芯片未来，靠他们了

摘要：世界依靠芯片运转。如今，全球几乎所有芯片供应（约 90%）都来自台积电晶圆厂。台积电于 1987 年率先采用 3 微米技术，现已发展到批量生产 3 纳米芯片。最近，台积电宣布了一项新技术，可实现 1.6 纳米芯片。这些新晶体管涉及两项有趣的创新：新颖的晶体管架构和背面供电。 这是前所未有的——将电源互连与信号传输分开。作为一名芯片设计师，我可以告诉你，这对整个行业来说是一件大事。要了解全貌，我们先从晶体管开始。晶体管的演进所有现代计算机芯片都是由晶体管（可以打开和关闭的微型电子开关）组成的。这就是经典平面晶体管的外观。它包含一个栅极、一个源极和一个漏极，排列在一个二维平面上。该设备由栅极控制，当我们对栅极施加一定的电压，或者更具体地说，一定的电场时，它就会打开栅极，电流从源极流向漏极。随着平面晶体管的尺寸不断缩小，晶体管的尺寸也随之缩小，特别是沟道的尺寸。我们面临许多问题，漏电问题只是其中之一。最终的解决方案是彻底改变晶体管——从平面 2D 晶体管变为三维 FinFET 晶体管。基本上，他们采用平面晶体管，并将沟道向上拉伸为垂直鳍片。平面晶体管的导电沟道只在表面，而 FinFET 的导电沟道在三面，栅极则环绕在导电沟道周围。与原始平面晶体管相比，FinFET 更紧凑，因此使用 FinFET，我们现在能够在同一硅片上封装更多晶体管。2011 年，英特尔推出了首款商用 FinFET 器件，当时我还在读大学。英特尔推出首款 FinFET 器件几年后，三星和台积电开始生产 16nm 和 14nm FinFET 芯片。从那时起，台积电一直引领着 FinFET 的发展。如今，所有尖端芯片都采用 FinFET 制造。例如，最新的 AMD 和 Apple 芯片采用的是 5nm 或 3nm FinFET 技术。环绕栅极然而，就我们可以微缩多少、鳍片可以达到多高以及可以并排放置多少个鳍片而言，FinFET 技术已经达到了极限。高漏电再次成为一个巨大的问题。因此，为了进一步缩小晶体管并降低成本，整个行业现在正在转向新的环绕栅极 (GAA) 晶体管技术。我已经谈论它好几年了，但它终于要投入量产了。台积电将在其 N2 工艺节点上转向 GAA 技术。他们称之为“纳米片晶体管”，但从本质上讲，它本质上是同一件事，只是同一概念的另一个术语。台积电计划在 2025 年初开始生产基于 GAA 技术的芯片，首批芯片预计将出现在 iPhone 上。基本上，他们采用了 FinFET 结构并将其水平放置，将几片这样的薄片叠放在一起，这样我们就可以垂直增加鳍片的数量。最好的部分是栅极完全包裹在沟道周围，使我们能够更好地控制它。通过这项创新，我们可以略微降低工作电压并显著降低漏电流。这将使我们的速度和晶体管密度提高约 15%，但这项技术最大的好处是功率效率。GAA 晶体管的功耗比 FinFET 技术低 35%，这是一个巨大的进步。这对于移动芯片等应用至关重要，因为它可以显着延长电池寿命，或者对于通常非常密集且耗电的 AI 或 HPC 应用来说也是如此。背面供电本月初，台积电在其路线图中首次展示了 A16 技术，其中的“A”代表埃。台积电的 A16 技术将基于纳米片晶体管，但有一个非常有趣的变化——背面供电。这项创新将在电源效率方面带来翻天覆地的变化——让我来解释一下。自从罗伯特·诺伊斯制造出第一个集成电路以来，所有东西都位于晶圆的顶部，即正面，所有信号互连和电源传输都来自正面。背面供电是一个巨大的变化，因为我们将把电源线移到基板下方，从而腾出更多空间用于顶部布线。你知道，现代芯片中有数十亿个晶体管相互连接；因此芯片上有许多层级的信号互连。同时，顶部有一个电源网格，它是一个电源线和地线网络，用于在半导体芯片上分配电力并为晶体管提供电源。目前，所有的互连和供电都来自顶部的不同金属层。现在想象一下，当我们将所有电源移到背面时，这将大大降低布线的复杂性，让我们能够更密集地放置和布线晶体管并改善拥塞。