ビデオゲーム、技術開発の隠れた原動力
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01 ジョブズとパックマン
エレクトロニクス産業に従事している友人なら、集積回路産業が 1970 年代に勃興したことを知っているはずです。当時、モトローラは非常にコスト効率の高い 6502 プロセッサを発売しました。それはわずか 8 ビット プロセッサでしたが、はい、そして価格は人々に非常に近いです、つまり、電子製品を作ってこの 6502 プロセッサを搭載すれば、労働者階級にそれを売ることができます。
新しいテクノロジーを、一般大衆が購入でき、誰もが喜んで購入する製品にどのように変換するかは、新興産業が世界を席巻できるかどうかを判断するための重要な基準であり、それには次の 3 つの要素が含まれます。
テクノロジーが新しい場合。
このテクノロジーはすでに製品に実装できます。
製品は十分安いです。
過去数十年間の画期的なテクノロジー製品の開発を振り返ってみますが、それらはすべて、家庭用コンピュータ、インターネット、携帯電話、モバイルインターネットなどの 3 つの要素を満たしていますか?なぜこの一連の長い記事を書いたのでしょうか? AIもブロックチェーンも、上記のような画期的なプロダクトに発展する可能性があるような気がするのですが…。
Motorola の費用対効果の高い 8 ビット プロセッサが誕生した年、企業と個人は、そこに隠されている可能性のある巨大なビジネス チャンスを発見することに非常に熱心でした。そこで、それぞれが 2 つの分野に費やす方向を選択しました。探していると、良い友達を見つけて、次のような醜い電子機器を組み立てました。
ちなみにこれはアップルコンピュータ世代（Apple I）のプロトタイプで、選ばれたのはアップル創業者の一人スティーブ・ジョブズであり、彼の親友であるウォズニアックである。世界初の家庭用パーソナルコンピュータはこうして誕生しましたが、当時、それは500ドルで売れるほどの醜いアヒルの子でした（米国労働統計局の保守的なデータによると、国民の購買力）。 1975 年頃の米ドルは現在の 6 倍に相当しました。したがって、現在の 1 セットあたり 3,000 ドルは天文学的です) と例えられます。さらに驚くべきことに、最初のアップルコンピュータの誕生から 48 年が経ち、このアップル社の市場価値は 2 兆 7,000 億米ドルに達しており、アップルを独立した国民経済とみなした場合、その GDP は世界第 5 位にランクされます。英国、そのすぐ下にドイツ、日本、中国、米国が含まれます。ジョブズは新興テクノロジー王国を確立しました。
やめて、やめて、これがゲームと何の関係があるの？心配しないでください。最初の方向性は家庭用パーソナルコンピュータの出現であり、2番目の方向性はアタリという会社が6502プロセッサをゲーム機に追加して開発したということです。2年を経て、ついに発売されました。 1977 年の Atari 2600 ゲーム コンソールは、最初の家庭用ゲーム コンソールでした。
このコンソールは 1980 年に年間 20 億ドルの収益をもたらしました (今日のドルに換算すると 120 億ドルに相当)。今日のプレイヤーは Atari の素晴らしさにはまったく無関心ですが、Atari が先駆けて開発した「1 つのプラットフォーム、複数のゲーム」モデルは現在に至るまで適用されており、ホスト会社が開発し、カートリッジ内のゲームはゲーム スタジオに引き渡すことができます。映画「レディ・プレイヤー 1」で通過する最後のレベルは、Atari 2600 ゲーム コンソールで爆発的に普及した氷上でプレイされる「パックマン」ゲームです。
アタリの突然の富により、当時の多くのテクノロジー企業は突然、技術力を急速に富に変える新たな方向性を見出し、現在でも有名なセガや任天堂も市場に参入し始めた。 1983年、任天堂の赤白機（FCゲーム機：ファミコン）は世界のゲーム市場を竜巻のように席巻し、子供時代の最も忘れられない思い出「配管工：ブラザー・メアリー」を私たちの世代にもたらしました。赤と白のマシンは 2003 年まで廃止されず、合計 6,000 万台以上が販売されました。私たちが東方でよく知っている小宝王学習機は、赤白機の模造ディスクです。
ここでまたゴシップですが、上記の最初の方向性もジョブズがアタリから学んだものです。生涯を通じて上司であったジョブズ氏の唯一のアルバイト履歴書には、アタリ社のゲーム機チームで働いていたことが記されており、アルバイト中に 6502 チップの強力な機能を学び、その後、彼は起業するために出かけ、Appleを作りました。
1980 年代の終わり、セガと任天堂の間の競争は激しく、8 ビット プロセッサの計算能力が十分ではなかったので、16 ビット プロセッサを作りました。このように、端末製品と市場の需要の圧力を受けて、チップ技術の研究開発は飛躍的に進歩し、先に開発した者が儲かるという変革の道が確立されました。
