在双十一背后的AI推荐系统，价值高达千亿，这背后隐藏着芯片解密公司的智慧。然而，你是否知道，为什么这些AI推荐系统能够如此精准地预测我们的需求？答案可能藏于那些看似简单的问题之中，比如“天空为什么是蓝的？”或“萤火虫为什么可以发光？”这些问题触动了我们对世界的好奇心，但当我们面对复杂的技术和数据时，却难以找到答案。
早年，当人们在网购平台上寻找商品时，他们需要逐一筛选商品分类才能找到合适的产品。但随着时间的推移，特别是在2022年的双十一，我们不再需要费尽周折，而是能轻松获得满意度极高且符合个人喜好的商品推荐。这一切都归功于推荐系统的进步，以及它所依赖的一种强大的力量——人工智能。
就像小朋友向父母提出的问题一样，每一个请求都是独特而个性化。父母作为小朋友们最早的人工智能，他们用有限的知识储备去回答这个世界无限的问题。而互联网时代，虽然搜索引擎给予了我们更多可能性，但仍不足以满足我们的需求。在这里，AI技术成为了关键，它帮助推荐系统大踏步前行，无论是在购物平台、直播平台还是视频内容领域，都让人感到惊叹：AI更懂自己。
但如何实现这一切呢？数据显示，即使提高1%相关性的推荐内容，其销量也会增加数十亿。因此，AI推荐系统成为互联网公司业务中不可或缺的一部分。不过，对于普通用户来说，这项技术还远未普及。那么，要实现什么样的普及，并为何无法拥有完美的人工智能推荐系统？
这背后隐藏的是算力演进史。当初，当互联网公司开始研究并应用推荐系统时，他们使用的是传统方法，如协同过滤等，而CPU已经足够应付那时期复杂度较低的任务。但随着时间推移和算法复杂度提升，不仅CPU不能胜任，还有通信节点间性能瓶颈出现。这迫使开发者寻求更强大的支持——即GPU（图形处理单元）。
与此同时，一场关于深度学习和神经网络的大革命正在悄然发生。在深入挖掘数据中的模式与规律方面，GPU展现出了显著优势。不仅速度快，而且带宽巨大，更重要的是，在处理大量嵌入表（用于将离散特征映射到向量）时，它们提供了必要的手段。此外，由于模型越来越大，同时内存容量有限，加速计算变得尤为关键。
NVIDIA Merlin就是这样的解决方案之一，为用户提供了一系列工具，如NVTabular用于加速预处理以及Merlin Distributed-Embeddings用于简化训练过程，并且在性能上取得了令人瞩目的效果，即便是针对嵌入表，也能达到683倍加速。
尽管如此，普及这样的高价值AI却面临两个挑战：差异化需求和门槛问题。每家企业都有其独特性，所以不能一刀切；而对于许多中小企业来说，无论是投入资源还是了解最新技术，都存在巨大的障碍。不过，有些云服务提供商正致力于打破这一壁垒，使得这种先进技术更加易於访问，以降低成本并促进普及。
未来十年，将是一个加速计算发展的一个黄金时代，我们期待看到哪些创新将被引入市场，以及它们将如何改变我们的生活方式，从而创造出价值百亿美元甚至千亿美元级别的心灵感悟体验。而这其中，便藏着未知数量值得探索的问题，那些似乎平凡、实际上又充满奥秘的问题，就像是指路明灯，让我们继续前行，最终揭开科技之谜。
