|
|
此文章由 dootbear 原创或转贴，不代表本站立场和观点，版权归 oursteps.com.au 和作者 dootbear 所有！转贴必须注明作者、出处和本声明，并保持内容完整
金融时报周末长篇：计算能力的新军备竞赛
军事能力越来越依赖数据中心。如今，在AI领域落后的政府正把目光投向实验性技术。
一个屏幕上，悉尼市中心上演着普通街景。另一个屏幕上，汽车和行人变成了幽灵。背景昏暗而模糊，只有移动物体的幽灵般轮廓被显示出来。
第二个画面，是今年1月伦敦大学学院（UCL）Neuroware Centre展示的一台神经形态“事件相机”所看到的世界。神经形态计算的灵感更多来自生物学，而不是数学，它旨在模仿人脑的计算方式。它使用仿照神经元的电活动脉冲，只在输入数据发生变化时才行动，而不是持续处理完整数据流，因此只消耗极少的电力和带宽。人脑只使用20瓦电力，相当于一只昏暗灯泡的功率。
伦敦大学学院纳电子和纳光子材料教授、Neuroware Centre主任托尼·肯扬（Tony Kenyon）说：“你把这个杂乱场景从兆字节级数据压缩到千字节级，同时提取出了重要内容。”
某些版本的神经形态计算，被称为wetware，甚至使用与硅硬件整合的生物脑细胞。但这里的研究人员希望增强传统硬件，而不是取代它。曼彻斯特大学的范沙伊克（André van Schaik）说：“重点在于，神经形态技术与我们已经用于微电子的东西兼容。”曼彻斯特大学为这台相机开发了算法。
随着AI推动越来越大的数据中心出现，这类奇特机器是否能够回答我们正在遭遇的带宽、内存和能耗物理限制？肯扬认为，有一天，神经形态芯片可以作为“混合计算”方式的一部分，在同一批数据中心中工作。
从AI辅助战场系统和自主无人机，到网络安全和情报分析，先进军事力量越来越依赖计算能力。各国政府开始像上一代人看待石油和电网一样看待计算能力：这是经济实力、军事能力和政治独立所依赖的基础设施。有些人甚至认为，计算能力本身就是主权的前提，就像核技术在20世纪定义地缘政治力量一样。
但对于英国这类技术“中等强国”来说，问题在于：全球AI计算能力的绝大部分，专家估计约90%，由美国和中国企业控制。这让其它国家不得不寻找办法，在政策制定者和企业高管如今所谓的“计算堆栈”中站稳脚跟。这个堆栈包括支撑现代AI的芯片、网络、数据中心和专用硬件。
肯扬说：“半导体芯片是现代高速计算技术中如此不可或缺的一部分，因此应被视为与水或清洁空气一样，对一个国家未来至关重要。”
在英国寻找计算主权的过程中，实验性技术正发挥越来越重要的作用。英国国防部已经试验了用于追踪卫星和太空垃圾的系统，这些系统使用范沙伊克公司Optera的神经形态视觉传感器。国防部还讨论过把这项技术用于无人机追踪。2022年，国防部还从伦敦公司ORCA Computing购买了一台实验性量子计算机，这可能是首台由国防部购买的量子计算机。
这种兴趣出现之际，新一代武器正越来越依赖AI。最新战斗机每飞行一小时都会产生数太字节传感器数据，并由机密模型处理。猎潜依赖声学数据分析，这项工作过去由戴着耳机的人来完成，但现在，海洋可以由算法来倾听，寻找异常信号。
Palantir设计的软件Maven Smart System等数字战场大脑，已经在战争中发挥巨大作用，而计算能力将决定自主武器的有效性。
对一些人来说，英国依赖外国，主要是美国的AI和云服务供应商，是危险的。总部位于布里斯托尔的芯片设计公司Graphcore首席执行官图恩（Nigel Toon）说：“举一个极端例子，假设你的计算能力依赖一家大型外国超大规模云服务商。按照安全代码的运行方式，它们实际上可以让世界任何地方的整个数据中心变砖。”
Neuroware Centre位于伦敦King’s Cross地区，周围环绕着英国计算实力的象征。附近是Alan Turing Institute，以发明现代计算、并在此过程中拯救自由世界的艾伦·图灵命名。拐角处的St Pancras Square则是谷歌AI研究部门DeepMind所在地。
这提醒人们，英国在AI领域沦为二线地位并非不可避免。这个国家为现代AI提供了许多智识基础，仍拥有一些世界最强的学术研究。
“这个国家在量子领域有世界领先的东西。现在加倍下注，我们就能做出伟大的事情。”
但英国一直难以把这种科学人才转化为能够与美国和中国巨头竞争的科技公司。企业高管和投资者表示，问题不在于创意，而在于资本。一个有前景的英国初创企业刚刚成熟到早期阶段之后，就会被资金更雄厚的外国投资者或科技集团吸收。
