馬斯克作為當今首屈一指的科技大拿，對各類科技行業都有獨到的看法，並且經常在社交媒體上評價新技術。
而在3月13號，馬斯克又對人工智慧進行了驚人評價，但他這次的斷言，卻很難得到大眾的認可。
馬斯克的驚人預測
20224年3月，谷歌技術總監庫茲韋爾發布了一條預測視頻，庫茲韋爾認為，到2029年左右，人工智慧就能像人類一樣聰明。
緊接著，馬斯克在庫茲韋爾視頻的評論區，留下了更加驚人的看法：不需要等那麼久，2025年，人工智慧就能超越人類個體，2030年左右，人工智慧將超越整個人類群體！
這個言論太過驚人，其他科技巨頭難以同意贊同馬斯克的看法。
英偉達創始人黃仁勛、谷歌人工智慧負責人Demis Hassabis、微軟總裁Brad Smith都認為：人類能在2030年左右實現的，只能是通用型AI，那種和人類一樣聰慧的人工智慧，人類很難在短期內實現。
各類科技巨頭的看法有一定道理，即使是目前應用最廣泛的GPT-4，也只是有了一點推理的痕跡，與「智能」二字相去甚遠。
不光這些業內人士，連很多網友都覺得馬斯克的評價有點「操之過急」，因為現在的AI雖然「好用」，但實在沒什麼思考能力。
現在的人工智慧發展到哪一步了
GPT3.5發布以來，人工智慧的發展速度遠遠超出人們的預料，走的最遠、最成功的人工智慧，就是生成式AI——GPT4。
這款生成性AI的功能很多，視覺輸入、個人模型、個人數據等功能看得人眼花繚亂，但是人們總結下來就一句話：GPT4不僅看得懂更多東西，還能夠被人訓練。
這一點非常難得！如果人們想模擬某個人物，只需要把某個人物的話語大量「投喂」給GPT4，再加以人工訓練，這款人工智慧就可以模擬虛擬人物，與訓練者進行對話。
理論上講，經過訓練的GPT既可以是魯智深，也可以是皮卡丘，它的形象全憑人們塑造。某些喜歡動漫的朋友，用GPT4訓練出一隻「貓人」。「貓人」每天喵喵地與人對話，甚至會使用顏文字。
而且，人工智慧的「理解能力」大大增強，它能夠懂得圖片和文字聯繫，根據人們的指令生成相應的AI圖像。
如果人們對生成的AI圖像不滿意，還可以不斷下達指令，讓人工智慧做出修改。
當然，人工智慧作畫的質量和畫家沒得比，只能實現基礎的美觀、傳達信息。
但這些功能恰恰能夠滿足中檔畫師的需求，中檔畫師拿到AI畫作後，只需要大致的修改，就能完成繪畫任務。由此，一般畫師能夠完成的繪畫任務比以前多得多。
這種AI圖像應用得相當普遍，我國很多人使用AI軟體，為網絡小說生成圖像，並且配上音頻，最後成為我們常見的聽書視頻。
國外的公司還把人工智慧應用在辦公領域。白領們的工作量隨之大大減少，各種辦公軟體與AI簡直是天作之合！
以文檔為例，人們只需要扔給AI一段文字，AI就可以為人們列出大綱、提煉要點，必要的情況下，AI還能為人們擴寫。
在表格、PPT方面，AI能做的就更多了。大量繁瑣、消耗時間的工作，人們都可以讓AI 代勞，人們可以省下大量時間，思考問題的解決辦法。
AI能做的事情有很多，但是這些事情都要基於「算力」，因此，顯卡就變得愈發重要，顯卡行業也因為AI的發展，變得炙手可熱。
強大的顯卡、驚人的算力
顯卡能為AI提供重要的算力支撐，AI有了長足進步，顯卡自然也跟著發展，最引人注意的，就是2023年3月，英偉達發布的「核彈級GPU」。
這款GPU的功能相當高端——「數字孿生」，這個名詞太過晦澀，它的另一個名字非常簡單——建模、大量的建模。
人們可以利用這個功能，為現實中的各種事物建立虛擬模型，並且利用強大的算力，模擬事物發生的過程。
現實工作中，人們需要千百次實驗才能得到的結論，只需要在電腦上大量模擬就可以了，得到結論後，人們只需要驗證結論的正誤即可。
如此一來，實驗一事由現實轉移到了虛擬世界，人們試錯的成本便大大降低，實驗的時間也能夠大量縮短。
這項技術可以應用在很多領域，比如仿真設計、自動駕駛、虛擬工廠、機器人訓練等，只要算力夠，工業生產就會變得非常簡單。
雖然這個功能很厲害，但人們目前還做不到大規模應用，只能在極個別行業「省省力」，這也是未來工業的努力方向。
如果AI大規模應用在各行各業，英偉達的顯卡就成了水、電、煤一樣的基礎東西，全世界會有大量的公司受制於人，英偉達公司將是世界上最具競爭力的科技公司之一。
現在，人工智慧被人們應用在很多網際網路工作里，但人們能用的還是「事實整合」「信息提供」等基礎功能。
