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一文读懂“芯际争霸”的最核心趋势!【投资大学·大师课第十讲】

作者: 胡又文
字数 3,518
阅读需 9分钟

胡又文大师课:计算机硬核投资
2.1 人工智能浪潮的关键及核心趋势

视频时长13分19秒,请在wifi环境下收看

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本期提要

  • 人工智能的技术基础——深度学习
  • 人工智能的重要组成——计算能力
  • 芯片的未来发展趋势

本期内容

之前介绍整个产业框架的时候提到了计算机领域的10年大变革,云计算是过去10年真正的技术变革,未来10年还有一个技术变革就是人工智能,它可能带来全方位的机遇。人工智能不仅是过去两三年最热门的一个话题,我觉得也是未来两三年从投资角度来看最有可能出现牛股的行业,尤其是在5G 的带动之下。没有5G的时候人工智能可以下棋,比如AlphaGo,有了5G就可以开车了,也就是我们说的自动驾驶,没有5G自动驾驶是实现不了的。

我们先介绍一下人工智能的技术基础——深度学习。

这个名词听上去有点拗口,实际上我们可以把它理解成什么呢?实际上就是机器自我学习。以AlphaGo为例,AlphaGo学了几乎所有的棋谱,假设一个正常人把所有的棋谱全学会了,理论上他的棋艺就应该很高超了,所以这个机器在学了所有的棋谱之后,不断的自学习,最终达到围棋成神的程度。深度学习技术是过去几年人工智能发展背后最重要的一个技术进步。深度学习跟传统的机器学习不一样,我们可以把它理解为端到端的训练特性,而且可以快速迁移到各个领域。

我们之前提到的科大讯飞就是过去几年A股比较典型的涉及深度学习技术的公司,科大讯飞的语音识别率从以前的50%提升到了现在的99%,就是你对它说一句话,它识别出的文字基本上都是准确的,因为它有输入法。包括现在微信的语音转文字,整体的准确率也是比较高的。语音识别可以说是深度学习技术过去几年应用最成熟的一个行业。我们之前提到的人脸识别,包括车辆、车牌识别,深度学习技术在这些行业都已经应用得很广泛了,或者说深度学习技术已经非常成熟、非常先进了,以后可以拓展到大量的其他行业。

但是深度学习的缺点是什么?缺点就是它虽然能快速迁移到各个领域,但是它想要在一个领域超越人的智能,或者达到所谓的强智能,这个难度是非常大的。我们现在所说的人工智能都是弱智能,弱智能就是给予机器足够的数据,训练它,未来它就可以基于这些数据给出一个结果,更多的是作为辅助;而强智能不仅可以作为辅助,还能够做出判断,但强智能就稍微有点可怕了,有时人给出的结果它未必认同,甚至可能质疑人给出的结果,所以发展人工智能的时候其实也面临一个伦理问题。谷歌的人工智能其实是非常强的,AlphaGo就是它研究出来的,但现在它在这方面比较低调,因为它知道如果继续往强智能的方向走,或者说它的算法再继续进步的话,可能就会出现一些伦理问题。

传统计算机解决的问题叫确定性问题,深度学习或者人工智能解决的问题叫什么?欠定性问题,就是它有可能是没有标准答案的,或者说它的确定性不如确定性问题那么明确。

举个例子,确定性问题比如二和一哪个数大,这很容易回答。欠定性问题是什么呢?比如在10张图片中找出一张画着猫的,这对于机器来说就是一个欠定性问题了,为什么?第一,它得知道什么是猫,猫不是老虎,猫也不是狗,它得知道猫有什么样的特性,但猫本身的特性又不是固定的,有的猫毛长,有的猫毛短,各种各样,所以欠定性问题对于机器来说要求很高。人有感性的认知,但机器只能通过数据不断的迭代。当年最出名的图灵计算就是人工智能的雏形,让机器识别了动物。

想让机器识别猫只能干一件事,就是把全世界猫的照片都给它看一遍,然后分析出规律。这必然会带来一个要求,是什么呢?计算能力。看一百万张猫的照片是很容易的,这个计算能力现在一般的电脑都有,差别无非时间快慢,反正只要看懂就行了。但是在有些领域,因为时效性的原因对运算量的要求不一样,所以人工智能背后有一个很重要的组成部分,就是运算能力,换成我们现在更容易理解的说法就是芯片,它对芯片的要求是非常高的。

2015—2018年美国第一牛股叫英伟达,这家公司三年涨了10倍。2008—2011年那段时间,美国另外一只牛股也是三年涨了10倍,这两家公司的区别是什么呢?英伟达做的是人工智能时代的前瞻指标,那家公司做的是移动互联网的前瞻指标,因为每一台手机都要向它付芯片授权费。这家公司就是做人工智能芯片的,但它现在还没有把芯片做到手机里面,它现在在做数据中心和矿机,虽然今年矿机这个行业垮掉了,但毫无疑问它肯定是一家伟大的公司。我们不是想讨论这家公司,重点是想讲它解决了一个什么问题,它解决的就是人工智能的算力问题,就是它算得很快,能够承载的运算量很大。这个公司可以说是全球芯片领域的领军企业,它可能面临的最大的竞争对手已经出现了,不是英特尔,也不是AMD,而是华为。华为的确是一家很伟大的企业,华为现在的整个芯片架构跟它都不一样,而且技术能力也提升得飞快。

