戴琼海｜AI正面临三大奇点

在4月2日下午举行的人工智能赋能新型工业化深度行系列活动中，国务院参事、中国工程院院士、中国人工智能学会理事长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员戴琼海作了关于人工智能三大奇点的演讲。

戴琼海表示，以大模型为代表的人工智能技术正在高速发展，近期火爆的DeepSeek通过模块化稀疏激活MoE架构和高知识密度的数据训练，使推理效率提升300%、训练成本降低十倍、高难度推理提升40%，使大模型从大公司的垄断变为全产业界皆可探索的普适技术，从少数人的付费工具变为全民皆可享受的免费福利。

不过，戴琼海也强调，目前深度学习/大模型在开放通用场景并不可靠，应用面临严重风险，存在不可解释、数据依赖、鲁棒性差、不能决策等四大问题。人工智能确定的趋势是迈向通用人工智能，不确定的奇点将带来未来人工智能的变革，人工智能有三大奇点，即传感器奇点、算力奇点、脑智能奇点。

在算力方面，CEO黄仁勋曾表示，我们不能只想着算力，如果只考虑计算机，我们需要烧掉14个地球的能源；超级AI将成为电力需求的无底洞。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼也表示，下一波生成式人工智能系统消耗的电力将远远超出预期，能源系统将难以应对。

在面向人工智能需求的算力优化与创新中，主流发展道路是GPU等高性能芯片和终端轻量级芯片，其优点是成熟、通用、见效快，缺点是难有颠覆式突破；延长线是专用芯片设计，其优点是算力显著提升、路线明确，缺点是未来空间有限、适配困难。

“新赛道包括量子计算、存算一体和光电计算等，这是条全新路径，有望实现颠覆式突破。”戴琼海称。

据悉，在刚刚结束的2025中关村论坛上，清华大学研制的国际首款大规模通用智能光计算芯片“太极”，首创光计算推理与训练架构，被评为2024年度“中国科学十大进展”之一。