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不是關(guān)于收購(gòu) Twitter 或者國(guó)際形勢(shì)。

文丨賀乾明

編輯丨黃俊杰

一家公司宣稱自己是人工智能硬件與軟件的領(lǐng)導(dǎo)者，它將實(shí)現(xiàn)五十年來(lái)最激進(jìn)的計(jì)算架構(gòu)變革。

這句話出現(xiàn)在特斯拉今年 9 月 30 日召開的 Tesla AI Day 年度技術(shù)大會(huì)上，也可以用來(lái)形容英偉達(dá)在更早一周多召開的 GTC（GPU 技術(shù)大會(huì)）。

分別主導(dǎo)兩家公司的馬斯克和黃仁勛都是讀書時(shí)移居美國(guó)并創(chuàng)業(yè)，如今各帶領(lǐng)一家市值超過(guò)阿里巴巴的硬核科技公司。兩人各 50 多歲，但依然保持對(duì)前沿技術(shù)的深層理解，能講清楚細(xì)節(jié)。但相似到此為止，馬斯克過(guò)著巨星般的生活，多任妻子十多個(gè)孩子、上節(jié)目抽大麻、習(xí)慣對(duì)一切發(fā)表評(píng)論、善于游說(shuō)政策獲得利益。黃仁勛私人生活低調(diào)，幾乎不發(fā)表政治立場(chǎng)鮮明的評(píng)論，也幾乎不游說(shuō)政府——自 1993 年成立至今年 6 月底，英偉達(dá)在美國(guó)的游說(shuō)開支為零。

兩家公司一度密切合作，特斯拉造有自動(dòng)駕駛功能的車，英偉達(dá)為它提供處理器。黃仁勛買過(guò)多代特斯拉車，馬斯克去 GTC 站過(guò)臺(tái)。直到 2019 年，特斯拉宣布新車改用自行研發(fā)的自動(dòng)駕駛芯片。明年，特斯拉也將逐漸在數(shù)據(jù)中心采用自己的芯片替換英偉達(dá)產(chǎn)品。

造車的公司開始造機(jī)器人，造游戲顯卡的公司幾乎不在發(fā)布會(huì)上談?dòng)螒?。兩家公司都將人工智能?dāng)作自己最核心的技術(shù)，對(duì)未來(lái)該是什么樣子也有相同的看法。

這兩家公司到目前為止還沒(méi)有直接的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，特斯拉的芯片、軟件只用在自己的硬件上；英偉達(dá)則將芯片賣給其他公司，既不造車、也不造機(jī)器人。和平未必能持續(xù)，特斯拉明確表達(dá)了將自己的芯片以云計(jì)算提供給第三方的野心。

PC 和智能手機(jī)時(shí)代的全球科技巨頭，微軟與蘋果、Google 與蘋果都曾有過(guò)無(wú)間合作，探索個(gè)人電腦和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的終極形態(tài)，但未來(lái)方向明確后便轉(zhuǎn)為競(jìng)爭(zhēng)，從商戰(zhàn)一路走到訴訟。如果人工智能最終是下一代技術(shù)，特斯拉與英偉達(dá)走到這一步也沒(méi)什么奇怪的。

汽車公司、游戲芯片公司……科技公司最終都是 AI 公司

馬斯克：很多人認(rèn)為我們只是一家汽車公司，但多數(shù)人不知道，特斯拉稱得上現(xiàn)實(shí)世界人工智能硬件和軟件的領(lǐng)導(dǎo)者。
黃仁勛：計(jì)算正以驚人速度發(fā)展。推動(dòng)這枚火箭的引擎是加速計(jì)算，燃料是人工智能。

今年 AI Day，特斯拉初次展示了測(cè)試中的人形機(jī)器人 Tesla Bot。相比去年由真人套上緊身衣裝機(jī)器人的 PPT“亮相”，真實(shí)的 Tesla Bot 沒(méi)有那么多未來(lái)感，線纜裸露、雙手動(dòng)作緩慢、走起路來(lái)顫顫巍巍，臨近的觀眾可以聽(tīng)到巨大的風(fēng)扇響聲。

