Rene Haas: Arm CEO 雷内·哈斯谈 AI：英伟达的经验、英特尔的衰落与中美芯片战
Arm CEO Rene Haas on AI: Nvidia Lessons, Intel's Decline and the US-China Chip War
嘉宾：Rene Haas
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有一家公司，几乎所有芯片制造商都依赖它，但它其实并不制造任何实体产品。然而，它在 9 月份轰动一时的 IPO 使其估值超过 540 亿美元。这是两年多来规模最大的公开募股。该公司的估值已经翻了三倍。如果你口袋里或面前有一部智能手机，那么它里面某处就有一颗 Arm 电路。我们是 CPU，是一切的核心。他们是 CPU 领域的赢家。基础模型、软件，其发展速度远远快于硬件。
比硬件快得多。所以我们看到的是，人们对新硬件的投资越来越快，这最终对我们来说是件好事。女士们先生们，请欢迎 Arm 首席执行官雷内·哈斯（René Haas）。非常感谢。你好吗？谢谢。欢迎，欢迎。David。嘿，很高兴见到你。你好。……还是你要到九？我知道你在和英伟达竞争，所以你可能想选九，对吧？我选九。跟 Jensen 打交道，就得玩大的。跟 Jensen 你就得玩大的。和他竞争是什么感觉？
英伟达。嗯，我得说英伟达是我们的客户，所以今天我不会说 Jensen 是我的竞争对手。但正如你们所知，我在英伟达工作了很多很多年，他非常了不起，对吧？在那里工作、为他工作、和他共事，我学到了很多，后来英伟达在 2020 年差点收购了 Arm。所以我差一点又有机会和他共事了。你从 Jensen 身上学到了什么？你知道，Jensen 有一点很了不起，我觉得像 Michael Dell、Masa 这样的人也是如此。这些创业者在 30 年前、40 年前创办了自己的公司，至今仍在掌舵。所以他们身上有一系列了不起的特质。
远见、速度、无畏、敢于冒险，以及非常非常快速转向的能力。我在英伟达经常看到这一点。我在那里的时候，我们的销售额只有大约 40 亿美元。当时，我们在研究很多不同的方式来发展业务模式之类的。我记得有这样一个故事，那次我们在开一个战略务虚会。
本来那应该是一次路线图评审，每位总经理逐一讲解他们对自己业务的预测。结果原本的路线图评审变成了：我们要改变战略，我们要砍掉这条产品线，我们要把 2,000 名工程师从 X 项目调到 Y 项目。顺便说一句，我们当时总共只有大约 6,000 人。X 项目是什么？Y 项目又是什么？
当时我们在尝试做连接英特尔处理器的移动芯片组，对吧？在那个年代，记得 PC 架构的人都知道，做这类芯片组与英特尔竞争是非常艰难的生意，而且英特尔凭借其集成方式让竞争变得非常非常困难，事实上这正是开始转向的起点
——在英伟达内部大举转向 Arm，因为当时 Jensen 看到了 SoC 和基于 Arm 的架构的发展，于是把所有人都调到了 SoC 项目上。我们不妨退一步，给观众交代一下背景：孙正义先生和软银将 Arm 私有化了，私有化，对，花了 320 亿美元。
320 亿美元。然后众所周知，他曾试图把它卖掉。是的。找不到买家。确实找不到买家。于是他一直持有。后来让它上市。它现在是一家市值 1,500 亿美元的公司。没错。
你在后台告诉我们，众所周知他拒绝出售任何一股。所以这有点像是一个缓慢建立股东基础的过程。但你们作为一家企业表现得非常出色。请为那些想了解英伟达的人描绘一下全局：它是世界上最有价值的公司，同时也是理解 AI 的一扇窗口。他们做的东西为什么这么强大？为什么还没有其他在那种规模上具有竞争力的方案？你认为在未来五年、十年里这会如何变化？
