人工智能从五六年前的黑科技变成今天的热科技离不开计算能力的巨大飞跃

10月26日下午，在AICC 2021上，中国工程院院士，Inspur首席科学家王恩东表示，伴随着人工智能的大规模发展，计算力成为决定性力量，智能计算成为智能时代的核心生产力。

在王恩东看来，人工智能从五六年前的黑科技变成今天的热科技，离不开计算能力的巨大飞跃2020年，以GPU为代表的AI加速芯片交付的总算力已经超过通用CPU，预计到2025年，加速芯片提供的算力可能超过80%

人工智能带来了计算能力需求的指数级增长，计算行业面临着多元化，巨大量化和生态离散化的趋势和挑战一方面，多样化的智能场景需要多样化的计算能力，庞大的量化模型，数据和应用规模需要巨大的计算能力，成为人工智能持续发展的重中之重，另一方面，从芯片到算力的转化还存在巨大差距，多重算力的价值还没有完全释放出来王恩东表示，如何快速完成从多芯片到计算系统的创新，成为推动人工智能产业发展的关键环节

未来，如何像人类一样发展逻辑，意识和推理的认知能力，是人工智能的研究方向可是，目前认为用大规模数据训练庞大的模型是实现通用人工智能的一个重要方向王恩东认为，伴随着海量模型的兴起，海量量化已经成为人工智能未来发展非常重要的趋势

此外，王恩东院士强调，多元化，巨量化，生态化给整个计算产业带来了前所未有的挑战要释放多重算力价值，推动人工智能创新，一是要重视智能计算系统创新，加大人工智能新基础设施建设，设计从技术到应用的链条，在架构，芯片设计，系统设计，系统软件，开发环境等各个领域形成分工明确，协同创新的局面，第二，必须加快开放标准建设，通过统一规范的标准，将多样化的计算能力转化为可调度的资源，让计算能力易于使用和使用

黄铁军进一步指出，“AI大模型通常是在大规模无标签数据上进行训练，学习数据中包含的特征，结构和知识。”

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