前英特尔首席执行官帕特·基辛格在离开公司后投身于风险投资，旨在通过投资深科技创业公司来重振摩尔定律。他认为，打破当前芯片制造物理极限的关键在于光刻技术的突破，即使用更短波长的光来蚀刻芯片。因此，他重点投资了开发新型光刻技术的公司 xLight。此外，他还指出了人工智能时代面临的能源瓶颈问题，并强调了美国在人工智能领域保持领导地位以及对模型进行有效监管的重要性。
新的使命：用深科技重振摩尔定律
在离开英特尔后，基辛格选择加入专注于深科技的风投公司 Playground Capital，而不是继续担任 CEO 或从事私募股权。他的目标非常明确：扶持新一代半导体创业公司，让摩尔定律从沉睡中苏醒。
- 拒绝私募股权： 他认为私募股权更关心财务回报，而他本人在职业生涯的这个阶段更想专注于“做很酷的技术”。
- 瞄准深科技： 他希望投资那些一旦成功就能产生巨大影响的项目，并享受与顶尖技术人才共事的过程。
- 核心赌注： 他加入了 Playground 投资组合中的 xLight 公司的董事会，这家公司正致力于开发新一代光刻技术。
“我们正处于科学的前沿，去验证各种可能性。我一直都是这样的人。我热爱技术。”
关键突破口：光
摩尔定律放缓的核心原因是，随着晶体管尺寸接近原子级别，进一步缩小的难度和成本变得极高。基辛格认为，要打破这一僵局，最重要的方法是改进光刻技术。
- 当前的技术瓶颈： 行业领先者 ASML 使用的是 13.5 纳米波长的光。要塞入更多、更小的晶体管，就需要波长更短的光。
- 未来的解决方案： 基辛格看好 自由电子激光 技术，它有望将光刻所用的光波长缩短到 5 纳米甚至 2 纳米。
- xLight 的定位： xLight 并非要与 ASML 对抗，而是希望通过提供更先进的光源来提升现有 ASML 设备的能力。
基辛格坚信，光刻技术是半导体行业的核心，几乎所有材料或结构上的创新最终都依赖于光刻。他反复引用一句话来强调其重要性：
“上帝说，‘要有光。’”
人工智能时代的挑战与机遇
人工智能的爆发式增长极大地推动了半导体行业的发展，预计市场规模将很快突破万亿美元。这为深科技投资带来了巨大机遇，但也伴随着挑战。
- 投资热潮的弊端： 许多风投公司正涌入深科技领域，但基辛格认为，他们中的大多数“已经忘记了如何做深科技——如何挑选赢家和输家”。
- Playground 的优势： 他们的投资团队由工程师、博士和教授等技术背景深厚的专家组成，通过严格的技术尽职调查来寻找特定领域里“最好的团队”。
- 超越 GPU： 他认为，为了实现人工智能性能 10000 倍的提升，未来的芯片将不再是今天 GPU 的样子。行业正在朝着推理 (inference) 端倾斜，需要更高效、更多样化的硬件。
- 内存瓶颈： 高带宽内存 (HBM) 是目前的最佳方案，但存在问题。他预计，到本世纪末，堆叠内存架构将成为主导。
最大的瓶颈：能源
基辛格明确指出，能源是人工智能发展的最大制约因素之一。数字和人工智能时代，能源容量就是经济容量。
“在美国，过去十年我们的能源容量扩张只有低个位数。这太可耻了。”
- 能源困境：
- 新建燃气轮机需要八年的供应链周期。
- 核电站建设需要十年。
- 太阳能则依赖于中国的供应链。
- 解决方案：
- 短期路径： 升级现有的核设施，从中获取更多价值。
- 长期路径： 重新启动核电站的建设。
- 提升效率： 从芯片、配电等整个技术堆栈层面，让 AI 变得更加节能。
关于领导力和监管的思考
基辛格认为，美国必须赢得与中国在人工智能领域的竞争，因为这关系到未来的技术将基于何种价值观。
- 领导地位的重要性： “如果让我选择由美国还是中国来领导基础模型，我当然选美国。我希望模型基于我们的价值观，提升人类体验，解决世界上最棘手的问题。”
- 对 AI 监管的看法： 由于技术发展速度太快，监管问题变得异常复杂。他认为，要么行业自行建立审查机制，要么政府必须介入。
- 对模型的期望：
- 过程的完整性和测试过程的透明度。
- 需要知道专有基础模型的训练数据来源。
- 需要进行严格的基准测试。
- 确保模型不仅是技术领先，还符合适当的安全要求和价值观。