圖：特斯拉的人形機(jī)器人，從概念到現(xiàn)實(shí)。

Tesla Bot 不靈活，波士頓動(dòng)力的人形機(jī)器人五年前就能做后空翻。它的獨(dú)特之處在于，Tesla Bot 就像是一輛行走的微型特斯拉汽車：胸前裝載的 FSD（全自動(dòng)駕駛）芯片——2019 年開始，每輛新生產(chǎn)的特斯拉汽車都有；傳感器就是攝像頭和麥克風(fēng)，和特斯拉汽車用的也差不多。諸多軟件和零件，都有互通。

Tesla Bot 像人一樣，可以做多種工作：澆花、搬零件、送快遞，雖然現(xiàn)在任何動(dòng)作都非常慢。以往工業(yè)機(jī)器人每個(gè)動(dòng)作都需要工程師編程，機(jī)器才會(huì)動(dòng)。Tesla Bot 則是像特斯拉自動(dòng)駕駛系統(tǒng)那樣，用攝像頭收集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練系統(tǒng)，自主行動(dòng)。

特斯拉的工程師在發(fā)布會(huì)上說(shuō)，機(jī)器人的訓(xùn)練都不用從頭開始，“Autopilot（自動(dòng)輔助駕駛功能）上的計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。不過(guò)車輛在一個(gè)平面里移動(dòng)。人走路、搬東西要復(fù)雜得多。

圖：特斯拉說(shuō)人形機(jī)器人是有 28 個(gè)驅(qū)動(dòng)器的汽車。

Tesla Bot 的存在佐證了馬斯克的話。特斯拉造車，但它最根本的是讓計(jì)算機(jī)看懂外界環(huán)境、知道如何自動(dòng)運(yùn)行的人工智能技術(shù)。為了讓人工智能算法更有效運(yùn)作，特斯拉自 2019 年開始將車上的英偉達(dá)處理器換成自己研發(fā)的 FSD 芯片，訓(xùn)練算法的超級(jí)計(jì)算機(jī)明年會(huì)換成自研芯片 D1 搭建的 Dojo。

如計(jì)算機(jī)科學(xué)家艾倫·凱（Alan Kay）所說(shuō)，“人要是對(duì)軟件足夠認(rèn)真，就應(yīng)該自己造硬件?！?現(xiàn)在反過(guò)來(lái)也一樣。

今年 GTC，英偉達(dá)如期發(fā)布新的 RTX40 系列圖形處理器耗電巨大、成本也更高。黃仁勛解釋說(shuō)，因?yàn)?“摩爾定律已經(jīng)死了，芯片成本會(huì)逐漸降低的想法過(guò)時(shí)，計(jì)算是一個(gè)軟件和芯片的問(wèn)題”。

芯片的尺寸大致決定著芯片的成本，而芯片里的晶體管數(shù)量又決定著性能。根據(jù)摩爾定律，隨著制造技術(shù)更精細(xì)，同尺寸芯片里的晶體管數(shù)量每 18 個(gè)月翻倍?，F(xiàn)在芯片的制程已經(jīng)小到 4 納米，愈加逼近目前可以想象的極限。

圖：射擊游戲畫質(zhì)變化，QUAKE（1996）vs COD: MW2（2022），左右滑動(dòng)查看。

作為最早提出圖形處理器（GPU）概念的公司，英偉達(dá)和老伙伴臺(tái)積電配合，跟著摩爾定律跑了 20 多年，讓游戲畫面極致逼真。走到盡頭之后，人工智能成為幫助提升效率的主要?jiǎng)恿Α?/p>

黃仁勛從 2016 年就開始強(qiáng)調(diào)摩爾定律已經(jīng)難以為繼，自己開發(fā)人工智能算法提升芯片運(yùn)行人工智能算法的效率，每年都有大幅提升。他稱之為 “超級(jí)摩爾定律”。

比如英偉達(dá)這次發(fā)布的深度學(xué)習(xí)算法 DLSS 3，能根據(jù)游戲不同畫面之間的光線、角度變化，自動(dòng)豐富畫面細(xì)節(jié)，減少芯片的工作量，同時(shí)讓游戲動(dòng)畫更逼真、流暢。