这种将电源与信号分离的概念将为布线电子设计自动化 (EDA) 工具提供更多自由。这一变化不仅会影响制造流程，还会影响芯片设计本身。整个流程需要大量学习，尤其是在电源网格和散热方面。台积电将于 2026 年开始生产基于 A16 技术的芯片。我非常期待看到它的进展。当然，台积电并不是唯一一家致力于这项创新的公司。英特尔也在努力通过背面供电和其他升级来重新夺回其在芯片制造竞赛中的地位。英特尔的“登月计划”我想花点时间讨论一下英特尔的野心，因为这个故事有几个有趣的方面。过去五年来，英特尔在先进芯片制造方面一直落后于台积电和三星。但现在，他们计划成为第一个甚至领先于台积电将新晶体管和电力输送技术投入生产的公司。对于英特尔来说，GAA 技术和背面供电正在 20A 工艺节点中融合。他们现在正在对其进行最后的润色。这个 20A 节点对英特尔至关重要。这对英特尔来说是一个冒险的举动，因为通常情况下，你会希望逐一引入创新，以了解问题出在哪里。同时引入两项新技术意味着英特尔正在“全力以赴”。这对英特尔来说显然是一个“登月计划”，风险很大，因为可能性成倍增加。有趣的是，过去英特尔比较保守，而台积电则比较冒险。这一次，情况正好相反。英特尔需要获得大买家才能达到高产量，实现经济效益，因为芯片制造依赖于规模经济。2021 年，英特尔首席执行官帕特·基辛格 (Pat Gelsinger) 向投资者和客户承诺，四年内实现五个节点。这次他们必须兑现承诺。他们目前已在生产英特尔 4 和英特尔 3 FinFET 技术，并计划在 2024 年底前量产英特尔 20A。Arrow Lake 将成为首款采用 GAA（他们称之为 RibbonFET）晶体管和背面供电的英特尔 CPU，英特尔称之为 PowerVia。一、英特尔 14A 和新High NA EUV英特尔路线图上最有趣的里程碑是计划于 2027 年推出的 14A 工艺节点。这涉及一项重大更新：使用 ASML 的新型高 NA EUV 光刻机，每台成本为 3.8 亿美元。这会带来很大的风险。除了与新工具相关的风险外，High NA 的经济效益到目前为止还没有奏效。在台积电和英特尔争夺 3nm 以下节点的竞争中，关键在于谁能率先以最低成本生产出高良率的产品。高 NA EUV 机器在经济上尚不可行，每片晶圆的价格很高。这就是台积电暂时放弃这台机器的原因。二、直接自组装（Direct Self-Assembly）目前，使用Hihg NA EUV 机器，光刻工艺每片晶圆需要更多时间。这限制了晶圆厂的产量并推高了成本。为了实现经济效益，英特尔计划使用直接自组装。简而言之，晶圆上覆盖有 PMMA（poly methyl methacrylate）并烘烤。在此过程中，聚合物材料自组织成细小的线条。研究表明，EUV 机器可以帮助引导晶圆上的这一过程。然而，由于缺陷率高，这种方法至少已经处于研究阶段十年了。在英特尔激进的同时，台积电也不甘人后。台积电成功做出CFET台积电资深副总暨副共同营运长张晓强今日在台积电技术论坛宣布，台积电已成功整合不同晶体管架构，在实验室做出CFET（互补式场效晶体管），虽然他未透露未来会导入在哪个制程，但指出继CFET可预见导入先进逻辑制程，下世代先进逻辑制程，台积电研发部门仍寻求导入新材料，实现让单一逻辑芯片放入比现有逾2000亿颗还更多的晶体管，推动半导体技术持续创新。张晓强强调，这是他投入半导体领域20多年来最令他感到兴奋的时候，正如另一副共同营运长侯永清指出，半导体黄金时刻已到来，而未来AI芯片发展，接近99%将靠台积电先进逻辑技术和先进封装支持，而台积电技术创新，已可看到未来在技术持续推进下，发挥芯片更高的效能及更优异能耗表现。他表示，台积电在2纳米基础下，全球首创的A16纳米制程技术，搭配独家开发的超级电轨（即晶背供电）技术，让产出的芯片在相同速度下效能比2纳米再高出8~10%，在相同面积下，节耗减少15%到20%，台积电已计划在2026年导入量产，首颗芯片将用于资料中心高效能运算（HPC）芯片。