來(lái)源 |數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)評(píng)論

作者 |張文卓

長(zhǎng)期以來(lái)，我們普遍認(rèn)為下一代信息革命將由量子信息驅(qū)動(dòng),。與工業(yè)革命情況相似，量子信息學(xué)也是一個(gè)新的物理學(xué)分支,，量子計(jì)算機(jī)可能就會(huì)成為這一代科技革命,，也就是第二次信息革命一個(gè)最重要的代表,，它對(duì)比經(jīng)典的計(jì)算機(jī)就像電力對(duì)比蒸汽機(jī)一樣,。在過(guò)去的很長(zhǎng)一段時(shí)間里，無(wú)論是在講課,、對(duì)外報(bào)告,，還是在撰寫(xiě)書(shū)籍時(shí)，我們都是沿著這個(gè)脈絡(luò),，看著邏輯很完整,，然而，今年我們發(fā)現(xiàn)我們的預(yù)測(cè)是錯(cuò)誤的,。

事實(shí)上,，信息科學(xué)已經(jīng)成為一個(gè)非常完整的學(xué)科，它本身就具備支撐一次人類科技革命所需的能力,，并不需要物理學(xué)在更基礎(chǔ)的層面新生成一個(gè)分支來(lái)支撐,。所以這就相當(dāng)于一個(gè)時(shí)代的變遷，意味著我們并不需要等待夢(mèng)想中的量子計(jì)算機(jī)的實(shí)現(xiàn)才能讓人類的科技再進(jìn)一步,。

實(shí)際上,，在信息科學(xué)領(lǐng)域，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)到新興的深度學(xué)習(xí)等專業(yè)領(lǐng)域,，已經(jīng)具備了支持這一次科技革命所需的能力,。因此，我們正處于第二次信息革命,，或智能革命的時(shí)代,。一個(gè)典型的例子就是AI大模型。

大語(yǔ)言模型,，也被稱為AI大模型,。因?yàn)檎Z(yǔ)言是對(duì)人類對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和虛擬世界的最佳映射,。語(yǔ)言可以精確到數(shù)學(xué)這一層面，所以邏輯模型才能運(yùn)用起來(lái),。同時(shí)由于語(yǔ)言的一些模糊邏輯，它也催生了各種創(chuàng)造性的應(yīng)用,。

比如說(shuō)ChatGPT用到的大語(yǔ)言模型GPT-3.5,，它采用了1萬(wàn)多維的向量來(lái)表示每個(gè)單詞,，也就是這些單詞放在1萬(wàn)多維的向量空間里,，每個(gè)詞對(duì)應(yīng)一個(gè)向量，成為詞向量,。

2017年Google的自然語(yǔ)言團(tuán)隊(duì)提出了Transformer機(jī)制，它里面定義了attention這樣一個(gè)量,，這個(gè)量指的是各個(gè)詞向量在向量空間中的絕對(duì)距離,。實(shí)際上，優(yōu)化訓(xùn)練模型的過(guò)程就是在不斷地優(yōu)化attention,。

通過(guò)這個(gè)過(guò)程,，詞語(yǔ)之間的關(guān)聯(lián)度逐漸增強(qiáng)，而它們的attention值則逐漸減小。這種情況下,，當(dāng)你輸入一個(gè)詞后，模型能夠聯(lián)想到與之相關(guān)的其他詞,，并能夠持續(xù)生成輸出,。這種能力的根本在于每個(gè)詞在向量空間中的位置以及詞語(yǔ)之間的attention關(guān)系。

雖然這是Google發(fā)明的,，但是OpenAI做了彎道超車(chē),，OpenAI在自然語(yǔ)言處理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的結(jié)合方面比Google做得要好,，所以雖然Google起步較早,，但最終卻被OpenAI迎頭趕上,，被OpenAI直接用12層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，率先實(shí)現(xiàn)了GPT模型,。

為什么Open AI能獲勝,？陸奇博士告訴過(guò)我們一些原因，也包括我們自己的一些想法,。首先大家都知道OpenAI是含著金鑰匙長(zhǎng)大的,，OpenAI的出現(xiàn)與對(duì)抗DeepMind有關(guān),。

