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算力：持續投入，未來可期
在科技飛速發展的當下，算力已然成為了數字世界的核心驅動力。就如同工業時代的能源一般，算力支撐著各類軟體與應用的執行，是推動科技進步、產業升級的關鍵要素。
近期，微軟 CEO 納德拉在接受知名科技播客主持人訪談時，就微軟在算力領域的佈局給出了明確的方向。在訪談中，納德拉明確表示，未來全世界對算力的需求會呈指數級增長。這一觀點背後，有著十分獨特的邏輯。
回顧過去，軟體的使用者主要是人類，全球人口大約 80 億，每個人每天的時間和精力有限，所能使用的軟體數量自然也相當有限。
然而，未來將是 AI 智慧體使用軟體的時代。AI 智慧體不僅能操控的軟體數量遠超人類，其數量也將遠遠超過 80 億 。可以想象，在未來，各類智慧裝置、自動化系統中都可能存在 AI 智慧體，它們 7×24 小時不間斷地執行，根據需求呼叫各種軟體和服務，這無疑會極大地增加對算力的需求。從日常生活中的智慧家居系統，到工業生產中的自動化流程控制，AI 智慧體的廣泛應用將使得算力需求呈爆發式增長。
正是基於這樣的判斷，微軟決定繼續保持對算力的大力投入。此前，曾有傳言稱微軟開始砍算力中心，當時納德拉就解釋說這並非是削減，而是對算力中心的安排進行調整。如今看來，按照納德拉在訪談中所闡述的邏輯，微軟確實不太可能削減算力中心，反而會在最佳化佈局的基礎上加大投入，以滿足未來指數級增長的算力需求。
話題一：
微軟持續投入算力的決心
在這場關於科技未來走向的深度訪談中，微軟在算力領域的動態無疑是焦點之一。納德拉的觀點清晰且堅定，他認為未來全球對算力的需求將呈現指數級增長的態勢 。這一觀點並非憑空而來，而是基於對科技發展趨勢的深刻洞察和對未來應用場景的大膽設想。
從邏輯層面來看，過往軟體的使用者主要是人類，全球人口數量有限，且每個人每天的使用習慣和時間限制，使得軟體的使用量相對穩定且有限。然而，隨著 AI 技術的飛速發展，未來將是 AI 智慧體的時代。AI 智慧體具備強大的處理能力和不知疲倦的特性，它們不僅能同時操控大量軟體，而且數量可能會數以億計甚至更多。
以智慧工廠為例，每一臺自動化裝置都可能配備 AI 智慧體，它們即時監控生產流程、調整引數、預測故障，這一系列操作都需要強大的算力支援。再如智慧交通系統，無數的自動駕駛車輛、智慧交通訊號燈以及交通管理中心的 AI 智慧體協同工作，對路況進行即時分析和調控，其算力需求之大超乎想象。 因此，隨著 AI 智慧體在各個領域的廣泛應用，對算力的需求必然會呈爆發式增長。
話題二：
AI 時代受益者的新視角
當我們談及 AI 時代，許多人腦海中首先浮現的便是科技公司，認為它們將是這場技術變革的最大受益者。
然而，微軟 CEO 納德拉卻有著不同的看法。他認為，AI 時代最大的受益者不應僅僅侷限於科技公司，而更應該是那些能夠將 AI 應用於實際業務中的各行各業的公司 。這一觀點，為我們理解 AI 時代的價值創造提供了新的視角。
納德拉的觀點有著深刻的邏輯基礎。他指出，現在 AI 公司各種標榜評測分數包括所謂的 AGI（通用人工智慧），在一定程度上純屬自嗨。如果 AI 真的如人們所期待的那樣，能夠引發一場新的工業革命，那麼我們應該看到的是經濟增速的顯著提高。
經濟增速是衡量 AI 價值的重要指標，只有當 AI 能夠切實推動各行業的發展，提高生產效率，創造更多的經濟價值時，AI 才真正發揮了其應有的作用 。若 AI 只是在實驗室中表現出色，而無法在實際業務中落地應用，無法為企業帶來實際的經濟效益，那麼它的價值就難以得到充分體現。
