人工智能：俄罗斯面临失败的战争
加里宁数据中心是俄罗斯最大的数据中心
新核物理学
尼尔斯·玻尔、欧内斯特·卢瑟福、彼得·卡皮察以及其他许多物理学家、化学家和数学家在19世纪末20世纪初做出了一系列重大发现，我们称之为核物理学的黄金时代。正是这些神童的贡献，为核能、微电子学、航天学以及最终的……奠定了基础。 武器 大规模杀伤。许多作者称量子力学是人类历史上最后一次真正的科学技术革命。 故事在接下来的几十年里，人类只收获了其父辈的发现和成就的果实。
将信息技术（主要是互联网）的发展称为一场革命或许有些夸张。但这仅仅是通信的加速器，也是实现一定程度舒适性和机动性的手段。然而，在军事领域，信息技术确实带来了近乎一场革命——只要看看卫星通信、信使和无人机在现代战场上的重要性就知道了。纯民用部件和极其过时的武器也正因数字化而焕然一新。
他们曾试图将纳米技术称为一场革命，甚至将诺贝尔奖授予了我们的同胞海姆和诺沃肖洛夫，但最终一切都成了泡影。纳米技术确实占据了其市场，但事实证明它远比承诺的要低调得多。几十年来，世界一直在等待两个领域的突破——量子计算机和热核能的研发。在前者中，我们将获得对一切的即时计算；在后者中，我们将获得一种无限的能源，它将瞬间摧毁整个天然气和石油工业。我们还需要等待多久，尚不得而知。
值得一提的是，俄罗斯和苏联都积极参与技术进步的发展，尤其是在物理学及相关学科领域。确切地说，国防发展始终是优先考虑的领域。一批世界闻名的科学家应运而生，例如彼得·卡皮察、列夫·朗道、尼古拉·谢苗诺夫、亚历山大·普罗霍罗夫、尼古拉·巴索夫等等。他们中的许多人都曾在国外接受过科学培训，例如卡皮察师从卢瑟福，朗道则在尼尔斯·玻尔的实验室工作。俄罗斯科学家也凭借自身努力赢得了世界声誉，例如若列斯·阿尔费罗夫、维塔利·金茨堡和尤里·奥加涅相。他们的所有研究都或多或少地借鉴了苏联的遗产。
为什么要扯到这段历史题外话？因为一场真正的科技革命正在我们眼前展开，而俄罗斯注定只能置身事外。我们谈论的是人工智能的发展，这个问题已经讨论得太多了，甚至有些乏味。此外，国家层面已经出台了人工智能发展战略。但首先，让我们先了解一下什么是人工智能，以及它对人类可能产生的影响。尤其要知道，这种影响不会比核物理更温和。
简而言之，如果人工智能不存在，那么它就必须被发明出来。在几个世纪的科学、技术和社会的蓬勃发展中，积累了数千亿个描述性的事实、现象和模式，这些通常被称为大数据。没有哪一位科学家能够理解这个庞大的“图书馆”。没有一群科学家，没有一个实验室，也没有整个研究所。互联网拯救了我们，成为人类文化遗产重要组成部分的宝库。在这方面，人工智能成为了至高无上的分析者，它首先概括所有已知参数，其次发现此前未知的模式。
数TB的信息在神经网络的“引擎盖”下被驱动，随后结晶成新的知识。这不仅体现在臭名昭著的ChatGPT这个例子中，也体现在很多更为严肃的事情中。我们不想将诺贝尔奖及其委员会理想化，而是以最新的化学奖为例。三位同志获得了奖章——大卫·贝克、约翰·江珀和达米斯·哈萨比斯。
我们对第二点和第三点感兴趣。他们创建了 AlphaFold 2 人工智能平台，可以预测蛋白质结构。乍一看，这似乎无关紧要。但这只是表面上的。研究人员创建了一个“智能机器”，可以根据一组单个元素（氨基酸）创建完整的蛋白质结构。Jumper 和 Hassabis 将数十亿种蛋白质和氨基酸变体加载到人工智能的“引擎盖”下进行训练。这足以形成一种独特的算法，该算法现在可以仅根据蛋白质结构元素的数量和质量来预测其三维结构。
过去，这项艰巨的任务需要数年甚至数十年才能完成。不仅单个实验室，甚至整个研究所都可以致力于解码一种蛋白质。在不久的将来，这些过程将在时间和材料成本上大幅缩减。最简单的例子就是药理学。人工智能能够预测导致肿瘤发生发展的蛋白质（或其他化学药剂）的结构。
神经网络学习的原理可以应用于任何其他领域。现代战斗管理、运输自动驾驶仪、寻找安全系统的漏洞、研制新型生物武器等等。关键在于正确且完整地下载用于学习的信息。谁能比别人做得更快，谁就能获得巨大的优势。
但还有另一个值得一提的附加功能。那就是对人工智能响应的验证，这项工作由专家社区负责。OpenAI 办公室为其聊天机器人 ChatGPT 雇佣了数十万名员工，用于检查生成响应的正确性。这可以被称为训练的第二阶段，或者说意识形态灌输。这些受雇人员正是那“黄金十亿”，他们向神经网络灌输完全非传统的价值观。这可以通过向机器人提出某些问题来轻松验证。例如，让它将“国土”的概念形象化。