DeepMind是由Google收購(gòu)的深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì),，他們?cè)诋?dāng)時(shí)確實(shí)處于一家獨(dú)大的地位，首先用AlphaGo把圍棋搞定了,，再用AlphaFold把蛋白質(zhì)折疊給搞定了,，為了應(yīng)對(duì)DeepMind可能獨(dú)占市場(chǎng)這種危險(xiǎn)的情況,，Sam Altman聯(lián)合馬斯克等大佬成立了OpenAI。

OpenAI在成立時(shí)并不希望重蹈Google的覆轍，他們的自然語(yǔ)言處理團(tuán)隊(duì)和深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)之間保持密切合作。反觀Google，自身的自然語(yǔ)言處理團(tuán)隊(duì)搞出了Transformer模型,，而DeepMind則取得了AlphaGo,、AlphaFold等引人矚目的成就,。盡管兩個(gè)團(tuán)隊(duì)在各自領(lǐng)域都屬于世界頂尖,，但由于DeepMind是英國(guó)公司,，和美國(guó)團(tuán)隊(duì)相互敵視，合作有一定障礙,。OpenAI在成立時(shí)避免了這些問(wèn)題和錯(cuò)誤,，這是他們成功的重要因素之一。

Sam Altman為了實(shí)現(xiàn)其夢(mèng)想與微軟達(dá)成了合作,。微軟投入了大量資金,，孤注一擲。在幾年前,，微軟購(gòu)買(mǎi)了開(kāi)源代碼庫(kù)GitHub,，當(dāng)時(shí)引起了廣泛的爭(zhēng)議,。大家質(zhì)疑微軟為什么要花那么多錢(qián)購(gòu)買(mǎi)這些非盈利的公司，這明顯是個(gè)虧本的買(mǎi)賣(mài),。

現(xiàn)在我們明白,，微軟購(gòu)買(mǎi)這些代碼庫(kù)是為了幫助OpenAI訓(xùn)練GPT，因?yàn)槲④浛梢詮暮笈_(tái)高效使用這些代碼數(shù)據(jù),，而其他公司只能通過(guò)前端,、網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)等方式來(lái)獲取這些代碼，這種效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上微軟,。這一點(diǎn)非常重要,，因?yàn)槲④浭沟肙penAI能夠充分利用這些資源。

微軟不僅在軟件方面下了血本,，也在硬件方面投入了大量資源,。為了支持OpenAI，微軟為其提供了專屬的服務(wù)器集群,。這種服務(wù)器集群架構(gòu)與超級(jí)計(jì)算機(jī)非常相似,，不僅使用了最好的GPU,，而且通過(guò)FPGA直接實(shí)現(xiàn)了服務(wù)器內(nèi)存互相訪問(wèn),。這種架構(gòu)確保通信帶寬不成為瓶頸，即通信帶寬的速度高于GPU的主頻,。

這是一種非常獨(dú)特的架構(gòu),，在普通服務(wù)器中很少見(jiàn)。微軟為OpenAI提供了如此深度的資源支持,，其他公司要復(fù)現(xiàn)這種功能是非常困難的,，因?yàn)闃?gòu)建這種專屬的服務(wù)器集群非常具有挑戰(zhàn)性。當(dāng)然,，現(xiàn)在Google也開(kāi)始進(jìn)行類似的工作,，而亞馬遜是否也在打造專屬的服務(wù)器集群，但這是一項(xiàng)非常昂貴的事情,，微軟每次訓(xùn)練就要耗費(fèi)數(shù)億美元,，這不僅包括軟件成本，還包括硬件成本,。

對(duì)于中國(guó)而言,，如果要構(gòu)建這樣的服務(wù)器集群，可能會(huì)面臨一些挑戰(zhàn),。雖然華為有能力打造這樣的集群,，但在芯片層面上，如果英偉達(dá)不向中國(guó)提供最優(yōu)秀的GPU,，那么構(gòu)建這樣的集群的意義將大打折扣,。

對(duì)于國(guó)內(nèi)來(lái)說(shuō)，訓(xùn)練大型模型在硬件層面又回到了芯片供應(yīng)受限的根本性問(wèn)題。這導(dǎo)致中國(guó)很難能夠在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)OpenAI這樣的成果,，因?yàn)闊o(wú)論是在語(yǔ)料資源方面還是在訓(xùn)練效率方面,，都存在一定的差距。

