从 Google 芯片到人形机器人：AI 竞赛如今进入“更廉价、更高效的大脑”时代

当前科技行业的两大发展似乎来自不同领域。
在硅谷，Google 和 Marvell 正在扩大合作，开发定制 AI 芯片。与此同时，在中国，Unitree 创始人王兴兴提醒称，尽管人形机器人的应用可以在技术达到更高成熟度后广泛发展，但目前其效率仍相对较低。
实际上，这两个故事有一条共同主线：
AI 的未来不会只由智能决定。它将由效率决定。
Google 不再希望依赖单一路径
Google 和 Marvell 的合作表明，定制芯片战略在 AI 竞赛中的重要性日益提升。
Marvell 授予 Google 一项认股权证，可购买最多约 5897 万股，潜在价值约为 122 亿美元。该协议与定制 AI 芯片的技术合作有关，如果达到特定采购目标，到 2033 财年，预计将为 Marvell 带来累计最高 1200 亿美元的收入。
然而，这项协议的核心并不只是 121.8 亿美元的投资。
Google 正努力扩大对整个 AI 计算链条的控制，从加速器、网络到内存和存储技术。
只要 AI 需要更多计算能力，科技公司就会面临一个简单的问题：GPU 和 AI 基础设施非常昂贵。
因此，定制芯片正变得越来越具有战略意义。
目标不仅是让 AI 运行得更快。
目标是让每单位智能的运行成本更低。
这项协议也被视为供应商多元化，而不是完全取代 Broadcom 等合作伙伴。市场迅速作出反应：公告发布后，Marvell 股价大幅上涨；与此同时，由于投资者认为 AI 芯片供应链的竞争正变得更加开放，Broadcom 一度承压。
王兴兴揭示了一个更棘手的问题：AI 必须学会在现实世界中生存
如果数据中心面临计算成本问题，人形机器人面对的则是复杂得多的问题。
现实世界并不像数据中心。
机器人必须理解不断变化的环境、保持平衡、识别物体、响应指令，并在面对从未见过的情况时作出决策。
王兴兴表示，机器人行业仍在等待具身智能的某种“ChatGPT 时刻”。他预计，这一重大突破可能仍需要约 2 到 10 年时间，尽管机器人技术正在持续进步。
这就是人形机器人尚未像智能手机那样大规模应用的原因。
硬件可以制造出来。
机器人可以行走。
机器人甚至可以完成令人印象深刻的演示。
但要在新环境中持续、高效且自主地完成任务，仍然是一项重大挑战。
AI 正在两个世界面临同一个“成本问题”
Google 和 Marvell 正在努力让数字智能变得更加高效。
Unitree 和机器人行业正在努力让物理智能变得更加高效。
两者面临着同一个经济问题：
运行智能的成本，能否比其使用量的增长下降得更快？
如果答案是肯定的，巨大的变化就可能发生。
科技史表明，大规模采用往往并不是从技术首次成功创造出来时开始的。
大规模采用始于技术变得足够好且足够便宜之时。
计算机并没有立即进入每个家庭。
互联网也没有立即被数十亿人使用。
智能手机是在设备、连接性和应用达到恰当组合后才真正爆发的。
人形机器人可能也会遵循类似的模式。
王兴兴认为，随着技术能力日益成熟，机器人的应用可以广泛发展。但目前，效率有限以及在现实环境中进行通用工作的能力不足，仍然是主要障碍。
结论：AI 的赢家可能不是最聪明的那个
一直以来，AI 竞赛常被描述为创造最聪明模型的竞争。
然而，下一个阶段或许更加引人关注。
谁能让 AI 的成本最低？谁能以最高的能源效率运行它？谁能将这种智能带出数据中心，带入物理世界？
Google 和 Marvell 正在押注第一方面。
Unitree 及人形机器人开发者正在追逐第二方面。
定制芯片或许能让 AI 思考的成本越来越低。人形机器人或许能让 AI 最终具备工作的能力。
当这两场革命相遇时，AI 将不再只是能够回答屏幕上问题的技术。
它可能转变为数字劳动力和体力劳动力。
而这或许正是当前市场正在构建的最大机遇。
#SummerCreationCamp