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知名風頭公司A16z的合伙人在官網表示，軟件可能已經吞噬了整個世界。美國工業基礎面臨著一系列的風險，包括5個方面的的列表。

5 月 6 日，a16z 在其官網表示，自 ChatGPT 發布后的一年半里，一個關鍵的短缺是產業界對 GPU 計算資源的無法滿足的需求。

當 a16z 與云計算領導者和數據中心運營商交談，以了解為什么存在計算壓力時，很明顯，獲取電力資源通常是比獲取 Nvidia GPU 本身更大的瓶頸。

鑒于已經老化、過度使用的電網，以及在最新芯片上訓練最先進模型所需的巨大功耗，美國極其困難地上線新的數據中心，但這個問題恰恰也是 AI 可以幫助解決的問題。

a16z 表示，軟件可能已經吞噬了整個世界，但當高復雜性遇到極小的錯誤空間時，例如與安全關鍵硬件的交互時，軟件往往會受阻。在這些情況下，在軟件中封裝所有可能的邊緣情況通常太難了，依賴于這些行業中工作數十年的操作員的直覺，這種方法是無法擴展的。

另一方面，AI 系統是為處理極難以確定性方式編程的復雜性而構建的，并且在它們已經達到它們“知道”如何做的極限時，很擅長吸引人類的參與。

平衡復雜性和關鍵性的挑戰不僅限于美國的電網約束。美國工業基礎面臨著一系列的風險，損害了保持全球競爭力的能力。這個非窮盡的列表包括：

• 老化的基礎設施：電網；我們的港口、交通樞紐、道路、鐵路和橋梁。
• 脆弱的供應鏈：電池、半導體、電子產品、電信設備等關鍵組件的單一來源供應鏈，以及對許多社會依賴的事物高度依賴中國。
• 緊張的熟練勞動力市場：由于一系列因素（退休、外包、勞動力構成的變化），關鍵行業（能源、制造業、機械/電氣工程和工業）的熟練勞動力短缺。
• 能源消耗的增加：滿足對高性能計算基礎設施不斷增長的需求的必要性，以保持在全球 AI 競賽中的主導地位只是一個例子。
• 地緣政治不穩定性：隨著兩場主要戰爭的爆發，以及幾場潛在的代理人戰爭正在發生，戰爭的性質正在實時發生根本性的變化。這挑戰了政府幾十年來對技術的思考方式；

我們正處于一個獨特的時刻。由于強化學習、計算機視覺以及 LLMs/VLMs 的進步，許多曾被認為不可能的工業用例現在幾乎都變得可能了。

例如：能夠預測、模擬、生產和測試新的先進材料的能力，采用閉環過程，幾乎沒有人類干預（例如用于衛星，或者替換我們從沖突地區獲取的材料）；在偏遠沙漠地區安裝太陽能電池板的機器人比人類單獨快 1000 倍；更有效地管理能源消耗型工業過程的自治控制，如水泥生產或化學制造；或者自動工廠來重新將生產成本過高而無法在美國制造的商品。

a16z 合伙人 Erin Price-Wright 相信，未來 5～10 年內，我們的物理世界將完全被 AI 所改變。

Reference：

https://a16z.com/ai-for-the-physical-world/