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7月4-6日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議（簡稱“WAIC 2024”）在上海成功舉辦，芯原作為人工智能生態(tài)的重要組成部分參展，同期在上海世博中心舉辦了以《“智”由“芯”生——RISC-V和生成式AI論壇》，重點討論了RISC-V在生成式AI中的變革力量。
圖 | 上海市經(jīng)濟和信息化委員會副主任湯文侃，來源：芯原
上海市經(jīng)濟和信息化委員會副主任湯文侃在開場致辭中表示：“上海已經(jīng)培育了一系列RISC-V的企業(yè)，基于前期形成的成果，上海將加快RISC-V專利池的建設，推動行業(yè)共建共享，加強前沿技術的研究和人才的培養(yǎng)，加強與RISC-V基金會的合作，積極參與新指令集的擴展、新技術的探索，研究建立新型的產(chǎn)學研合作機制，推動將RISC-V納入大學教材，以及上海集成電路緊缺人才的培訓計劃，進一步優(yōu)化營商環(huán)境，不斷完善服務和制度供給，與大家攜手同行，共同打造全球領先的綠色發(fā)展的產(chǎn)業(yè)高地?！?/p>
圖 | 烏鎮(zhèn)智庫理事長張曉東，來源：芯原
烏鎮(zhèn)智庫理事長張曉東在以《大語言模型的原理與發(fā)展應用》主題報告中指出：“丘奇-圖靈論題是計算機科學的基石，人工智能的起源來自于圖靈機，而學習就是圖靈機的求逆，學習就是Solomonoff歸納，去年全世界除了OpenAI之外的非常多的企業(yè)都在研究BERT，而今天GPT成為主流。要說兩者的區(qū)別，BERT是雙向的，比如給出X1到XN，然后將X2拿掉，再猜出X2；而GPT是給出X1到XN，預測出XN+1，所以說GPT的機制相對BERT會簡單一些。”
此外，張曉東認為人工智能主要有三大發(fā)展路線，分別為：一、從專家系統(tǒng)到知識圖譜的邏輯主義；二、神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的聯(lián)結派；三、從細胞自動機到強化學習。
至于未來是大模型主導還是小模型主導，張曉東表示：“當人工智能走向成熟，是少數(shù)超級大模型monarchy還是多個模型的democracy？還需要時間去驗證，暫時還不能下定論?！?/p>
圖 | 中國RISC-V產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長；芯原創(chuàng)始人、董事長兼總裁戴偉民，來源：芯原
這幾年，ChatGPT和Sora讓人工智能成功出圈，并產(chǎn)生了全球性的“大模型和AIGC熱”。
對此，中國RISC-V產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長；芯原創(chuàng)始人、董事長兼總裁戴偉民表示：“在GPT出來之前，人工智能還是弱智水平；到2025-2026年，人工智能將超過大學生水平；而到2027年，AI模型將能夠完成人工智能研究人員/工程師的工作，一個領先的人工智能實驗室將能在1分鐘內(nèi)訓練處一個GPT-4級別的模型。”
從集群部署的角度來看，目前AI大模型“百模大戰(zhàn)”其實是“群模亂舞”，預計到2028年，中國基礎大模型的數(shù)量將少于10個，且用于端側微調(diào)卡和推理卡的銷售額將超過用于云側的訓練卡。
聚焦到硬件層面，近期已經(jīng)有初創(chuàng)團隊推出了首款Transformer專用ASIC芯片。戴偉民強調(diào)：“到2030年，生成式AI將使智能手機領域的半導體收入增至近兩倍?！倍驹臉O低功耗IP和FLEXA IP能夠為輕量式穿戴和消費電子市場提供更具競爭力的底層基座。
此外，戴偉民還指出：“未來Chiplet、2.5D/3D封裝、SIP將成為大芯片的主流解決方案，當前蘋果和臺積電合作的M系列芯片是最佳的案例展示，下一步當大模型向端側演變，汽車市場將是發(fā)揮Chiplet技術優(yōu)勢的重要戰(zhàn)場。”
圖 | RISC-V國際基金會理事長戴路，來源：芯原
RISC指令集并不是新生事物，ARM也是其中之一，而RISC-V是第五代，也是最新的RISC指令集。
