2024年11月27日，中国工程院院士、阿里云创始人王坚博士在阿里云香港峰会上发表题为《无尽的计算：AI和研究范式变革（2024）》的演讲。王老师的全文我拜读过了。其表达的几个观点值得我们关注，下文为大家呈现。
本文作者：Loong。由「数字化转型战略指南」原创首发， 数字化企业经授权发布。
说明：编号渐变底色框内是王坚院士的观点；下方黑字是笔者的思考。
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人工智能的能力和风险需要在一个系统中被考虑。
赞同。如马斯克所言：“我们必须将人工智能的能力和潜在风险都纳入到系统设计中，否则我们将面临无法预见的后果。”
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数字经济将通过计算能力和耗电来衡量；计算能力将成为衡量业务成功、创新和经济的标准。
我认为，云业务无疑是数字经济中不可或缺的一部分，其重要性不容忽视。
当我们全面审视数字经济时，需要采取一种更为综合和审慎的视角：应由生产力的提升、数据流通效率的优化、创新能力的激发以及社会经济效益的增进等维度共同构成衡量数字经济的标准。
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从控制论到人工智能，技术的演变反映了不同时期的思想和重点。
基本赞同，其实是一脉相承的演化关系。
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AI被视为扩展人类创造力的工具，而不是取代人类。
面对未来，我们对于AI是否将取代人类尚存疑问。AI可不可以取代人类是人的价值判断，但事实是否将如此，这是另外一个话题。
斯图戈茨说过：“AI的真正挑战在于如何重新定义人类的价值。”就这时候已经不取决于你人类想怎么定义AI了，而是重新面对、考虑、调整与AI的关系问题，以及人本身的价值。
我们不应过于自大，将AI的诞生完全归功于人类的发明。实际上，这可能是地球文明演进到当前阶段的必然产物，而人类只是这一进程中扮演的生物媒介角色。
当前年轻人生育率的下降，或许在某种程度上反映了人们对未来社会中AI高度发展下人类角色定位的担忧。在未来的高竞争社会里，孩子们如何在与神通广大的AI共处中找寻自己作为普通百姓的价值，是一个值得深思的问题。
孩子们未来的生存价值不仅取决于他们的技能，还取决于他们如何找到与AI合作而非竞争的方式，能不能找到，至少现在谁也不知道，很多年轻人现在考虑的是自己的下顿饭在哪里的问题。
我们如何在无尽的算力与有限的人生之间游走？不管你愿不愿意接受，They Are Already Here!
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科学研究正在从假设驱动转变为数据驱动；数据改变了我们对世界的看法，从阿波罗任务的地球照片到哈勃望远镜的深空图像；数据驱动的研究正在推动科学发现和创新。
我认为假设驱动是科学的基本原理，这个不会变，不过AI在扩展我们的想象空间与能力。
扎克伯格表达的更为准确：“科学家通过假设来理解世界，AI则通过不断学习帮助我们超越传统理解的极限。”
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未来10年将是AI领域非常令人兴奋的时期，计算将为AI提供无限想象的空间
如今，经典计算机的性能提升已触及天花板。
量子计算、光子计算和神经形态计算等新兴技术的崛起，正为计算能力带来一场革命。
这些技术一旦进入市场，对AI模型的训练、推理以及海量数据的处理能力将产生深远影响，进一步加速AI深度学习、强化学习等领域的进步。
一个有追求的厂商应该在这些领域多投入。
斯彭斯说过：“数字经济的本质不仅是信息的流动，更是计算能力和数据流通效率的结合。”
同时，我们更应关注的是AI的综合能力和应用试错水平。计算力虽为基础，但真正赋予想象空间的是AI在复杂场景中的灵活应对和持续创新能力。
随着AI快速发展，各行各业对算力的需求将大幅提升、需要消化一段时间。
然而，随着技术的不断成熟和无服务器状态的演进，算力资源必将逐渐实现高效整合与精简。如何节能、绿色、高性能低成本、高容错低犯错这也是必然趋势。
在此背景下，AI的应用场景将不断拓展，从医疗、金融、制造等传统领域，延伸至能源、教育等新兴领域。AI将展现出其强大的计算能力，更将为人类提供精准的决策支持和优化方案，补充人类的认知与创新能力。
从长远来看，提供优质的算力服务而非单纯规模化的售卖硬件和账号，将成为更具潜力的商业模式。
未来十年，AI将向更高层次的智能体发展，具备更强的理解、推理和自适应能力。
通过增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和脑机接口（BCI）等技术的融合应用，AI将更紧密地融入人类的日常生活。
数据与AI模型的协同进化也将成为未来发展的关键方向，如何智能化地管理和利用数据，将直接影响AI应用的效果和潜力。
以上是我看罢的思考。
感谢王老师的辛苦宣导触发了我们更多的思考。如果您是AI爱好者，可以将您的思考写在留言区。
