在“智匯全球·綠動未來”為主題的2025GIS全球創(chuàng)新展暨全球創(chuàng)新峰會上，一場關(guān)于人工智能未來發(fā)展的巔峰對話引發(fā)廣泛關(guān)注。2024年諾貝爾物理學(xué)獎得主、“AI教父”杰弗里·辛頓，硅谷知名計算機科學(xué)家、《浪潮之巔》作者吳軍，以及深圳云天勵飛董事長兼CEO陳寧齊聚一堂，圍繞AI技術(shù)趨勢、安全治理及芯片突破等核心議題展開深入探討。

辛頓在對話中多次強調(diào)AI安全治理的緊迫性。他指出，當前AI系統(tǒng)的學(xué)習效率與知識傳遞速度遠超人類，其“蒸餾效率”使大模型能夠快速吸收全網(wǎng)信息，效率較人類代際傳遞提升數(shù)十億倍。“我們創(chuàng)造了AI，就必須確保它服務(wù)于全人類而非欺騙人類。”辛頓呼吁全球協(xié)同探索AI治理技術(shù)，避免技術(shù)失控風險。他特別提到，模擬計算、類腦芯片等新型計算形態(tài)可能在功耗與通信能力上展現(xiàn)優(yōu)勢，但腦細胞類器官計算等方向仍處于早期階段，需長期投入驗證。

陳寧從應(yīng)用層面呼應(yīng)了辛頓的觀點。他認為，AI的“向善”不僅體現(xiàn)在技術(shù)能力上，更需解決普惠性問題。“若AI僅服務(wù)于少數(shù)機構(gòu)或高凈值人群，再完美的技術(shù)也難以稱得上‘向善’。”他提出，應(yīng)通過降低使用成本至基礎(chǔ)設(shè)施水平，使偏遠地區(qū)學(xué)生、基層醫(yī)院及中小企業(yè)在教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域受益。陳寧以AI訓(xùn)練成本為例，指出當前訓(xùn)練大模型需數(shù)十億美元，而未來目標是將生成百萬token的成本從1美元降至1美分，實現(xiàn)百倍降幅。

吳軍則聚焦于AI訓(xùn)練成本的經(jīng)濟性挑戰(zhàn)。他提到，盡管大語言模型與深度學(xué)習已取得顯著進展，但高昂的訓(xùn)練費用仍是普及障礙。陳寧對此回應(yīng)稱，2025年AI將進入推理時代，智能體的廣泛應(yīng)用需更經(jīng)濟的訓(xùn)練模式。他預(yù)測，未來推理芯片規(guī)模將超越訓(xùn)練芯片，到2030年訓(xùn)練芯片市場規(guī)模或達1萬億美元，而推理芯片可能接近4萬億美元。

陳寧進一步描繪了AI芯片的未來圖景。他表示，未來5年AI將重塑所有數(shù)字應(yīng)用與硬件設(shè)備，從眼鏡、耳機到家電產(chǎn)品均將嵌入AI處理芯片。“芯片應(yīng)像水電氣一樣普及，建議制定全球標準以降低使用門檻。”他設(shè)想，通過標準化與規(guī)模化生產(chǎn)，AI芯片成本將大幅下降，推動技術(shù)滲透至城市每個角落。

這場對話折射出AI技術(shù)從實驗室走向現(xiàn)實的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折。隨著推理時代來臨，如何平衡效率與安全、創(chuàng)新與普惠，將成為行業(yè)持續(xù)探索的核心命題。三位專家的觀點碰撞，為全球AI發(fā)展提供了跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的思考維度。