張亞勤：學(xué)術(shù)界AI研究需要更多算力資源支持

專(zhuān)題：世界經(jīng)濟論壇年會(huì )_2025冬季達沃斯

　　新浪財經(jīng)北美站康路 發(fā)自瑞士達沃斯

　　2025年世界經(jīng)濟論壇年會(huì )將于1月20—24日在瑞士舉行，年會(huì )召集世界各地、各行業(yè)的近3000名領(lǐng)袖，探討“智能時(shí)代的合作”這一主題。應邀參會(huì )的人工智能專(zhuān)家、清華智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(cháng)（AIR）、前百度總裁張亞勤在會(huì )議期間對新浪財經(jīng)回顧了人工智能過(guò)去9年的迅猛發(fā)展，并就未來(lái)的重要議題與全球性挑戰進(jìn)行了深入探討。作為9年前首次提出“人工智能是第四次工業(yè)革命技術(shù)基石”的學(xué)者，張亞勤認為，人工智能已經(jīng)成為技術(shù)發(fā)展的主旋律，對全球經(jīng)濟和社會(huì )的影響深遠。

　　“2016年初，深度學(xué)習剛剛起步，AlphaGo還沒(méi)有誕生，而現在，人工智能已經(jīng)深入到信息智能、物理智能和生物智能等多個(gè)領(lǐng)域?！睆垇喦诨仡櫟?。

　　他表示，人工智能的飛速發(fā)展不僅在技術(shù)層面引領(lǐng)了第四次工業(yè)革命，更深刻影響了教育、醫療、交通、能源等傳統行業(yè)。以清華智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）的全AI醫院為例，人工智能技術(shù)在短時(shí)間內完成了從診斷到治療的全流程管理。

　　盡管人工智能已經(jīng)取得諸多成就，但張亞勤也指出，人工智能領(lǐng)域仍存在許多亟待解決的挑戰。在理論層面，大模型的效率與人腦相比依然有較大差距，智能顯卡和算法通用性雖有顯著(zhù)進(jìn)展，但在資源使用效率上仍有巨大提升空間。他強調，人工智能的進(jìn)一步發(fā)展需要扎實(shí)的理論支撐，這將為技術(shù)的全面落地提供必要保障。

　　與此同時(shí)，人工智能的應用潛力正在逐步釋放。在教育、醫療、交通等領(lǐng)域，AI技術(shù)的落地正在解決現實(shí)問(wèn)題，但如何加速這一過(guò)程、讓更多行業(yè)受益，是擺在所有從業(yè)者面前的重要任務(wù)?！按竽Ｐ鸵呀?jīng)進(jìn)入可以使用的階段，我們應該關(guān)注如何讓技術(shù)盡快解決實(shí)際問(wèn)題，推動(dòng)社會(huì )和經(jīng)濟的全面進(jìn)步?！睆垇喦谡f(shuō)道。

　　對于近年來(lái)AI研究更多集中在實(shí)力雄厚的大型企業(yè)而非高校的問(wèn)題，張亞勤表示，大學(xué)與企業(yè)的職能各不相同。大學(xué)主要負責培養未來(lái)人才和進(jìn)行基礎性研究，而企業(yè)則關(guān)注工程化創(chuàng )新與商業(yè)落地。他贊同另一位全球知名的人工智能專(zhuān)家李飛飛的呼吁，認為學(xué)術(shù)界需要更多的公共資源支持。

　　“當前學(xué)術(shù)界的算力資源在全球范圍內都顯得不足，無(wú)論是美國還是中國?！睆垇喦谡J為，政府與社會(huì )應投入更多算力資源，支持學(xué)術(shù)界在人工智能科學(xué)計算等領(lǐng)域開(kāi)展長(cháng)期研究。

　　針對諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主阿西莫格魯關(guān)于“AI對生產(chǎn)力提升有限”的觀(guān)點(diǎn)，張亞勤表達了不同的看法。他認為，人工智能是推動(dòng)生產(chǎn)力革命的核心技術(shù)。未來(lái)幾年，AI將在IT產(chǎn)業(yè)、教育、醫療、交通等傳統行業(yè)掀起巨大的變革浪潮。

　　“到2030年，人工智能預計將帶來(lái)20萬(wàn)億美元的產(chǎn)業(yè)機會(huì )。它不僅深刻改變了芯片、云計算平臺等IT基礎設施，還催生了新興的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，比如無(wú)人駕駛、智能機器人和AI助手等?！睆垇喦谥赋?。不過(guò)，他也提醒，人工智能的快速發(fā)展對能源結構提出了新的要求。預計到2030年，全球數據中心的耗電量可能占總發(fā)電量的10%，這對“雙碳”目標構成挑戰。