GTC 發(fā)布會(huì)后，黃仁勛接受科技分析師本·湯普森（Ben Thompson）采訪，描繪了更依賴人工智能的虛擬世界?！拔磥?lái)更有意思的游戲會(huì)像 Minecraft 或者 Roblox。玩家自己在里面創(chuàng)造一個(gè)虛擬世界、改造這個(gè)虛擬世界?！?/p>

Minecraft、Roblox 都是沙盒游戲，畫面簡(jiǎn)單，但玩家可以改變一切。如果想要以假亂真的畫面體驗(yàn)，得看《賽伯朋克 2077》或者《使命召喚》，但這樣的游戲和拍電影一樣：數(shù)百名美工人員、工程師繪制、調(diào)整游戲里的每個(gè)細(xì)節(jié)，確保游戲里的光影效果逼真，不違和。每個(gè)人走路的動(dòng)作都得用上好萊塢拍片的動(dòng)態(tài)捕捉，這和拍一部電影沒(méi)有太大區(qū)別，需要海量人力投入，研發(fā)成本上億美元。

圖：COD: MW 2020 制作畫面，每個(gè)表情和動(dòng)作都需要演員表演。

黃仁勛希望在虛擬空間里做到這樣的畫質(zhì)，不需要每個(gè)步驟都有人干預(yù)，而是讓玩家自己改變一些。這需要：

黃仁勛設(shè)想的每個(gè)條件，今天都有游戲能做到一部分，但沒(méi)有一個(gè)能在三方面都做到極致。今天單個(gè)游戲開發(fā)成本已經(jīng)可以超過(guò) 1 億美元，最大的一項(xiàng)是人力。從工作室營(yíng)造虛擬的游戲世界，到玩家的游戲機(jī)在屏幕上渲染逼真的畫面，每個(gè)環(huán)節(jié)都將需要人工智能參與。

這屆 GTC，黃仁勛主講的發(fā)布會(huì)將近 100 分鐘。直接與游戲相關(guān)的內(nèi)容只占不到 20 分鐘，剩下的時(shí)間都在展示英偉達(dá)的產(chǎn)品如何推動(dòng)人工智能進(jìn)步——比如新發(fā)布的自動(dòng)駕駛芯片 Thor， 算力更強(qiáng)，支持更復(fù)雜的模型；新發(fā)布的 CV-CUDA 模型開源庫(kù)，可以更快地處理圖像任務(wù)， 如渲染、生成 3D 圖像、視頻推薦。

2010 年，Google 人工智能科學(xué)家嘗試教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別貓，動(dòng)用了 1.6 萬(wàn)個(gè) CPU，而英偉達(dá)只用 12 個(gè) GPU 就達(dá)到了同樣的效果。從那時(shí)起，能夠并行處理任務(wù)的 GPU，成為了人工智能領(lǐng)域最重要的硬件，推著英偉達(dá)快速崛起?，F(xiàn)在英偉達(dá)的一半的業(yè)務(wù)與人工智能有關(guān)。

AI 的希望在大模型，正好是這兩家大公司的生意

馬斯克：如果你有幾千萬(wàn)或幾億輛自動(dòng)駕駛汽車，數(shù)量相當(dāng)甚至更多的人形機(jī)器人，你會(huì)有規(guī)模最大的數(shù)據(jù)集。這些視頻數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)處理，汽車很有可能比人類司機(jī)更出色，人形機(jī)器人和人類難以區(qū)分。它們會(huì)具備通用人工智能的特征。

黃仁勛：接受過(guò)大量人類知識(shí)訓(xùn)練的大型語(yǔ)言模型，可能是有史以來(lái)最大的軟件機(jī)會(huì)之一。它是當(dāng)今最重要的人工智能模型。它讓我們有可能解決以前從未解決過(guò)的問(wèn)題。

1990 年代開始，經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出 “通用目的技術(shù)” （General Purpose Technologies）概念，認(rèn)為通用的技術(shù)才能推動(dòng)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)。比如輪子、青銅、鐵、蒸汽機(jī)、內(nèi)燃機(jī)或現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)等等。

