你真的想要一个由AI替人完成一切的世界吗？

编辑者按《亚洲经济》决定从工学家与艺术家的视角，探讨日益发展的生成式人工智能将在艺术创作领域带来怎样的变化，以及“人”应当思考什么问题。为此，我们开设了一个栏目，每月一次，由 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（人工智能、人类与艺术）”。希望通过比任何人都更热情地探究生成式人工智能未来的 Kim Daesik 教授，以及大胆将生成式人工智能与舞蹈相结合的编舞家 Kim Hyeyeon，引导读者更进一步走近人工智能、人以及艺术这一重量级话题。

Kim Daesik·Kim Hyeyeon 的 AHA ⑬ AI半导体设计公司 Rebellions 首席执行官 Park Sunghyun

人工智能产业的竞争正在从企业层面的竞争，迈向国家之间的霸权角逐。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 正是在这两大课题之下奔走于人工智能一线的AI半导体设计初创公司。

Park Sunghyun 是 Rebellions 的创始人兼首席执行官（Chief Executive Officer）。他在麻省理工学院（MIT）获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名联合创始人一起创立了 Rebellions。过去4年间，Rebellions 不仅实现了面向数据中心的AI半导体“ATOM”的量产与商用化，还获得包括沙特阿美在内的全球资本投资，迅速成长。

2024年，Park 代表主导完成了与原属SK电信子公司的 Sapeon Korea 的合并，为韩国人工智能基础设施史再添一笔。4月13日，我们在首尔圣水洞一处别具一格的空间——由人工智能机器人制作咖啡、人类在此起舞的 BOTBOTBOT——见到了 Park 代表。

Rebellions代表 Park Sunghyun 正在首尔城东区圣水洞一家以机器人为概念的咖啡馆，与KAIST教授 Kim Daesik、编舞家 Kim Hyeyeon 进行对谈。

Rebellion代表 Park Sunghyun 正在首尔圣水洞一家以机器人为概念的咖啡馆，与KAIST教授 Kim Daesik、编舞家 Kim Hyeyeon 进行对谈。

-近期中国半导体产业快速发展，正缩小与美国之间的差距。您认为今后在AI半导体市场上，中国将产生怎样的影响？

▲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。最近，华为开发了自有人工智能芯片，在没有英伟达的情况下也能运营人工智能服务。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系统方面的优势，并不容易。相对而言，韩国在系统半导体设计方面仍然缺乏竞争力，在人工智能半导体时代，韩国需要制定克服这一局限的战略。

-您认为韩国半导体行业要在人工智能时代具备竞争力，最需要的变化是什么？

▲韩国半导体行业最大的问题是设计人才短缺。即便是在三星电子或SK海力士这样的巨头企业，人才也更多集中在存储业务，而非半导体设计。归根结底，必须重构有利于培养半导体设计人才的激励机制。需要通过调整晋升体系、研究支持政策等，营造出设计人才能够长期成长的环境。现在到了不再只看短期收益，而是基于人工智能半导体的未来价值进行投资的时候。

DALL E3

-有观点认为，随着人工智能的发展，人类的角色将逐渐被压缩。您认为在人工智能时代，人类应当承担什么样的角色，企业又应如何应对？

▲人工智能已经在相当大程度上取代了人类的工作。尤其是通过为研究论文做摘要、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，经验不足的人如果过度依赖人工智能，可能会失去实质性成长的机会。企业层面不应把人工智能仅仅当作效率工具，而应将其作为补充，使人类能够承担更加富有创造性和战略性的角色。只有构建起人工智能与人类共同发展的结构，未来才能保持竞争力。

-您认为，要在人工智能时代成长为全球化人才，需要怎样的教育方式或经验？
▲在人工智能时代，最重要的不是死记硬背知识，而是培养解决问题的能力。我在抚养孩子的过程中也有同样的体会，如果教育只是一味给出标准答案，孩子就难以培养自己思考和解决问题的能力。
归根到底，关键在于经历困难，并在亲身碰撞中解决问题的过程。实际的人工智能研究也是如此。我们面对的不是答案已经确定的问题，而是需要具备界定新问题并加以解决的能力。因此，我认为，要成长为全球化人才，就必须超越单纯的学习，积累实战经验，获得亲自解决各种问题的机会。