哦，天哪，要讲的东西很多。思考英伟达的方式，在某种程度上，虽然我是 Arm 的 CEO，但我并不想一定把它扯回到 Arm 上。但在我们的世界里，真正驱动需求的是计算工作负载。归根结底就是计算工作负载。当一种新的工作负载基本上被发现或被发明出来时，问题就归结为：从处理器角度看，什么才是应对该工作负载的最佳架构。那我们来看看 AI，你知道，AlexNet 那个灵光乍现的时刻
以及 Demis 团队所做的工作。AI，尤其是训练，是一个非常非常复杂的并行问题，非常适合 GPU。事实上，工程师们在 AlexNet 上所做的最早的工作，用的不是 Blackwell，也不是 AI 处理器，而是一块游戏 GPU、一张游戏显卡。所以，就 DeepMind 时刻、AlexNet、Transformer、训练而言，英伟达正处于非常非常有利的位置去抓住那个时机。快进到训练这些复杂的 AI 模型，正如 Demis 刚才所谈到的，这是一项极其庞大的工作量。
那么，Arm 在其中扮演什么角色？每一种这样的工作负载都需要一个 CPU，不仅用来运行计算机，还要帮助加速器运行。这就是英伟达如今成为我们客户的原因。他们最先进的芯片 Grace Blackwell 由 72 个 Arm CPU 搭配 Blackwell 架构组成。这就是英伟达如今所处的位置。所以回到英伟达处于什么位置的问题，
竞争是存在的。你知道，Demis 谈到了谷歌。他们自己做一种叫 TPU 的芯片。显然，英伟达在通用芯片领域处于领先地位。但现在我们处在一个有趣的世界里，人们在考虑：用通用芯片？还是定制芯片？等等等等。毫无疑问，现在身处这个行业是一个非常迷人的时期。你怎么看像特斯拉这样的公司——特斯拉最近合并了两条路线，现在正在做 AI5 和 AI6——以及一些新兴公司，比如 Cerebras，现在有一大批公司，Groq 等等，都已经融到了巨额资金，你是否认为 Arm 的角色应该是，找不到更好的说法，
为所有需要这种能力的人提供武器的“军火商”？还是说到某个时候，你会觉得，你看得够多了，或者你会想：天哪，这个我自己就能做得更好？也许两者都有一点。我的意思是，今天我们扮演的角色是，我们越来越成为连接这些加速器的那颗微处理器，无论是 Cerebras 做的、英伟达做的，还是谷歌做的，它们都与之相连。我们能自己做一些定制产品吗？有可能。我们能为构建定制芯片的人提供知识产权吗？我们今天就在这样做。所以在某种程度上，我们处在一个非常独特的位置，不仅能够提供解决方案，无论是
标准的还是定制的，而且随着 AI 从吉瓦级数据中心转移到在这些头戴设备、可穿戴设备或任何需要高能效的设备上运行，你仍然需要运行计算工作负载，但现在你还需要运行 AI 工作负载。我认为只有 Arm 处在独特的位置来应对这一点。所以你们要造芯片和英伟达竞争？我今天不会这么说，但我们能做到吗？我在上次财报电话会议上暗示过，我们正在考虑比今天走得更远一点。未来几年，我们会不会看到市场在训练和推理之间出现分化？
因为我注意到，xAI、OpenAI 以及已经在用 TPU 这样做的谷歌，他们都在为推理自研芯片，而推理可能占，我不知道，99% 的工作负载。他们似乎承认英伟达在训练方面是最好的，而且他们似乎没有——至少还没有宣布——要在训练上挑战英伟达。那么市场是否有可能分化为训练芯片和推理芯片，而推理领域的竞争会激烈得多？是的，而且我还认为存在第三类：训练会被蒸馏成更简单的训练芯片，不需要运行万亿参数的模型。你可以有一个巨型模型，由它来训练和教导更小的模型，
混合专家模型，200 亿参数，它可以是推理和训练的混合，做强化学习，此时芯片在帮助学习已训练的领域。这几乎就像教授在教一个学生，而这个学生同时也可以当助教，对吧，两者都能做一点。然后是推理，随着时间推移，推理芯片会变得非常专用。特别是当你到达终端设备时，你不可能用一块功耗达一千瓦的 GPU。那是不可能的。