DeepMind就是最明显的例子。它于2010年在伦敦创立，仅四年后就被谷歌收购。尽管DeepMind仍留在英国，并一直是谷歌Gemini AI模型开发和运行的核心，但所有权已经转移到海外。
一名要求匿名的专家说：“谷歌收购DeepMind对英国AI是一个巨大打击。是的，他们仍在伦敦。但我们错过了打造一家伟大英国公司的机会。”
不过，研究人员和企业高管认为，下一次技术转变可能为英国提供第二次机会。
位于伦敦以南Haywards Heath的量子计算初创公司Universal Quantum首席执行官、附近萨塞克斯大学教授韦特（Sebastian Weidt）说：“如果坦诚一点，英国可能已经输掉了AI竞赛。在量子计算领域，我们有一个独特机会，一个一代人一次的机会，可以在英国打造一家万亿美元公司。”
韦特15年前开始研究量子计算。他说，当时这个领域仍感觉没有边界、开放，“像一个公社”。研究人员公开交换想法，试图让脆弱的量子“量子比特”，也就是电离原子或单光子，稳定到足以执行传统计算机无法完成的计算。
如今，那个世界已经消失，因为这项技术已经卷入技术主权和国家安全政治之中。
今年3月，英国政府宣布一项20亿英镑量子资金计划，旨在建设国内能力。在全球范围内，各国正向国家量子项目投入数十亿美元，同时收紧对人才、知识产权和合作的控制。韦特的初创公司正在为德国航天机构开发一台6700万欧元的量子计算机。
韦特说：“这个国家在量子领域有世界领先的东西。现在加倍下注，我们就能做出伟大的事情。”
他补充说：“AI已经太晚了。大家都在谈AI，想建更多数据中心等等，这没问题。但危险在于，量子领域也会发生同样的事情。整合已经在发生，已经有量子公司离开英国。”例如，去年，英国领先量子公司Oxford Ionics被马里兰州量子硬件公司IonQ以超过10亿美元收购。
量子计算可能无法达到预期。但已经有人提议把它用于英意日下一代战斗机Global Combat Air Programme等系统。同时，科学家已经证明，量子计算机最终将能够破解传统加密，使从加密货币到国家机密的一切都变得脆弱。
量子军备竞赛的转变，甚至在韦特自己的学术网络中也清晰可见。他仍试图与分散在全球行业中的前研究生保持联系。但与一些返回中国的人保持联系变得更困难。
他说：“在某些情况下，他们似乎消失了。”
他们可能正在为敏感的国家支持项目工作，在那里合作已经不再可能。
量子技术研究机构Qureca汇总的数据显示，中国政府在量子项目上的支出如今约为170亿美元，而美国和日本各约为90亿美元。
“我们始终必须从其它国家购买AI堆栈的一部分。但如果我们拥有一些筹码，那么它们就不能转身关闭GPU。”
专家表示，在美国禁止出口先进芯片之后，中国推动量子发展的动力，很可能来自对技术依赖的恐惧，而这项禁令推动了自给自足的努力。
图恩认为，2022年阻止中国获得强大图形处理器的立法，可能迫使中国适应，通过学习把AI模型效率提高5到10倍。“他们正在以一种消耗更少计算能力的方式设计这些模型。”
美国把芯片用作杠杆所带来的后果，如今正在全球显现。今年早些时候，特朗普总统试图从丹麦手中夺取格陵兰岛。此后，美国盟友表示，他们完全有理由担心自己获得美国芯片的渠道可能受到威胁。英国风险投资公司AlbionVC的戴夫·格里姆（Dave Grimm）说：“如果看到他们在某种程度上把GPU用作筹码，我不会感到意外。他们可以用任何自己喜欢的方式使用它。”
去年9月特朗普访问英国时，他带来了英伟达、微软和其它美国科技巨头的高管。支持者认为，当时宣布的合作伙伴关系，即超过1000亿美元的承诺，将巩固英国在全球AI经济中的位置。但这也加深了不安：英国可能不是一个主权AI强国，而是美国数字主人的下游客户，从而给华盛顿提供了未来可能使用的杠杆。
虽然英伟达首席执行官黄仁勋坚称，购买该公司图形处理器将提供“主权AI”，但其他人对此表示怀疑。英国光子网络初创公司Oriole Networks创始人兼首席执行官里根（James Regan）说：“它是主权的，直到未来某位美国总统决定你不能拥有它为止。”
相反，他说：“我看到大量位于中国和美国之间的国家，都非常有兴趣在某种程度上掌握自己的命运。”
在4月一次演讲中，英国科技大臣肯德尔（Liz Kendall）宣布一项国内AI硬件倡议，以确保英国在芯片和半导体技术上的能力。她还表示，不会接受那些声称AI竞赛已经失败的人的“失败主义”。同月，政府推出一项名为Sovereign AI的5亿英镑基金，用于支持本土AI初创企业。本月，政府还推动养老金基金大幅增加对私人市场的投资，包括科技风险投资。