有一个行业中国是领先于全球的,那就是安防。去年两大安防巨头都买了英伟达的芯片,去做什么呢?它们开始在前端的摄像头安装这个芯片,这能起到什么作用呢?大家都知道安防的传统模式就是前面拍照,后面处理,前面的摄像头越来越清楚,这对破案当然是方便的,但是缺点也很明显,图像的规模也越来越大。当时买这个芯片就是因为它算力够强,算力够强就意味着在前端安装了这个芯片之后,前端就拥有了一定的处理能力。哪种处理能力呢?最简单的它可以实现截取的功能。举个例子,比如在我们这个房间里装一个高清摄像头,它做的就是24小时不停拍摄,拍下来的东西全部传到后端的服务器上去,但如果换成搭载了这个芯片的AI摄像头,只在有人在的时候拍人脸,大家想想这会带来多大的节省。

可能这个房间一天只有一个小时是有人的,一个小时进来10个人,它只传10张照片回去就行了。带来的结果是什么?假设存在犯罪的话,后端很快就会给予反馈。把24小时的照片全部传回去,算力没有那么快的话,必然不可能快速给出结果,但如果只给后端10张照片,几秒钟就能给出结论,马上就能发现罪犯,这就是张学友演唱会上发生的事情。中国在安防行业毫无疑问走在全世界前列,今年广州、上海、深圳这几个大城市都开始大批量采购这种摄像头。所以说技术进步是环环相扣的,深度学习技术的进步决定了安防行业开始大规模的兴起。以前就算前端能力不行,但是后端能力行,也能够用来破案,也能够做人脸识别,也能够做很精度的匹配;现在前端也行了,或者说芯片能力提升了,它就能够做得更好,更优化。

下图展示了我们刚才提到的这些芯片的参数比较,总体来说就是一条结论:人工智能的芯片计算能力更高,运算速度更快

但是一个问题随之而来,最早的时候英伟达卖给海康的芯片很贵,要上千美金,但现在肯定便宜了,可能几百或者上千人民币应该就能买到。

芯片肯定是不断降价的,但它有一个很明显的问题是什么?这个芯片是为了安防专门定制的,它很可能只能用来识别人脸,或者识别车牌,如果把它安装到车上让它识别红绿灯,它可能就识别不出来了。包括英伟达给那么多矿机企业提供的芯片,最重要的功能是什么?做计算。因为矿机只需要计算做得好,其他的都不用,不用识别图像,也不用识别人脸,所以英伟达卖给矿机企业的芯片就是把计算做到极致,但是这样一款芯片如果放到摄像头里,是无法使用的。

这就带来了一个问题,随着智能终端越来越普及,普适性的芯片很难满足所有场景的需求。关于人工智能未来的发展趋势,或者未来技术演进的方向,我们在《芯际争霸》这篇报告中提出了这样一个观点,英伟达当然很强,但是它面临的挑战也会很大,因为它的对手不再是英特尔或者华为这样的公司,大量的专业型企业也可能会进入芯片领域,虽然它们的综合实力没有英伟达强,但是在一些细分领域都是有绝对优势的。

这里有一个典型的案例,就是语音公司。下面这张表中罗列的语音公司都是一级市场的,比如大家熟知的科大讯飞。这些公司一致的战略是在过去一年开始做芯片。乍一看我们不知道这些公司究竟想要干什么,但是结合上面那张图的分析,就会发现它们的目标其实很清楚,就是两块,第一是要快速做大收入,因为它们大多是创业公司,而对创业公司来说,收入和规模对估值都有很大的价值,如果只做软件技术,收入就做不上去,所以它们开始做芯片,甚至开始做设备。第二,更关键的是它们做这款芯片是有核心竞争力的,因为它们最擅长的就是做声音的识别,它们最大的数据资源也来自声音这个行业,所以无论英伟达还是英特尔,短时间之内可能都没有这些公司做得好。

而且英伟达做的是通用型芯片,它如果要做这个行业就要专门做,重新投入,这就是术业有专攻带来的差距。所以我们认为未来人工智能的一个重要发展趋势就是芯片会无所不在,而且这个芯片是自带AI功能的,但是它不会是普适化的芯片,它会是各个行业定制化的,同时每个领域都可能出现有机会的公司,甚至独角兽。

以上就是课程的全部内容,我是胡又文,谢谢大家!

 

本集名词解释

5G:5G网络是第五代移动通信网络,其峰值理论传输速度可达每秒数10Gb,比4G网络的传输速度快数百倍。

AlphaGo:阿尔法围棋(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

深度学习:深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

 

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