此外，台积电也成功在实验证整合P-FET和N-FET二种不同型态晶体管，做出CFET架构的芯片，这是2纳米采用纳米片（Nano Sheet）架构创新后，下一个全新晶体管架构创新。张晓强并对与会的开发工程师表示，继CFET后，台积电研发人员也持续寻求更多整合更多晶体管新材料和创新架构，比如Ws2或WoS2等无机纳米管或纳米碳管（carbon nanotube） ，意谓台积电可预见未来将CFET导入更先进埃米级制程外，也会持续推动更先进晶体管架构创新。台积电业务开发、海外营运资深副总暨副共同营运长张晓强指出，台积电最新的A16 制程不一定会使用High NA EUV，在哪一代使用还不确定，但之后会再针对成本、利润进行评估。至于“系统级晶圆”（System on Wafer，SoW）这项技术，张晓强表示最重要是客户可以把更多HBM 结合在一起，把几十个HBM 和Logic Die（裸晶）整合，对未来数据频宽（Data Bandwidth）、高效能运算有重要提升，尤其是AI 会有很多应用。在被问到与SK 海力士的合作关系，张晓强表示与所有HBM 供应商都有合作，主要看客户选择SK 海力士、三星和美光哪间公司，而台积电与三间供应商都有深厚的合作关系。SK 海力士是HBM 领头羊，走在前面，要将逻辑芯片和HBM 整合起来需要很多先进技术，当中也会遇到许多问题需要一起解决。最后针对硅光子问题，张晓强预期硅光子会先导入资料中心，因为需要高效能，在制程部分主要分为两种，有些部分65 纳米以上成熟制程即可采用，另一个部分是电和光的转换，因为电的速度越来越快，需要先进制程7 纳米甚至5 纳米加入。不过，张晓强表示，未来推动AI芯片效能持续精进，除了靠台积电的逻辑制程持续推动和创新外，也要搭配先进封装架构。他今日秀出台积电扩大整合涵盖记忆体、后段封装和基板所建构3D IC平台，整合iC设计IP、制造到后段封测整体解决方案，提供不同AI需求芯片整合服务，还包括导入更高效输出的硅光子元件封装（CPO），让半导体产业进入另一新的里程碑。当然，除了他们以外，还有三星也在这个市场扮演重要角色。 原文：芯片未来，靠他们了

台积电南京厂已获美国无限期豁免许可

摘要：美中贸易战从2018年开打，2022年10月开始美国针对出口到中国的半导体相关产品祭出管制法规。而台积电南京厂一年期的展延豁免将于5月31日截止，而台积电也在昨（23）日宣布，已获美国无限期豁免许可。 2022年10月美方针对出口管制法规管辖的特定高速运算芯片等，半导体生产的物项输往特定国家时，采取更严格的出口管制要求。不过三星等韩国半导体厂则获得在大陆半导体设备管制的无限期延长豁免，但台积电南京子公司仅取得美国政府一年豁免，引发各界关注。而5月31日到期日即将到来，台积电也在昨日表示，美国商务部也在近日核发“经认证终端用户”授权予台积电（南京）有限公司，确认美国出口管制法规涉及的物品和服务得以长期持续提供予台积电南京厂，供应商不需取得个别许可证，南京厂可望维持现状。台积电指出，这项VEU授权并未增加新的权限，确认美国出口管制法规所涉及的物品和服务得以长期持续提供予台积电（南京）公司，供应商并不需要取得个别许可证。这VEU授权维持台积电（南京）有限公司生产半导体的现状。 原文：台积电南京厂已获美国无限期豁免许可

歌尔股份分拆子公司上市，黄了

