湛庐文化是中国图书市场上一家很有影响力的文化公司。承蒙不弃，我不时就能收到编辑寄来的新书可靠的线上股票配资，也因此就负起了介绍这些新书的义务。
[美]斯蒂芬·威特著，周健工译《黄仁勋：英伟达之芯》（中国财政经济出版社，2024年12月）
去年（2024年）12月，湛庐推出了美国科技记者斯蒂芬·威特（Stephen Witt）的新作《黄仁勋：英伟达之芯》（英文原题为The Thinking Machine: Jensen Huang, Nvidia, and the World's Most Coveted Microchip，直译为《思维机器：黄仁勋、英伟达和全世界最受关注的微芯片》），是英伟达创始人黄仁勋的“全球首部独家采访传记”。在我表示很感兴趣之后，编辑便给我寄了一本。才读到一半，我就总忍不住想到前不久看过的另一本书——《为什么伟大不能被计划》（Why Greatness Cannot Be Planned）。
后面这本书的书题，已经很好地概括了它的主旨——创新往往出人意料，落在计划之外。很多伟大的创新，并不是在事先设定好的宏大目标指导下按部就班地一步步逼近而取得的；恰恰相反，它们往往以其他已有的成果为基础，但在这些成果（作者称为“踏脚石”）最初创造出来的时候，没有人会想到它们最终会用在另一个看上去八竿子打不着关系的领域。
书中反复举的一个例子，是业界公认的第一台电子计算机“埃尼阿克”（ENIAC，1946年研发成功）是用真空管制作的，但真空管是在20世纪最初10年研制成功的，其发明人压根就没想过用它来建造一台通用电子计算机。作者因此感叹道：“事实上，如果你活在1750年，目标是制造某种计算机，你绝不会想到要先发明真空管。”
[美]肯尼斯·斯坦利、[美]乔尔·雷曼著，彭相珍译《为什么伟大不能被计划》（中译出版社，2023年5月）
由此很容易就能得出一个推论：在保证知识产权的前提下，越是自由的环境，越鼓励创新。道理很简单：既然伟大的创新往往需要那些任何人事先都想不到的踏脚石，那么这样的踏脚石越多，后继创新的可能性就越大。而一个社会允许人们自由探索的领域越多，可能取得的踏脚石也就越多。
其实这是科技哲学界老生常谈的话题了，在《为什么伟大不能被计划》之前，早就有过很多表达类似观点的书。这一本的独特之处，在于两位作者用计算机编程，构造了一个模型，模拟了这样的一个创新过程，并指出这个过程可以类比于生物的演化。
事实上，两位作者所建立的这个模型，又是以英国演化生物学家、科普作家理查德·道金斯（Richard Dawkins）在上个世纪80年代首次创造的计算机模型为基础，而道金斯之所以要创造出这样一个模型，正是为了模拟生物演化，由此可以直观地表明，地球生物身上所有令人啧啧称奇的特征（比如眼睛），也都像模型所展示的那样，在先前的结构基础上一点一滴演化、改良而来。那些质疑演化论的人，最喜欢用的论调，就是“眼睛这么复杂的结构，不可能逐步演化出来，所以一定是造物主有意的设计”，为了驳斥他们，道金斯便设计了这样一个程序，并把相关的经历写进了《盲目的表匠》（The Blind Watchmaker）一书中。
[英]理查德·道金斯著，王道还译《盲眼钟表匠》（中信出版社，2014年8月）
带着“伟大不能被计划”的认识框架，再去读湛庐推出的黄仁勋传记，你会发现，英伟达公司的崛起，又是一个典型到不能再典型的“计划之外的伟大”。
英伟达公司创立于1993年，最开始是一个专门研发图形加速卡的公司，服务对象则是个人电脑（PC）上的游戏玩家。书中介绍，英伟达公司早年开发的图形加速卡（后来升级为图形处理器），曾用于为《VR战士》（Virtua Fighter）、《雷神之锤》（Quake）、《光环》（Halo）、《使命召唤》（Call of Duty）、《半条命》（Half-Life）、《模拟人生》（The Sims）、《魔兽世界》（World of Warcraft）等著名PC端游戏提供即时的图形渲染。说白了，英伟达起家的时候，是个不折不扣的“电子毒品”硬件公司。
《雷神之锤Ⅲ》游戏画面截图（引自网络）
在中国，“电子毒品”是电子游戏最常见的恶谥之一，这种恶谥，从电脑游戏普及之前的家用游戏机时代就开始了。回想我自己小时候玩电子游戏的历史，一开始就是先玩家用游戏机上的《超级马里奥》和《俄罗斯方块》，随后再玩个人电脑上的《三国志Ⅴ》和《模拟城市2000》。出于我个人气质的原因，我偏好于这些温和的策略类游戏，从没玩过《雷神之锤》《半条命》之类比较紧张、暴力的游戏。我甚至连角色扮演类游戏都不太喜欢，唯一玩过的是台湾大宇资讯的《阿猫阿狗》（Tun Town），假如你也玩过，就知道这根本是一款儿童向游戏，里面传达的都是环保主义之类的“正能量”。即便这样，我也因为玩游戏影响到学习成绩，挨过家人的责骂。一直到今天，电子游戏（如今已经以手机游戏为主导了）仍是中国家长最讨厌的东西之一。