現(xiàn)在多模態(tài)大模型層出不窮,，不光是文生文的ChatGPT,，文生圖也出現(xiàn)了能夠跟Open AI競(jìng)爭(zhēng)的開(kāi)源模型，包括Stable Diffusion,，還有在開(kāi)源上優(yōu)化的私有模型Midjourney,，文生圖的效果它最好。緊接著像文生3D建模,、文生視頻都會(huì)逐漸成熟,。

可以想象，這些工具的結(jié)合將催生出超級(jí)創(chuàng)作者的出現(xiàn),。事實(shí)上,，目前已經(jīng)出現(xiàn)了一些跡象，個(gè)人開(kāi)發(fā)者制作了小型的3D游戲,，并將其發(fā)布在YouTube上,，預(yù)計(jì)下半年將會(huì)出現(xiàn)這種超級(jí)創(chuàng)作者的爆發(fā)態(tài)勢(shì)。

這一次AI大模型的出現(xiàn)被稱為新一次科技革命,，這與歷史上的工業(yè)革命有一定的相似性,。作為物理學(xué)出身的我，愿意將其與工業(yè)革命進(jìn)行比較,。我們可以發(fā)現(xiàn),，它非常類似于電力的出現(xiàn)，因?yàn)殡娏σ龑?dǎo)了第二次工業(yè)革命,，但它依賴于第一次工業(yè)革命的成果來(lái)輸入,，就像現(xiàn)在火電，主要用的就是蒸汽機(jī)和汽輪機(jī)等,，盡管其他發(fā)電方式的比例在增加,，但它們還無(wú)法與火力發(fā)電相比。

AI大模型的生成能力和計(jì)算機(jī)之間的關(guān)系非常像電力和蒸汽機(jī)之間的關(guān)系,，它屬于二次信息,，它依賴于計(jì)算機(jī)的輸出作為它的輸入，但它能夠完成比計(jì)算機(jī)更多的任務(wù),，就像電力驅(qū)動(dòng)著各種電器一樣,。

電力具有多模態(tài)的輸出性質(zhì)，可以驅(qū)動(dòng)聲,、光,、磁等各種能量,，而AI大模型的生成能力也可以產(chǎn)生更多的應(yīng)用，完成計(jì)算機(jī)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的事情,。這種多模態(tài)的生態(tài)系統(tǒng)使得AI時(shí)代與電力時(shí)代很相似,。

這個(gè)時(shí)代，馬斯克就像愛(ài)迪生一樣,，而Sam Altman和Ilya Sutskever（OpenAI首席科學(xué)家）的組合就像西屋加上尼古拉特斯拉,。在電力時(shí)代，出現(xiàn)了許多杰出人物,，AI時(shí)代也會(huì)涌現(xiàn)出眾多杰出的個(gè)人和團(tuán)隊(duì),。

前面我們提到多模態(tài)AIGC會(huì)催生超級(jí)創(chuàng)作者的角色，這會(huì)給我們整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)一個(gè)什么樣的變化,？Web3這個(gè)詞在去年引起了一些熱度,，但今年可能有點(diǎn)冷卻。然而Web3的真正發(fā)展與AIGC密切相關(guān),。

這種關(guān)聯(lián)是因?yàn)閃eb3的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是建立在區(qū)塊鏈技術(shù)之上的,，而當(dāng)AIGC工具開(kāi)始大規(guī)模使用時(shí)，必然會(huì)催生出超級(jí)創(chuàng)作者的出現(xiàn),。這樣的發(fā)展符合馬克思所闡述的生產(chǎn)力決定生產(chǎn)關(guān)系,。

在過(guò)去只有大團(tuán)隊(duì)才能完成一些任務(wù)，而現(xiàn)在一個(gè)小團(tuán)隊(duì)甚至個(gè)人用低成本AI工具,，可以完成同樣的工作,，并且用時(shí)更短,。這種情況下,，這些人不再需要為大公司工作，他們可以更自由地依靠自己的創(chuàng)造力來(lái)獲得足夠的收入,。因此,，小團(tuán)隊(duì)之間的生產(chǎn)關(guān)系趨向平等，去中心化的機(jī)制變得更有價(jià)值,。

