过去六年AI训练使用的计算力增长超30万倍 芯片或成为AI发展瓶颈

9月12日，主题为"计算，让AI无处不在"的2018人工智能计算大会（AICC 2018）在京举行。

AICC大会发起人、中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东在开幕词发言中表示，人类社会已经快速步入到智慧时代，而计算力将扮演非常重要的角色。

(图片 : 2018人工智能计算大会)

2018人工智能计算大会现场

未来，AI无处不在

据《2018中国AI计算力发展报告》发布数据显示，2017 年是中国 AI 发展的元年，AI 的投资增长 10 倍，算力提高 230.7%，数据量增加 50%。

(图片 : 2018人工智能计算大会)

2018人工智能智能计算大会展区现场

报告预测，随着时间的推移，至 2025 年及以后，AI 在新兴经济和数字经济中的应用场景将越来越多，尤其是数字经济的应用潜力会更大。

其中，从目前开始至2020 年，在传统经济中，包括人脸识别、语音识别、自然语言处理等生物识别技术和车辆识别、智慧交管、智能路灯等智慧城市技术将是 AI 最典型的应用场景，其他 Top10 应用场景还包括安防、自动化客服、互动娱乐等；2020 年 -2025 年，智能制造和智能家居的相关技术将走向成熟，成为最典型的AI应用场景；2025 年及之后，智能医疗、自动驾驶、智能助理等相关技术与政策将成形，促使上述行业的 AI 应用实现爆发式增长。

可以预见，未来，AI将无处不在。

芯片，决定未来

“人类社会已经快速步入到智慧时代，智慧时代的核心驱动力或者说生产力，就是计算。”AICC大会发起人、中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东表示。而对于计算与AI的关系，王恩东认为两者相辅相成，“人工智能与计算的融合发展趋势将不断加强。”

同时人工智能也对计算提出了更多的挑战，如对计算力的更高要求。据OpenAI公布的一份报告显示，2012年以来，AI训练中使用的计算力每3.5个月增长一倍，6年增长30万倍以上。

硬件算力的提升成为影响人工智能快速发展的重要因素，而作为硬件算力载体的芯片必将在未来扮演重要的角色。

但芯片面临一定的发展困境，指导芯片发展的摩尔定律面临挑战。“事实上，AI对计算力的需求已远超摩尔定律的性能增长速度，”王恩东说。

王恩东指出，“如果我们希望目前的发展趋势持续下去，我们就需要为实现远超当前方法负载的全新系统做好准备。”