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中新网11月21日电(中新财经记者 吴涛 葛成)随着微软CEO纳德拉抛出“橄榄枝”，OpenAI创始人山姆·奥特曼(Sam Altman)最终归宿疑似尘埃落地，不过事情或远远没有这么简单，最新消息称，OpenAI超九成员工写了联名信，要求该公司董事会辞职。 奥特曼最终归宿仍扑朔迷离 “我们非常高兴地宣布，山姆·奥特曼和格雷格·布洛克曼将与同事一起加入Microsoft，领导一个新的先进AI研究团队。我们期待迅速为他们提供所需的资源以确保他们的成功。”当地时间11月20日，微软CEO纳德拉在社交平台上宣布被OpenAI董事会辞退的奥特曼将加入微软。 海外社交平台截图 “我们将继续致力于与OpenAI的合作，并对我们的产品路线图、我们在Microsoft Ignite上宣布的所有创新能力以及继续支持我们的客户和合作伙伴充满信心。我们期待与埃米特·希尔(Emmett Shear)和OpenAI的新领导团队建立联系并与他们共事。”纳德拉称。 时间回到11月17日，OpenAI宣布，奥特曼将不再担任公司CEO并将离开公司董事会，另外，公司联合创始人兼总裁布罗克曼将不再担任董事会主席。 这一消息迅速引发关注，因为OpenAI孵化了明星产品ChatGPT。资料显示，OpenAI在2015年创立，短短几年已经成为世界上领先的AI公司，凭借ChatGPT名声大噪，并引领了大模型创业潮流，有消息称，目前其市值约800亿美元。 据外媒消息称，视频流媒体网站Twitch的联合创始人埃米特·希尔将接任临时首席执行官。 还有消息称，奥特曼加入微软后，或仍将回到OpenAI工作。有分析认为，微软一下子喜提AI行业大佬，股价大涨，或是此次“宫斗”的最大赢家。 多数员工“站队”奥特曼 值得注意的是，OpenAI员工并不满意董事会辞退奥特曼。据美国福布斯新闻网报道，当地时间20日，美国OpenAI公司超过700名员工签署联名信，要求该公司董事会辞职。 要知道，OpenAI一共才有约770名员工。这意味着有超九成员工签署了上述联名信。 资料图：当地时间2023年5月16日，OpenAI时任首席执行官山姆·奥特曼出席参议院司法委员会下属的隐私、技术和法律委员会举办的听证会。 与此同时，被认为是本事件策划者的公司首席科学家伊尔亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)亦签署了上述联名信，并发推文称，自己对自己参与董事会的行动非常深感遗憾。 在海外社交平台上，很多人在奥特曼的推文下方留言称“OpenAI is nothing without its people”(没有员工，OpenAI就一无是处)。这些留言的人既包括OpenAI的工程师，也包括这家公司CTO、COO在内的管理层。奥特曼对很多类似的留言“点赞”。 奥特曼最新发布的一条推文称：纳德拉和我的首要任务仍然是确保OpenAI继续蓬勃发展，OpenAI和微软的合作伙伴关系使这一目标变得非常可行。 OpenAI“内乱”，ChatGPT怎么看？ 作为一家人工智能公司，创始人奥特曼该不该离职ChatGPT恐怕最有发言权，毕竟它最“智能”，那它是怎么回答的呢？ ChatGPT截图 当问到“你认为OpenAI创始人Sam Altman该被辞退吗？”ChatGPT回答：“我作为人工智能模型没有个人观点，也没有能力对个人是否应该被辞退做出判断。这是一个复杂的问题，通常取决于公司内部的具体情况、领导层的决策、业绩表现等多方面因素。辞退高层管理人员的决定通常是由公司董事会和高级管理层根据综合考虑做出的。” 另外，ChatGPT对其公司的创始人奥特曼已离职一无所知，当问到“如何看待OpenAI创始人Sam Altman被董事会辞退？”