第213章 芯片行业峰会第一天两种芯片：智慧(第2页)

“在这里，我告诉大家：元认知的芯片，其强大之处在于原生契合ai训练，能够培养更善于思考、更精于思考的ai，比如小沙，以及小沙的未来。

“而如果要单比运算能力呢元认知的芯片，它是比不过传统的芯片的。”

“嗯”很多人瞬间发出了“嗯”的一声，那是不理解的声音：这不对呀，算力，那不就是ai的基础吗算力比不过，那ai怎么超的呢

“我看到了你们眼神中的迷惑，”郝成接着说道：“一句话：大家都被英伟达忽悠的太狠了！

“这么说你们可能不理解，但是举一个例子：人和计算机比，谁的思维能力更强也就是说谁更智能这肯定是人没错吧

“但是，运算一万次、十万次、亿万次，谁能快这显然是机器机吧人穷极一生，也不一定能运算亿万次！这就是最简单，也是最朴实的逻辑！

“而运算这个过程，尤其是超大规模运算的过程，传统的半导体显然就更擅长。

“就拿显卡来说，它最初的运算，就是在图形运算，运算的我们显示器上一个一个像素点的排列，以形成我们看到的图像和画面。

“包括未来，我们要做三维立体的显示卡，空间立体的显示科技的坐标运算，除了需要元认知芯片提供更加智能的ai之外，也同时需要传统半导体的运算能力。”

郝成说的这些很好理解，但是却颠覆了一点点的过往认知——

传统的认知，人工智能和算力就是强关联的——深度学习和人工神经网络运算的出现，基于概率运算和反馈调节的ai大模型，直接将智能水平和算力大笑强关联。

而在英伟达的进一步渲染下，这俩东西都快成绑定成一个概念了。

但郝成现在说：这俩完全是两回事儿，顶多在传统ai的领域有了一点点的交集，还拿小沙举例，这谁还能反驳

“运算能力强，能够更快的计算平面或者空间上的像素点、坐标点，显示设备就可以有更大的刷新率、更高的帧率，更好的3d效果、光追效果。”

郝成继续说道：“但这个东西，和ai无关。

“ai要想更强，那就需要元认知芯片，元认知芯片的运算速度或许没那么快，但是，每一次的运算，都更像是思维的延展。

“所以，算力和ai这俩东西，从此就分道扬镳了。”

会议大屏，一个很短的动画，将这些个关系描述的淋漓尽致，并引出了三维立体处理器，在算力领域的两个分支：智慧思维型算力和空间计算型算力。

“就像现在的cpu和显卡”看到这两个概念，当即就有人将二者和现在的计算机概念联系到了一起。

“是，也不是！”郝成这么解释：

“空间计算，确实和现在的显卡，尤其是游戏卡的是比较相似的，计算空间坐标，然后给我们展现一副立体的、增强现实的、虚拟现实的甚至未来，有可能是五感触达的沉浸现实的画面，它确实就相当于现在的显卡或者gpu。”

郝成稍微顿了一下，接着说道：“这是相同的部分，但，传统gpu训练ai的能力对于元认知芯片就完全不同了，单纯的计算无法训练出更进一步的ai，立体三维芯片也不行，运算有其上限！

“所以，未来ai领域，除了三维算力之外，更需简要三维智慧，也就是说，这两类芯片将会共同实现未来ai领域的飞跃。”

“所以，这俩的区别是，一个是游戏卡，另一个是ai推理训练卡”有人就非要和现在的传统芯片相联系，但这种说法也只是听起来有那么点儿像，事实上并不是那么一回事儿。

郝成挠了挠头：“这么说吧，在元认知芯片的领域，cpu、显卡、内存、硬盘等传统计算机的这些概念，都将在一定程度上被模糊，分的不再那么清晰。

“原理我就不说了，就举一个例子：你的大脑会分的这么细致吗哪个部位负责思考，哪个部位负责记忆，哪个部位负责空间思维，哪个部位负责数学运算

“或许有分，但是，各个部分绝不是独立存在的，而元认知芯片，理论上也会是朝着这个方向靠拢的。”

“嗡！”一群人的大脑同时嗡嗡作响，他们懂是懂了，但是拿人脑举例是什么意思随便举的还是有什么深意