摩尔定律的终结与AI计算的崛起 - 摩尔定律预测晶体管数量每两年翻倍的传统即将结束，晶体管已接近原子级极限，进一步缩小变得极其昂贵和复杂 [1] - AI计算能力每年提升5倍，远超摩尔定律每两年2倍的速度，主要依赖并行处理、专用硬件和算法优化 [3] - AI计算能力每六个月翻一番，得益于GPU/TPU等专用硬件和模型量化等技术进步 [6] 行业领导者与技术创新 - Nvidia开发高度专业化AI处理器，提供惊人速度和效率以满足LLM训练需求 [3] - 特斯拉Dojo超级计算机将AI训练时间从数月缩短至数周，能耗降低，专为自动驾驶技术优化 [4][5] - Google DeepMind的AlphaCode通过优化代码编写效率推动AI生成软件开发，其学习模型能动态适应现实数据 [5] 超级智能(ASI)的发展路径 - 专家预测ASI最早2027年出现，AI已具备递归式自我改进能力，可优化算法且无需人工干预 [2][5][6] - 神经架构搜索(NAS)技术使AI能自主设计神经网络，提升效率性能，是迈向超级智能的关键 [7] - OpenAI和DeepMind研究RLHF等安全措施，但AI安全性进展滞后于技术发展速度 [7][12] AI对行业的影响潜力 - 医疗领域：ASI可加速药物发现、改善诊断并开发抗衰老疗法 [9] - 经济领域：自动化重复性工作，释放人类创造力与问题解决能力 [10] - 环境领域：优化能源使用、资源管理及污染治理方案 [10] 技术变革的核心驱动力 - AI通过改变计算范式(并行处理/专用硬件)而非晶体管微缩突破性能瓶颈 [3] - 大型语言模型(如GPT-4/Gemini)推动对强大算力的需求，形成正反馈循环 [3] - 自我改进算法使AI系统能持续提升效率，加速行业向自主进化时代迈进 [5]