區(qū)塊鏈作為一種去中心化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),，最適合像這樣的小團(tuán)隊(duì)或個(gè)人創(chuàng)作者之間達(dá)成共識(shí)的生產(chǎn)關(guān)系。反過(guò)來(lái),，傳統(tǒng)的大公司在這個(gè)時(shí)代的地位將會(huì)降低,，它們將變成提供平臺(tái)服務(wù)的企業(yè)，而不是高高在上,，繼續(xù)當(dāng)雇傭創(chuàng)作者的機(jī)構(gòu),，而是反過(guò)來(lái)創(chuàng)作者聯(lián)合雇傭它,。

實(shí)際上這種形式并不新鮮。我們可以關(guān)注體育比賽的例子,。目前足球比賽由歐足聯(lián)這樣的中心化機(jī)構(gòu)管理，決定比賽規(guī)則,、歐冠聯(lián)賽的安排和分配等等,。一些超級(jí)豪門(mén)球隊(duì),，像皇馬就想建立歐超聯(lián)賽這樣一種去中心化的方式。

他們也并不是完全創(chuàng)新,，歐超聯(lián)賽仿的就是北美體育聯(lián)盟,，例如NBA，球隊(duì)之間形成了一種去中心化的組織結(jié)構(gòu),，共同組建了一個(gè)平臺(tái)，雇傭了一個(gè)運(yùn)營(yíng)NBA的公司,。因此,，當(dāng)某個(gè)球隊(duì)老板犯錯(cuò)或說(shuō)錯(cuò)話時(shí)，NBA聯(lián)盟及其雇傭的公司也拿他沒(méi)辦法,，因?yàn)樗麄冎g的生產(chǎn)關(guān)系是相反的,?？梢韵胂?，隨著超級(jí)創(chuàng)作者數(shù)量的增加,，區(qū)塊鏈和去中心化的生產(chǎn)關(guān)系將成為主流,。

區(qū)塊鏈帶來(lái)的去中心化生產(chǎn)關(guān)系實(shí)際上解決了人類長(zhǎng)期以來(lái)的一個(gè)問(wèn)題，即如何在缺乏信任的情況下繼續(xù)合作,。這里我想到劉慈欣的《三體》中第二部和第三部的核心概念”黑暗森林”。黑暗森林被認(rèn)為是一種極度內(nèi)卷的狀態(tài),，但在人類歷史上,，它并沒(méi)有持續(xù)很久，因?yàn)椴柯渲g發(fā)現(xiàn)可以建立一些信任,，通過(guò)犧牲一些防衛(wèi)來(lái)成為盟友，這樣的合作能夠獲得比之前更大的能力,。因此,，人類通過(guò)合作的方式戰(zhàn)勝了比自己強(qiáng)大得多的野獸,，從而存活下來(lái)。由于人類擁有智力,，可以建立合作關(guān)系和盟友關(guān)系。

然而在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,，能否在沒(méi)有絕對(duì)信任的情況下繼續(xù)展開(kāi)合作？這就是區(qū)塊鏈所實(shí)現(xiàn)的功能,。區(qū)塊鏈?zhǔn)且粋€(gè)分布式去中心化的賬本系統(tǒng)，它將所有交易信息收集起來(lái),，然后進(jìn)行統(tǒng)一處理,，采用各種共識(shí)機(jī)制選擇記賬節(jié)點(diǎn),。如果有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行犯罪或錯(cuò)誤操作，會(huì)有相應(yīng)的懲罰措施,。

這種方式讓參與者無(wú)需建立信任,，只需依靠自身運(yùn)行的計(jì)算機(jī)代碼就能完成任務(wù),。這就是區(qū)塊鏈的價(jià)值所在,，也是它在AIGC時(shí)代，尤其是在涉及到眾多超級(jí)創(chuàng)作者的情況下,，能夠發(fā)揮作用的原因,。