RISC-V國際基金會理事長戴路表示：“雖然目前加入RISC-V國際基金會大都是小公司，但體量極其客觀?！?/p>
為什么RISC-V指令集非常適合AI領域，戴路給出了幾大理由：“首先RISC-V是開源、免費的；其次是RISC-V的靈活性，AI公司在使用RISC-V架構時確實擁有很大的靈活性，可以根據(jù)自己的特定需求添加自定義或特色指令，同時還能保持其兼容性，且如果公司開發(fā)的自定義指令集對其他用戶也有價值，可以通過RISC-V社區(qū)的流程提交提案，爭取將其納入未來的官方標準中；此外RISC-V的生態(tài)今天也在茁壯成長，工程師們都很擁抱RISC-V生態(tài)?！?/p>
根據(jù)RISC-V國際基金會的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，當前AI加速器是RISC-V下游生態(tài)中市占比最高且增速最快的領域。另根據(jù)SHD Group的數(shù)據(jù)顯示，AI加速市場的規(guī)模達到26億美元，占RISC-V SoC市場的42.6%，預計到2030年，AI加速器在RISC-V SoC市場中的占比將繼續(xù)上升至49.2%，這也佐證了RISC-V國際基金會的結論。
圖 | Tenstorrent Inc首席CPU架構師；機器學習硬件架構資深院士練維漢，來源：芯原
AI無疑是改變未來的重要技術，從2012年開始大模型逐漸發(fā)展起來，今天幾個大模型架構已經(jīng)趨于成熟，但算力的問題一直沒有得到很好的解決，這個挑戰(zhàn)必須攻克。
對此，Tenstorrent Inc首席CPU架構師；機器學習硬件架構資深院士練維漢認為：“算力的需求會出現(xiàn)在方方面面，也會分布在各個硬件需求階段，當前除了數(shù)據(jù)中心的需求外，Tenstorrent也接到了很多其他市場的需求，面對這種需求，Tenstorrent會采取IP授權的模式去推進。同時，公司開發(fā)了基于RISC-V架構和Chiplet技術的AI加速器，這種開放源代碼的指令集架構（ISA）已成為Tenstorrent技術的核心，使得公司能夠開發(fā)出高效率和靈活性的AI處理器，從2021年的Grayskull到2024年的Aegis，當前已經(jīng)和三星、LG、LSTC等多家國際大廠展開合作。未來，開源的RISC-V還有很多想象的空間，尤其是在算力硬件上，將會發(fā)揮更多的賦能作用。”
圖 | MIPS CTO Durgesh Srivastava，來源：芯原
眾所周知，MIPS曾經(jīng)是RISC陣營中的早期沖鋒者之一，也曾在2018年嘗試過開源策略，所以MIPS在AI時代還有哪些可發(fā)揮的地方？
對此，MIPS CTO Durgesh Srivastava在以《生成式AI的釋放：MIPS和RISC-V的變革力量》為題的演講中表示：“AI正在驅(qū)動未來，賦能千行百業(yè)，但算力的支持當前是跟不上算力需求的，提升算力勢在必行，而誰又將在AI時代主導硬件的發(fā)展呢？MIPS將參與到AI的變革中，在實時自適應的處理器、混合AI/ML和靜電處理器、AI驅(qū)動的動態(tài)電源管理、加速產(chǎn)品定制和AI驅(qū)動的安全芯片方面發(fā)揮作用。”
與此同時，Durgesh Srivastava呼吁更多的專業(yè)人士參與到RISC-V AI社區(qū)，利用開放標準進行創(chuàng)新，并通過硬件芯片的架構創(chuàng)新來推動AI算力增長，從而進一步推動AIGC的產(chǎn)業(yè)化，促進企業(yè)的收入增長。
本次論壇還特設以《生成式AI和RISC-V的融合與創(chuàng)新》主題的圓桌論壇環(huán)節(jié)，戴偉民主持論壇，以下記錄了重點討論話題與專家們的洞察。
圖 | 《生成式AI和RISC-V的融合與創(chuàng)新》論壇，來源：芯原
1、Aschenbrenner(前openAl的安全研究員)于2024年6月發(fā)布了《醒世預言(situation Awareness)》，分析了AI從當前狀態(tài)進化到AGI，并進一步發(fā)展到超人工智能(ASI)的路徑和潛在影響?；趪鴥?nèi)外AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，請問預計何時可以達到超級智能?會給能源、環(huán)境、人類安全帶來哪些潛在影響?