在訪談中，主持人提出了一個有趣的問題：現在世界的經濟總量大概是 100 萬億美元，如果每年增長 10%，那就是每年增長 10 萬億美元，那科技公司每年投入 800 億美元進行 AI 研發是不是太少了？是否應該每年投入 8000 億美元？
納德拉對此表示，這個大方向沒錯，但在實際投資中，還是要把握好節奏，不能過於超前投資。他深知，雖然 AI 具有巨大的潛力，但商業投資需要考慮到實際的市場需求、技術成熟度和投資回報率等因素。如果盲目加大投資，可能會導致資源浪費，無法獲得相應的回報。
只有在充分評估風險和收益的基礎上，合理安排投資，才能確保企業在 AI 時代穩健發展。這種既看好 AI 潛力，又遵守商業原則的做法，值得其他企業借鑑和學習。
話題三：
量子計算與經典計算的關係
在科技發展的長河中，量子計算作為一種新興的計算技術，正逐漸嶄露頭角，吸引著全球的目光。微軟在量子計算領域的探索已經走過了漫長的 30 年，歷經三任 CEO，這份堅持與投入，足以彰顯其對量子計算未來潛力的堅定信念 。
微軟在量子計算領域的研究成果豐碩，近期推出的使用馬約拉納粒子的量子晶片 “馬約拉納一號”，無疑是其研究歷程中的一個重要里程碑 。這一成果的意義非凡，它被視為量子計算領域的 “電晶體時刻”。在過去，量子計算面臨著諸多挑戰，其中材料容易受干擾的問題一直阻礙著其發展。而馬約拉納粒子的出現，為解決這一難題提供了新的途徑。這種粒子具有獨特的物理特性，能夠有效地減少干擾，使得量子計算的穩定性和可靠性得到了極大的提升 。微軟對這一晶片寄予厚望，認為它有機會成為第一個實現 100 萬個量子位元的晶片，並且預計在 2029 年之前就能夠達成這一目標。這一目標的實現，將為量子計算的實際商用奠定堅實的基礎 。
量子計算與經典計算，就如同兩條並行的河流，各自有著獨特的優勢和應用場景 。經典計算基於二進位制的位元，每個位元只能表示 0 或 1 兩種狀態，透過邏輯閘的組合進行運算。它在處理常規的資料處理、辦公軟體執行、網頁瀏覽等日常任務時，表現得穩定而高效，已經成為我們生活中不可或缺的一部分。我們每天使用的手機、電腦，背後執行的程式和系統，大多依賴經典計算技術 。
量子計算不會取代經典計算，二者並非相互替代的關係，而是互補的。
在未來的科技發展中，將二者結合起來，發揮各自的優勢，將能夠創造出更強大的計算能力。比如，在人工智慧領域，經典計算負責處理大量的基礎資料和常規的計算任務，量子計算則可以加速機器學習演算法的訓練過程，提高模型的訓練效率和準確性。
隨著微軟在量子計算領域的不斷突破，量子計算的實際商用前景也變得越來越廣闊。除了前文提到的金融和醫藥領域，量子計算還將在供應鏈與物流、製造業與工程設計、能源與環境等諸多領域發揮重要作用。
可以預見，在未來，量子計算將與經典計算緊密結合，共同推動各個行業的發展，為我們的生活帶來更多的便利和創新。
話題四：
微軟最看好的三大方向
在科技發展的浪潮中，微軟始終保持著敏銳的洞察力和前瞻性的戰略眼光。納德拉在訪談中明確表示，微軟最看好的三個方向是 AI、量子計算和混合現實 。這三大方向，分別從不同的維度，為微軟的未來發展勾勒出了一幅宏偉的藍圖。
AI，作為當今科技領域最具活力和潛力的方向之一，正在深刻地改變著我們的生活和工作方式 。它在商業邏輯上的突破，為企業帶來了全新的發展機遇和商業模式 。以客戶關係管理為例，AI 可以透過對海量客戶資料的分析，深入瞭解客戶的需求和偏好，從而實現精準營銷和個性化服務。透過機器學習演算法，企業能夠預測客戶的購買行為，提前為客戶推薦他們可能感興趣的產品和服務，提高客戶滿意度和忠誠度。在供應鏈管理中，AI 可以最佳化庫存管理、預測需求、最佳化物流配送路徑，降低成本，提高運營效率。
