英伟达高速增长已经是无源之水了，这是成也萧何败也萧何，建立在AI爆发式发展的算力芯片马上就要无用武之地了。（重要的我都在文章里标红了）

【新闻背景】英伟达自上周发布最新季度财报后，股价近日接连下跌，近5个交易日股价累计下跌超15%，市值蒸发超4000亿美元。其实黄仁勋已经提前在抛售手中的股票了，嘿嘿，其实美国股票市场也是一样的，公司真实情况永远是老板早知道，他跑了你还迷糊于他画的大饼。

那么他知道什么？真实情况是AI在美国的发展已经到了瓶颈，依靠巨大投入的并成功的人工智能大模型就这么几个，剩下的事就是升级而已，所以需要更多算力的场景已经很少了。最新投入巨量资金买芯片研发AI的就是马斯克的X了，他也是因为与OpenAI团队理念冲突，所以另起炉灶了。这是在美国的情况，后来的基本已经没有希望杀出来了，新客户没有了，但这还不是大问题。

黄仁勋有次提出了主权AI的概念，他说每个国家都会保护好自己国家的数据和安全，所以不会在政府层面使用美国的AI，为自己的算力芯片打开市场。的确如此，比如中国就一定不会放任美国AI在中国成为垄断者，但是其他国家呢，即便意识到了能买多少？

其实正是这句话让我们更加确定了英伟达的快速发展已经到瓶颈了，因为数据没有了。注意，数据才是AI发展的王道。

为啥说人工智能只能在中美二国发展起来，先说美国。像OpenAI和谷歌这样的公司训练人工智能一直从互联网上抓取数据，用于训练支撑其AI工具和功能的大型语言模型。这些模型处理了由人类在数个世纪间创作的大量文本、视频及其他媒体内容无论是研究论文、小说还是YouTube视频片段，也就是人类自产生文明以来，所有的基本都已经以数据保存了下来，这些基本已经被使用了。现在“真实”的人类生成数据正逐渐枯竭，当然现在的人每天还在产生数据，研究公司Epoch AI预测，历史文本数据可能在2028年之前就会耗尽。

这里提供几个数字，据估计，全球数据的总量在不断增长，目前已经达到了数十甚至数百泽字节（zettabytes）。1 泽字节大约可以存储 10 亿部这样的高清电影。看着似乎是天文数字，可惜在当下的网络环境里，传输一部高清电影甚至不到一秒，就完成了存储其实也就相当于读取了一次，10亿部高清电影相当于一个点位化了31年就可以完成了，那么一个人工智能训练系统可以有多少个计算单位呢？

当年训练围棋人工智能可以参考一下，AlphaGo Zero仅用了40天的时间，从一个完全不懂围棋的状态开始，最终达到了超越人类顶尖棋手的水平。不同版本的围棋人工智能训练时间差异从几天到几个月不等。但是这是多久之前的事了，现在来训练我看完全可以控制在一周以内。

其实我们估计一下，人类自古以来能有多少个站在人类知识巅峰的教授级别的样本，一个这样的人产生的数据绝对一台机器一天就可以读完，如果算自古以来所有存在过的人算他100亿，所产生的数据绝对几年就可以完成记录，这简直不算任务相当于如今的算力来说。

所以数据是需要源源不断的新的数据，这就是人工智能训练的粮食，如今历史粮食已经吃完了，新产生的远远不够。这才是AI发展的问题，也是英伟达面临的水源问题。

说回中国，今天看见华为工程师已经在提醒国家注意数据的重要性。比如特斯拉的自动驾驶就是来自驾驶特斯拉司机的数据，同样华为自动驾驶也是这样，还有苹果公司等等，要求是中国数据要留着中国境内的服务器，但是使用呢？要立法保护中国的数据。

下次说说中国的AI为啥能源源不断的产生数据呢？

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