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AI“向善”引共识,辛顿陈宁共探AI训练成本降与推理芯片发展新路径

2025-12-03来源:快讯编辑:瑞雪

在“智汇全球·绿动未来”为主题的2025GIS全球创新展暨全球创新峰会上,一场关于人工智能未来发展的巅峰对话引发广泛关注。2024年诺贝尔物理学奖得主、“AI教父”杰弗里·辛顿,硅谷知名计算机科学家、《浪潮之巅》作者吴军,以及深圳云天励飞董事长兼CEO陈宁齐聚一堂,围绕AI技术趋势、安全治理及芯片突破等核心议题展开深入探讨。

辛顿在对话中多次强调AI安全治理的紧迫性。他指出,当前AI系统的学习效率与知识传递速度远超人类,其“蒸馏效率”使大模型能够快速吸收全网信息,效率较人类代际传递提升数十亿倍。“我们创造了AI,就必须确保它服务于全人类而非欺骗人类。”辛顿呼吁全球协同探索AI治理技术,避免技术失控风险。他特别提到,模拟计算、类脑芯片等新型计算形态可能在功耗与通信能力上展现优势,但脑细胞类器官计算等方向仍处于早期阶段,需长期投入验证。

陈宁从应用层面呼应了辛顿的观点。他认为,AI的“向善”不仅体现在技术能力上,更需解决普惠性问题。“若AI仅服务于少数机构或高净值人群,再完美的技术也难以称得上‘向善’。”他提出,应通过降低使用成本至基础设施水平,使偏远地区学生、基层医院及中小企业在教育、医疗、农业等领域受益。陈宁以AI训练成本为例,指出当前训练大模型需数十亿美元,而未来目标是将生成百万token的成本从1美元降至1美分,实现百倍降幅。

吴军则聚焦于AI训练成本的经济性挑战。他提到,尽管大语言模型与深度学习已取得显著进展,但高昂的训练费用仍是普及障碍。陈宁对此回应称,2025年AI将进入推理时代,智能体的广泛应用需更经济的训练模式。他预测,未来推理芯片规模将超越训练芯片,到2030年训练芯片市场规模或达1万亿美元,而推理芯片可能接近4万亿美元。

陈宁进一步描绘了AI芯片的未来图景。他表示,未来5年AI将重塑所有数字应用与硬件设备,从眼镜、耳机到家电产品均将嵌入AI处理芯片。“芯片应像水电气一样普及,建议制定全球标准以降低使用门槛。”他设想,通过标准化与规模化生产,AI芯片成本将大幅下降,推动技术渗透至城市每个角落。

这场对话折射出AI技术从实验室走向现实的关键转折。随着推理时代来临,如何平衡效率与安全、创新与普惠,将成为行业持续探索的核心命题。三位专家的观点碰撞,为全球AI发展提供了跨学科、跨领域的思考维度。

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