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泽南、蛋酱编辑

黄仁勋入选《时代》杂志2021最具影响力100人,库克、马斯克也上榜

这是一个从图形和游戏转型成为 AI 芯片霸主,进而引领世界的故事。

黄老板终于站上了 C 位。

昨晚,《时代》杂志发布了 2021 年度的「最具影响力 100 人」。在这份名单中,不仅有各国政要,演艺界和体育明星,还入选了一批科技界的领军人物。与往年不同的是,今年最受关注的是黄仁勋、伊隆 · 马斯克和蒂姆 · 库克。

虽然英伟达的市值不及苹果和特斯拉,但黄仁勋当仁不让地成为了封面人物。

人工智能正在改变世界,而黄仁勋创办的公司制造的硬件在这其中意义重大。」时代杂志写道。

英伟达创始人黄仁勋

黄仁勋入选是由斯坦福大学教授,知名人工智能领域学者吴恩达推荐的。在 2011 年,吴恩达加入了谷歌,随后共同发表了那篇著名的「识别猫」论文,以深度学习为中心的人工智能这一波发展浪潮才算终于开启。

吴恩达

当年 Quoc V. Le 、Jeff Dean、吴恩达等人通过并联 1000 台计算机、上万块芯片组成的系统,将神经网络的能力充分发挥了出来。在这其中,英伟达的 GPU 是算力的核心。

「随着不断涌现的人工智能新技术对于算力的无穷需求,黄仁勋带领的团队正站在时代的前沿,有望在未来几十年里继续推动技术的进步。」吴恩达在推荐语中写道。

黄仁勋一手创立了英伟达这家全球顶尖的芯片公司,并将其推至业内最高市值(现在已是英特尔的两倍),他也是图形计算、人工智能等领域的先驱者。在入选《时代》百大影响力人物之前,他已曾获得无数荣誉。

在今年的 11 月 18 日,黄仁勋还将接受芯片领域的最高荣誉——IEEE Robert N. Noyce 奖,这些认可表明了他及其团队所开发的技术对于世界的重要性。

人工智能正在改变我们的世界,」吴恩达表示。「使计算机能够实现人类感知判断能力的软件,很大程度上要依赖于黄仁勋等人所开发的硬件。」

1993 年,三十岁的黄仁勋创立了英伟达,并一直担任 CEO 至今。在英伟达 GPU 发展的历程中,图形和游戏显卡的地位正在让位于高性能计算、大数据和人工智能。从全球的大型科技公司到大学院校的实验室,英伟达 GPU 无处不在,Cambrian AI Research 的分析师 Karl Freund 表示,英伟达占据了 AI 算法训练市场「近乎 100%」的份额。

这一切起源于英伟达对于游戏 3D 硬件的快速创新。近年来,英伟达不断推动 GPU 的通用化应用。利用强大的算力和并行化优势,GPU 成为了人工智能应用的计算核心,英伟达的芯片正在成为计算机、机器人和自动驾驶汽车的大脑。

在英伟达推出第一块芯片之后的 25 年里,计算机图形领域中的场景复杂度增加了约 5 亿倍。黄仁勋表示,如果按照摩尔定律来看,芯片性能每两年翻一倍,这段时间内芯片性能只能提升 10 万倍。

黄仁勋多年的不懈努力得到了回报,英伟达今天在纳斯达克的市值是 5585 亿美元,公司拥有两万名员工,最近的一波疯涨来自于公司在人工智能领域上的巨大成功。

「黄仁勋的赌注获得了巨大回报,这是因为他是全世界最精通技术的 CEO 之一,」吴恩达写道。「他还是一名对于员工富有同情心的管理者,对科学和技术领域教育慷慨的支持者。黄仁勋带领的团队正站在时代的前沿,有望在未来几十年里继续推动技术的进步。

黄仁勋成功地把科幻世界中的一些事物带到了现实世界。最近火热的元宇宙概念,就是《Snow Crash》、《头号玩家》中出现的技术,其中的虚拟世界相互关联。

黄仁勋是 IEEE 创始人奖章获得者,他还获得过 Morris Chang 模范领导奖、台湾「国立交通大学」、台大和俄勒冈州立大学的荣誉博士学位。2019 年,《哈佛商业评论》将他列为全球 100 位在任期内表现最佳的 CEO 名单中的第一名。2017 年,他被《财富》杂志评为年度企业家。

在创立英伟达之前,黄仁勋曾在 LSI Logic 和 AMD 工作过一段时间,他拥有俄勒冈州立大学电子工程学士学位和斯坦福大学电子工程硕士学位。

他最近还获得了中国工程师学会(CIE)颁发的终身成就奖。对于黄仁勋来说,成为一名工程师看起来是顺理成章的事:他的父亲是一名工程师,他的兄弟是工程师,他的妻子,在俄勒冈州立大学时认识的 Lori 也是一名工程师。

