[Kim Daesik·Kim Hye-yeon的AHA] 如果AI全都替我们做了，人类何时还能成长

Published 21 Mar.2025 11:09(KST)

Updated 21 Mar.2025 14:54(KST)

open/close

⑬ AI半导体设计企业“Rebellions”代表 Park Seonghyeon

编者按《亚洲经济》决定从工程学家和艺术家的视角，探讨日益发展的生成式人工智能（AI）将在艺术创作领域带来怎样的变化，以及“人”应当思考什么。为此，我们开设了一个专栏，每月一次邀请 Kim Daesik KAIST 电气及电子工程系教授与编舞家、Yeonist 代表 Kim Hyeyeon，与艺术创作者对谈或围绕作品展开讨论。栏目标题中的“AHA”寓意“AI, Human & Art”。希望通过比任何人都更加炽热地探索生成式 AI 未来的 Kim Daesik 教授，以及大胆将生成式 AI 与舞蹈相结合的编舞家 Kim Hyeyeon，引导读者更进一步走近“AI与人以及艺术”这一沉重命题。

人工智能（AI）产业竞争正从企业层面扩展为国家间的霸权竞争。各家企业一方面致力于提升自身技术实力，另一方面也必须紧密应对国家层面与制度层面的变化。“Rebellions”是一家肩负这两大课题、奔走于 AI 一线的 AI 半导体设计初创公司。

Park Sunghyun 是 Rebellions 的创始人兼首席执行官（CEO）。他在麻省理工学院（MIT）取得计算机工程博士学位，之后在英特尔、SpaceX、摩根士丹利等美国多家企业积累了与半导体设计相关的经验。2020年，他回到韩国，与4名联合创始人共同创立了 Rebellions。过去4年间，Rebellions 不仅实现了面向数据中心的 AI 半导体“ATOM”的量产与商用，还吸引了包括沙特阿美在内的全球资本投资，迅速成长。

2024年，Park 代表主导完成与原属 SK 电信子公司的 Sapeon Korea 的合并，为韩国 AI 基础设施史再添一笔。记者于本月13日在首尔圣水洞一处别具一格的空间——由 AI 机器人制作咖啡、人类在其中起舞的 BOTBOTBOT——与 Park 代表进行了会面。

Park Sunghyun Rebellions代表上个月13日正在首尔圣水洞一家机器人概念咖啡馆与Kaist教授Kim Daesik、编舞家Kim Hyeyeon进行对谈。作为国内代表性的基于NPU的人工智能半导体初创企业Rebellions的代表，Park代表与Kim教授就人工智能半导体行业整体展开了对话。尹东柱记者提供

-最近中国半导体产业快速发展，正逐步缩小与美国之间的差距。您认为今后在 AI 半导体市场上，中国会产生怎样的影响？

▲中国在 AI 半导体市场也在快速成长。尤其是在美国制裁之后，中国成功构建了自主供应链。近期，华为开发出自有 AI 芯片，即便没有英伟达也能运营 AI 服务。中国在 AI 半导体市场扩大影响力的可能性很大，但要追上美国在垄断性技术实力和软件生态方面的优势，并不容易。相较之下，韩国在系统半导体设计方面依然缺乏竞争力，在 AI 半导体时代，必须制定克服这一局限的战略。

-您认为，为在 AI 时代保持竞争力，韩国半导体业界最需要的变化是什么？

▲韩国半导体业界最大的问题是缺乏设计人才。即便在三星电子或 SK 海力士这样的巨头企业，人才也主要集中在存储业务，而不是半导体设计。归根结底，需要重构培养半导体设计人才的激励机制。通过调整晋升体系、科研支持政策等，营造一个让设计人才能够长期成长的环境。现在应当着眼于 AI 半导体的未来价值进行投资，而不是只看短期收益。

[Kim Daesik·Kim Hye-yeon的AHA] 如果AI全都替我们做了，人类何时还能成长

-有人预测，随着 AI 发展，人类的角色将日益缩减。您认为在 AI 时代人类的角色是什么？企业又应如何应对？

▲AI 已经在相当大程度上替代了人类的工作。尤其是通过总结研究论文、查找代码错误等方式，极大提升了专家的工作效率。但问题在于，如果经验不足的人过度依赖 AI，可能会失去真正成长的机会。对企业而言，AI 不应只是简单的效率工具，而应以补充人类为方向，帮助人类承担更具创造性和战略性的角色。只有构建出 AI 与人类共同进步的结构，才能在未来继续保持竞争力。