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02 マジカルエヌビディア
この AI ブームの波の高まりに伴い、NVIDIA (エヌビディア) の名前がメディアで頻繁に取り上げられるようになり、コンピューター製作の経験を持つ友人や、マイニングで富を得た大手 V は知らない人はいないはずです。 NVIDIA: 世界最大のグラフィックス カード メーカーです。ハイエンド 3A ゲームにはグラフィックス カードが必要で、マイニングにもグラフィックス カードが必要です (実際、必要なのはグラフィックス カード上の GPU であり、GPU の計算能力はいくつかの面で CPU を上回ります)。それはAIと関係がありますか？整理してみましょう。
ビデオ ゲームは 50 年近く開発されており、ゲームの画像やビデオに対するプレーヤーの要求はますます高まっているため、グラフィックス カード上の GPU の計算能力は常に反復され、進化しています。その後、ビデオ キャプチャなどの拡張産業も登場しました。 GPU の高い計算能力の特性がグラフィックス カードに新たな力を与え、2000 年頃、AI は深層学習の段階に入りました (詳細については、この一連の長い記事の最初の記事を参照してください。Xinton は、ニューラル ネットワークを記述する方法 —— ディープ ラーニング) に基づいて、グラフィックス カードの計算方法がニューラル ネットワークの学習に特に適していること、つまり、供給される情報とデータが多ければ多いほど、効果が向上することが科学者らによって発見されました。 OpenAI の躍進は、数万台の Nvidia GPU A 100 を使用した内部テストから来たと言われており、その後、神の黄金の指のように、新しい世界が神秘的な一角を明らかにし始めました。
その結果、グラフィックス カードは AI 企業の成長に不可欠なものとなりました。過去 20 年間の Nvidia の株価を見ると、2016 年頃から本格的に株価が上昇しました。前回の記事で、OpenAI が設立されたことをご存知でしょう。 Nvidia は AI の潮流で反撃を完了しました。現在の時価総額は約 6,800 億米ドルで、他のチップ企業 Intel や AMD をはるかに上回り、Apple、Microsoft、グーグル。
大規模な AI モデルにコンピューティング能力を提供する現在の主流の GPU は、Nvidia が製造する 2 つのモデル、A 100 と H 100 です。アナリストの中には、AI企業が保有するA100やH100の数を企業の重要な指標の一つ、すなわち「英語コンテンツ」とみなす人もおり、英語コンテンツの多さはバイアグラを服用するようなもので、すぐに成長する…。これは私が解釈した「NVIDIA」の定義です、ははは、めちゃくちゃです。
マスク氏でさえ最近、Twitter が約 10,000 個の Nvidia GPU を購入したと発表しました。誰もが Nvidia の幸運を羨んでいるとき、2016 年の初めに Nvidia の創設者 Huang Renxun が Nvidia の GPU を実証するために AI スーパーコンピューター DGX-1 を OpenAI に寄贈したという事実を無視することはできません。この特別なマシンの能力により、OpenAI の 1 年間のトレーニング時間をすでに 1 か月に短縮できます。したがって、Nvidia が長い間 AI 軌道を敷いてきたことがわかります. 時価総額 6,800 億ドルの企業は空から降ってくるわけではありません. 水面下での戦略的意思決定と商談が行われるべきです非常に刺激的で、解釈可能です。
では、Nvidia はどのようにして誕生したのでしょうか?なぜビデオ ゲーム、産業用ビデオ、暗号化マイニング、AI コンピューティング能力など、複数の業界にまたがることができるのでしょうか?ゴシップを続けましょう:
実際、インターネットと同様に、統合チップはもともと軍事的ニーズから生まれました。1950 年代、米国国防総省は、目標をより正確に攻撃するためにミサイルやその他の兵器に制御装置を追加したいと考え、いくつかの大学を見つけました。研究所は研究に報酬を提供し、MIT の有名な科学者ショックレー (ショックレーはトランジスタの父として知られ、ノーベル物理学賞を受賞した) が若い才能のグループを率いて、この概念を考え出しました。チップ。
ショックレー氏は長い間成功し、有名でした。ある程度の成果を上げた後、彼の最大の趣味は、毎日 AMA に行き、花と拍手を楽しみ、「プロジェクト パーティーが何かをしている」と外の世界に言うことです。投資家である米国国防総省から資金を支出している。しかし、彼の部下である若い才能たちは、金持ちになるという夢を実現するために何かをしたいと本気で考えており、研究開発を強化し、コストを削減し、生産規模を拡大し、民間の広大な畑に侵入して掘削を続けることを要求しています。そしてたくさんのお金を稼ぎましたが、ショックレーは彼にそれをやらせることを拒否しました。