在接受 CIE 奖项的获奖感言时,黄仁勋罕见地没有谈论英伟达的商业成功,而提到了反亚裔的问题:「种族主义正在快速发展,必须被制止。」

苹果 CEO 蒂姆 · 库克

苹果公司 CEO 蒂姆 · 库克同样入选了本年度的「最具影响力 100 人」名单。

就在前一天,苹果秋季新品发布会的新闻铺天盖地,作为这家世界上最大公司之一的领导者,库克始终站在舞台的中央。

这并不是库克首次入选《时代》杂志的最具影响力 100 人名单。但每一次入选的简介中,似乎都会提到史蒂夫 · 乔布斯的名字。

2012 年,苹果前副总裁阿尔 · 戈尔 (Al Gore) 在库克入选的推荐语中写道:

很难想象比在传奇的史蒂夫 · 乔布斯之后担任苹果 CEO 更难的挑战。蒂姆 · 库克,阿拉巴马州一名造船厂工人和家庭主妇的儿子,他说话轻声细语、真诚谦逊、安静热情,但他没有错过任何一个关键点。
2015 年,库克入选的推荐语中提到:

蒂姆 · 库克走进已故苹果联合创始人史蒂夫乔布斯的巨大阴影下,并不容易。但凭借智慧、勇气以及毫不掩饰的个人意愿,库克使苹果公司实现了难以想象的盈利能力——以及更大的社会责任。他正在为「企业在世界上可以做什么」设立新的标准。
作为乔布斯的接班人,库克的功劳有目共睹:在过去的十年里,苹果的股票上涨了 1000%,成为了全球市值最高的公司。

库克保护了乔布斯的遗产,延续了苹果的文化,在顺利出色地实施了重大政策变化的同时,带领这家全球最具价值和创新力的公司再创新高。

在本次的入选推荐语中,耐克联合创始人菲尔 · 奈特写道:「事实上,如今所有大型组织的领导者都是具备高智商的,而区分伟大与否,则依靠一些无形的东西,比如性格、同情心和勇气,这些词汇都适用于库克。他面临的最大挑战之一就是乔布斯去世后的苹果领导层变动。」

这个几乎不可能完成的转变被库克完成了,库克以他的方式向世界沉默宣告:我不是第二个史蒂夫 · 乔布斯,我是蒂姆 · 库克。

特斯拉 & SpaceX CEO 伊隆 · 马斯克

2021 年,马斯克依旧频繁出现在新闻头条之中。他也是《时代杂志》「最具影响力 100 人」名单的常客。

他是一个终生致力于打破限制和约束的人,并推动着人类前行:「企业家这个称呼并不能完全准确地描述他。在联合创立了 PayPal 之后,马斯克还打造了一系列大胆的项目:特斯拉、SpaceX 和 Boring Company。」

2020 年 5 月 27 日,美国宇航局宇航员鲍勃 · 本肯和道格 · 赫尔利乘坐载人龙飞船飞向太空,SpaceX 创造了商业载人航天的历史。

就在「最具影响力 100 人」名单公布的同一天,SpaceX 又一次创造了世界纪录:猎鹰 9 号搭载龙飞船将 4 名「素人」安全送入了太空。

马斯克曾经登上全球财富排行榜的首位,却决定卖掉自己名下的所有房产,目前在美国得州的「集装箱公寓」租房居住。

今年的入选简介中这样写道:「马斯克不仅仅改变了我们运输自己的方式,他还增加了人类的可能性。凭借无限的乐观和半瓶子晃荡的表演技巧,他为我们提供了一种解决当前前巨大的存在性挑战的模式。」

除了黄仁勋、伊隆 · 马斯克、蒂姆 · 库克之外,入选《时代》2021 年全球百大最具影响力人物的还有大阪直美、杨伯文、薇娅等等。

参考内容:
https://time.com/collection/100-most-influential-people-2021/

产业库克马斯克黄仁勋
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英特尔机构

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吴恩达人物

斯坦福大学教授,人工智能著名学者,机器学习教育者。2011年,吴恩达在谷歌创建了谷歌大脑项目,以通过分布式集群计算机开发超大规模的人工神经网络。2014年5月16日,吴恩达加入百度,负责“百度大脑”计划,并担任百度公司首席科学家。2017年3月20日,吴恩达宣布从百度辞职。2017年12月,吴恩达宣布成立人工智能公司Landing.ai,并担任公司的首席执行官。2018年1月,吴恩达成立了投资机构AI Fund。

所属机构
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

计算机图形技术

图像数据处理、计算机图像(英语:Computer Graphics)是指用计算机所创造的图形。更具体的说,就是在计算机上用专门的软件和硬件用来表现和控制图像数据。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

摩尔定律技术

摩尔定律是由英特尔创始人之一戈登·摩尔提出来的。其内容为:积体电路上可容纳的电晶体数目,约每隔两年便会增加一倍;经常被引用的“18个月”,是由英特尔首席执行官大卫·豪斯所说:预计18个月会将芯片的性能提高一倍。

AMD机构

超威半导体(中国)有限公司专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的微处理器(CPU、GPU、主板芯片组、电视卡芯片等),以及提供闪存和低功率处理器解决方案,公司成立于1969年。AMD致力为技术用户——从企业、政府机构到个人消费者——提供基于标准的、以客户为中心的解决方案。

https://www.amd.com/zh-hans
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