摘要：歌尔股份筹划三年多时间的子公司分拆上市事项，最终还是“黄”了。5月22日晚间，歌尔股份披露公告称，公司董事会同意终止分拆所属子公司歌尔微电子股份有限公司（下称“歌尔微”）至创业板上市并撤回相关上市申请文件。 回顾歌尔微的上市历程，2020年11月，歌尔股份董事会审议通过了歌尔微分拆上市的议案；后该公司在2022年10月份过会，不过迟迟未提交注册申请，至今也未走到注册这一关。子公司分拆折戟的歌尔股份，近年来的业绩表现出显著的波动，2022年至2023年公司归母净利润规模连续下滑，毛利率创下历史新低。2024年一季度，公司盈利能力修复，但营业收入下滑约2成。值得关注的是，2022年11月8日，歌尔股份爆发了大客户苹果公司砍单事件。随后的年报中，公司表示将积极把握VR 虚拟现实、AR 增强现实等领域内的新产品机会，打造新的业务增长点。然而，受整体市场环境的影响，全球VR头显产品出货量有所下滑，这让“押宝”VR业务的歌尔股份承受着市场波动带来的压力。IDC数据显示，2023年AR/VR头显的全球出货量下降了23.5%。子公司分拆上市计划告吹歌尔股份谋划已久的分拆子公司单独上市计划，最终还是未能如愿以偿。根据公告，公司于5 月 22 日召开第六届董事会审议通过相关议案，公司董事会同意终止分拆所属子公司歌尔微深交所创业板上市并撤回相关上市申请文件。对于终止上市的原因，歌尔股份表示，基于目前市场环境等因素考虑，为统筹安排歌尔微资本运作规划，经与相关各方充分沟通及审慎论证后，公司决定终止分拆上市。且终止本次分拆上市不会对歌尔股份产生实质性影响，不会对公司现有生产经营活动和财务状况产生重大不利影响，亦不会影响公司未来战略规划的实施。而仅仅一个月前的业绩说明会上，公司管理层还向投资者表示，歌尔微的上市工作仍在推进之中。回顾来看，歌尔股份自2020年11月10日启动分拆上市计划；2021年12月，歌尔微向深交所递交招股书并获受理，计划募资31.9亿元。但在通过了两轮问询并于2022年10月19日过会之后，歌尔微一直未见有进一步的动作。资料显示，歌尔微源自歌尔股份2004年组建的MEMS研发团队，2017年设立为全资子公司独立运营。在正式申报IPO之前，2021年3月歌尔股份公告称，歌尔微电子拟增资扩股引入包括15家外部投资者，本轮投资者向歌尔微电子合计增资21.50亿元，合计取得歌尔微电子增资扩股后10.4075%股权。据此计算，进行这次被视为Pre-IPO轮融资时歌尔微估值约达206.5亿元。而在2023年10月，公司以自有资金2327.38万元购买子公司歌尔微电子股份有限公司少数股东姜龙持有的 1.85%股权。本次交易完成后，公司对歌尔微电子持股比例由 85.90%变更为 87.75%。以此计算，这次交易时歌尔微的估值仅有约12.6亿元。招股书显示，歌尔微的主营业务包括精密零组件业务、智能声学整机业务和智能硬件业务。据YOLE数据，2019年至2022年，歌尔微连续四年上榜全球MEMSS（微电子机械系统）厂商十强，是其中唯一一家中国企业。不过从业绩数据来看，近年来歌尔微的营收和净利润双双下滑。根据招股书，2019年至2022年，歌尔微的营业收入分别为25.66亿元、31.60亿元、33.48亿元、31.25亿元，三年复合增长率为6.79%；归母净利润分别为3.09亿元、3.46亿元、3.29亿元、3.26亿元，三年复合增长率为1.8%。2023年上半年，该公司的营业收入为12.32亿元，同比下滑15.78%；归母净利润为0.9亿元，同比下滑38.39%。不难发现，歌尔微2022、2023年上半年，其营业收入和净利润均同比下滑。其母公司歌尔股份2023年年报显示，因子公司歌尔微2023 年度业绩未达标，其 2020 年股权期权激励计划第三个行权期未达行权条件，歌尔微已将对应的股权期权进行注销。除此之外，招股书显示，2020年至2023年上半年，歌尔微的毛利率分别为29.69%、22.85%、22.38%和24.30%，远低于可比公司同期的平均毛利率45.27%、44.08%、45.23%和47.10%。歌尔股份毛利率创近十年新低就歌尔股份自身而言，近两年也出现了业绩波动的情形。雷达财经梳理发现，2021年可谓是歌尔股份市值和业绩的分水岭。这一年，元宇宙概念在资本市场大火，作为VR设备龙头的歌尔股份全年涨幅45.92%，总市值一度逼近2000亿元，创下历史新高。业绩方面，同花顺iFinD数据显示，歌尔股份的营收从2019年的351.48亿元增长至2021年的782.21亿元，归母净利润也从2019年的12.81亿元增至2021年的42.75亿元。