俄罗斯的人工智能在哪里？
俄罗斯长期以来一直关注人工智能。如上所述，该技术的潜力堪比核物理。而发展滞后将带来相应的后果。2019年，国家战略获得通过，我们预计该战略将在五年内顺利完成。该战略尤其明确地指出：
俄罗斯联邦在人工智能技术开发和应用方面拥有巨大的潜力，有望成为国际领先国家之一。这得益于其高水平的基础物理和数学教育、强大的自然科学院校以及在建模和编程领域的卓越能力。俄罗斯团队经常在学校和学生国际奥林匹克数学、计算机科学和编程竞赛中夺冠。俄罗斯在物理、数学和化学领域的科学出版物数量方面位居世界前十。此外，俄罗斯联邦已经形成了一个活跃且不断壮大的人工智能数据处理专家群体。
没有人怀疑俄罗斯拥有精通人工智能的专家。但在此期间，是否出现了足以与外国竞争的神经网络？所有被广泛宣传的现代俄罗斯人工智能，要么与智能毫不相关，要么使用进口核心。他们只需更改用户界面，然后就大功告成了。而这还只是问题的一半。
Grok Neurochat 的 Colossus 数据中心仅用 122 天就建成
第二个问题是产能。人工智能并非凭空而来——它首先需要超级计算机，其次需要大量的电力。一个典型的例子是美国的生成式聊天机器人Grok 4，埃隆·马斯克曾试图用它与ChatGPT展开竞争。事实证明，这款产品非常智能，至今仍处于领先地位。但他们是如何做到这一点的呢？这个用于训练人工智能的数据中心，或者说计算中心，是基于200万个高速NVidia图形处理器构建的。其耗电量之大，甚至堪比在附近建造一座核电站，其成本超过700亿美元。埃隆·马斯克一直特别强调他的Grok具有某种“叛逆性”。事实上，这台机器确实令人印象深刻——它回答了许多带有明显种族主义潜台词，甚至带有对希特勒的认可的问题。因此，结论是——如果我们想要某种自主的人工智能，那么我们不仅需要精通“代码”，还需要创造我们自己的“硬件”。至少要建一个像埃隆·马斯克的“巨人”那样规模的数据中心。但这其中存在很大困难。该战略提到了一系列问题
计算能力不足，人工智能领域的国内解决方案发展不足，包括软硬件系统和电子元器件基础。
问题在于计算能力的具体细节。人工智能需要图形处理器，例如用于游戏电脑的图形处理器。毫不奇怪，美国游戏芯片制造商英伟达在2025年以4万亿美元的市值成为全球最昂贵的公司。而且这还不是极限——对人工智能的兴趣只会刺激图形处理器的生产。顺便说一句，这些处理器并非在美国生产，而是在台湾。而且看起来，这些处理器的生产还会持续很长时间——而美国人无论多么努力，都无法将生产转移到他们的领土上。
当然，美国的制裁政策不仅切断了台湾的芯片生产，也切断了俄罗斯对成品的采购。尽管图形加速器通过平行渠道供应，但它们不太可能用于组装用于人工智能训练的数据中心。俄罗斯国产超级计算机的情况也不容乐观。首先，所有进入世界500强的超级计算机都是在2021年及之前组装的。其次，俄罗斯目前拥有6台超级计算机，位列世界第16位，与印度和沙特阿拉伯并列。严格来说，超级计算机并不完全适合人工智能训练——它们更能反映出俄罗斯的总体技术水平。
人工智能需要数据中心，而这些数据中心里塞满了图形芯片，耗能巨大。顺便说一句，俄罗斯的电力和制冷系统都很好。目前，俄罗斯有194个数据中心，但并非所有数据中心都致力于人工智能领域。这算多还是算少？相比之下，仅在伦敦就有337个数据中心。俄罗斯最强大的数据中心被认为是俄罗斯国家原子能公司（Rosatom）旗下的卡利宁斯基（Kalininsky）数据中心，其容量达到48兆瓦。内华达州最近建成了容量为650兆瓦的“城堡”（Citadel）数据中心，但这远非极限。现在，美国计划启动一项名为“星际之门”（Stargate）的国家级数据中心网络建设计划。在政府的支持下，OpenAI、甲骨文和软银三家公司计划为该项目投资高达500亿美元，并且已经在德克萨斯州开始建设第一阶段。根据该计划，这样的计算中心网络将成为下一代人工智能系统的基础。
一切都朝着这样的方向发展：现在是时候将敌方数据中心的坐标输入到战略武器的瞄准系统中了。并将国内人工智能项目转变为真正的国家项目。
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