人工智能是一個(gè)寬泛、通用的技術(shù)，但到實(shí)際應(yīng)用中并非如此。一個(gè)人工智能模型，通常只能解決一個(gè)任務(wù)。比如 2016 年打敗圍棋世界冠軍的 AlphaGo，只會(huì)下圍棋。

現(xiàn)在訓(xùn)練好一個(gè)模型，稍微調(diào)整就可以完成翻譯、對(duì)話、閱讀理解、續(xù)寫內(nèi)容、補(bǔ)充代碼等數(shù)十種任務(wù)，表現(xiàn)比很多人好。比如 OpenAI 的 GPT-3，自動(dòng)生成的文本能以假亂真。

它們之間最明顯的差距是訓(xùn)練模型使用的數(shù)據(jù)量。AlphaGo 只輸入圍棋對(duì)弈數(shù)據(jù)，規(guī)模數(shù)千萬(wàn)局。而 GPT-3 幾乎吞掉了互聯(lián)網(wǎng)上大多數(shù)英文文本，從各種網(wǎng)頁(yè)、新聞、食譜、圖書到程序代碼等，整個(gè)英文維基百科，只占它訓(xùn)練數(shù)據(jù)整體的 0.6%。

GPT-3 從這些數(shù)據(jù)中提煉規(guī)律和特征，將它們存到模型中，通常稱為 “參數(shù)”，等到新的數(shù)據(jù)輸入模型后，它們決定輸出什么樣的結(jié)果。GPT-3 有 1750 億個(gè)參數(shù)，幾乎能處理大多數(shù)文本信息，需要它去解決特定的問(wèn)題，比如生成文本，只需要簡(jiǎn)單訓(xùn)練。因此，有巨大參數(shù)的模型也被稱為基礎(chǔ)模型（Foundation Models）。

基礎(chǔ)模型發(fā)揮出來(lái)的作用以及它可能的潛力，引發(fā)公司和機(jī)構(gòu)爭(zhēng)相入場(chǎng)，推著單個(gè)模型的參數(shù)破萬(wàn)億?，F(xiàn)在沒(méi)有一個(gè)大模型，幾乎都不能說(shuō)自己是個(gè)前沿科技公司。

圖：部分海外公司訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型規(guī)模。圖片來(lái)自 MIT。

更大的模型要用更多 GPU ，黃仁勛從來(lái)不吝嗇對(duì)大模型的贊賞，從最重要的人工智能模型，到推動(dòng)人工智能跳躍式發(fā)展，英偉達(dá)還和微軟一起訓(xùn)練參數(shù) 5300 億的大模型 “威震天”，和 GPT-3 類似，能當(dāng)聊天機(jī)器人，可以閱讀理解，翻譯等。

具體到業(yè)務(wù)上，英偉達(dá)去年跟阿斯利康合作，訓(xùn)練了一個(gè)研發(fā)新藥的大模型；今年交付的處理器 H100 專門為訓(xùn)練大模型優(yōu)化，比上一代快 5 倍。這次 GTC 上，黃仁勛特意提到，新發(fā)布的自動(dòng)駕駛芯片 Thor 會(huì)支持視覺(jué) Transformer 架構(gòu)——這是大模型的基礎(chǔ)。

特斯拉也將大模型用到了業(yè)務(wù)中。去年的 AI Day 上，特斯拉透露使用 Transformer 架構(gòu)訓(xùn)練大模型，把特斯拉上八個(gè)攝像機(jī)的信息融合成 3D 環(huán)境，提高系統(tǒng)認(rèn)識(shí)周圍環(huán)境的能力。特斯拉正在研發(fā)的超算 Dojo 也專門訓(xùn)練更大的模型做優(yōu)化。

特斯拉的 Autopilot 軟件總監(jiān)阿肖克·埃盧斯瓦米（Ashok Elluswamy）在今年的 AI Day 上說(shuō)，“人們認(rèn)為我們沒(méi)法用攝像頭檢測(cè)深度，（其他物體）的速度和加速度，用大型數(shù)據(jù)集和大型模型能讓它變得更精準(zhǔn)”。

今年 AI Day 后沒(méi)幾天，特斯拉宣布一些地區(qū)的 Model 3/Model Y 車型將不再搭載超聲波雷達(dá)，只靠攝像頭實(shí)現(xiàn)輔助自動(dòng)駕駛。

