在近日舉辦的2025GIS全球創(chuàng)新展暨全球創(chuàng)新峰會上，一場圍繞人工智能未來發(fā)展的巔峰對話引發(fā)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陳寧三位行業(yè)領軍人物，就AI技術趨勢、安全治理及芯片創(chuàng)新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(tǒng)的學習效率與知識傳遞速度已遠超人類，大模型可在短時間內吸收全網信息，其“蒸餾”與分享效率較人類代際傳遞提升數(shù)十億倍?！拔覀儎?chuàng)造了AI，就必須確保它服務于全人類而非成為威脅?！毙令D呼吁全球協(xié)作建立AI安全框架，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(tài)或將在功耗與通信能力上取得突破，但相關研究仍處于早期階段，需長期投入驗證。

針對AI技術普惠性，陳寧提出“基礎設施化”愿景。他以訓練成本為例，指出當前大模型開發(fā)需數(shù)十億美元投入，而未來目標是將生成百萬token的成本從1美元降至1美分，降幅達百倍。“當AI使用成本接近水電氣時，偏遠地區(qū)學生、基層醫(yī)療機構和中小企業(yè)才能真正受益?！标悓帍娬{，技術向善需突破應用門檻，讓AI滲透至教育、醫(yī)療、農業(yè)等民生領域。

作為芯片領域專家，陳寧預測2025年AI將進入“應用推理時代”。他透露，未來五年推理芯片規(guī)模將超越訓練芯片，到2030年訓練芯片市場或達1萬億美元，而推理芯片可能接近4萬億美元。“AI將重新定義所有數(shù)字設備，從眼鏡、耳機到家電產品都將嵌入智能體。”陳寧建議制定全球統(tǒng)一的AI芯片標準，推動技術像基礎設施一樣普及。

吳軍則從成本視角剖析技術演進方向。他指出，當前大語言模型訓練成本高昂，制約技術普及。陳寧對此回應稱，行業(yè)正從“能否實現(xiàn)”轉向“成本效率”階段，智能體時代的百萬token使用量將倒逼技術降本。辛頓補充稱，新型計算架構或為突破口，但需警惕過度依賴現(xiàn)有體系導致的能耗瓶頸。

這場持續(xù)一小時的對話凝聚了跨學科智慧。三位專家一致認為，AI發(fā)展需平衡創(chuàng)新與治理，既要通過芯片突破降低應用成本，也要建立全球協(xié)作的安全機制，最終實現(xiàn)技術普惠與人類福祉的雙重目標。