正在4月2日下昼实行的人为智能赋能新型工业化深度行系列勾当中，国务院参事、中国工程院院士、中国人为智能学会理事长戴琼海作了闭于人为智能三大奇点的演讲。
通过模块化稀少激活MoE架构和高常识密度的数据锻练，使推理恶果提拔300%、锻练本钱低落十倍、高难度推理提拔40%，使大模子从至公司的垄断变为全财富界皆可摸索的普适本事，从少数人的付费器械变为全民皆可享用的免费福利。
只是，戴琼海也夸大，目前深度练习/大模子正在怒放通用场景并不牢靠，行使面对紧要危险，存正在不行注脚、数据依赖、鲁棒性差、不行计划等四大题目。人为智能确定的趋向是迈向通用人为智能，不确定的奇点将带来异日人为智能的改良，人为智能有三大奇点，即传感器奇点、算力奇点、脑智能奇点。
正在算力方面，英伟达CEO黄仁勋曾吐露，咱们不行只念着算力，假若只酌量策动机，咱们必要烧掉14个地球的能源；超等AI将成为电力需求的无底洞。OpenAI首席实施官萨姆·奥尔特曼也吐露，下一波天生式人为智能体例消费的电力将远远跨越预期，能源体例将难以应对。
正在面向人为智能需求的算力优化与改进中，主流成长道途是GPU等高功能芯片和终端轻量级芯片，其甜头是成熟、通用、成效速，过失是难有倾覆式打破；延迟线是专用芯片计划，其甜头是算力明显提拔、门途显着，过失是异日空间有限、适配贫困。
“新赛道包含量子策动、存算一体和光电策动等，这是条全新途径，希望杀青倾覆式打破。”戴琼海称。
据悉，正在方才结果的2025中闭村论坛上，清华大学研造的国际首款大界限通用智能光策动芯片“太极”，独创光策动推理与锻练架构，被评为2024年度“中国科学十大发展”之一。