技術(shù)將更普世，但需要有公司創(chuàng)造技術(shù)設(shè)施

馬斯克：人形機(jī)器人成本可能不到 2 萬(wàn)美元。它的潛力令人難以置信，讓人均生產(chǎn)力沒(méi)有限制，意味著一個(gè)沒(méi)有貧困的未來(lái)，一個(gè)人們可以擁有任何自己想要的產(chǎn)品和服務(wù)的未來(lái)。這是文明的根本轉(zhuǎn)變。
黃仁勛：人們認(rèn)為，人工智能將在更少的公司中聚集技術(shù)力量，但事實(shí)上，人工智能使計(jì)算機(jī)科學(xué)民主化。它使得任何人都可以編寫軟件，它使得每個(gè)人都成為創(chuàng)造者，它將使得每個(gè)人都成為游戲開發(fā)者。

這一代人工智能技術(shù)推進(jìn)從 Google 開始不是巧合。這家公司 1998 年開始做的事就是理解全世界的信息，讓人無(wú)門檻地找到自己想要的信息。從一開始的文字，到圖片、地圖、視頻、自動(dòng)駕駛、圍棋、病例、醫(yī)學(xué)影像……Google 訓(xùn)練人工智能理解一項(xiàng)一項(xiàng)更復(fù)雜的事物。

全球超過(guò) 20 億用戶提供了無(wú)窮無(wú)盡的數(shù)據(jù)，幫 Google 訓(xùn)練。這個(gè)過(guò)程里 Google 展示了無(wú)數(shù)廣告，成為全球收入和利潤(rùn)都最高的互聯(lián)網(wǎng)公司，因此有錢繼續(xù)投入人工智能技術(shù)研發(fā)。

這因此引起了關(guān)于巨頭壟斷人工智能技術(shù)的擔(dān)憂。大多數(shù)公司沒(méi)有這樣可以支持人工智能數(shù)據(jù)收集和研發(fā)的完美商業(yè)模式，得找新的路徑。

2015 年，馬斯克與時(shí)任硅谷孵化器 YC 的總裁山姆·阿爾特曼（Sam Altman）等人出資 10 億美元?jiǎng)?chuàng)辦了非營(yíng)利機(jī)構(gòu) OpenAI，對(duì)標(biāo) Google 旗下的 DeepMind，研究友好的、開放的人工智能，稱將與世界分享技術(shù)。投資方多有自己的公司，特斯拉、YC（在數(shù)百家創(chuàng)業(yè)公司持股）、LinkedIn、微軟等，沒(méi)有 Google、Facebook 那么多的數(shù)據(jù)，但也需要人工智能。

2018 年初，馬斯克退出 OpenAI 董事會(huì)，理由是跟特斯拉正在做的人工智能研究沖突。當(dāng)時(shí)特斯拉已經(jīng)開始生產(chǎn) Model 3，當(dāng)年就成為銷量最高的電動(dòng)車型。

完美的自動(dòng)駕駛商業(yè)模式成型：到現(xiàn)在，特斯拉一共賣出 300 多萬(wàn)輛車，大部分是 Model 3，其中 16 萬(wàn)輛車啟用了 FSD（完全自動(dòng)駕駛能力）、更多車輛啟用了 Autopilot（自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)）。這些車主給特斯拉付錢都在幫助特斯拉積累數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法、免費(fèi)當(dāng)測(cè)試安全員，財(cái)力雄厚的 Google 也只有大約 1000 臺(tái)無(wú)人駕駛測(cè)試車。

積累數(shù)據(jù)、訓(xùn)練算法的同時(shí)，特斯拉也成為了一家年產(chǎn)過(guò)百萬(wàn)輛的車企，且車型極少。到 2022 年底，特斯拉的年化產(chǎn)能預(yù)計(jì)將突破 200 萬(wàn)輛。產(chǎn)能決定成本，而 Tesla Bot 復(fù)用了特斯拉汽車的相當(dāng)一部分零件和技術(shù)。