时，ChatGPT回答：“我了解的第一日期(2022年1月)，我并没有关于OpenAI创始人Sam Altman被董事会辞退的信息。” “如果确实发生了这样的波动，评价这一事件可能取决于注销的原因以及对OpenAI未来的影响。注销可能是由于个人原因、战略调整、公司发展方向的不同或因素。”ChatGPT称。 资料图 奥特曼为啥离开？众说纷纭 关于奥特曼被董事会辞退，董事会认为奥特曼在与董事会沟通过程中“不总是坦诚的”，阻碍了其履行职责，“董事会不再相信奥特曼有能力继续领导OpenAI”。 不过OpenAI的员工可能不这么认为。据彭博社报道，签名员工这一封联署信，表明“无法为缺乏才干、判断力和不关心公司使命与员工的人工作或共事”。 猎豹移动CEO、大模型应用开发创业者傅盛分析认为，OpenAI分为四个派系，一方是以奥特曼为代表的OpenAI商业公司，另一方是以董事会为代表的非营利组织，还有大股东微软，还有“谁给钱多跟谁走”的大部分员工。 “不久前，OpenAI发布了GPT商店，想靠应用分成商业化，但董事会成员不持股，赚不赚钱和他们关系不大，他们更注重科研和AI安全，董事会很有可能在公司章程上对股东进行了约束。” 除了OpenAI董事会，目前没有其他权威消息对奥特曼为什么离开公司做出解答。(完) 举报/反馈

近日，OpenAI以山姆·奥尔特曼（Sam Altman）回归公司CEO（首席执行官）职务、重新组建董事会的方式将路线之争暂时压下。而国内人工智能创业赛道在看过热闹之后，重新聚焦于眼前的算力问题解决。 2023人工智能计算大会上，中国工程院一局副局长唐海英表示，近期刚发生的戏剧性 OpenAI 事件，正是加速派和保守派之间矛盾的体现。对国内产业而言，人工智能的迅猛发展带来便利，也带来风险与挑战。特别是我国的科技界与产业界，应考虑如何利用大规模数据、模型、应用等优势，生成自己独特并能造福人类的AI。既要大胆探索、勇于创新，又要小心谨慎，预估各种风险，开展负责任的研究和应用。 中国工程院院士王恩东表示，虽然目前外界对AI的发展存在很多担心，但今天的计算发展仍处于初级阶段，AI也刚开始进入经济、社会与个人生活。未来可能人们生活的每个场景内都有一个大模型。人工智能发展的前景是美好的，但对算力的需求也是巨大的。 Wind数据显示，截至发稿，上证指数强势翻红，ChatGPT板块强势爆发，昆仑万维冲击20cm涨停，万兴科技、果麦文化升超15%，网达软件涨停，海天瑞声、云从科技、拓尔思集体走强。算力基础设施板块涨0.39%。 生成式AI引爆算力需求 大会现场发布的《2023-2024中国人工智能计算力发展评估报告》显示，中国智能算力规模增速快于同期通用算力规模增速。 IDC数据显示，预计到2027年通用算力规模将达到117.3EFLOPS（每秒进行百亿亿次浮点运算的能力），智能算力规模将达到1117.4EFLOPS；2022年至2027年，预计中国智能算力规模年均复合增长率达33.9%，同期通用算力规模年均复合增长率为16.6%。 浪潮信息高级副总裁、AI&HPC产品线总经理刘军表示，在生成式AI 的带动下，人工智能计算力的技术和应用趋势发生了较大的变化，可归纳为三个方面巨大的格局之变：计算范式之变、产业动量之变以及算力服务之变。 计算范式上，刘军表示，大模型和生成式AI 的发展驱动了产业对高性能、高互联的算力基础设施的需求，也推进了人工智能在云边端的覆盖。同时伴随着应用场景的多样化，底层的基础设施也呈现出多元化的发展。 其次，生成式AI带来了产业动量之变。生成式AI会重构现有的工作和生产方式，在内容创作、自动驾驶、零售、医疗等诸多领域改变人们的生活和生产方式，也带来了更大的市场机会。具体的产业栈上，AI算力、算法、应用服务等产业变量都在加速创新，成为创新加速器，在生态链上面催生出新的玩家。 第三，刘军表示，生成式AI将重构算力服务的模式和市场的格局。