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“AI教父”Hinton對話云天勵飛陳寧:算力效率與普惠定義 AI 下一臨界點

作者:綜合 來源:探索 瀏覽: 【 】 發(fā)布時間:2025-12-16 20:21:31 評論數(shù):

在大模型步入深水區(qū)的AI教父當下,AI 的對話定義下一個臨界點究竟在哪里?在 2025 GIS 全球創(chuàng)新峰會現(xiàn)場,深度學習奠基人、云天“AI 教父” Geoffrey Hinton 與云天勵飛董事長兼 CEO 陳寧,勵飛圍繞算力效率、陳寧AI 向善與普惠未來展開了一場高密度對話。算力對話由硅谷著名計算機科學家、效率下臨硅谷高創(chuàng)會大會主席吳軍博士主持。普惠

一位代表全球人工智能基礎(chǔ)理論的界點最前沿,一位深耕專用算力與產(chǎn)業(yè)落地,AI教父卻在關(guān)鍵方向上形成高度共識:AI 的對話定義未來,不再只是云天“更聰明”的競賽,而是勵飛“更高效、更安全、陳寧更普惠”的算力系統(tǒng)性競爭。

01

AI 瓶頸正從“算法”轉(zhuǎn)向“算力效率”

在算力成本急劇攀升的今天,AI 的真正瓶頸在哪里?

Hinton 認為,現(xiàn)有計算體系在能耗和效率上面臨越來越大的壓力,未來需要在新的計算形態(tài)上進行更多探索。他提到,模擬計算、類腦芯片以及基于類器官的計算等方向,在理論上有望在功耗和通信能力上展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。不過,他也明確表示,目前基于腦細胞類器官的計算研究仍處于非常早期的階段,還不足以承擔大規(guī)模 AI 負載,這條路仍然需要時間和長期投入來驗證。

陳寧則從工程一線給出呼應(yīng)。他指出,GPU 在深度學習早期扮演了重要角色,但本質(zhì)仍是通用計算架構(gòu),并非為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量身定制。

“進入大模型和智能體時代,我們要回答的問題不再是‘能不能訓(xùn)出來’,而是‘在多大能耗和成本下,讓多少人用得起’。”

圍繞這一判斷,云天勵飛以 NPU 為核心,將推出GPNPU架構(gòu),走“推理優(yōu)先架構(gòu)”路線,在矩陣/向量單元、存儲層級和帶寬利用上深度優(yōu)化,目標是將 100 萬個 token 的生成成本,從約 美元壓到 美分,實現(xiàn)百倍級效率提升。

在這一點上,Hinton 從新型計算范式的角度強調(diào)能效約束,陳寧從專用芯片與架構(gòu)創(chuàng)新的角度回應(yīng)同一問題,形成了對“算力效率將成為下一階段關(guān)鍵瓶頸”的共同判斷。

02

AI 向善,既要可控也要可負擔

談到 AI 的長遠影響,Hinton 明確表示,如果可以回到 2012 年,他仍會推動相關(guān)研究,但會更早、更大聲地提醒世界:AI 風險是真實且需要前置應(yīng)對的。

在他看來,“更強的 AI”與“更安全的 AI”不是兩條彼此對立的路線,而是必須同步推進的雙軌工程——一方面持續(xù)推動算法與能力上限,另一方面盡快建立清晰的安全邊界、技術(shù)治理機制和社會共識。

陳寧則從“誰真正受益”的角度,為“AI 向善”加上了另一半定義。

他指出,如果 AI 只停留在少數(shù)科技巨頭的數(shù)據(jù)中心,只服務(wù)少部分機構(gòu)和高凈值人群,再完美的技術(shù)也難言“向善”。真正有意義的 AI,必須讓更多人用得起、用得上——當 AI 的使用成本被拉低到接近水電氣這種基礎(chǔ)設(shè)施的水平時,偏遠地區(qū)的學生、基層醫(yī)院和中小企業(yè)才有可能在教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)與生產(chǎn)中真正獲得增益。

在這一點上,Hinton 關(guān)注“風險可控”,陳寧強調(diào)“成本可負擔”,兩條路徑指向同一底線:AI 向善,不只是“不作惡”,更要“有益且可及”。

03

下一場競爭,是“誰能讓更多人用得起 AI”

當主持人吳軍將話題轉(zhuǎn)向全球競爭格局,兩人不約而同地把“普惠能力”視作下一階段競爭的核心指標。

Hinton 結(jié)合對中國長三角和粵港澳大灣區(qū)的觀察指出,前者在算法與軟件開發(fā)方面優(yōu)勢明顯,后者在硬件制造與應(yīng)用落地上更具活力。如果只做基礎(chǔ)研究、不落地應(yīng)用,會變成新的“象牙塔”;如果只追逐短期應(yīng)用、不推動底層架構(gòu)與理念演進,則會透支未來競爭力。真正具備全球影響力的 AI 生態(tài),必然是基礎(chǔ)理論 專用算力 大規(guī)模場景相互強化的結(jié)果。

陳寧則給出了更具體的產(chǎn)業(yè)刻畫:他判斷,到 2030 年,全球 AI 芯片產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望達到約 5 萬億美元,其中訓(xùn)練芯片約占 1 萬億美元,而面向終端與行業(yè)側(cè)的推理/處理芯片有望達到 4 萬億美元,占比約 80%。隨著智能體能力持續(xù)下沉,AI 處理芯片將被廣泛嵌入眼鏡、耳機、手機、筆記本、家電以及各類企業(yè)設(shè)備之中,“像水、電、燃氣一樣,無處不在、按需取用”。

為了讓這張“算力底座”真正服務(wù)全球,陳寧介紹,云天勵飛已向國際相關(guān)機構(gòu)提出建議,希望推動建立統(tǒng)一的 AI 處理芯片與推理網(wǎng)絡(luò)標準,讓不同國家和地區(qū)都能在同一張互聯(lián)互通的推理網(wǎng)絡(luò)上共享能力,尤其在醫(yī)療與教育等關(guān)乎民生的領(lǐng)域真正實現(xiàn)“AI for All”。

從“更聰明”到“更高效”,從“能不能做到”到“能不能讓更多人用得起、用得好”,這場對話讓外界看到了基礎(chǔ)理論與產(chǎn)業(yè)實踐在關(guān)鍵方向上的高度同頻:AI 的關(guān)鍵瓶頸正在轉(zhuǎn)向算力效率;AI 的價值,需要在安全與普惠之間找到平衡;下一階段的主戰(zhàn)場,是誰能把 AI 變成像水電氣一樣的基礎(chǔ)能力。

對于云天勵飛來說,這不僅是一場思想層面的高位對話,更是一份對既定戰(zhàn)略的再確認。以“高效 AI、普惠 AI”為發(fā)展方向,以“推理優(yōu)先架構(gòu)”為技術(shù)抓手,主動參與全球算力體系重構(gòu)與標準構(gòu)建,持續(xù)在新算力體系、安全治理與普惠應(yīng)用三條主線深耕,是云天勵飛在這場時代變革中給出的答案。

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