对。那么如果在实际场景中有机器人，假设我们有 5 亿台机器人，机器人领域的芯片市场会是什么样子？在 AI 方面，它与我们今天的嵌入式端和数据中心端相比有什么不同？是的，物理 AI 将是一个巨大的市场。我的意思是，坦率地说，今天他们用的是……比数据中心还大？是的，我认为是。因为我认为他们将会……如今，他们大多使用改作他用的汽车芯片，对吧？这些芯片具备功能安全、符合 ADAS 相关合规要求，但它们并不是专门针对执行器或专门针对更小的部件，
比如关节。所以物理 AI，尤其是能够学习的 AI，我认为将是一个巨大的市场，因为机器人本身会搭载几十颗、几百颗芯片。所以，是的，从出货量角度看，它可能会非常庞大。这些数字将远远超出我们今天所见。你们创业时，或者说 Arm 起步时，其实是做参考设计，然后与合作伙伴协作。这种模式是否让你在出口管制、出口限制以及中国在这个生态系统中扮演的角色等问题上，与那些真正从源头做起、尝试自己流片并直接销售的其他类型厂商相比，有着不同的视角？
在某种程度上是的，尽管我们不制造任何东西，对吧，我们的商业模式是我们做设计，由别人来制造芯片，大部分在台积电，一些在三星，甚至英特尔。但因为相对于软件生态系统，我们处于价值链的早期，换句话说，我们可能比任何人都更早看到人们在做什么，因为归根结底我们是连接硬件和软件的纽带。所以在出口管制问题上，是的，在某种程度上我们有非常广阔的观察视角。
如今，中国的生态系统实际上追随全球生态系统，这一点从以下角度来看是好事：中国的每一部手机，虽然不运行谷歌的 Android，但运行的是某个版本的 Android，并且利用了源自 Android 的应用生态系统。自动驾驶汽车也是如此。他们利用了由 Arm、然后是高通和英伟达所打造的 ADAS 技术栈。所以目前，中国在软件方面的生态系统看起来与西方非常相似，这对我们来说显然很好。而对于我们希望事情走向何方，我们有非常鲜明的观点。
如果全球生态系统保持开放，那就太好了。你怎么看特朗普总统持有英特尔 9%、10% 的股份？这家公司又是如何如此严重地错过了整场革命的？嗯，你知道，半导体是我整个职业生涯都在从事的领域，我 1984 年进入 TI（德州仪器），我整个职业生涯一直在半导体行业。这里的产品周期很长。开发芯片需要很长时间。投资晶圆厂需要很长时间。
定义架构和生态系统需要很长时间。如果你错过了几次，时间是非常非常……你会为此受到惩罚。我认为不幸的是，英特尔在几个领域受到了惩罚。显然，他们在移动领域受到了惩罚。他们完全错过了那个领域。他们在制造方面也因转向 EUV 的问题受到了惩罚。
EUV 是一种用于制造全球最小芯片的先进方法。大约十年前，他们决定不像台积电那样以同等力度投资这项技术，于是落后了。一旦在芯片领域落后，就非常非常难追赶，因为周期会压在你身上。台积电如今拥有世界上最好的晶圆厂。
领先的公司，苹果、英伟达、AMD，都在台积电生产。台积电在它所生产的东西上越做越好。而英特尔、三星，他们得不到这些机会。这种差距只会不断复利累积。而那个飞轮，一旦它复利、复利、再复利，就很难追赶了。那么如果你思考一下，英特尔失去立足点之后，你确实提到了 EUV，而那个领域的领导者是像 ASML 这样的公司
再往前一步，还有像卡尔·蔡司这样制造这些镜头的公司，这些都是西方需要的关键基础设施。政府是否应该投入更多资本来孵化这类东西，让我们的供应链更多元化一点？对比来看，有对英特尔的投资，但也还有其他一些事情或许我们也应该去做。哦，百分之百。我的意思是，如果你看看制造芯片中最关键的组成部分，就是这些稀土化合物。
有一种看法认为，哦，中国垄断了市场，因为他们掌握了所有稀土矿产的获取渠道。但矿产的获取是全球性的。获取原材料没有问题。问题在于精炼，以及真正建立能够精炼这些材料的工厂。同样，这需要数十年级别的投资。我跟你们讲一件事，我在中国生活过好几年。我在那里生活时印象非常深刻、至今仍然如此的一件事是，中央政府内部的产业政策，恕我直言，会延续超过
一个选举周期。而且基本上，他们会要求科技部的许多官员是工程师，去思考关于建设的政策。所以对于你的问题，美国应该这样做吗？绝对应该。好，Renee，让我直接考考你。你看，在韩国贸易协议、日本贸易协议、欧洲贸易协议之间，这些国家现在将向美国投入将近两万亿的投资资本。我们该如何着手打造一家像 ASML 那样的公司或能力，或者，你知道，这些镜头？比如，我们该怎么做？
