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AI“向善”引熱議:辛頓陳寧共話成本降低與推理芯片新趨勢

   發布時間:2025-12-03 19:29 作者:沈如風

在近日舉辦的2025GIS全球創新展暨全球創新峰會上,一場圍繞人工智能未來發展的巔峰對話引發廣泛關注。2024年諾貝爾物理學獎得主、“AI教父”杰弗里·辛頓,硅谷知名計算機科學家、《浪潮之巔》作者吳軍,以及深圳云天勵飛董事長兼CEO陳寧三位行業領軍人物,就AI技術趨勢、安全治理及芯片創新等核心議題展開深入探討。

辛頓在對話中多次強調AI安全治理的緊迫性。他指出,當前AI系統的學習效率與知識傳遞速度已遠超人類,大模型可在短時間內吸收全網信息,其“蒸餾”與分享效率較人類代際傳遞提升數十億倍。“我們創造了AI,就必須確保它服務于全人類而非成為威脅?!毙令D呼吁全球協作建立AI安全框架,避免技術失控風險。他特別提到,模擬計算、類腦芯片等新型計算形態或將在功耗與通信能力上取得突破,但相關研究仍處于早期階段,需長期投入驗證。

針對AI技術普惠性,陳寧提出“基礎設施化”愿景。他以訓練成本為例,指出當前大模型開發需數十億美元投入,而未來目標是將生成百萬token的成本從1美元降至1美分,降幅達百倍?!爱擜I使用成本接近水電氣時,偏遠地區學生、基層醫療機構和中小企業才能真正受益?!标悓帍娬{,技術向善需突破應用門檻,讓AI滲透至教育、醫療、農業等民生領域。

作為芯片領域專家,陳寧預測2025年AI將進入“應用推理時代”。他透露,未來五年推理芯片規模將超越訓練芯片,到2030年訓練芯片市場或達1萬億美元,而推理芯片可能接近4萬億美元?!癆I將重新定義所有數字設備,從眼鏡、耳機到家電產品都將嵌入智能體。”陳寧建議制定全球統一的AI芯片標準,推動技術像基礎設施一樣普及。

吳軍則從成本視角剖析技術演進方向。他指出,當前大語言模型訓練成本高昂,制約技術普及。陳寧對此回應稱,行業正從“能否實現”轉向“成本效率”階段,智能體時代的百萬token使用量將倒逼技術降本。辛頓補充稱,新型計算架構或為突破口,但需警惕過度依賴現有體系導致的能耗瓶頸。

這場持續一小時的對話凝聚了跨學科智慧。三位專家一致認為,AI發展需平衡創新與治理,既要通過芯片突破降低應用成本,也要建立全球協作的安全機制,最終實現技術普惠與人類福祉的雙重目標。

 
 
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