　　人工智能帶來(lái)的潛在風(fēng)險也是張亞勤高度關(guān)注的話(huà)題。他指出，AI未來(lái)有無(wú)限的可能性，但必須警惕技術(shù)帶來(lái)的倫理挑戰。無(wú)論是數據隱私、算法偏見(jiàn)，還是AI與人類(lèi)價(jià)值觀(guān)的對齊，都是需要認真思考的問(wèn)題。他呼吁人工智能的發(fā)展應朝著(zhù)可控的方向前進(jìn)，通過(guò)有效治理降低風(fēng)險。

　　在2024年9月第三屆國際AI安全對話(huà)上，圖靈獎得主約舒亞·本吉奧（Yoshua Bengio），中科院院士、清華大學(xué)人工智能學(xué)院院長(cháng)姚期智教授，美國加州大學(xué)伯克利分校教授斯圖爾特·拉塞爾（Stuart Russell）曾經(jīng)跟張亞勤一同發(fā)布《威尼斯共識》，強調AI安全和公共教育、基礎設施、環(huán)境健康一樣是公共產(chǎn)品，且是全球性質(zhì)的公共產(chǎn)品。

　　面對AI治理的新挑戰，張亞勤對新浪財經(jīng)表示，短期內，大模型帶來(lái)的風(fēng)險集中在虛假信息傳播和社會(huì )沖擊等方面，這些問(wèn)題相對可控，但需要警惕AI進(jìn)入物理世界和生物領(lǐng)域。

　　張亞勤建議，全球需要建立統一的風(fēng)險控制框架，通過(guò)技術(shù)手段確保AI發(fā)展與人類(lèi)價(jià)值觀(guān)的對齊。他表示，過(guò)去4年，他參與發(fā)起的國際安全對話(huà)機制，匯集了來(lái)自中國、美國、英國和歐盟的科學(xué)家，已召開(kāi)三次會(huì )議。他強調，通過(guò)國際對話(huà)機制加強合作，是確保人工智能健康發(fā)展的關(guān)鍵，也是此次他達沃斯之行的重點(diǎn)之一。

　　附部分對話(huà)實(shí)錄：

　　新浪財經(jīng)：9年前，您在達沃斯曾經(jīng)斷言，“人工智能是第四工業(yè)革命的技術(shù)基石”。如何評價(jià)AI過(guò)去9年的發(fā)展？今年AI有哪些重要議題值得全球關(guān)注？

　　張亞勤：9年前正好是1月份，我提出人工智能是第四次工業(yè)革命的技術(shù)治理基石，是技術(shù)引擎。這9年發(fā)展非?？?。2016年1月，當時(shí)還沒(méi)有AlphaGo，深度學(xué)習也剛剛起步。那時(shí)我作為百度總裁參會(huì )，百度已經(jīng)在語(yǔ)音、文字、圖像和視頻識別方面開(kāi)展了很多工作，但還處于深度學(xué)習的早期階段。

　　過(guò)去9年，人工智能發(fā)生了翻天覆地的變化，各行業(yè)和全球經(jīng)濟格局都因此產(chǎn)生了巨大改變。不僅僅是信息AI，尤其是近幾年，人工智能進(jìn)入了物理AI和生物AI領(lǐng)域。當時(shí)我提出AI包含三個(gè)部分：信息智能、物理智能、生物智能。如今，這三種智能的融合，實(shí)際上是原子、信息、比特和分子的融合。這9年間，人工智能已經(jīng)成為目前技術(shù)發(fā)展的主旋律，這讓我感到非常高興。

　　現在重要的話(huà)題，首先是人工智能的理論研究。不論是大模型、新型智能體，還是新的算法推理，都需要更扎實(shí)的理論基礎。目前大模型的效率還遠不及人腦，盡管智能顯卡的通用性有了很大進(jìn)步，但效率方面仍需進(jìn)一步提升，理論突破將加速其落地應用。大模型已經(jīng)進(jìn)入可用階段，無(wú)論是語(yǔ)音、文字、多模態(tài)，還是教育、醫療、交通、新能源領(lǐng)域，AI都在發(fā)揮作用，關(guān)鍵在于如何快速實(shí)現全面落地并解決實(shí)際問(wèn)題。

　　另外需要關(guān)注人工智能的風(fēng)險問(wèn)題。未來(lái)AI有巨大的發(fā)展潛力和應用場(chǎng)景，但同時(shí)我們必須考慮風(fēng)險，讓AI按照正確的方向、按照我們規劃的目標發(fā)展。這主要包括三個(gè)方向：理論、應用和風(fēng)險治理。

　　新浪財經(jīng)：由于A(yíng)I研究對數據和算力的要求較高，近年來(lái)新發(fā)現更多集中于大公司，而不是高校。在美國，李飛飛也曾呼吁更多公共資源投入學(xué)界以保持平衡。您在業(yè)界和學(xué)界均有豐富經(jīng)驗，是否有更好的解決方案？

