GoogleCEO在斯坦福上学的演讲
摘要：曾经担任谷歌CEO长达10年(2001-2011)之久的Eric Schmidt在2024年受邀去斯坦福大学计算机学院接受访谈，本文记录了主要内容。对于网上说的什么Eric不知道会有摄像头，纯属捏造。视频里Eric抬头看到摄像头时表现非常平淡，而且继续说后面的话。
原文
为什么英伟达能价值两万亿美元？因为几乎所有的AI代码都要使用CUDA优化，而只有英伟达的GPU支持CUDA。另外，很多开源库也只针对CUDA做了优化。AMD现在正在做一个工具把CUDA翻译成AMD自己的语言ROCm。
星际之门（自带AI的超级计算机，拥有数百万专用服务器芯片）不止要花1000亿美元，open ai CEO认为至少要3000亿美元。并且这个需要大量的能源，美国没有这么多能源，所以需要和加拿大搞好关系。或者找阿拉伯人来投资。
为什么最新的排行榜上，opanAI不是榜首？以谷歌为例：谷歌认为，工作与生活的平衡、早回家和在家工作比获胜更重要。但是初创公司却是往死里工作，谷歌和微软初创时都是这样。把员工逼的很紧。台积电会让物理学博士在第一年到工厂干活，在美国几乎不可能。
微软跟OpenAI合作时自己也觉得难以置信，微软怎么能将AI主导地位让渡给openAI。结果他们正在成为最有价值的公司。而苹果却没有好的AI解决方案。
美国现在处于行业领先地位，大概领先了中国十年。所以有了芯片法案及其它法案限制中国AI的发展(Eric本人也参与了法案的制定)，因为只有少数国家（有大量资金、大量人才、强大教育体系和获胜意愿）能将AI发展起来。美国是一个，中国是一个。其它的国家？不知道。
如何在一个已经学习到危险内容的系统中检测危险？假如AI已经学习了有害内容，但它并告诉你它学习了。
现在的我们已经无法理解创造出来的AI是怎么运行的了。以后可能会出现对抗性AI，大公司会雇佣人去破坏AI系统，找出AI的漏洞。
TikTok给美国人上了一课，在座各位年轻人以后如果创业，能偷音乐什么的就赶紧去做——似乎是在影射TikTok早期纵容盗版BMG——如果你做成了，就有钱雇佣最顶级的律师帮你擦屁股，如果你没做成，那就没人会起诉你。
开源很好，谷歌历史上的大部分基础设施也都受益于开源，但是说实话，AI行业的成本太高了，开源负担不起，自己投资的法国大模型Mistral将会转为闭源路线了。
公司CEO的目标是最大化收入，也就是最大化用户参与度，而算法也就选择偏向煽动性或极端性的内容，因为这会带来更大的收入。这是一个难以解决的问题。
那些不需要太多人类判断的工作将会被AI取代。AI也可以充当新的老师。
AI会让富者愈富、穷人恒穷，国家也是，这是一场强国之间的游戏，没有技术资源的国家需要拿到加入强国供应链的门票，否则也将错过盛宴。
利用工具快速把想法制作成原型很重要，因为其他人可能在做和你一样的事情。
认知革命：https://www.henryakissinger.com/articles/chatgpt-heralds-an-intellectual-revolution/
即便有了AI，还是应该学习编程。就像美国人天天说英语，但他们也要学习英语。
补充
- 莫拉维克悖论（moravec paradox）：对于计算机而言，高级推理只需要相对较少的计算资源，而低级别的感知和运动技能却需要大量的计算能力：很多三岁小孩能做到的，比如系纽扣、爬楼梯，机器很难做到；很多博士生很难做到的，比如解决复杂的数学问题，机器却很容易做到。
- 技术的发展一般经历三个阶段：人类比机器强（初期的下棋软件）、人类可以和机器合作（人类和机器合作击败深蓝）、机器超越人类（alpha Go）。现在的AI也一样，处于和人类合作阶段。
- 历史上，电力在引入工厂之后并不比蒸汽机创造了更多的生产力，因为他们只是把工厂中央的大型蒸汽机换成了大型电动机。过了大概30年左右，工厂开始取消中央电源，让每个机器都有一台电动机，流水线系统才开始成型。现在的AI和当初的电力一样，有价值，但还需要流程创新、组织创新、重新思考生产方式后，才能真正拿到巨大的回报。目前大家都还只是在摘取“低垂的果实”。
- AI芯片属于高端制造业，产值很高，但不太可能拉动就业，你们可能没几个人去过芯片制造厂，里面全是机械化生产，不需要人，人又笨又脏，所以不要指望制造业复兴，苹果把MacBook的产线迁回德州不是因为德州工资低，因为根本不用再大规模雇人了。