不同于以往云计算的服务方式，基础大模型的训练需要用大规模AI算力平台进行长时间的单一任务，进而带来高额训练成本。作为企业方，除了自己构建训练集群外，还可以通过采用算力服务等租赁方式来满足自己的训练需求，这也为算力服务的市场带来了新的机会。 在这些层面，机会伴随着挑战，尤其是如何在算力层面更好地支撑生成式AI创新应用。刘军认为应从算力系统、AI软件基础设施（AI Infra）、算法模型以及产业生态四方面进行综合考量。 刘军认为，目前国内外AI训练算力供给虽百花齐放，但由于每个厂商在开发过程中采用的技术路线不同，在接口互联协议方面存在较多不兼容问题，这也导致AI算力系统开发适配的周期长、定制开发投入大、业务迁移时间久等问题。 此外，由于大模型的训练对AI算力系统扩展要求很高。而对目前的行业、尤其在国内，企业在单GPU算力受限的情况下，为获得更大的训练性能，必须通过扩展集群规模来获得性能的扩展。其次，在数据存储方面，大模型已从原来的单模态向多模态、跨模态演进，其中会涉及到文本、图像、音频、视频等多态数据进行模型训练，训练数据集会达到 TB 级甚至 PB 级。 当集群的规模达到一定量级之后，刘军称，网络性能的波动会导致所有计算资源的利用受到影响，一旦出现故障，整个系统的连通性也会受到较大的波及。 算力压力面临生态挑战 解决之道在哪里？刘军认为首先应开放平台多元算力，首先是开放平台多元算力，打造高性能AI 服务器。在计算方面尤其要解决目前多元算力的问题。在可以预见的相当长时间内，行业一定会处于多元算力共存的局面，所以希望用一个统一的系统架构和接口规范来兼容各类多元AI 算力，从而保障AI算力的高效释放。 北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华表示，目前国内在芯片性能方面的差距大概为三年。目前英伟达已发布H200，国内大多数AI大模型训练集群所使用的国内芯片个别能力接近H100、A100、A800，但更多尚未达到这些芯片性能的50%，这是目前的现状。 但需要注意的是，林咏华强调，芯片性能差距更大在于生态方面的差距。英伟达的成功不仅仅在于其芯片，更在于其软件栈CUDA（Compute Unified Device Architecture）的成功。近期应为宣布全球CUDA注册开发者数量超过300万。 人工智能与机器学习领域国际权威学者吴恩达此前曾评价CUDA的意义：“在CUDA出现之前，全球能用GPU编程的可能不超过100人，有CUDA之后，使用GPU变成一件非常轻松的事。”行业普遍认为，CUDA完善的编译器生态是英伟达GPU在高性能计算领域成功的关键，如易部署、开发接口灵活、编程语言适配、工具及代码库完备，且兼容Windows、Linux和MacOS多个操作系统。 反观国内市场，林咏华称，国内AI芯片厂商有40多家，每家厂商都有自己的软件栈，但整体份额加起来不超过10%，整个软件生态非常割裂，当然也面临产能受阻等客观问题。 这样的背景下，林咏华认为行业需考虑如何突破算力受限与生态壁垒，打破全球芯片与中国芯片之间的差异难题，即打破异构算力束缚。 一位业内人士对记者表示，生成式AI这种智能算力完全替代通用算力的可能性已经开始出现了。聚焦目前国产芯片的话，部分较好的产品，其单卡算力基本能达到300T，但由于英伟达独有的接口原因，基本上国内芯片计算能力以及互联能力综合能达到英伟达A100的水平，但与H100、H800相比，还有较大差距。另外，目前几乎全球所有开源系统都基于英伟达CUDA生态构建，而CUDA是闭源的，其他企业必须开发自己的生态。 “大模型或智算框架，国内企业都经过很多探索，去适应一个新的生态，这个过程非常漫长且痛苦，相应来讲，会有很多企业还是会继续选择英伟达，而非一些比较新兴的公司。这也是任何一种生态发展过程。”该人士表示。 举报/反馈