華東政法大學政治學研究院院長；人工智能與大數(shù)據(jù)指數(shù)研究院院長高奇琦：當前人工智能發(fā)展非常迅速，與此同時2027年可能帶來一些“超智”問題。如果這個事情真的到來，一定會帶來失業(yè)危機；此外還會帶來信息泡沫，失去信息信任，影響秩序，包括政治秩序；此外，AGI還會帶來失控危機，包括惡意分子利用AI來制作超級武器、超級病毒的風險。因此，大模型必須要做好分級，當前以1000萬張H100卡的超級大模型，一定要用控制核武器同樣的方法，不能有太多的行為體擁有這樣的超能力，否則控制就會非常的困難。此外，還可以參考碳排放的治理模式，用交稅的方法來調(diào)節(jié)速度，并解決它產(chǎn)生的問題。
2、關于少數(shù)幾個大模型的“專制”問題，是否會出現(xiàn)集中使用少數(shù)幾個非常強大的大型語言模型(LLMs)，如Google的PaLM 2和Gemini模型;這些模型通過大規(guī)模數(shù)據(jù)和計算資源進行訓練，能夠處理廣泛的任務，并在多個基準測試中表現(xiàn)出色？
烏鎮(zhèn)智庫理事長張曉東：我認為全球AI發(fā)展下去，可能有兩種結果，一種是極少數(shù)的巨型模型主導；另一種是多個較大的模型共存。如果4年之后只有幾個大模型，就像全球控制核擴散的手段一樣，只有幾個大模型的情況其實是有利于管理的。此外，未來超級人工智能超越人類智力的可能性很大，而是否有辦法來控制超級人工智能，現(xiàn)在來看，不容樂觀。
華東政法大學政治學研究院院長；人工智能與大數(shù)據(jù)指數(shù)研究院院長高奇琦：大模型是知識的基礎，會產(chǎn)生一個問題，加入一個世界只有幾個非常流行的大模型，都是以英文預料訓練的，對于非英語的國家會形成邊緣化，消滅知識的多樣化，所以近期產(chǎn)生了“主權AI”的概念，所以如何平衡是一個難題。
3、AI和RISC-V如何結合？到底是什么關系？
知合計算CEO 孟建熠：RISC-V始于CPU，但勝于AI領域。今天的架構已經(jīng)不能滿足AI算力需求的上升速度，所以必須要做架構的創(chuàng)新。在過去的10-20年，一個CPU加上很多加速器的架構是主流，而今天“X”PU的繁榮，只有RISC-V的架構能滿足其未來的發(fā)展趨勢，這也是RISC-V生命力的展現(xiàn)。初創(chuàng)公司Etched Al推出Transformer專用ASIC"Sohu"跑出來的性能是英偉達產(chǎn)品的20倍，也是非常好的嘗試，而如果他們使用RISC-V會有更多的突破。
4、【投票】針對具體AI模型的ASIC會取代GPU，成為未來AI推理芯片的發(fā)展趨勢嗎?
投票結果：
來源：芯原
5、x86、Arm、RISC-V三角鼎力，哪一種架構做CPU更有優(yōu)勢，在AI PC時代，是否有ARM、RISC-V的機會？
RISC-V國際基金會理事長戴路：AI生態(tài)上面最具優(yōu)勢的是CUDA，很多公司做GPU，其實不是因為真正要做GPU，而是為了做AI。Arm和RISC-V都是屬于RISC這一條線上的，兩者都有它自己獨特的優(yōu)勢。與x86相比，Arm和RISC-V更具功耗優(yōu)勢。至于Arm和RISC-V之間的區(qū)別，RISC-V可以做到基礎模型是一樣的，同時還能保留每家公司自己的模型特色；此外，在安全方面，各個國家的AI 保護都是不想被其他國家破解的，所以這也是只有RISC-V才能實現(xiàn)的。
投票結果：
來源：芯原
6、服務器級RISC-V處理器，與Arm和x86競爭未來汽車架構，是否有優(yōu)勢？
芯來智融半導體科技(上海)有限公司CEO彭劍英：我們做處理器很多年，其實架構變化一直不大，確實是因為AI，不管是在服務器還是在端側，比如汽車，都帶來了很大的增量市場。如今，大部分初創(chuàng)公司都在做一件事，就是在所謂的DSA上和通用CPU或者通用GPU之間做更好的平衡。就芯來而言，我們認為汽車式未來一個比較好的增長市場，當然智能駕駛、智能座艙的快速發(fā)展有目共睹，這個變化不僅是算力的增強，還需要更好的體驗，更優(yōu)秀的APP賦能。但從這些不同之中，又可以找到一些共性，比如通用安全的AI軟件、功能安全、信息安全和及時響應等，這些芯片的融合需要一個統(tǒng)一的軟件生態(tài)。
那么，為什么會給到RISC-V這樣的一個機會呢？這是因為RISC-V架構可以滿足汽車電子從低到高所有的需求，滿足汽車電子從傳統(tǒng)到軟件定義的變化，所以我認為RISC-V是汽車電子未來發(fā)展的一個趨勢。
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