2023年，ChatGPT的横空出世，把全球AI大模型的热度推向了一个前所未有的高度。到了2024年，这股浪潮不但没有退去，反而在催生更多深刻思考——大家都在追问：算力，到底够不够用？

算力供给，正面临指数级挑战

墨芯人工智能CEO王维的观点，值得认真听一听。在他看来，AGI的到来将不只是技术层面的更新换代，而是一场革命性的技术变革。其中，最核心的卡口，恰恰是AI算力。

AI对算力需求的增长是指数级的——不是每年涨个20%、30%那么简单，而是翻着倍往上跳。由此带来的成本、功耗、能效等挑战，同样是指数级的难题。这些问题是真正摆在台面的硬骨头，靠小修小补可解决不了。

摩尔定律，已经追不上了

我们经常说的一句话是：仅靠硅基的摩尔定律，每两年翻一倍，这种线性增长的速度 ，完全跟不上指数级膨胀的算力需求。换句话说，继续在传统计算机体系里修修补补，路只会越走越窄。

所以，王维的判断很直接——我们需要重新定义和设计AI计算机。不能只在芯片上做加法，而要跳出原有的架构限制，从更根本的维度去思考。

怎么设计？垂直整合，把算法、软件和芯片绑在一起

具体来说是什么路数？他给出的方向是：把算法、软件、芯片架构融为一体，做垂直整合式的创新。换句话说，不是芯片厂商造完芯片，软件团队再出来适配算法，而是从一开始，就让这三者协同设计。只有这样，才有可能诞生出真正适合AI模型的全新计算模式。

像稀疏化、低精度、高带宽这些技术方向，已经不是什么天方夜谭，而是正在落地的突破口。它们共同指向一个目标：让每瓦功耗、每块钱成本，跑出更多有效的算力。

新的技术变革，必然会带来新的时代机遇。唯一不变的，确实就是变化本身。拥抱变化、拥抱创新，同时永远坚持科技向善的发展理念——这或许是在这场算力革命中，最值得坚持的底色。