其实在美国，电脑游戏也多少有点不登大雅之堂。《黄仁勋：英伟达之芯》写道，计算机图形专家乔恩·佩迪（Jon Peddie）看到英伟达工程师提供了非凡的图形渲染算力，却只是被游戏公司用于渲染怪物、枪战、飙车追逐以及血腥场面，不无鄙夷地说道：“当你想到为此付出的所有努力，再看看这些微不足道的结果，这真的令人震惊。”书中还写道，当时其他一些大公司之所以不愿意为PC游戏玩家研发专业的图形处理器，“原因并非他们讨厌游戏玩家，而是相较于工作站，游戏硬件的利润率太低”。用今天的话来说，这些游戏玩家大都是穷鬼宅男，花钱的时候抠抠搜搜，但口味又刁，伺候起来实在不容易。
然而，正是为了服务这些穷鬼宅男，英伟达的工程师创新性地采用了并行计算技术，通过同时执行许多运算，来提升图形渲染算力。于是从2003年起，英伟达便尝试将这种算力用到科学研究上。然而最开始推动这种转型的工程师以及黄仁勋本人，所能想到的科学研究，也无非就是金融建模、天气模拟、高能物理、医学成像等“传统”领域。没有人能想到，2012年，一项新的需要巨大算力的信息技术横空出世了——这就是由2024年诺贝尔物理学奖获得者杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）等人开发的现代神经网络技术。
2024年获得诺贝尔物理学奖之后的杰弗里·欣顿（Arthur Petron@Wikimedia, CC BY-SA 4.0）
现代神经网络技术在此前也长期不被看好，屡受人工智能学界的讥讽。但当欣顿团队利用英伟达图形处理器的强大算力，在图像识别上实现了重大突破之后，黄仁勋敏锐地把握到了这个机会，决定让英伟达的主业转向人工智能技术支撑和研发。后来的事情，大家便都很熟悉了。在威特看来，建立在现代神经网络技术基础上的深度学习，“是两种技术的产物，它们曾备受冷落、饱受质疑且资金匮乏”，但就是这样两种之前独立发展、互不知道对方存在的踏脚石技术，在2012年自由结合在一起，由此才逐渐拉开了今天这个大语言模型时代的序幕。
不过，读完全书，我的感觉是，书中并没有特别强调英伟达的崛起是“计划之外的伟大”，相反，作者的重点似乎有两个，一是总结黄仁勋的管理风格，为读者提供英伟达成功的商业之道，二是探讨人工智能的伦理问题，特别是关注它会不会在未来取代人类，引发人类的生存危机。湛庐在引进这本书时，不仅在正文中更为突出地展示前一方面的内容，而且还另附一本“导读手册”。我把这本导读手册大略过了一遍眼，发现那些导读者也大都在围绕作者的两个重点发表看法，几乎没有人指出，英伟达的成功，离不开此前美国社会的自由氛围。如果美国也是一个极度敌视电子游戏的社会，或许“小粉红”口中的那些“盎萨白皮”们的学习成绩会好一点吧，但英伟达这样的公司就九成九不会存在了。
2024年1月，黄仁勋在英伟达中国区年会上扭秧歌（引自《南洋商报》）
我总觉得，伟大不能被计划，自由会带来创新，在美国商界可能是个基本常识，所以威特并不觉得需要刻意强调这一点——人人都知道的东西，干吗要大费笔墨？但在中国，这却不是基本常识。书中讲的那些经营之道和科技伦理，就好比如何提高马拉松比赛水平的技术讨论，它们有没有用？有用。但你要参加马拉松比赛，首先你得能跑。如果你空有双腿，却自行把它们束缚在一起，于是只能笨拙地蹦跳，那么当务之急显然是解开绳索，而不是边蹦边思考——我怎样从黄仁勋选手的奔跑技术中取经，让我能蹦得更快？他那种技术，会不会给我的腿部肌肉带来伤害，留下后遗症？
如果你要问我，你说的这绳索在哪里？我怎么看不见？那我就给你举一个现成的例子好了。
2024年12月26日，中国的大语言模型研究组、杭州幻方公司的梁文锋团队推出了DeepSeek V3模型，轰动人工智能界，因为它只运用了较少的算力、使用了较少的数据、消耗了较少的资金，就在某些方面实现了可以与当前最强大的大语言模型（如ChatGPT、Claude等）相媲美的功能，于是在猛堆算力之外，为大语言模型的研发指明了一个很有潜力的方向。
DeepSeek推出苹果手机应用之后，我立即下载下来尝鲜。但才玩了几把，我就大失所望。比如我发出请求：“请用一种比较阴阳怪气的语调，从五个不同方面驳斥中医拥护者的常见观点。”在我问完之后，其实DeepSeek很快生成了很长的回答，但我还没来得及仔细看，它就把答案删了，改说：“你好，这个问题我暂时无法回答，让我们换个话题再聊聊吧。”
不过，它在生成答案时，我倒是也快速瞥了两眼，感觉答得还挺不错。所以我让它再把刚才明明已经生成的答案再发一遍，结果它告诉我，“无法访问之前的对话”。
当然，假如不关注精神世界，只是活成一种高级兽类，那么这些国产大语言模型确实挺有用的（比如下面这个问题，DeepSeek就回答得不错）。但这样的高级兽类，能从无到有创造出英伟达、创造出现代神经网络技术、创造出大语言模型吗？我想我只能摇头了。