Tesla Bot 的大腦用了為汽車設(shè)計(jì)的 FSD 計(jì)算機(jī)和視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。電池的管理芯片和系統(tǒng)，也和車用的一樣。特斯拉汽車碰撞測(cè)試中的模擬分析軟件、力學(xué)分析模型等都用到了機(jī)器人上，盡可能減少重復(fù)研發(fā)。

馬斯克說(shuō)特斯拉現(xiàn)在的目標(biāo)是 “以最快的速度生產(chǎn)出有用的人形機(jī)器人”，有點(diǎn)用、大量用塑料造，盡量便宜——不需要完美，讓更多的人愿意付錢購(gòu)買就行。

這是特斯拉的人工智能研發(fā)路徑，開發(fā)、大規(guī)模部署有自動(dòng)駕駛技術(shù)的汽車，降低成本、讓更多人購(gòu)買，于是數(shù)據(jù)更多、算法更聰明、賣得更多更便宜，于是人工智能技術(shù)能被更多人用上。

英偉達(dá)則是壓低技術(shù)的使用門檻。黃仁勛認(rèn)為，計(jì)算機(jī)幫助社會(huì)的程度，限制不在成本，而是有多少人會(huì)編寫計(jì)算機(jī)程序。

英偉達(dá)的顯卡適合訓(xùn)練人工智能模型，但有門檻——它是為處理圖形設(shè)計(jì)的，想用它訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，程序員得學(xué)習(xí) OpenGL 等圖形編程語(yǔ)言。

借助英偉達(dá)的軟件平臺(tái) CUDA，不會(huì)圖形編程的程序員，也能用自己擅長(zhǎng)的編程語(yǔ)言，無(wú)障礙調(diào)用 GPU 快速訓(xùn)練算法。英偉達(dá)賣了更多 GPU，也讓更多人有了訓(xùn)練人工智能的能力。這同樣改變了英偉達(dá)，現(xiàn)在它 80% 的員工從事軟件工作。

這次 GTC 上，英偉達(dá)更新的虛擬環(huán)境創(chuàng)造引擎 Omniverse 是壓低門檻的另一個(gè)工具。在黃仁勛的設(shè)想中，Omniverse 是一個(gè)大型的虛擬世界數(shù)據(jù)庫(kù)，里面的所有元素，不論是螺絲還是樹木，只需要建造一次，然后共享給每一個(gè)需要使用的人。

在 GTC 后接受媒體采訪時(shí)，黃仁勛描繪了它的未來(lái)，“說(shuō)給我一片海洋。給我一條河 ...... 你想描述什么就描述什么，人工智能就會(huì)在你面前合成出 3D 世界。然后你可以修改它?！?/p>

黃仁勛希望 Omniverse 成為新技術(shù)的基礎(chǔ)設(shè)施。特斯拉正在研發(fā)的超算 Doji 將會(huì)成為它首個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。馬斯克說(shuō)，未來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越多，讓人更省錢地訓(xùn)練模型，是運(yùn)營(yíng) Doji 最有效的方式。

過(guò)去十年，人工智能研究從學(xué)院主導(dǎo)變成商業(yè)公司主導(dǎo)。自動(dòng)駕駛熱、AlphaGo 贏過(guò)圍棋冠軍，一時(shí)間，中美的互聯(lián)網(wǎng)、科技大公司快搶光了大學(xué)里研究人工智能的博士生——這在當(dāng)時(shí)，是一家公司做人工智能的門檻。

現(xiàn)在沒(méi)那么難。簡(jiǎn)化編程難度的開源軟件包、更適合運(yùn)算的處理器。寫 AI 程序、調(diào)參數(shù)的不再需要博士，能用到相關(guān)技術(shù)的也不只是大公司。人工智能科學(xué)家、Google AI 負(fù)責(zé)人杰夫·迪恩（Jeffrey Dean）因此將過(guò)去十年稱為這個(gè)行業(yè)的黃金時(shí)代。

就像計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)經(jīng)歷過(guò)的那樣。大大小小的研究機(jī)構(gòu)、商業(yè)公司一層一層搭建基礎(chǔ)設(shè)施，當(dāng)他們壘起的基石足夠高，影響更大的改變就可能發(fā)生。