-您认为，要在 AI 时代成长为全球化人才，需要怎样的教育方式和经验？

▲在 AI 时代，最重要的不是死记硬背知识，而是培养解决问题的能力。我在养育孩子时也有同样的体会：如果教育只是一味告诉孩子“标准答案”，孩子就无法培养自己思考和解决问题的能力。真正重要的是经历困难、亲自碰撞并解决问题的过程。实际的 AI 研究也是如此。需要的不是解答已有标准答案的问题，而是定义并解决全新的问题。因此，要想成长为全球化人才，就必须超越单纯的学习，积累实战经验，并获得自主解决各种问题的机会，我认为这是必不可少的。

“AI 通过总结论文、查找代码错误等方式，已经在相当大程度上替代了人类的工作，并极大提升了专家的工作效率。但问题在于，经验不足的人如果过度依赖 AI，可能会失去真正成长的机会。应当以补充人类为方向来运用 AI，使人类能够承担更具创造性和战略性的角色。”

-在瞬息万变的 AI 产业一线，Rebellions 如何在 AI 半导体市场上突围？

▲Rebellions 是一家 AI 半导体初创公司，我们开发的不是传统的通用图形处理器（GPU）基础的 AI 半导体，而是专注于推理（inference）的特化半导体。随着 AI 运算不断增加，传统的 GPU 基础系统在电力消耗和成本方面愈发低效。Rebellions 并不像英伟达那样处理通用 AI 运算，而是开发在 AI 完成训练后，在实际应用阶段实现最优性能的神经网络处理器（Neural Processing Unit，NPU）。

简而言之，英伟达在训练 AI 模型方面具有优势，而 Rebellions 则打造能够高效运行已完成训练模型的硬件。以往的 AI 半导体市场以 GPU 为中心运转，而 Rebellions 则通过电力效率、性能优化以及定制化半导体设计，走出一条差异化道路。

右侧为 Rebellion 代表 Park Sunghyun。尹东柱记者供图

-目前在 AI 半导体市场上，英伟达的影响力极大。Rebellions 在这一市场中确立竞争力的战略是什么？

▲英伟达在基于 GPU 的 AI 训练领域占据垄断地位。由于训练 AI 模型所需的运算量极其庞大，GPU 的并行运算结构得到了最优化。但 Rebellions 采取的是不同的战略。

我们聚焦于 AI 推理。由于 AI 在完成训练后实际被使用时的运算方式不同，基于 NPU 的半导体比 GPU 高效得多。此外，GPU 的通用性虽高，却也包含大量不必要的运算。相反，Rebellions 的半导体会根据特定 AI 模型设计出最优化的运算结构，因此在电力效率和成本节约方面效果显著。当前虽然由英伟达主导市场，但 AI 半导体市场将会逐步细分，Rebellions 将以定制化 AI 推理芯片开拓新市场。

-AI 运算与传统的 CPU、GPU 有何不同？尤其是 Rebellions 正在开发的 MPU、NPU 有哪些特点？

▲传统的中央处理器（CPU）采用串行（Sequential）运算方式，因此并不适合 AI 运算。GPU 虽然可以进行并行（Parallel）运算，因此被用于 AI 训练，但仍然是通用结构，存在大量不必要运算，电力消耗也很大。

Rebellions 开发的 NPU 是根据 AI 的特定运算模式量身定制的半导体。比如，在 AI 推理过程中，会反复使用特定的矩阵运算，Rebellions 的 NPU 就对这些运算进行了优化，从而在提升运算速度的同时降低电力消耗。也就是说，在 AI 训练阶段，英伟达的 GPU 依然十分强大，但在 AI 被应用于现实生活时，基于 NPU 的 Rebellions AI 半导体将成为更加经济、高效的解决方案。

右侧为Rebellions代表Park Sunghyun，他正在首尔圣水洞一家以机器人为概念的咖啡馆与左侧的KAIST教授Kim Daesik、编舞家Kim Hyeyeon进行对谈。尹东柱记者供图

-关于通用人工智能（AGI）的出现，讨论越来越多。您预计，当 AGI 成为现实时，AI 半导体产业将发生怎样的变化？

▲一旦 AGI 出现，AI 运算量将比现在大幅增加，几乎无法相比。当前的大型语言模型（LLM）已经需要极其庞大的运算量，而在 AGI 阶段，这一水平将成倍增长。届时，在 AI 半导体市场上，运算优化将变得更加重要。那时不再会像现在这样只依赖英伟达 GPU 来完成 AI 的训练和运行，而是必须根据 AI 的不同用途配备特化半导体。Rebellions 正是一家设计此类定制化半导体的企业，因此我认为，在 AGI 时代，我们也有机会在高性能、高效率的 AI 推理芯片市场中抢占先机。