竟然还原了原始数据，开创了暴力解密的新篇章。这事后来被拍进了那个电影《逃离德黑兰》。
说到这里，其实就很清楚了，CPU和显卡到底啥差别呢？CPU类似一个大学高材生，可以给实验室组装一台非常复杂的进口设备并且调试好，但是你让他去算一麻袋的加减乘除他还有优势吗？
显然没有，这时候就不如一群刚熟练掌握四则运算的小学生，就跟刚才提到的伊朗人玩拼图似的，靠的就是蛮力加持，大家一拥而上，每人分走几份，然后一顿算，很快就算出来了。
自从人工智能出现后，如今的显卡给人的感觉上天遁地无所不能，但是现实是，它的基本原理就是里边塞了一堆小学生，可以进行超大规模的并行运算。
我给大家稍微解释下，大家立刻就能懂显卡到底在算啥，大家玩游戏的过程，本质就是显卡在那里给你不断地画画，比如大家熟知的“帧率”，100帧，其实就是显卡一秒钟给你画了一百幅画，一幅跟着一幅，你就觉得视频非常流畅。
但是我们这里说的这个“画图”，并不是真的用一张画布在画，而是进行一堆繁琐但不复杂的图形运算。而图形运算，基本都是一些矩阵的运算。估计大家看到“矩阵运算”又懵逼了。我给大家随便找了个图，长下边这样的：
这玩意就是“线性代数”，一般理工科大一就开始学，学过的小伙伴眼里，这玩意就是个小学运算，看起来复杂，其实并不复杂，就是一堆加法和乘法，非常繁琐。但是这种运算非常常见，比如大家平时用的GPS，其实也是这么个矩阵运算。
大家一定听过我国制造第一个原子弹时候，哈工大一堆大学生去帮忙敲算盘的事吧？我以前大学有教授参加过那些项目，说白了其实就是徒手解微积分，先把微分方程转换成这种矩阵，接下来就是繁琐加法和乘法的运算，算盘的优势就出来了。
也就是说，显卡的主要优势就是塞了一堆小学生，非常擅长乘法和加法，并且经过几十年的迭代，玩家们用钱投票，显卡不断进化，“并行蛮力”越来越恐怖，不过一开始大家并没有理解到它除了玩游戏还有别的作用，直到有人开始用它挖矿。
挖矿，也就是挖比特币或者以太坊那些加密货币，本质都是计算一个非常复杂繁琐的加密算法，显卡天然适合这种大力出奇迹的操作，于是英伟达也搭上了这列快车，在疫情期间股价暴走。
不过让英伟达管理层自己都没想到，他们的显卡还可以干别的。
大概在2011年，已经干到游戏界扛把子的英伟达管理层突然听说了一个让他们自己都没想到的事。
原来麻省理工学院当时正在进行最早期的人工智能训练，研究者们想让计算机快速识别一只猫的图片。
怎么识别呢？只能是让机器一个像素一个像素地处理，这涉及大量的重复繁琐运算，一开始麻省理工的研究者们用CPU来处理，效果极差，刚才说了嘛，CPU有点像个很牛博士生，可以做非常复杂的事，但是一次只能干一件事，面对海一样的加减乘除，有点“有劲使不上”的感觉，算起来巨慢无比。
后来开始使用GPU，也就是大家熟知的显卡，显卡就跟伊朗人指挥着一群小学生玩拼图似的，也就是大家经常听说的“并行计算”，天然适合“简单量大”的操作。
也就是说，图形显示，人工智能，解密算法，本质上讲都是“蛮力操作”。现在大家知道为啥显卡同时能用于航天，天气预报，能源勘探等领域了吧，因为这些领域都涉及超级大规模的矩阵运算，只要涉及超大规模的蛮力运算，那就是显卡的天下。
这也是为啥很多人说未来战场也是显卡的天下，尤其空战，人的反应能有多快？那些塞了显卡的智能武器反应又有多快，迅速采集信息迅速运算做出规避或者引爆操作，想想都觉得瘆人。
所以如今英伟达还有个重要业务，就是“数据中心”，搞个超大机房，给别人提供算力，顺便收费。
也正是因为英伟达显卡在游戏、数据中心还有人工智能方面的大规模应用，市场前景被看好，如今英伟达也成了万亿俱乐部里的一员。
是的，尽管游戏在大众心目中仍然留存着有点不务正业的印象，但人工智能的运用与进化却和游戏息息相关，甚至第一个颠覆人类关于人工智能的认知的产物，就是通过“围棋对战”的形式诞生。而今时今日，人工智能显卡是训练人工智能的重要基础。