国家量子计算中心主任卡斯伯特（Michael Cuthbert）说：“政府有一个长期雄心，就是尽可能把英国初创企业和英国技术扎根在英国，为英国带来影响。”
对于那些错过AI列车的国家来说，希望在于某些新技术将提供重新入局的筹码。
肯扬说，大约在2014年之前，对计算能力的需求每18个月翻一番，与摩尔定律支配下的供应增长保持同步。摩尔定律预测，微芯片上的晶体管数量每两年翻一番，并已持续数十年。但最近需求翻倍的速度快得多。“所以即使摩尔定律仍在发挥作用，也赶不上。”
“现在，新一代瓶颈正在形成。你可以称之为瓶颈，也可以称之为相互依赖。”
肯扬说，下一代AI面临的问题是：“随着这些庞大模型继续膨胀，你如何处理它们？你将需要带宽解决方案，也就是移动数据，以及内存解决方案。人们开始意识到这一点。”
然后还有天文数字般的能源成本。咨询公司麦肯锡去年估计，到2030年，相关电力发电容量约需156吉瓦，约为澳洲装机容量的1.5倍。肯扬说：“当你讨论说我们需要建一座核反应堆，或者需要发展核聚变来为数据中心供电时，你就必须质疑自己的底层技术。”
专家表示，在近期未来，GPU，也就是当前AI数据中心的主力，将继续主导AI计算。格里姆说：“目前，你的AI程序有多好，取决于你拥有多少英伟达GPU。这就是我们现在所处的位置。”
不过，他说，“钟摆正在开始摆离这种情况”，并补充称，替代方案已经在探索之中。
例如，据报道，美国AI公司Anthropic正处于早期谈判阶段，准备从伦敦AI芯片初创公司Fractile购买专用高性能AI芯片。与此同时，Oriole使用光子让网络更高效运行。该公司表示，正在与全球第二大GPU制造商AMD合作，为英国Scaling Inference Lab构建一个系统。该实验室是AI硬件技术测试平台。
格里姆说：“我们始终必须从其它国家购买AI堆栈的一部分。但如果我们在那场对话中有一些筹码，如果我们拥有最好的网络解决方案或最好的内存能力，那么它们就不能转身关闭GPU。如果它们需要我们的内存、我们的DRAM，或我们的网络解决方案，来让它们自己的部分发挥作用。”
对于英国这样的国家来说，坐拥“计算堆栈”的关键一环越来越重要。例如，韩国主导半导体生态系统的关键部分，尤其是通过三星和SK海力士等企业集团掌握先进内存芯片。韩国不只是购买GPU的客户，而是全球AI基础设施的重要供应商。
台湾是另一个位于AI经济关键节点上的地区：台积电制造了英伟达大部分先进GPU。与此同时，荷兰也通过ASML进入同一俱乐部。ASML的极紫外光刻机对生产全球最先进芯片至关重要。ASML还催生了围绕硅的一系列产业。
荷兰数字安全初创公司Fortaegis首席执行官韦南兹（Boudewijn Wijnands）说：“没有人能够复制整个AI生态系统。没有人能从零开始说：‘让我们打造一个台积电。’我们能做的是说，‘这是欧洲最好的部分，我们需要美国最好的部分或韩国最好的部分。’”
他说：“现在，新一代瓶颈正在形成。你可以称之为瓶颈，也可以称之为相互依赖。”
各国政府越来越明白，哪怕拥有一个不可或缺的国家冠军企业，也能在AI经济中提供影响力。而AI经济会奖励那些能够保护并扩大其战略产业、直到这些产业成为全球体系不可绕开部分的国家。
风险在于，如果没有足够国内资本和产业政策，新兴突破性初创企业就会在成为国家冠军之前，被更大的海外集团吸收。
伦敦风险投资公司Gallos Technologies联合创始人伯奇（Josh Burch）说：“你基本上是在对抗重力。如果我们要培育这些主权能力，就需要更容易获得的主权资本。”
韦特说，新措施“来得刚刚及时”。但与此同时，Universal Quantum已经在德国设立了一家小型子公司。
“如果你是一家英国公司，主要由德国等国际参与者或国际投资者支持，那么你只能玩这个游戏一段时间，直到有人收购你，或者有人鼓励你把搬迁作为更大交易的一部分。”
来源：
https://www.ft.com/content/5aecd7b6-652f-4edb-b666-71f3f50fc43e
Charles Clover
Published5 hours ago |
|
3CW会客厅访谈花絮 - 顺便交3日心情日记 (2008-12-4) 518may 
发表于 2026-5-24 07:23
发表于 2026-5-24 08:19
