摘要：在硅谷HotChips2025大会上，有个大人物一开口就把AI圈的底给透了，他就是NoamShazeer，既是Transformer模型的爹之一，也是谷歌搜索拼写校正的幕后推手，在LLM领域扎了快十年。

现在中美两国都开始在AI领域发力了，这倒是不难理解，毕竟未来的时代就是AI的时代，为此，即便是谷歌也不得不放下自己的面子。

他们专门花费了大价钱请来了行业大佬，大佬确实也给力，只不过美国的现实却成为了谷歌发展的阻力。

在硅谷HotChips2025大会上，有个大人物一开口就把AI圈的底给透了，他就是NoamShazeer，既是Transformer模型的爹之一，也是谷歌搜索拼写校正的幕后推手，在LLM领域扎了快十年。

这人的经历也挺传奇，早年前在谷歌搞出个聊天机器人，结果公司不让发，他一气之下离职创办了Character.AI。

可没等多久，谷歌就后悔了，花27亿美金跟他的公司合作，最后还把他请回去当Gemini项目的联合负责人，妥妥的“你对我爱答不理，如今我让你高攀不起”。

这次他演讲的核心就一句话：AI想再往前跑，全看算力给不给力。

他直言现在语言建模是最该使劲的领域，专门放了张幻灯片讲这事儿，那股子热情藏都藏不住。

至于“大模型到底要啥”，Noam的答案简单粗暴：算力越多越好。

他说随着模型参数、深度往上加，规模肯定越来越大，那计算资源就得跟着堆，2015年用32个GPU训练都算大事，现在没几十万GPU都拿不出手。

他还提了个老事儿：2018年谷歌专门为AI建了计算节点，在此之前工程师都得在一千个CPU上跑任务，慢得不行还经常被拿去爬网页。

有了专属的深度学习机器，性能一下就上去了，这也能看出硬件对AI多重要。说到硬件，Noam这AI研究员挺特别，特别爱琢磨机器咋干活。

当年搞Mesh-TensorFlow项目时，就盯着谷歌TPU的底层网络问东问西：“你们芯片咋是环形结构？数据包咋跑？咋跟神经网络计算对上？”

也正是这份好奇，帮谷歌在软硬件协同上搞出不少突破。

这次他把大模型的硬件需求讲得明明白白，总结下来就四点，少一个都不行。

第一是算力，得是千万亿次浮点运算那种级别，直接决定能训多大模型、用多少数据；第二是内存，不管是片上的SRAM、高速的HBM，还是普通显存，容量得大、带宽得够，带宽不够连加个非线性层都费劲。

容量不够模型都塞不下，长上下文也存不了；第三是网络带宽，这玩意儿很多人忽略，可模型训练推理时都得分到多个芯片上，数据传得慢，再想搞“长思维链”也白搭。

第四是低精度，LLM本身有点“模糊”，用8位、4位精度换更多算力完全可行，只要不影响结果重复就行。

说到结果重复，Noam特别较真，他说早年在GoogleBrain搞异步训练，经常这次跑通下次崩，连问题出在哪都找不着。

所以他跟硬件厂商放话：“除非能给我10倍性能，不然别拿可重复性换速度。”现场有人问低精度运算容易溢出咋办，他也给了招：要么累加器用高精度，要么数值裁剪，千万别搞“数值回绕”。

有意思的是，Waymo的工程师问了个狠问题：“要是硬件不进步了，还能搞出AGI吗？”Noam说“能”，因为AI能自己推动软件和系统进化，不过他补了句“要是硬件能接着升级，那肯定更好”。

除了Noam，微软AI的CEOMustafaSuleyman也放了不少猛料。他说现在的LLM还只是“单步预测引擎”，等加了持久记忆和长期预测能力，2026年底前就能变成“行动型AI”，能像人一样做计划、执行任务，他用“惊艳”形容这事儿，还说现在才刚起步。

这人2010年就敢赌AI，当时智能手机刚普及，AI还像科幻段子，可25岁的他就跟合伙人认定“搞出懂人的智能，能改善人类状况”。

但他也泼了冷水：未来20年要面临大规模失业，现在白领干的数据录入、处理邮件这些“认知体力活”，都会被AI抢了去。

他说这种恐惧很真实，政府必须用税收再分配来扛住这波冲击。他还提了个“遏制困境”：技术会让权力变集中、成本变低，以后AI能帮人打电话、写代码、执行计划，每个人实现想法的成本几乎为零。

这固然能释放创造力，但也容易出乱子，“我点个按钮就能干疯狂的事，你也能，冲突不就多了？”

他说“摩擦”对稳定很重要，没了阻力，混乱就来了，怎么“按住”这种低成本的力量，是现在最大的难题。

最让人担心的还是AI失控，Suleyman划了四条红线：只要AI同时能自己改代码（递归式自我改进）、自己定目标、自己搞资源、自己在现实里行动，就得用“军事级别”手段制止。

有人问“能拔电源吗？”，他说能，毕竟AI在数据中心里，但难的是怎么发现那个“失控时刻”，以及怎么一起做决定关掉它。

不过他也有乐观的一面，说社会不该光想着给人找“饭碗”，而是要创造环境，让大家能追自己喜欢的事、过充实的生活。

“我想的是一个人能自由选要做啥的世界”，他说要是技术用得好，产生的价值足够让社会支持大家去做有意义的事，只不过到时候人们可能会问自己：“我是谁？我为啥在这？”这或许就是AI给人类出的新考题。

其实除了Noam提到的要求外，还有些关键的东西是不容忽视的。单单是说起电量，对于美国来说都是不小的困扰。

而这种情况放在中国的身上，则是完全不成问题。毕竟现在中国的光伏技术，早就已经领先了全世界。

来源：易霄寒