芯片算力和算法模型训练实力增长万倍

信息时代有三要素：计算能力、存储能力和传输能力。过去30年信息时代最重要的变化就是计算能力、存储能力、传输能力获得了百万倍的提升。

过去几十年，算力发展分为两个阶段（分别以蓝色曲线和绿色曲线表示），我们分别称之为旧时代或传统时代芯片，以及新时代基于GPU或为AI计算定制的芯片。蓝色曲线基于传统摩尔定律发展，性能每隔18～24个月提升一倍；绿色曲线是加速的超摩尔时代芯片算力。过去几年间，AI算力增长了接近1万倍，单个GPU的算力比过去基于单个CPU的算力多了1000倍。

算力增长

那么算法水平提升了多少？大家应该对2015年AlphaGo大战人类棋手印象深刻。从2015年开始，机器棋手能够战胜人类、机器人脸识别可以超越人类。到了2020年，与5年前相比，机器性能又提高了100万倍，这是非常惊人的幅度。与此同时，机器学习本身模型的规模、算法参数也增加了1万倍，训练所需算力也提高了1万倍。现在有一种说法，那就是AI进入了新的算力霸权时代，大家要用过去千倍、万倍的算力才能训练出世界上最好的算法。

那么现在AI具体能做什么？在新冠疫情早期，依图科技与上海公共卫生临床中心合作研发出了业界第一款新冠肺炎辅助诊断AI系统，系统能够基于肺部CT片给出病变的描述和定性的诊断，使得医生的确诊时间可以从过去的数小时缩短到数秒，这是一种视觉感知的智能。(www.xing528.com)

未来，低阶感知智能将向高阶决策智能跃迁，从最初级眼睛看到的视觉感知智能向完善的知识图谱支持下的高阶认知智能、决策智能甚至是预测智能跃迁。我们在儿科医学领域里已经实现让AI基于几百万份病例进行学习，在这样的知识图谱下，AI能够达到接近10年资历医生的诊断水平。

几年前，一个城市管理要用到的智能计算需要十几个机柜提供的算力支持，这需要非常大的空间、投资以及能源消耗；而到了1年前，受益于AI芯片性能提升，所需机柜数量已经降到了1个。

未来10年，超摩尔时代会带来什么改变？管理一座城市可能需要满足对于几万乃至十万路视频的计算需求，而我们将仅仅需要一个巴掌大小的芯片就能支撑，这将是巨大的变化。