????可以看到的是，芯片目前迭代帶來的單核性能提升其實(shí)是比較小的，比如各大廠商大多將多核性能作為宣傳的點(diǎn)。我們很有可能會(huì)經(jīng)歷這種情況，我們認(rèn)為這個(gè)處理器是比較強(qiáng)力的，但是最后發(fā)現(xiàn)，它的強(qiáng)力僅僅體現(xiàn)在多開應(yīng)用上，而對(duì)于單一應(yīng)用的體驗(yàn)實(shí)際上并沒有太多的提升。

????能夠給我們?nèi)露^好的體驗(yàn)的，或者是大的處理器工藝變革，或者是全新而合理的架構(gòu)處理。我們不禁要問了，處理器工藝的變革還能來幾次？

????算力的時(shí)代不僅僅是指算力帶來了巨大的用途與收益，更代表著對(duì)于算力的需求要上升了。

????我們其實(shí)并未對(duì)全球算力需求有一個(gè)準(zhǔn)確的概念，不過很有可能帶來全新變革的兩個(gè)領(lǐng)域，一個(gè)是傳感器，一個(gè)是并行計(jì)算的統(tǒng)一架構(gòu)。

????我對(duì)算力需求的增長一直抱有信心，只是算力的增長確確實(shí)實(shí)和用戶隱私的保護(hù)有沖突，至少在我們這個(gè)階段是這樣的，我們感受不到隱私信息加上算力帶來的便捷。舉些不成熟的例子。如果有一個(gè)全球溫度精細(xì)信息的收集網(wǎng)絡(luò)，能夠收集全球每一個(gè)平方米的溫度。如果我們有足夠的算力處理，我們便能得到太多的信息：每個(gè)區(qū)域的家庭的經(jīng)濟(jì)狀況、生活作息、人員流動(dòng)、甚至于對(duì)個(gè)體的路徑跟蹤，這些東西似乎太過于敏感了，但是這樣子也能帶來巨大的效益，如果使用得當(dāng)?shù)脑挘蝗绻喾N傳感器組合在一起，配以算力的話，我們便能達(dá)到一種智能形態(tài)；而現(xiàn)在的AI其實(shí)需要的是一種廣義的傳感器，網(wǎng)上的嗅探器可以認(rèn)為是，再廣泛一些，最高層次的傳感器是人。如果人在傳感器這個(gè)地位被取代，其實(shí)就是變相地說明AI的奇點(diǎn)來了。

????因此我們會(huì)有之前的發(fā)問，處理器工藝的變革還能來幾次？

????算力需求增長永遠(yuǎn)不會(huì)停息，除非AI這一類的科技被切斷。但是我個(gè)人認(rèn)為很難阻止。

????而處理器工藝的變革，至少在我的視野里，在量子計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力能夠超越經(jīng)典計(jì)算機(jī)前，我們快難以取得突破了。當(dāng)然，如果有的話或許更好。

????到了那個(gè)時(shí)候，算力的需求增長或許又偏偏那么的快，快到不允許超級(jí)計(jì)算機(jī)單打獨(dú)斗了。

????但這只是一種可能性而已。會(huì)有人來探討一個(gè)人的算力和機(jī)器算力的等價(jià)性嗎？