我们该去哪些大学，去哪些实验室？我们该做什么？我认为可能需要更多……美国公司携手合作，我这么说是因为 Arm 不是一家美国公司，但如果我是的话我也会这么做：携手合作，为其中一些计划汇集资本，从而基本上打下某种基础。你需要大学，但也需要企业来支持这件事，还需要融资、私募股权、各种不同的资本，因为这是一项巨大的资本投资，同样需要
来自企业和私募股权的投资，但与此同时，它需要持续多年。说到晶圆厂，台积电在亚利桑那州建了这座工厂。有报道称他们无法招到劳动力、无法培训劳动力、无法组建一支……我不知道用什么词合适。在文化上，这支劳动力队伍能以同样的方式运作，
就像他们在台湾那样，而他们确实面临很大挑战，不得不把人调到亚利桑那州来运营工厂。这些是新闻报道，所以我们并不掌握第一手信息。你认为我们有能力在美国本土建设晶圆厂吗？需要付出什么？如果你在政府任职，比方说你是 AI 主管（AISR），你会建议总统怎么做
以确保这件事成功？是的，我不想抢 David 的功劳。他作为 AI 主管做得非常出色。不过你触及了一个非常关键的原则，即在美国国内实现世界一流的制造，以及实现这一目标需要什么。几十年前我们曾经拥有它，信不信由你，曾经有一段时间，世界领先的合同制造商都是美国公司，我们知道该怎么做。如果你回到 30 年前，苹果和康柏曾经自己制造 PC，拥有自己的工厂，信不信由你，后来所有这些都转给了伟创力（Flextronics）和 SCI 等等这样的公司。
所以我们曾经拥有过。最终，出于成本原因，这些开始转移，一路转到了远东，转到了富士康和中国等等。有一本很棒的书《苹果与中国》，记录了其中的很多内容。说到你的观点，我们能不能把它找回来？在某些方面，没有理由我们做不到，但这是一种心态问题。台积电是 24 小时全天候运转的，如果一条产线停了或者客户遇到问题，不仅技术人员需要随时待命，工程师也需要随时待命。
坦率地说，我认为在美国我们已经失去了如何做到这一点的肌肉记忆。我的意思是，我们大概在一代人之前可能还具备这种能力。我不知道我们现在是否还有。而且我们肯定没有培养出一代人，让他们把制造业工作看作是同样有利可图、同样有声望的工作。他们有点觉得：哦，那是蓝领工作。我不想走那条路。
在台湾可不是这样看的，对吧？在台湾，如果你说你在台积电工作，或者你在为进入台积电而读书，那是一件非常有声望的事情。这不仅仅是 AI 主管的问题。我认为在美国重振制造业这件事上，问题比这更深层。所以你已经诊断了问题。你有解决方案或建议吗？
有没有一个简短的版本可以重点说一下？我认为大学已经做了大量工作。几周前我去了卡内基梅隆大学。他们现在开设了芯片设计方面的微电子课程。这类课程在好些年前已经消失了。现在真的有人在设计芯片。所以我认为，要把卓越的制造运营引入大学，让它成为大学支持的一个学科领域，以建设这种能力
在美国，我认为这是必需的。让我回到 Chamath 提到的出口管制。我不确定在座的各位是否确切知道这些规定是如何运作的，但基本上，如果一种产品，比如先进半导体，被列入出口管制清单，就意味着销售它的公司或买家必须向商务部申请许可证，才能完成采购订单。然后商务部会处理该许可证申请，它要经过某个跨部门委员会，基本上需要五个不同的部门签字批准。最好的情况下也要几个月，但有些许可证申请确实已经在排队中搁置了两年，到那时芯片都已经过时了。
信不信由你，现在华盛顿有很多人和团体在呼吁，全球范围内每一笔先进半导体的销售都必须是经过许可的销售，因为他们认为 GPU 就像钚之类的东西，本质上就很可怕。我的意思是，这确实是目前正在进行的讨论。事实上，在拜登政府的最后五天里，出台了一项重大规则，叫做拜登扩散规则，它基本上确实要求全球每一笔 GPU 销售都需要许可，但有一些豁免。我们撤销了这项规则，但华盛顿要求恢复这类规则的呼声和压力从未停止。讽刺的是，倡导这些东西的人称自己为对华鹰派。