然而，进入2022年，在苹果的“砍单”和Meta下调当年VR设备出货量的传闻下，歌尔股份的股价经历了一年的暴跌，全年跌幅高达68.9%。2022年11月8日，歌尔股份发布风险提示性公告称，收到境外某大客户的通知，暂停生产其一款智能声学整机产品。歌尔股份表示，目前与该客户的其他产品项目合作仍在正常开展。谈及对业绩的影响，歌尔股份在公告中披露称，本次业务变动预计影响2022年度营业收入不超过33亿元，约占2021年度经审计营业收入的4.2%。该事项对经营业绩的影响仍在评估中。随后，分析师郭明錤对此发文预测称，歌尔股份暂停生产的产品可能是AirPods Pro 2。随着丢单传闻成真，公司的业绩也迎来转折点。财报显示，2022年歌尔股份营收保持了增长，全年实现营业收入1048.94亿元，同比增长34.10%；但利润却出现了“腰斩”，实现归母净利润17.49亿元，同比减少59.08%。2023年，歌尔股份依然没能止住业绩下滑。财报显示，全年公司实现营业收入985.74亿元，同比下降6.03%；归母净利润为10.88亿元，同比下降37.8%。与此同时，同花顺iFinD数据显示，歌尔股份的毛利率自2021年起连续下滑。其中2023年公司销售毛利率为8.95%，为2005年以来的新低。财报中歌尔股份表示，报告期内，受全球经济复苏乏力、欧美主要国家加息等因素影响，全球消费电子行业终端需求不足，部分新兴智能硬件产品出货量低于预期，给公司的营业收入和盈利能力带来了不利影响。歌尔股份解释称，此外公司业务结构有所变化，毛利率相对较低的智能硬件项目营收占比短期内有所提升，进而影响了公司的综合毛利率。在上述因素的共同作用下，公司在报告期内的营业收入和净利润出现了一定程度的下降。2024年第一季度，歌尔股份实现营业收入193.12亿元，同比下降19.94%；净利润3.8亿元，同比增长257.47%。对于营收下滑，公司称是因为个别智能硬件项目在其产品生命周期后段的正常降量，以及部分项目营收在各季度间分布不均衡等原因。VR赛道出货量下滑公开资料显示，歌尔股份的前身是成立于2001年的潍坊怡力达电声，创始人为姜滨及其妻子，当时主要做的是技术含量极低的电子元器件组装业务。2010年开始，歌尔股份于成为苹果供应链之一，为其提供声学组件、有线耳机等代工。2018年，公司拿下苹果AirPods30%代工份额，成为该产品仅次于立讯精密的全球第二大代工厂。其中公司对第一大客户的销售占比最高时，在2020年达到48.08%。尽管歌尔股份一直没有宣布其第一大客户是谁，但市场一致认定为苹果。因此不难看出，打入了苹果供应链，成为歌尔股份崛起的关键。但经历了大客户“砍单”风波之后，公司早先布局的以VR设备等为代表的智能硬件业务重要性进一步提升。2022年年报中，歌尔股份直言将进一步拓展新的业务方向和业务机会，积极把握精密光学器件和模组、传感器、微系统模组、VR 虚拟现实、AR 增强现实等领域内的新产品机会。但公司或许没料到，VR行业的寒冬很快到来。国内方面，继去年8月份爱奇艺VR业务被曝出现停滞之后，11月字节跳动的VR业务PICO宣布了大裁员。国外方面，去年10月，万众瞩目的Meta新品Quest3开售，但销量较为低迷。Meta最初预测Quest3到2023年底出货700万台，后来下调至250万台左右。此外，苹果2023年推出了行业期待已久的Apple Vision Pro，但按照天风国际证券分析师郭明錤近期的说法，由于需求降幅“严重超出预期”，苹果已经削减了 Vision Pro 头显的出货量。IDC数据显示，2023年全球VR虚拟现实、MR混合现实、AR增强现实设备出货量约为670万台，同比下滑约23.5%。目前，包括VR、AR等产品在内的智能硬件业务，在歌尔股份的营收中占比显著。从最新年报来看，智能硬件业务营收占比达到59.56%，而此前与AirPods相关的智能声学整机业务占比仅24.54%。