DALL E3

“人工智能，或做论文摘要或查找代码错误，

已经在相当程度上取代人类工作，

虽极大提升专家工作效率，但……”

“问题在于经验不足的人类

若过度依赖人工智能，

可能会失去实质性成长机会。

必须以补充人类、让人类承担更具创造性和战略性的角色为方向

来利用人工智能。”

-在瞬息万变的人工智能产业一线，Rebellions 如何在人工智能半导体市场闯出一条路？

▲Rebellions 是一家人工智能半导体初创公司，我们开发的不是传统的通用图形处理器（GPU）基础的人工智能半导体，而是专注于推理（Inference）的专用半导体。随着人工智能运算不断增加，现有的GPU基础系统在能耗和成本方面都愈发低效。Rebellions 不像英伟达那样处理通用人工智能运算，而是开发在人工智能完成训练后、实际应用阶段发挥作用的、经过高度优化的神经网络处理单元（Neural Processing Unit，NPU）。

通俗来讲，英伟达擅长的是对人工智能模型进行训练，而 Rebellions 则是打造在训练完成后、能够高效运行模型的硬件。以往人工智能半导体市场以GPU为中心运转，但 Rebellions 通过电源效率、性能优化以及定制化半导体设计，走出了一条差异化道路。

-目前在人工智能半导体市场，英伟达的影响力极大。Rebellions 将通过怎样的战略在这一市场获取竞争力？

▲英伟达在基于GPU的人工智能训练领域处于垄断地位。由于训练人工智能模型所需的运算量极其庞大，GPU的并行运算结构实现了高度优化。但 Rebellions 采取的是另一种战略。

我们专注于人工智能推理（Inference）。由于在人工智能完成训练、实际被使用时，其运算方式与训练阶段不同，因此基于NPU的半导体比GPU要高效得多。此外，GPU虽然通用性强，但也因此包含了大量不必要的运算。相反，Rebellions 的半导体是针对特定人工智能模型进行优化的运算结构设计，在电源效率和成本节约方面优势明显。现在虽然是英伟达主导市场，但未来人工智能半导体市场将日益细分，Rebellions 将以定制化的人工智能推理芯片开拓新的细分市场。

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 与教授 Kim 就整个人工智能半导体行业进行了对谈。

国内代表性的NPU架构人工智能半导体初创企业Rebellions的代表Park与教授Kim就整个人工智能半导体行业进行了对谈。

-人工智能运算与以往的中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）有何不同？尤其是 Rebellions 开发的MPU、NPU（Neural Processing Unit，神经处理单元）有哪些特点？

▲传统的中央处理器（Central Processing Unit，CPU）采用串行（Sequential）运算方式，因此并不适合人工智能运算。图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）可以进行并行（Parallel）运算，因此被用于人工智能训练，但其依然是通用架构，存在大量不必要的运算，耗电也很高。

Rebellions 开发的NPU是一种根据人工智能特定运算模式进行设计的定制化半导体。比如，在人工智能推理过程中，会反复使用某些矩阵运算，Rebellions 的NPU对这些运算进行了优化设计，在提升运算速度的同时降低功耗。

也就是说，在人工智能训练方面，英伟达的GPU依然非常强大，但在人工智能真正落地应用时，基于 Rebellions NPU 的人工智能半导体将成为更经济、更高效的解决方案。

-关于通用人工智能（AGI）的出现，讨论正越来越多。您预计，一旦AGI成为现实，人工智能半导体产业将发生怎样的变化？

▲一旦通用人工智能出现，人工智能运算量将比现在大幅增加到难以想象的程度。当前的大型语言模型（Large Language Model，LLM）已经需要巨量运算，一旦发展为通用人工智能，其规模将再增加数倍以上。在人工智能半导体市场，运算优化的重要性将进一步提升。未来不再会像现在这样，只依靠英伟达的GPU来训练和运行人工智能，而是必须根据不同用途配备专用半导体。Rebellions 正是一家设计此类定制化半导体的企业，因此我认为，在通用人工智能时代，我们仍有机会抢占高性能、高效率人工智能推理芯片市场。

KAIST电气及电子工程系教授 Kim Daesik·编舞家、Yeonist代表 Kim Hyeyeon