今年WAIC上，也看到有研究机构发布游戏和人工智能报告，分别从理论研究、显卡等硬件迭代、应用场景三个层面分析它们互帮互助的共生发展关系。厦门大学还联合中国传媒大学、中央美术学院、北京理工大学、上海交通大学等多所高校部门，筹备成立“游戏人工智能高校联合研究中心”。挺好的。
可能有小伙伴说，这事对我们有啥帮助呢？中国能快速搞出来吗？
小了，格局小了。中国最大的优势就是巨大的消费市场，市场需求往往就孕育着无限可能性。如果好好培养，在全球人工智能浪潮下，我们肯定是能占据重要位置的。这可能也是为啥马斯克在WAIC开幕式上深情表白“相信未来中国将拥有非常强大的人工智能能力”的原因。
尾声：
从人工智能的崛起我们也能看出来：
消费市场才是硬科学的培养皿，消费市场的本质，就是人对美好生活的向往，毕竟大家工作赚钱，攒钱买自己喜欢的东西，使用更智能化的工具，主要是这些东西能给自己带来欢乐或者解决麻烦。这种对美好生活的向往，就是科技进步最原始的动力。
而且我们也能看出来，很多时候伟大不是规划出来的，而是成长出来的，做PS那帮人也不知道自己的产品能做出来啥，做光刻机的ASML自己也搞不出来台积电那样的工艺。黄仁勋也没想到自己的游戏卡有一天竟然成了人工智能的基石。
当然了，聊的是游戏和显卡，游戏和人工智能，现实里远远不止游戏，太多领域都是这样，你没法预知它将来会成什么样，谁也说不准再过一些年，哪个枝头的一个果子掉地上，会砸出来一个新的产业。
**全文完，既然看到这里了，如果觉得不错，随手点个赞和“在看”吧。**
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作为重要的硬件基础，可以说，显卡关乎整个人工智能的前景和未来。
你可能会觉得奇怪，显卡这么一个宅男们玩游戏的东西，到底是怎么一步步走到了今天的地位，竟然成了人工智能的关键。
如今各大厂商想训练人工智能模型，第一件事就是屯显卡。最近有个消息，说《华尔街日报》报道，美国预计最快将会在本月要求美国芯片公司停止向中国客户售卖AI芯片。显卡的GPU本质上也是一种芯片，也就是说，四舍五入一下，从今年下半年起，我们可能会面临一场显卡危机。
也许你不知道，对于未来科技发展而言，显卡确实是一件至关重要的事，甚至有人说，未来战场上的决胜关键，也跟显卡强相关，多少让人有点觉得魔幻。
为了可读性，文章里就不区分“显卡”，“GPU”，“GPGPU”这些概念了，都统一用“显卡”来表述。
最早肯定是没有显卡的，当然也没有电子游戏。后来1961年第一款电子游戏在麻省理工问世后，谁也没想到，大家这么喜欢玩游戏。
最早对游戏痴迷的，恰好是早期的计算机大佬们。
比如大家知道Unix操作系统吧，这玩 意最早就是超级大神理查德开发出来玩那个星际大战游戏的，后来成了美国军方、大学以及科研院所的操作系统。
还有马斯克，12岁就通过编程创作了一款小游戏，现在一把年纪了依旧是《艾尔登法环》和《赛博朋克2077》铁杆粉丝。
不过最早的游戏并不是运行在显卡上，一开始还没显卡，当时的图像还比较简单，根本用不着。
直到20世纪90年代，随着游戏规模越来越大，画面越来越精细，而且开始3D化，对CPU要求越来越高，恰好CPU对图形处理并不擅长。于是有不少人意识到，应该专门搞一个硬件来做这事，提升效率和体验，应该会有人买。
在这种观念的驱使下，很快就成立了几十家公司，显卡的江湖进入了群雄并起的阶段。
这个过程中，有三个年轻人在圣何塞的一个偏僻快餐店里下决心大干一场，于是成立了一家小公司，这个公司小到根本当时没人注意到，后来却名声大噪，如今已经超过了万亿美元市值，也就是大家熟知的英伟达。
英伟达并不是一出现就独领风骚，而是艰难地求生存，辗转于当时的超级企业，给他们提供更好的图形处理芯片。
它只有一个目的，就是努力开发出游戏玩家们愿意花高价购买的产品，提高用户体验。所以也没啥复杂的商战，纯粹就是不断雇佣顶级人才，开发性能更强的显卡，提供更好的游戏体验。
从现在来看，英伟达的成功应了任正非那句话，“ **做对了市场需要他们做的事** ”，也就是不断研发宅男们愿意花钱购买的产品。
大家知道，男性消费能力不如狗，但是在显卡和游戏方面，男性硬是撑起了一个巨大无比的板块。