年报中歌尔股份也坦言，报告期内，消费电子行业终端需求整体不足，VR虚拟现实等智能硬件产品出货量下降，公司的整体营业收入同比略有下降，相关业务的盈利水平也受到一定影响。值得一提的是，尽管VR/MR面临着销量低迷的挑战，但歌尔股份仍看好行业前景。在今年4月初的一场机构调研中，公司管理层强调，“XR产业未来发展潜力巨大，但新产业的发展不会是一帆风顺、一蹴而就的过程，不能因为行业发展的短期波动，就改变长期的战略目标，公司会长期在此领域内积极投入。”在业内看来，营收占比颇高的VR已是歌尔股份难以割舍的部分。但在目前行业面临挑战的情况下，歌尔股份能否凭借持续的投入成功穿越周期，还有待时间的检验。 原文：歌尔股份分拆子公司上市，黄了

百度：正考虑和特斯拉在Robotaxi项目上开展合作

摘要：百度自动驾驶技术部总经理徐宝强近期透露，百度正在考虑与特斯拉在Robotaxi项目上展开合作。特斯拉计划于2024年8月8日推出其无人驾驶出租车服务，而百度将根据特斯拉在中国市场的推广策略和应用模式来评估合作的可能性。 特斯拉CEO埃隆·马斯克在社交媒体上宣布了Robotaxi的推出计划，并提到下一代汽车平台将包括价格更亲民的汽车和全自动驾驶出租车。有消息称，特斯拉可能会利用百度地图提供的高级辅助驾驶地图服务，以支持其在中国市场的FSD（全自动驾驶）功能。特斯拉官方发布的股东大会预告视频中，展示了Robotaxi的外观和内饰设计细节。新车具有独特的前包围设计和前唇扰流板，车身面板的线条锋利，让人联想到特斯拉的皮卡车型。内饰部分，座椅采用了一体式设计，靠背和坐垫呈现分段式造型，并配备了可收起的中央扶手和中置屏幕显示器。值得注意的是，整车没有方向盘，这与马斯克之前提到的Robotaxi将不配备方向盘的Model 2概念相符合。综合现有信息，特斯拉未来将推出价格更亲民的Model 2以及具备高度自动驾驶功能的Robotaxi，这表明特斯拉正朝着全自动驾驶出租车服务的方向发展。 原文：百度：正考虑和特斯拉在Robotaxi项目上开展合作

快播是乐视举报的？贾跃亭：乐视是被冤枉的

摘要：5月24日，针对快播是否为乐视举报的这一问题，乐视创始人贾跃亭今日在视频访谈中表示，“我们被冤枉的。其实当时的事实是我们没有任何的通过法律手段来起诉快播，更别提刑事了，连民事诉讼都没有。” 贾跃亭称，我们最主要是向国家版权局投诉了快播。乐视拥有中国最大的版权库，而当时互联网上还属于野蛮时代，大家的版权意识都非常差。当时他们投诉快播，第一是为了维护乐视自身的权益；第二，乐视也希望告诉全世界，这个产业的健康发展之路到底应该是什么样的。同时，他解释，在投诉之后，国家版权局经过调查，很快就判乐视赢了，所以这个后来变成公开的新闻，误导了网友们，以为快播被举报，是和乐视有关系，或者以为是乐视推动了这个事。视频中，贾跃亭还称这些年变现有两三百亿元。谈及资金去向，他表示，去向包括还债、投入乐视创业和FF早期投入。 原文：快播是乐视举报的？贾跃亭：乐视是被冤枉的

李飞飞撰文：大模型不存在主观感觉能力 多少亿参数都不行

摘要：归根结底，大模型的方向还是走错了？“空间智能是人工智能拼图中的关键一环。”知名“AI 教母”李飞飞曾这样表示。近段时间，李飞飞开始把目光瞄准到这一领域，并为此创建了一家初创公司。她曾表示，“大自然创造了一个以空间智能为动力的观察和行动的良性循环。” 她所在的斯坦福大学实验室正在尝试教计算机“如何在三维世界中行动”，例如，使用大型语言模型让一个机械臂根据口头指令执行开门、做三明治等任务。我们不难看出，李飞飞口中的空间智能也有大模型的参与。如今，随着技术的发展，LLM 在多个方面表现出超人类智能。然而关于 LLM 的争议也在不断增加，其中，LLM 到底有没有感觉能力，大家意见不一而论。近日，李飞飞连同斯坦福大学以人为本人工智能研究所 HAI 联合主任 John Etchemendy 教授联合撰写了一篇文章，文章对 AI 到底有没有感觉能力（sentient）进行了深入探讨。