但在我看来，半导体行业的整个基础，它之所以发展得如此之快，之所以每年都有新芯片，是因为在很大程度上它真的没有受到政府干预。它一直不是一个高度监管的行业。我很好奇，如果政府现在以我所描述的方式对它实施严格监管，你认为这个行业和创新的步伐会发生什么？你提出了一个很好的观点。我想我们甚至可能有几个这样的申请还在排队，已经好几年没有获批了。
你说得对。半导体传统上一直没有受到监管。正因为如此，如果你看看推动半导体增长的真正核心——计算，无论是英特尔、Arm 还是英伟达，那都是西方。为什么是西方？因为这既需要芯片层面的创新，也需要全球性的软件生态系统。当世界是平的，在卖给谁、生态系统如何建立方面没有限制时，世界就运转得非常好。
如果你切断某种计算架构向世界其他地区的供应，会发生什么？世界上某些在人才、技术、创新方面具备能力的地区，他们会找到办法，他们会找到绕过这个问题的办法。而一旦这种情况发生，你就造出了两个平行宇宙。然后美国和西方就会面临风险：另一个生态系统可能成为首选生态系统。所以如果能设法让那些许可证加快审批……在半导体领域，世界是平的时候运转得非常好。在一个全球生态系统中，愿最好的公司胜出。Rene，公司是在剑桥创立的，最初所有员工都在那里，
但现在，你知道，我想大约 50% 的员工在英国。跟我们讲讲在那里建设一家公司、多元文化，以及根据技术发展的方向你们将走向何方。公司是在英国剑桥的一个谷仓里创立的，是为苹果 Newton 打造处理器的合资企业的一部分，由苹果和 VLSI Technology 合资组成。他们需要一款低成本芯片，能用电池运行。他们委托一家公司来制造芯片。那款芯片不太好，
但一群人说，你知道吗，这个设计挺不错的，我们为什么不尝试以此为基础建立一项业务呢？Arm 就是这样诞生的。我是第四任 CEO，也是第一位不来自英国的 CEO。在我接任后的三年半时间里，我一直在努力做的
是保留我们在剑桥拥有的杰出科学家和技术创新，同时注入一点硅谷式的进取精神和变化，让我们行动更快、推进更迅速。现在，正如你所说，一半员工在英国，但我们在全球都有员工，班加罗尔有 2,000 人，美国大概超过 1,000 人，还有欧洲各地，
所以这是一家高度全球化的公司，我们哪里有人才就去哪里，我们寻找优秀的工程师。你们在这里还能找到优秀的 STEM 人才吗？还是说现在需要在核心电气工程和芯片设计上投入更多？我们需要多得多的投资。我们的业务还没有到我可以说因为 AI 而少招人的地步。我确实在少招财务人员和法务人员。抱歉，Jason 和 Spencer，如果你们在台下的话。但对于工程师来说，用于开发的 AI、用于创造的 AI、用于科学的 AI，这仍然是一个难以解决的问题，这就是为什么我们需要更多工程师来开发芯片，这很好。
回到这个问题：对算力的需求是否还会增加？我们看到的这波 AI 浪潮，在生成式 AI 用于科学和创造的领域是否会持续？我认为还有很长的路要走。我们把视角拔高一点，看看我们与中国的关系，稍微谈点地缘政治：你如何看待中国与美国？在 AI 上这会是赢家通吃吗？还是这两个大国能够和睦相处？我们是竞争者吗？是合作者吗？还是我们注定要像去年我们在这个舞台上谈到的那样，在台湾问题上开战？你怎么看？我们是否有一条与中国开展良好合作的道路？
我在这里要做个乐观主义者，Jason，我认为是有的。我认为中国看待 AI 相关的一些事情，无论是护栏、政策，还是确保我们拥有适当程度安全检查的那些措施，他们的思路是对的。我这么说只是基于我与那边一些人的交谈。我不一定会把它比作核军备竞赛，但在某些方面它也并无不同，因为你需要那些具备能力的国家
愿意坐到谈判桌前进行对话，而根据我的经验，中国到目前为止已经表现出了这一点。女士们先生们，Rene Haas。谢谢。谢了，伙计。谢谢。谢谢，Renee。
非常感谢。