王 坚
在今天的计算语境中，在人工智能发展史上有三件值得大家铭记的事情。第一件事是深蓝与国际象棋，第二件事是AlphaGo与围棋，第三件事是ChatGPT与Chat。
20世纪90年代，世界上只有一台机器和一家公司可以生产深蓝这样的产品。AlphaGo刚上线时，大家以为只有Google一家公司有能力做出来，但事实上AlphaGo是Google收购的DeepMind公司开发的。Google把AlphaGo的程序运行在自己的芯片TPU（张量处理单元芯片）上。那时候云计算已经发展起来了，所有人都可以获得开发AlphaGo这样产品的计算资源。但在ChatGPT出现时，出现了更有意思的事情，因为有了云计算，一家更小的公司把ChatGPT开发出来了，其背后的真正原因是计算改变了创新环境。
许多具有重大意义的成就都不是凭空而来的。当年的GeForce7800其实是一块非常普通的显卡，它甚至算不上是我们今天所说的GPU，几乎所有的中国网吧都曾使用过这块显卡，后来有个人在这个显卡的基础上写了第一个CNN算法，这是人类第一次把一个神经网络算法部署在一个我们今天称之为GPU的显卡上，这是人工智能领域发生的一个大事件。2007年，英伟达（NVIDIA）首次推出CUDA平台，它是一款GPU操作系统。直到2009年，才有人第一次通过发表文章向世界证明在GPU上运行神经网络算法可以比在传统意义的CPU上快70倍。运行神经网络算法的速度是衡量芯片计算能力、算力的关键指标。2012年是人工智能发展的一个重要转折点。多伦多大学两个学生第一次只用两块GTX580显卡成功运行了AlexNet程序。虽然那时这种显卡并不是一种稀缺资源，但他们却凭借这两块普通的显卡开启了使用GPU进行深度学习的先例，同时也使GPU进入工业界。
GPU的出现不是凭空的。2004年，NVIDIA开始为GPU命名，其GPU架构是以科学家的名字来命名，当时的架构叫居里（Curie），2012年是开普勒（Kepler）。此后，NVIDIA每年都会发布一个新的架构，但并不是每年都发布一个新的产品。NVIDIA在2020年发布安培（Ampere）架构时，诞生了至今依然炙手可热的显卡——A100。2022年，NVIDIA又发布了赫伯（Hopper）架构，与此同时也诞生了H100。没有2004年的Curie，就不会有2021年的Ampere，因此所有的创新一定是通过积累的，一定是站在以前基础之上的。
前文提到的多伦多大学生就包括伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever），后来成为了OpenAI公司的联合创始人兼首席科学家。很难想象一个没有在显卡上做过基础创新工作的人，竟然可以在另一个领域做出令人意想不到的成绩。从这个角度看，人的主观能动性是非常关键的，而由人开展的基础性工作也非常重要。尤其是在今天的时代背景下，真正的算力不是简单地找到10000张架构清楚的A100卡，而是能否真正有能力把创造力和思想第一次在人类史上“写到硅里面”。这才是我们在接下来五到十年里真正要超越的东西。
在人工智能领域还有很多大家不熟知的事情。众所周知，AlphaGo实际上是谷歌有意基于它的TPU进行开发的。但当ChatGPT火热起来的时候，谷歌TPU的两家下游公司Claude和Midjourney恰恰以ChatGPT同样的方式，研发生成式人工智能，它们用的不是GPU而是TPU。所以创新行为不应该简单地被主流环境所影响。在ChatGPT发布以后，微软也在开发一款叫雅典娜（Athena）的芯片。可见，在创新链的每一个环节上都有很多非常有意思的事情，创新是一个完整的系统，甚至不是靠一个层次结构就可以描述得清楚的。
此前NVIDIA发布消息称，今后所有生成式人工智能的算力都会用云的方式提供，其认为云计算是让GPU最终成功的最重要的技术之一。这表明这个时代又发生了一次巨大的变化。
AlphaGo最厉害的地方不是算力，而是开发者找到了一个应用场景——下围棋。他们知道对于下围棋这样一个应用场景，以当时的算力和模型是可以解决的，并不代表下围棋是最有意思的问题。就像ChatGPT最有意思的方面不是“GPT”，而是“Chat”。众所周知，GPT不是OpenAI开发的，按照今天的标准，它是Google的原创。事实上，在使用ChatGPT进行交谈时，不见得一定要追求准确的回答。但他们清楚只有在Chat这个应用场景下，算力和模型的配合才可以得到最好的结果。例如，梅西在赛场上如何把球射进球门是需要感觉的，而不是简单地完全依靠逻辑就可以。
因此，围棋和Chat对于AlphaGo和ChatGPT同等重要。城市大脑是下一个十年的“登月计划”，可能城市大脑比“Chat”这样一个应用场景还要重要，可能会把人工智能发展推进到下一个阶段。还有一个重要的问题是资源问题。过去的技术需要通过大量的资源消耗来提高工作效率，我们的城市发展也是如此。今天和未来，我们要以一个资源利用效率高、资源消耗低的方式来推动城市的发展。因此，我认为城市大脑是未来十年人工智能的“登月计划”，如何开发城市大脑将是一个非常重要的议题。
（作者系中国工程院院士、阿里云创始人。本文根据作者在2023年第七届世界智能大会发表的演讲整理，发表时略有删减。）