本文中，我们把 sentient 一词翻译成感觉，因为 AI 领域感知一词通常对应 perception，也不适合翻译成意识。读者们有合适的翻译可以留言讨论。文中驳斥了 LLM 有感觉的说法，李飞飞列举了大量示例来证明这一观点。在提到超级计算机深蓝时，李飞飞表示，虽然这款下棋程序可以击败世界冠军，但如果房间突发意外情况如着火，深蓝不会有停止游戏的意识，而人类会有。同样的，当人类产生饥饿说出“我饿了”时，人类和 LLM 背后所隐藏的行为链条是完全不同的。LLM 只是产生“我饿了”这个字符串的事实，它没有身体，甚至不可能有饥饿那种感觉。更进一步的，李飞飞认为人类饥饿时，伴随一系列生理反应，如低血糖、肚子叫等，而 LLM 无法拥有这些状态的主观经验，即无法有感觉能力，只是在概率性地完成任务而已。人类有物理躯体，可以感觉一切，但 LLM 没有，当 LLM 说出类似的“自己脚趾痛”时，大家都不会相信，因为它根本就没有脚趾，它只是一个编码在硅片上的数学模型。李飞飞驳斥 LLM 具有感觉能力通用人工智能（AGI）是用来描述一种至少与人类在各种方面表现出相同智能的人工智能体的术语，涵盖人类所展示（或能够展示）的所有智能方式。这是我们曾经称之为人工智能的概念，直到我们开始创建在有限领域表现出智能的程序和设备 —— 如下棋、语言翻译、清洁客厅等。增加“G”这个字母的必要性来自于由人工智能驱动的系统的普及，但这些系统只专注于单一或极少数任务。IBM 的深蓝是一款令人印象深刻的早期下棋程序，它可以击败世界冠军 Garry Kasparov，但如果房间着火了，它却不会有停止游戏的意识。图为 Garry Kasparov 和深蓝团队的 Joe Hoane 在 1997 年纽约市的复赛场景，最终在六局复赛中击败了 Garry Kasparov，赢得了其中的两局并有三局打成平手。现在，通用智能有点像一个神话，至少如果人们认为自己拥有它的话。人类可以在动物界找到许多智能行为的例子，它们在类似任务上的表现远比人类本身表现更好。智能并非完全通用，但足以在大多数环境中完成人们想要完成的事情。如果当人类感到饥饿时，可以找到附近的超市；当房间着火时，则会自主地寻找出口。智能的基本特征之一是“感觉”，即拥有主观经验的能力 —— 比如感受饥饿、品尝苹果或看到红色是什么样的。感觉是通往智能的关键步骤之一。于 2022 年 11 月发布的 ChatGPT，标志着大型语言模型（LLMs）时代的开始。这立即引发了一场激烈的争论，所有人都在讨论这些算法是否实际上具有感觉能力。以 LLM 为基础的人工智能具有感觉能力的可能性引发了媒体狂热，也深刻影响了全球一些政策制定的转向，以规范人工智能。最突出的观点是，“有感觉的人工智能”的出现可能对人类非常危险，可能带来“灭绝级”的影响或至少是“存在危机”的。毕竟，一个有感觉的人工智能可能会发展出自己的希望和欲望，而不能保证它们不会与人们相冲突。李飞飞和 Etchemendy 的主要观点是反驳“有感觉的人工智能”阵营最常提出的辩护，而该辩护基于 LLMs 可能已经有了“主观经验”的能力。John Etchemendy 曾担任斯坦福大学语言与信息研究中心的主任、哲学系主任，以及人文与科学学院的高级副院长，并且是斯坦福人工智能研究所的联合主任。为什么有些人认为 AI 已经获得了感觉能力在过去的几个月里，他们俩与 AI 领域的许多同行进行了激烈的辩论和交谈，包括与一些最杰出的和具有开创性的 AI 科学家进行了一对一的深入交流。关于 AI 是否已经获得了感觉能力的话题一直是一个突出的问题。其中少数人坚信 AI 已经具有了感觉能力。以下是其中一位最为积极支持者的论点要点，相当程度上代表了“有感觉的 AI”阵营的观点：AI 是有感觉的，因为它能报告主观经验。主观经验是意识的标志，其特征在于能够认知自我所知或所感。