その後、ショックリー研究所から8人の若者が現れ、フェアチャイルドという新会社が設立され、「フェアチャイルド8人の反逆者」として知られるが、その中で最も有名なのはムーアの法則を定義したムーアである。
8 人の誓約もとても夢のようなものです。彼らは 1 ドルを受け取り、全員の名前に署名しました。その意味はこれ以上ないほど明白です。ラオ シャオ、もう私たちのために大きなケーキを作らないでください。私が欲しいのは緑色の紙幣です！
実際、技術開発の歴史において、この種のギャング抗争は、チップ革命を主導した初期のフェアリー・ボーイズとエイト・レベルズから、2000年初頭のペイパル・ギャング（メンバーはテスラ、リンクトイン、ユーチューブを設立）に至るまで、破壊的な革命をもたらすことがよくある。など）がインターネット革命を起こし、その後 2015 年に前回の記事で触れた OpenAI の創設グループに加わりました。
フェアチャイルドといえば、この会社は画期的です。
まず、半導体産業をテクノロジーの観点から定義し、研究開発のアイデア全体が、集積回路を大量生産できる材料としてのシリコンに焦点を当てています。
2つ目は「ベンチャーキャピタル＋インキュベーションカンパニー」のビジネスモデルを定義しています。フェアチャイルド・エイト・レベルズはまず、ウォール街のベンチャーキャピタル産業の父であるアーサー・ロックにFAとしてアプローチし、資金提供者の父親でフェアチャイルドの創設者であるシャーマン・フェアチャイルドを紹介した。 。このシャーマン・フェアチャイルドはIBMの個人筆頭株主であり、フェアチャイルド設立後最初の受注はIBMからであったという経歴の持ち主である。それ以来、投資家が単に資金を提供するだけでなく、企業の経営や運営に関与し、自らのリソースを使って起業家の成功を支援する、この種のベンチャーキャピタルのビジネスモデルが人気となり、現在に至るまで普及しています。短く、より詳細な内容です (これが W Labs のやっていることです、ハハハ)。
第三に、シリコンバレーの出現を促進しました。フェアチャイルドは徐々に半導体産業の黄埔陸軍士官学校となり、フェアチャイルドの8人の反乱軍将軍であるフェアチャイルドと数年間協力しましたが、後に条件に同意せず、単独で行うことも出てきてグループを率いました。他の同僚も出てくるでしょう。全員が新しい会社を立ち上げ、フェアチャイルド オフィスの周りに散らばり、この地域が現在のシリコン バレーとなりました。その新しい会社の中にはインテルや AMD も含まれていました。フェアチャイルドを去った若者たちは100社以上の半導体会社を設立し、フェアチャイルドはまさに妖精のインキュベーターとなった。
Nvidia に戻ると言えば、Fairchild 出身の人が AMD を設立しました。Nvidia の上司である Huang Renxun 氏は AMD のエンジニアで、その後起業するために出てきて Nvidia を設立しました。これらの企業と人物は密接な関係にあり、黄仁勲氏とAMDの現講演者である蘇子峰氏は間接的な関係にあると言われている。
Nvidia 設立のアイデアは、Intel と AMD は PK CPU に行き、私は GPU に特化するというものです。とにかく、コンピュータ ゲームはますます良くなり、従来の CPU の計算能力はますます難しくなっているため、グラフィックス処理部分を特別に分離して新しいチップを作り、それを GPU として定義し、グラフィックス カードに搭載しました。 . 当時はまだブルーオーシャンでした。
初期には、ゲーム産業が Nvidia の収益の 100% を占めていました。利益を得た後、Huang Renxun は研究開発の取り組みを狂ったように増やし、GPU を産業分野やその他の分野に拡大しました。法律は Huawei と非常によく似ています: 研究開発が第一、続いて市場。グラフィックス処理分野はますます人気が高まっており、AI に加えて戦場のドローンでもグラフィックス認識処理に GPU が使用されています。
Nvidia を例に挙げると、ゲームは最もリソースを必要とするソフトウェアとして、逆にハードウェアのパフォーマンス向上を強制すると同時に、B サイドと C サイドを結び付けるのに最適な産業でもあります。請求書の支払いに。
これまでのところ、私は再質問に成功していますが、ゲームは過去半世紀にわたる科学技術の進歩の原動力です。
つづく。このシリーズは、W Labs の「AI チェーン ゲーム研究グループ」によって共同作成されており、チーム メンバーの Gua Ge、Jia Ran、Bao Bao、Brian、Xiao Fei、Hua Ge の尽力に感謝します。この記事のメインライターはGua Geです。
転載歓迎、オリジナリティーは難しいので「Guadain Laboratory W Labs」制作であることを明記してください
Guadain 研究所のウェブサイト: http://www.wlabsdao.com/
