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12月2日，在香港舉行的2025 GIS大會開幕式暨全球創新領袖峰會上，一場匯聚AI領域“全明星陣容”的巔峰對話引發關注。

對話雙方為諾貝爾物理學獎獲得者、“AI教父”杰弗里?辛頓，深圳云天勵飛技術股份有限公司董事長兼CEO 陳寧，同時由硅谷著名計算機科學家 、硅谷高創會大會主席吳軍擔任主持人，展開了一場關于AI過去、現在與未來的深刻對話。

從神經網絡的堅守到芯片成本的百倍壓縮，從模擬人腦的幻想到大灣區與長三角的產業競合，這場對話揭示了AI浪潮中最為核心的技術演進邏輯與未來商業藍圖。

辛頓的初心：始于好奇，成于堅守

在談及自己為何能穿越AI研究的多次“寒冬”時，“AI教父”杰弗里·辛頓的答案簡單而純粹：一切源于對大腦工作原理的癡迷。

“我最開始完全不懂計算機科學……我自己學的是心理學、生理學，后來學了人工智能和神經科學?！毙令D坦言，自己解決問題的動力，是跨學科的思維方式。“當我們想解決一個真正棘手的問題時，有跨學科的知識就可以更好地解決它?！?/p>

主持人吳軍博士追問，在上世紀90年代末的“AI冬天”，許多研究者紛紛離去，是什么讓他堅信自己走在正確的道路上？辛頓的回答再次回歸本源：“最關鍵的不是我到底要做出什么樣的技術，最關鍵的是我想要了解大腦是如何學習的?！彼貞洠幢阍诋敃r神經網絡的表現不如支持向量機（SBM），他也未曾動搖，因為他相信那是更接近大腦的路徑?！耙坏┯辛撕Ａ繑祿?，神經網絡的價值就展現出來了?！闭沁@份對基本原理的執著，為今天的深度學習革命埋下了種子。

核心交鋒：如何將AI訓練成本從“數十億”降至“一美分”？

當對話轉向當今動輒消耗數十億美元訓練大模型的現實困境時，吳軍將問題拋給了在場的實踐者——云天勵飛董事長兼CEO陳寧博士。

陳寧介紹，其公司成立11年來的使命，就是設計更高效的AI芯片。他給出了一組極具沖擊力的數據對比：過去訓練AI使用GPU，花費高達數十億美元；而在即將到來的“AI推理時代”，生成100萬個token（文本單元）的成本，目標是從目前的約1美元降至1美分，實現100倍的降低。

“我們需要更高效、成本更低的AI，這些都非常重要?！标悓帍娬{，成本與能耗的降低，是AI真正賦能千行百業、觸及更廣泛人群（如農業、醫療、教育）的前提。他預測，到2027年，AI應用和智能體的普及率將超過70%，未來這一比例將超過90%。

為實現這一目標，陳寧指出了與英偉達GPU不同的技術路徑：NPU（神經網絡處理器） 和谷歌的TPU。他解釋，GPU最初是為圖形處理設計，而非AI計算。而NPU/TPU是專為神經網絡的核心數學運算（向量矩陣計算）而生，因此在能效比上具有先天優勢?！芭cGPU相比，在這方面可能有30倍的改善，至少有10倍的改善?！标悓幈硎荆麄兊哪繕耸菍崿F百倍以上的效率提升。

未來暢想：模擬計算、類器官與區域競爭

對于更前沿的探索，吳軍提到了辛頓曾提及的“模擬計算”，即研制更接近人腦工作方式的模擬芯片，甚至培育“類腦器官”進行計算，以節省海量能源。

對此，辛頓與陳寧展現了科學家與工程師的不同視角。辛頓承認模擬計算在功耗和傳輸上的理論優勢，并提及了類器官研究的新進展，但他謹慎地表示：“現在還沒有真正的實現腦細胞這種類器官的計算……真的想做生物計算的話，還有更多的路要走?！?/p>

陳寧則從工程實現角度補充：“在類器官找到算法之前，是沒有辦法創造這樣的價值?！彼J為，底層學習算法的突破，才是提高能效的關鍵，而不僅僅是硬件的生物化模擬。

關于中國AI產業的發展重心，陳寧提出了一個敏銳的問題：基礎研究見長的長三角與應用創新活躍的粵港澳大灣區，誰將在AI時代更具優勢？

辛頓給出了一個平衡的見解：“基礎研發與應用都非常重要。”他分析，如果只關注應用而忽視底層創新是“大錯”，反之亦然。他委婉指出，長三角可能更多聚焦AI開發，而大灣區可能更關注AI應用，兩者互補才能推動整體進步。

未來市場：一個“水電氣”般的AI芯片網絡

面對未來，陳寧做出了大膽預測。他預計，到2030年，AI芯片產業規模將達到約5萬億美元的市場收入。其中，關鍵的轉折點將在2025年——AI將從“訓練時代”全面轉向“推理時代”。

“未來5年，AI將重新定義所有數字應用，所有的硬件和電子設備?！标悓幟枥L，從眼鏡、手機到所有家電，AI處理芯片將無處不在。他預測，未來推理芯片的規模將遠超訓練芯片，占到整個AI芯片市場的80%。

他甚至倡議，應像建立水電網絡標準一樣，建立全球性的AI處理芯片互聯標準，讓AI的價值能像公共服務一樣，低能耗、低成本地普惠全球。

辛頓的反思：如果重來，會更早關注AI風險

在對話的最后，吳軍提出了一個充滿假設的問題：如果乘坐時光機回到2012年，還會發表那篇點燃深度學習革命的AlexNet論文嗎？

辛頓的回答出人意料，他沒有沉浸于技術成就，而是表達了深切的關懷與憂慮：“我覺得該發生的還是會發生……但是我那個時候如果真的能夠回到那個時候，我可能想做的就是從那個時候開始擔心人工智能帶來的一系列的風險?！?/p>

這位引領了技術浪潮的科學家，在歷史的想象中，最想改變的不是技術進程的速度，而是人類對其潛在風險的認知與準備。