秒庆商贸时间：“AI霸权时代”

文章来源：https://www.mqhnzz.com 发布时间：2026-01-16

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“AI霸权时代”

图灵在20世纪50年代对智能机器（Thinking Machine）的预言为人工智能（Artificial Intelligence）后来的发展奠定了哲学基础。20世纪80年代和21世纪初，神经网络学科的先驱为生成式模型铺平了道路。

接着，2010年代深度学习的蓬勃发展推动了自然语言处理（NLP）、图像和文本生成以及通过图像分割进行医学诊断等领域的重大进步，从而扩展了人工智能的多模态能力。

这些进步最终促成了当前的人工智能技术飞跃，AI似乎无所不能，但又将引领我们走向何方呢？

人工智能何时超越人类智能，从而达到“超级智能”，一直是学术和行业领袖们激烈争论的话题。马斯克的话毕竟只是他的个人观点。

比如，一位著名的未来学家和人工智能研究员预测，人工智能将在2029年达到人类智能水平，而人类与人工智能真正融合的临界点将在2045年到来。

在他的预测语境里，这里的“真正融合”指的是人类通过脑机接口和纳米机器人等与人工智能融合，从而增强人类的智能和意识，也就是将AI植入了人体内。

综合各方观点，除了数据进步、算法优化、计算能力以及跨学科合作等因素以外，人工智能技术的演化方向也是决定其何时能够真正掌握“智慧霸权”的关键。

尤其是相对前几个因素的发展相对更可预测，比如计算能力的提高能够从科技巨头企业每年的资本性支出和数据中心的建设进度较准确探知，AI技术的演化方向不但包含了上述这些领域，且更加充满不确定性。

对此，IBM研究部门去年发布了一篇“预测未来十年人工智能发展方向”的报告。

该报告指出，随着人工智能的不断发展，一些雄心勃勃的“技术跃进方案”正在涌现，未来AI能否以及何时取得“超级智能”，可能要看包含以下这些技术演化在内的科学进步。

首先，“后摩尔计算”的目标是在GPU和TPU接近其物理和实际极限之际，超越传统的冯·诺依曼架构。此外，“光计算”是利用光而非电信号来处理信息，为提高计算效率和可扩展性提供了极具前景的途径。

还有就是利用量子比特的独特属性，“量子人工智能”有望突破传统人工智能的局限，解决以往因计算能力限制而无法解决的问题。复杂的材料模拟、庞大的供应链优化以及指数级增长的数据集的实时处理都将成为可能。

人工智能发展面临的一大障碍是训练大型模型所需的大量时间、能源和成本。目前的硬件需求已接近传统计算基础设施的极限，因此创新将集中于增强硬件或创建全新的架构。量子计算为人工智能创新提供了一条充满希望的途径，因为它有望大幅减少训练和运行大型人工智能模型所需的时间和资源。

另一项重要的算力提升“跃进”是开发“分布式人工智能互联网”，其设想构建一个分布式、去中心化的人工智能基础设施。与依赖庞大数据中心的传统集中式人工智能模型不同，这可在多个设备和位置运行，并在本地处理数据，从而增强隐私并降低延迟。

除了上述硬件领域的革新，随着人工智能模型变得日益复杂且数据更加密集，新的计算范式也势在必行。比如，“神经形态计算”的创新，将模拟人脑的神经结构，也是未来算法的重要发展方向。

另一个关键的前沿算法实验领域是解决“变换器（Transformer）架构”注意力机制的固有局限性问题。变换器依赖于带有上下文窗口的注意力机制来处理输入数据的相关部分，例如对话中的先前词元。然而，随着上下文窗口扩展到包含更多历史数据，计算复杂度呈平方级增长，导致效率低下且成本高昂。

为了克服这一挑战，研究人员正在探索诸如线性化注意力机制或引入更高效的窗口技术等方法，使变换器能够在不增加计算资源的情况下处理更大的上下文窗口。这一进步将使人工智能模型能够更好地理解和整合丰富的历史交互，从而产生更连贯、更符合上下文的响应。