伴隨 AI 產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)的 逐步清晰，以及大模型帶來的產(chǎn)業(yè)運(yùn)作效率、技術(shù)深度的大幅改善，中期維度，假設(shè) AI 技術(shù)不發(fā)生跳變式躍遷前提下，我們判斷 AI 產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值有望逐步向兩端靠攏，中間環(huán)節(jié)價(jià) 值有望持續(xù)減弱，并逐步形成“芯片+算力基礎(chǔ)設(shè)施+AI 框架&算法庫(kù)+應(yīng)用場(chǎng)景”的典型產(chǎn)業(yè) 鏈結(jié)構(gòu)，同時(shí)在這樣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)安排下，我們預(yù)計(jì)上游的芯片企業(yè)、云基礎(chǔ)設(shè)施廠商，以 及下游的應(yīng)用廠商有望逐步成為 AI 產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的核心受益者。

AI 芯片：GPU+FPGA+ASIC 并存局面。技術(shù)理論層面，GPU 的峰值性能與泛用性更 為出色，尤其是英偉達(dá)推出了 CUDA 編程框架，大大降低了開發(fā)難度。但 GPU 底層無法 編輯，如果出現(xiàn)底層算法的更改需要重新部署。FPGA 具有足夠的計(jì)算能力和足夠的靈活 性，F(xiàn)PGA 也是一種半定制的硬件，通過編程可定義其中的單元配置和鏈接架構(gòu)進(jìn)行計(jì)算， 因此具有較強(qiáng)的靈活性。

AI 訓(xùn)練環(huán)節(jié)：GPU 料將占據(jù)主導(dǎo)地位。伴隨谷歌借助 BERT 模型在對(duì)話式 AI 領(lǐng)域的突破，以及微軟的跟進(jìn)，AI 訓(xùn)練端芯片的需求再次被激發(fā)。我們判斷，在 當(dāng)前技術(shù)可預(yù)期的范圍，對(duì)話式 AI(主要用于 NLP 等)、廣度&深度推薦系統(tǒng)將 構(gòu)成中期市場(chǎng)核心應(yīng)用場(chǎng)景之一。

AI 推理環(huán)節(jié)：市場(chǎng)百花齊放，核心在于應(yīng)用場(chǎng)景的匹配。不同于訓(xùn)練類芯片， 更注重功耗、成本以及延遲類的需求，GPU 在推理環(huán)節(jié)優(yōu)勢(shì)并不明顯，F(xiàn)PGA 與 ASIC 等新興產(chǎn)品將會(huì)百花齊放。相較于訓(xùn)練環(huán)節(jié)，推理環(huán)節(jié)是一個(gè)更大、更 具吸引力的市場(chǎng)，但同時(shí)相較于訓(xùn)練環(huán)節(jié)，推理環(huán)節(jié)對(duì)于計(jì)算復(fù)雜度、計(jì)算精度 要求不高，但對(duì)于延遲較為敏感，本身技術(shù)要求和訓(xùn)練存在明顯不同。同時(shí)傳感器技術(shù)的成熟、通信網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展等，亦將極大促進(jìn)邊緣智能計(jì)算設(shè)備的需求，以及最終帶動(dòng)對(duì)推理芯片的需求。但在企業(yè)內(nèi)部服務(wù)(推理)仍面臨延遲、功耗等 層面的明顯短板。

狹義AI和通用AI的區(qū)別

在電影中，AGI 是《星際迷航》中的數(shù)據(jù)、《星球大戰(zhàn)》中的 C-3PO 和《銀翼殺手》中的復(fù)制人。雖然從直覺上看，狹義 AI 與一般 AI 是同一類東西，只是一種不太成熟和復(fù)雜的實(shí)現(xiàn)，但事實(shí)并非如此。通用 AI 有所不同。例如，識(shí)別垃圾郵件在計(jì)算上并不等同于真正的創(chuàng)造性，而通用智能則可以做到這一點(diǎn)。

我曾經(jīng)主持過一個(gè)關(guān)于人工智能的播客，叫做“人工智能中的聲音”。這很有趣，因?yàn)榇蠖鄶?shù)偉大的科學(xué)實(shí)踐者都是平易近人的，也愿意上播客。因此，我最終得到了超過100位偉大的AI思考者對(duì)這個(gè)話題的深入討論。有兩個(gè)問題我會(huì)問大多數(shù)客人。第一個(gè)問題是，“通用人工智能可能嗎?”幾乎所有人——只有四個(gè)例外——都說有可能。然后我會(huì)問他們我們什么時(shí)候能造出來。這些答案五花八門，有的五年就有了，有的長(zhǎng)達(dá)500年。

通用人工智能：意識(shí)的復(fù)雜性

盡管我們不了解大腦或思想，但實(shí)際上從那里開始就變得更加困難：一般的智力很可能需要意識(shí)。意識(shí)是你對(duì)世界的體驗(yàn)。溫度計(jì)可以準(zhǔn)確地告訴你溫度，但它感覺不到溫暖。知道和體驗(yàn)的區(qū)別，就是意識(shí)，我們幾乎沒有理由相信電腦能像椅子一樣體驗(yàn)世界。

所以現(xiàn)在我們有了我們無法理解的大腦，無法解釋的心靈，至于意識(shí)，我們甚至沒有一個(gè)好的理論來解釋僅僅是物質(zhì)如何可能有一種體驗(yàn)。然而，盡管如此，相信通用人工智能的人工智能人士相信，我們可以在計(jì)算機(jī)中復(fù)制人類的所有能力。在我看來，這似乎是一種魔幻思維。

基礎(chǔ)研究并不關(guān)心通常由解決問題產(chǎn)生的社會(huì)或經(jīng)濟(jì)利益。它尋求認(rèn)識(shí)論的目的。例如，DeepMind最近在Gato上發(fā)布，該公司將其描述為“通用”解決方案。Gato可以執(zhí)行600多種不同的任務(wù)，包括玩視頻游戲、組織對(duì)象、為圖片添加字幕和聊天。一位DeepMind研究人員甚至聲稱，關(guān)于AGI，“游戲結(jié)束了!”然而，這六百項(xiàng)任務(wù)中沒有一項(xiàng)與治愈疾病、減少能源消耗或發(fā)明新材料有關(guān)。即使我們接受Gato是通用的，而不是一些炫耀的多功能解決方案(確實(shí)如此)，DeepMind也未能解決他們?cè)谖迥昵靶Q對(duì)通用解決方案很重要的任何問題。他們正在玩的游戲與私人或公共價(jià)值創(chuàng)造無關(guān)，因?yàn)闆]有任何問題重要到需要解決。