如果说英伟达有啥决定性的正确策略，那就是黄仁勋在一段时间的迷茫后，在20世纪90年代后期把英伟达和微软深度绑定在了一起。
大家不知道有印象没，咱们小时候玩游戏，好像有一堆专门的游戏机，什么步步高，蓝白机，后来的掌机，还有雅达利的街机等等。但是好像是从大学开始，玩游戏基本都在电脑上，而且主要是在Windows操作系统的电脑上。
苹果的电脑玩游戏实在是没法看，至于linux什么的，主要是用于办公开发部署服务器，也就是大家平时基本上看不到linux，但每天几乎不可能躲得开linux，大家用手机打开app，那些app去请求数据的服务器基本都是linux的。
没有和微软的深度合作，英伟达不可能成为现在这样的万亿规模，因为微软的用户基数太大了。这么大的用户基数，提供了足够的购买力，才让英伟达能够卖出去足够的产品，赚到钱之后投入下一轮研发，巩固自己的地位。
话又说回，如果没有英伟达，微软的操作系统受众不会这么广，因为微软在办公方面效率确实没法跟Macbook比。以至于我们这些资深宅男的基本配置都是平时上班用Mac，编译代码用计算云，回家玩游戏用装了微软操作系统和英伟达显卡的台式机，在很多人那里，微软的操作系统就是用来玩游戏的。
也就是说，英特尔，微软，英伟达他们仨相互成就，打出了一个大满贯。
一般的流程是，新的显卡被研发出来之后，大家买回去，装上想玩的游戏玩两年，然后游戏厂商在新硬件上搞开发，越开发越放飞自我，市面上就出现了当前显卡实在是带不动的游戏。
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也正是因为宅男们一直愿意花钱支持，让英伟达有更多的资金研发更强的显卡，形成了一个正反馈循环，持续了二十多年，前后烧掉了几千亿资金，淘汰了无数同行，有了如今的规模，现在也没停下来的意思。如今的显卡江湖基本只剩下了英伟达和AMD，而从市场规模角度来看，英伟达基本一家独大。
游戏画面也经过几十年的迭代，早期是这样的：
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1979年，伊朗示威游行群众冲入美国大使馆，把66名大使馆员工作为人质抓了起来。一核对人数，发现少了几个，但是所有人的资料都被美国人放入了碎纸机，变成了几麻袋火柴棍那么宽的细纸条。
伊朗人也不含糊，用了上千小学生，对纸条进行逐条比对，最终竟然还原了原始数据，开创了暴力解密的新篇章。这事后来被拍进了那个电影《逃离德黑兰》。
说到这里，其实就很清楚了，CPU和显卡到底啥差别呢？CPU类似一个大学高材生，可以给实验室组装一台非常复杂的进口设备并且调试好，但是你让他去算一麻袋的加减乘除他还有优势吗？
显然没有，这时候就不如一群刚熟练掌握四则运算的小学生，就跟刚才提到的伊朗人玩拼图似的，靠的就是蛮力加持，大家一拥而上，每人分走几份，然后一顿算，很快就算出来了。
自从人工智能出现后，如今的显卡给人的感觉上天遁地无所不能，但是现实是，它的基本原理就是里边塞了一堆小学生，可以进行超大规模的并行运算。
我给大家稍微解释下，大家立刻就能懂显卡到底在算啥，大家玩游戏的过程，本质就是显卡在那里给你不断地画画，比如大家熟知的“帧率”，100帧，其实就是显卡一秒钟给你画了一百幅画，一幅跟着一幅，你就觉得视频非常流畅。
但是我们这里说的这个“画图”，并不是真的用一张画布在画，而是进行一堆繁琐但不复杂的图形运算。而图形运算，基本都是一些矩阵的运算。估计大家看到“矩阵运算”又懵逼了。我给大家随便找了个图，长下边这样的：
这玩意就是“线性代数”，一般理工科大一就开始学，学过的小伙伴眼里，这玩意就是个小学运算，看起来复杂，其实并不复杂，就是一堆加法和乘法，非常繁琐。但是这种运算非常常见，比如大家平时用的GPS，其实也是这么个矩阵运算。
大家一定听过我国制造第一个原子弹时候，哈工大一堆大学生去帮忙敲算盘的事吧？我以前大学有教授参加过那些项目，说白了其实就是徒手解微积分，先把微分方程转换成这种矩阵，接下来就是繁琐加法和乘法的运算，算盘的优势就出来了。
