大數據、大模型等AI熱點不斷，熱潮持續導致地方政府、各大高校和各大公司非常重視，不敢掉以輕心，不惜投巨資建設大數據中心、AI研究中心等。以高標準、高投入為特征的大數據中心和AI中心正成為新的建設熱點，如雨后春筍般紛紛出臺。

根據國際數據公司（IDC）的預測， 人類社會數據每年50%的速度，每兩年就增長一倍；到2025年，全球數據量將快速增長到175ZB。因此，需要繼續增大投資新建或者擴建AI中心或大數據中心進行存儲、計算和傳輸。

建設完成后，其高能耗又成為一個新的負擔。據估計，目前AI的能源消耗占全球能源消耗的約3％；到2025年，AI將消耗15％的全球電力供應。這意味著，AI的快速發展將對能源消耗和人類可持續發展產生巨大的影響。照此速度發展下去，到2030年，AI可能會消耗全球30%以上的電力；到2050年，AI將消耗全球60%以上的電力；到2060年，AI可能要消耗全球90%以上的電力。如果任其AI像脫韁野馬一樣發展下去，不用到2100年，我們人類的所有的能源和電力可能都滿足不了AI系統的需求。這不僅不能讓AI系統實現可持續發展，也給人類的可持續發展帶來了巨大的壓力。

當然，人類應該有智慧避免這種情況發生?！?strong>凡事預則立不預則廢”，現在就要積極行動起來，采用有效措施才有可能避免AI耗能過大對人類社會和自然環境的負面影響。這必須要轉換研究思路和研究范式才能做到。目前的AI研究基本是粗放式的，相信投入出成果，大力出奇跡，不斷收集更多的大數據，采取非常復雜的模型與算法，購買更多的高性能芯片。只要效果好，無視投入大小，更無視能耗多少。

為了AI系統的可持續發展，我建議AI研究人員現在就開始重點開展以下三類研究。首先，對現有AI系統架構和芯片性能進行大幅度改進，通過輕量化架構和芯片性能提升，最好達到提升硬件系統性能10倍。其次，對現有算法進行優化和開發下一代AI算法模型研究，比如基于模糊系統的可解釋人工智能算法以取代現在高度復雜的深度神經網絡，在保持算法復雜度不變的情況下，將算法性能提升10倍，或者算法性能保持不變的情況，研究算法優化和精簡技術，將現有算法的復雜度降低10倍。最后，要深入研究大數據篩選技術和新型存儲技術，不要什么數據都存儲，“撿到籃里都是菜”，再結合新型存儲技術，力爭做到數據存儲能力提升10倍。這樣，我們研究的重點方向有6個：輕量化架構、高性能芯片、現有算法優化、下一代人工智能算法、大數據篩選技術和新型存儲技術。

未雨綢繆，如果我們做到“三升”：硬件性能提升10倍，算法性能提升10倍，數據存儲能力提升10倍，總的來說AI系統的總體性能提升1000倍。換句話說，在保持AI系統性能不變的情況下，AI系統的總投入也許可以達到原來的千分之一，能耗也許可以降低1000倍。考慮到數據2年增長1倍，2的10次方就是1024了。即使我們做到“三升”，我們也只能在20年內保持AI能耗不增加。

居安思危，在每一個20年內，我們都需要想到新的方法繼續做到“三升”， 才能保持AI長期可持續發展，也是為了人類社會的長期可持續發展。這給AI研究人員提出了一個明確的目標，一個巨大的挑戰，也是一個重要的機遇，相信會催生很多原創性理論、算法和技術。

來源: 陳德旺

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