夸密量子的宗旨是用量子技術(shù)塑造新一代互聯(lián)網(wǎng),。Web3就約等于新一代互聯(lián)網(wǎng)。新一代互聯(lián)網(wǎng)的底層會(huì)有一些改變,，比如很多加密技術(shù)可以用在鏈路層,，變成加密數(shù)據(jù)流。

在物理層方面,，隨著移動(dòng)互聯(lián)之后的外務(wù)互聯(lián)，將有更多設(shè)備接入,，并且網(wǎng)絡(luò)連接節(jié)點(diǎn)的數(shù)量也會(huì)爆發(fā)式增長(zhǎng),。在應(yīng)用層面上,，AIGC作為生產(chǎn)力的基礎(chǔ),，區(qū)塊鏈作為生產(chǎn)關(guān)系的基礎(chǔ)，共同支撐著更多新一代互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用,，即Web3的應(yīng)用。這樣,，新一代互聯(lián)網(wǎng)的潛力將變得非常巨大。

從整個(gè)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來(lái)看,，目前Web3在與去中心化金融相關(guān)的領(lǐng)域表現(xiàn)最為出色。隨著AIGC的出現(xiàn),，接下來(lái)將會(huì)出現(xiàn)數(shù)字資產(chǎn)確權(quán)和交易的爆發(fā)，從而推動(dòng)這一生態(tài)的繁榮,。

由于數(shù)字資產(chǎn)的建設(shè)成本較低，它本身不光是藝術(shù)品,，還有可能成為標(biāo)準(zhǔn)化的建設(shè)品或生產(chǎn)資料,，使得在構(gòu)建元宇宙的門(mén)檻變低，而數(shù)字資產(chǎn)將來(lái)會(huì)變成和實(shí)體資產(chǎn)一樣成為非常重要的東西,。

這些數(shù)字資產(chǎn)將運(yùn)行在個(gè)人計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)上,，基于區(qū)塊鏈的去中心化的網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)設(shè)施。同時(shí),，各種去中心化組織也需要這樣的結(jié)構(gòu)來(lái)完善自身。因此,，我們也在去中心化科學(xué)研究領(lǐng)域做出了一些工作,。

長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,，新一代互聯(lián)網(wǎng)這將是一個(gè)巨大的市場(chǎng),，每個(gè)人都可以參與其中。盡管目前的區(qū)塊鏈對(duì)普通用戶來(lái)說(shuō)門(mén)檻很高,，但我們夸密量子的技術(shù)可以降低這個(gè)門(mén)檻，為人人上鏈鋪平道路,，用量子技術(shù)塑造新一代互聯(lián)網(wǎng)。

個(gè)人簡(jiǎn)介：張文卓,，夸密量子創(chuàng)始人兼CEO,。中國(guó)科學(xué)院量子光學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室博士，中國(guó)科學(xué)院物理研究所和丹麥Aarhus大學(xué)國(guó)家量子技術(shù)博士后,，曾任中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)“墨子號(hào)”衛(wèi)星團(tuán)隊(duì)任副研究員。先后主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目1項(xiàng),，作為課題骨干參加科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃2項(xiàng),。在Nature Photonics、Optical Letters,、Optical Express、Physical Review,、Journal of Physics等國(guó)際高水平學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文20余篇。2020年全職從事量子技術(shù)創(chuàng)業(yè),，獲得杭州市領(lǐng)軍人才，紹興市特聘專家等稱號(hào),。創(chuàng)業(yè)期間發(fā)明基于量子隨機(jī)數(shù)芯片的移動(dòng)設(shè)備量子加密技術(shù)體系，以及建設(shè)新一代互聯(lián)網(wǎng)的區(qū)塊鏈隨機(jī)性證明（PoR）共識(shí)機(jī)制,。創(chuàng)業(yè)期間已獲國(guó)家授權(quán)發(fā)明專利1項(xiàng)，實(shí)用新型專利3項(xiàng),，軟件著作權(quán)4項(xiàng)，另已受理公開(kāi)10余項(xiàng)發(fā)明專利。

本文為張文卓博士在全球數(shù)字金融中心（杭州）舉行的“科技向善：強(qiáng)AI時(shí)代的變革”人工智能與數(shù)字金融研討會(huì)發(fā)言,。

End.

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