也就是说，显卡的主要优势就是塞了一堆小学生，非常擅长乘法和加法，并且经过几十年的迭代，玩家们用钱投票，显卡不断进化，“并行蛮力”越来越恐怖，不过一开始大家并没有理解到它除了玩游戏还有别的作用，直到有人开始用它挖矿。
挖矿，也就是挖比特币或者以太坊那些加密货币，本质都是计算一个非常复杂繁琐的加密算法，显卡天然适合这种大力出奇迹的操作，于是英伟达也搭上了这列快车，在疫情期间股价暴走。
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大概在2011年，已经干到游戏界扛把子的英伟达管理层突然听说了一个让他们自己都没想到的事。
原来麻省理工学院当时正在进行最早期的人工智能训练，研究者们想让计算机快速识别一只猫的图片。
怎么识别呢？只能是让机器一个像素一个像素地处理，这涉及大量的重复繁琐运算，一开始麻省理工的研究者们用CPU来处理，效果极差，刚才说了嘛，CPU有点像个很牛博士生，可以做非常复杂的事，但是一次只能干一件事，面对海一样的加减乘除，有点“有劲使不上”的感觉，算起来巨慢无比。
后来开始使用GPU，也就是大家熟知的显卡，显卡就跟伊朗人指挥着一群小学生玩拼图似的，也就是大家经常听说的“并行计算”，天然适合“简单量大”的操作。
也就是说，图形显示，人工智能，解密算法，本质上讲都是“蛮力操作”。现在大家知道为啥显卡同时能用于航天，天气预报，能源勘探等领域了吧，因为这些领域都涉及超级大规模的矩阵运算，只要涉及超大规模的蛮力运算，那就是显卡的天下。
这也是为啥很多人说未来战场也是显卡的天下，尤其空战，人的反应能有多快？那些塞了显卡的智能武器反应又有多快，迅速采集信息迅速运算做出规避或者引爆操作，想想都觉得瘆人。
所以如今英伟达还有个重要业务，就是“数据中心”，搞个超大机房，给别人提供算力，顺便收费。
也正是因为英伟达显卡在游戏、数据中心还有人工智能方面的大规模应用，市场前景被看好，如今英伟达也成了万亿俱乐部里的一员。
是的，尽管游戏在大众心目中仍然留存着有点不务正业的印象，但人工智能的运用与进化却和游戏息息相关，甚至第一个颠覆人类关于人工智能的认知的产物，就是通过“围棋对战”的形式诞生。而今时今日，人工智能显卡是训练人工智能的重要基础。
今年WAIC上，也看到有研究机构发布游戏和人工智能报告，分别从理论研究、显卡等硬件迭代、应用场景三个层面分析它们互帮互助的共生发展关系。厦门大学还联合中国传媒大学、中央美术学院、北京理工大学、上海交通大学等多所高校部门，筹备成立“游戏人工智能高校联合研究中心”。挺好的。
可能有小伙伴说，这事对我们有啥帮助呢？中国能快速搞出来吗？
小了，格局小了。中国最大的优势就是巨大的消费市场，市场需求往往就孕育着无限可能性。如果好好培养，在全球人工智能浪潮下，我们肯定是能占据重要位置的。这可能也是为啥马斯克在WAIC开幕式上深情表白“相信未来中国将拥有非常强大的人工智能能力”的原因。
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消费市场才是硬科学的培养皿，消费市场的本质，就是人对美好生活的向往，毕竟大家工作赚钱，攒钱买自己喜欢的东西，使用更智能化的工具，主要是这些东西能给自己带来欢乐或者解决麻烦。这种对美好生活的向往，就是科技进步最原始的动力。
而且我们也能看出来，很多时候伟大不是规划出来的，而是成长出来的，做PS那帮人也不知道自己的产品能做出来啥，做光刻机的ASML自己也搞不出来台积电那样的工艺。黄仁勋也没想到自己的游戏卡有一天竟然成了人工智能的基石。
当然了，聊的是游戏和显卡，游戏和人工智能，现实里远远不止游戏，太多领域都是这样，你没法预知它将来会成什么样，谁也说不准再过一些年，哪个枝头的一个果子掉地上，会砸出来一个新的产业。
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