例如，当你说『我在吃过一顿美味的饭后感到高兴』时，我作为一个人实际上没有直接证据感觉你的主观体验。但既然你这样表达了，我会默认相信你确实经历了这种主观体验，因此你是有意识的。这种逻辑也被用来推论 AI 的意识状态。现在，让我们将同样的『规则』应用到 LLMs 上。就像任何人一样，我无法访问 LLMs 的内部状态。但我可以查询它的主观经验。我可以问『你感到饥饿吗？』它实际上可以告诉我是或否。此外，它还可以明确地与我分享它的『主观经验』，几乎涉及任何事情，从看到红色到吃完饭后感到幸福。因此，我没有理由不相信它是有意识的或不知道自己的主观经验，就像我没有理由不相信你是有意识的一样。在这两种情况下，我的证据完全相同。为什么“AI 有感觉能力”是错误的虽然乍看之下这个论点似乎有道理，但实际上是错误的。因为李飞飞和 Etchemendy 教授的证据在这两种情况下并不完全相同。甚至差距很大。当你说“我饿了”时，我得出你正在经历饥饿的结论是基于一系列大量的情况。首先，是你的报告 —— 你说的话，可能还包括其他行为证据，比如你的肚子咕咕叫。其次，是没有相反证据的存在，比如如果你刚吃完五道菜的大餐就不太可能会说饿。最后，也是最重要的，是你拥有一个像我一样的物理身体，这个身体需要定期进食和饮水，遇冷会感到寒冷，遇热会感到炎热，等等。现在将这与他们二人对 LLM 的证据进行比较。唯一共同的是报告 —— 即 LLM 可以产生“我饿了”这个字符串的事实。但相似之处就到此为止了。事实上，LLM 没有身体，甚至不会有感到饥饿那种感觉。如果 LLM 说：“我的左大脚趾很疼”，人们会得出它左大脚趾确实很疼的结论吗？答案是否定的，因为它根本就没有左大脚趾。同样地，当它说它饿了时，人们实际上可以确定它并不饿，因为它没有感到饥饿所必须的生理结构。当人类感到饥饿时，会感觉到一系列生理状态 —— 低血糖、空腹发出的咕咕声等 —— 而 LLM 根本没有这些，就像它没有嘴巴放食物进去，也没有胃去消化食物一样。认为人们应该相信它说自己饿了的观点，就像是在说应该相信它说自己正在从月球的暗面跟使用者说话一样荒谬。人们知道这不是真的，LLM 的主张也无法改变这个事实。所有感觉 —— 饥饿、感到疼痛、看到红色、爱上某人 —— 都是由 LLM 根本没有的生理状态引起的。因此，LLM 无法拥有这些状态的主观经验。换句话说，它无法有感觉能力。LLM 只是一个编码在硅片上的数学模型。它不像人类那样是一个具有身体的存在。它没有需要进食、饮水、繁殖、经历情感、生病和最终死亡的“生命”。当人类和 LLM 同样地说出“我饿了”时，背后所隐藏的行为链条是完全不同的。理解人类生成词序列的方式与 LLM 生成相同词序列的方式之间的深刻差异至关重要。当人们说“我饿了”时，是在报告感觉生理状态。而当一个 LLM 生成序列“I am hungry”时，它只是生成当前提示中最可能的完成序列。它做的事情与在不同提示下生成“I am not hungry”或在另一个提示下生成“The moon is made of green cheese”时完全相同。这些都不是它本就不存在的生理状态的报告，它们只是在概率性地完成而已。很遗憾的是，具有感觉能力的人工智能时代还尚未到来。两位作者认为研究者还没有实现有感觉的人工智能，而更大型的语言模型也不会使人们实现这一目标。如果人类想在人工智能系统中重新创建这种现象，就需要更好地理解有感觉的生物系统中感觉是如何产生的。人们不会在下一个 ChatGPT 的迭代中偶然发现感觉。在李飞飞转发的 X（原Twitter）下面，大家讨论的也是非常激烈，有人表示：“当今的 LLM 有两种类型：一种是完全基于文本进行训练，另一种则是基于图像、文本甚至音频进行训练。第一种类型确实不具备所谓的感觉能力，但第二种类型具有物理直觉，因此可以说它具有感觉能力。”而另一位网友则追随 Lecun 的脚步，表示：“一只喵星人的智能程度都远高于最大型的 LLM。” 原文：李飞飞撰文：大模型不存在主观感觉能力 多少亿参数都不行