在“智匯全球·綠動未來”為主題的2025GIS全球創新展暨全球創新峰會上，一場關于人工智能未來發展的巔峰對話引發廣泛關注。2024年諾貝爾物理學獎得主、“AI教父”杰弗里·辛頓，硅谷知名計算機科學家、《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AI安全治理的緊迫性。他指出，當前AI系統的學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信息，效率較人類代際傳遞提升數十億倍。“我們創造了AI，就必須確保它服務于全人類而非欺騙人類。”辛頓呼吁全球協同探索AI治理技術，避免技術失控風險。他特別提到，模擬計算、類腦芯片等新型計算形態可能在功耗與通信能力上展現優勢，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。
陳寧從應用層面呼應了辛頓的觀點。他認為，AI的“向善”不僅體現在技術能力上，更需解決普惠性問題。“若AI僅服務于少數機構或高凈值人群，再完美的技術也難以稱得上‘向善’。”他提出，應通過降低使用成本至基礎設施水平，使偏遠地區學生、基層醫院及中小企業在教育、醫療、農業等領域受益。陳寧以AI訓練成本為例，指出當前訓練大模型需數十億美元，而未來目標是將生成百萬token的成本從1美元降至1美分，實現百倍降幅。
吳軍則聚焦于AI訓練成本的經濟性挑戰。他提到，盡管大語言模型與深度學習已取得顯著進展，但高昂的訓練費用仍是普及障礙。陳寧對此回應稱，2025年AI將進入推理時代，智能體的廣泛應用需更經濟的訓練模式。他預測，未來推理芯片規模將超越訓練芯片，到2030年訓練芯片市場規模或達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將重塑所有數字應用與硬件設備，從眼鏡、耳機到家電產品均將嵌入AI處理芯片。“芯片應像水電氣一樣普及，建議制定全球標準以降低使用門檻。”他設想，通過標準化與規模化生產，AI芯片成本將大幅下降，推動技術滲透至城市每個角落。
這場對話折射出AI技術從實驗室走向現實的關鍵轉折。隨著推理時代來臨，如何平衡效率與安全、創新與普惠，將成為行業持續探索的核心命題。三位專家的觀點碰撞，為全球AI發展提供了跨學科、跨領域的思考維度。