　　張亞勤：大學(xué)和企業(yè)的職能有所不同。大學(xué)的第一職責是培養未來(lái)的人才，其次是進(jìn)行長(cháng)期性、基礎性的研究；而大公司更多關(guān)注工程化和規?；膭?chuàng )新。我贊成李飛飛的觀(guān)點(diǎn)，目前學(xué)術(shù)界的算力資源不足，無(wú)論是在美國還是中國都是如此。雖然我們在師范大學(xué)產(chǎn)業(yè)鏈中擁有相對較多的算力，但仍然不夠。

　　AI科學(xué)計算、AI生物計算、無(wú)人車(chē)等領(lǐng)域的研究需要非常強大的算力支持。為此，我認為政府和社會(huì )應增加對算力的投入，支持學(xué)術(shù)界進(jìn)行長(cháng)期理論研究。

　　新浪財經(jīng)：關(guān)于A(yíng)I是否能顯著(zhù)提高生產(chǎn)力，最新的諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎得主阿西莫格魯在論文中提出質(zhì)疑。他預計未來(lái)十年，AI對全要素生產(chǎn)率（TFP）的增長(cháng)上限不超過(guò)0.66%。您如何看待這一判斷？AI對生產(chǎn)力的影響如何？

　　張亞勤：我尚未看到他的觀(guān)點(diǎn)，但不同的觀(guān)點(diǎn)很正常。我本人并不同意他的判斷。我認為人工智能是人類(lèi)歷史上最強大的技術(shù)力量，對經(jīng)濟和社會(huì )的影響將是革命性的。在達沃斯人工智能專(zhuān)家委員會(huì )的研究中，我們預測，到2030年，人工智能將帶來(lái)20萬(wàn)億美元的產(chǎn)業(yè)機遇。

　　具體來(lái)看，人工智能對社會(huì )的影響有以下幾個(gè)方面：

　　第一，受益最大的產(chǎn)業(yè)是IT產(chǎn)業(yè)，包括芯片、數據中心、云計算平臺、新軟件、新架構以及相關(guān)服務(wù)?，F在全球市值最高的公司幾乎都與人工智能相關(guān)，例如英偉達、微軟、蘋(píng)果、Meta和亞馬遜。

　　第二，人工智能深刻改變了傳統行業(yè)，例如教育、醫療、健康制藥、交通和能源。以清華智能產(chǎn)業(yè)研究院為例，我們建立了世界首個(gè)完全無(wú)人的醫院，配備了42位AI醫生和21個(gè)科室，包括護士、病人和藥房，所有功能均由AI技術(shù)實(shí)現。這種模式可在短時(shí)間內迅速提升到大型醫院的水平，AI醫生的診斷決策也遠超平均水平。當然，AI并不會(huì )替代醫生，但能成為高效的助手。類(lèi)似的應用還有AI教師、無(wú)人駕駛、具身機器人等。

　　此外，AI的發(fā)展帶來(lái)了新的能源挑戰。目前預計未來(lái)5年內，用電量將增加至少4倍。到2030年，數據中心的耗電量可能占全球總發(fā)電量的10%。這對能源結構和“雙碳”目標提出了新要求。

　　新浪財經(jīng)：2024年在威尼斯，您和其他國際頂尖AI專(zhuān)家強調AI安全是全球公共產(chǎn)品。您認為實(shí)施全球監管框架以防范人工智能帶來(lái)的災難性風(fēng)險的主要挑戰是什么？如何在監管與創(chuàng )新之間找到平衡？

　　張亞勤：短期來(lái)看，目前大模型帶來(lái)的風(fēng)險相對有限，主要包括模型決策的準確性、虛假信息傳播及社交網(wǎng)絡(luò )工具對社會(huì )的沖擊等，這些風(fēng)險是可以控制的。然而，當人工智能進(jìn)入物理世界（如無(wú)人車(chē)、機器人、無(wú)人機等物理設施）或生物領(lǐng)域（如人腦與生物體連接），風(fēng)險將顯著(zhù)增加。

　　在這種情況下，需要建立全球統一的風(fēng)險控制框架。這既是技術(shù)問(wèn)題，也是政策問(wèn)題。

　　首先，技術(shù)層面需要解決數據選擇、模型構建和人類(lèi)價(jià)值對齊等深層問(wèn)題，并構建復雜系統的數學(xué)安全模型，明確邊界和紅線(xiàn)。

　　其次，通過(guò)國際合作實(shí)現監管與創(chuàng )新的平衡。過(guò)去4年，我們發(fā)起了國際安全對話(huà)機制，已有中國、美國、英國和歐盟的科學(xué)家參與并召開(kāi)了三次會(huì )議。今年的達沃斯論壇也將進(jìn)一步推動(dòng)國際交流。

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