量子計算，被視為系統層面的重大突破，具有顛覆傳統計算模式的潛力。它在解決複雜問題、最佳化資源配置等方面展現出了超越經典計算的強大能力。在金融領域，量子計算可以用於最佳化投資組合、風險評估和金融衍生品定價。
混合現實，作為互動形式的重大突破，模糊了現實與虛擬世界的界限，為使用者帶來了全新的沉浸式體驗。它將虛擬資訊與真實環境相結合，讓使用者能夠在現實世界中與虛擬物件進行自然互動。
微軟重視遊戲業務，與這三大方向有著緊密的關聯。遊戲作為一種高度互動和沉浸式的娛樂形式，為 AI、量子計算和混合現實技術提供了絕佳的應用場景。
透過遊戲業務，微軟不僅能夠將這三大技術應用於實際場景，不斷最佳化和完善技術，還能夠吸引大量的使用者和開發者，形成一個龐大的生態系統，進一步推動技術的發展和創新。可以說，遊戲業務是微軟實現 AI、量子計算和混合現實技術商業化和普及化的重要橋樑。
話題五：
AI 普及面臨的信任挑戰
在 AI 技術日新月異的當下，AI 是否會成為新的物種，已然成為人們熱烈探討的焦點話題。納德拉對此給出了深刻的見解，他認為 AI 想要成為新的物種，前提是取得人類的個人信任和社會的信任 ，而這一過程的難度，甚至超過了技術本身的突破。
從現實層面來看，人類對 AI 的態度存在著明顯的不公平性。
以自動駕駛為例，當人類司機發生車禍時，只要事故不嚴重，往往很難引起大眾的廣泛關注。這是因為人類司機的失誤被視為是正常的，畢竟人非聖賢，孰能無過。人類的駕駛行為受到多種因素的影響，如疲勞、情緒、注意力不集中等，這些因素導致人類駕駛存在一定的失誤率。而人們已經習慣了這種失誤率，對於人類司機偶爾出現的小事故，往往持寬容的態度。然而，一旦自動駕駛車輛發生車禍，尤其是像特斯拉這樣備受矚目的品牌，必定會登上熱搜，引發社會的廣泛關注和討論。
這種不公平的態度背後，有著複雜的原因。
一方面，AI 作為一種新興技術，其工作原理和決策過程對於大多數人來說仍然比較陌生。深度學習演算法透過對大量資料的學習來做出決策，但這些決策過程往往難以被人類理解，就像一個 “黑箱”。人們對於不瞭解的事物，天然會產生恐懼和不信任 。相比之下，人類對自己的行為和決策有著直觀的感受和理解，儘管人類駕駛也存在風險，但人們對這種風險有著更清晰的認知。
另一方面，媒體的報道也在一定程度上加劇了這種不公平態度。媒體往往更傾向於報道 AI 的負面事件，如自動駕駛車禍、AI 演算法歧視等，這些報道容易給公眾留下 AI 不安全、不可靠的印象。而 AI 在其他領域取得的積極成果，如醫療診斷、影像識別等方面的進步，卻沒有得到同樣廣泛的報道。
從社會層面來看，人類可以透過法律等手段來延緩 AI 的普及 。法律的制定需要考慮到社會的接受程度和潛在風險，由於人們對 AI 的信任不足，立法者在制定相關法律時往往會更加謹慎。一些國家和地區對自動駕駛的法律規範非常嚴格，要求自動駕駛車輛在各種複雜場景下都必須保證絕對安全，這使得自動駕駛技術的商業化程序受到了很大的限制。
這種情況在 AI 的其他應用領域也同樣存在，如 AI 在醫療領域的應用，雖然 AI 可以輔助醫生進行診斷和治療，但由於擔心 AI 出現錯誤導致醫療事故，相關的法律和監管措施也較為嚴格。
同時，媒體也應該客觀、全面地報道 AI 的發展，既要關注 AI 的風險，也要宣傳 AI 的積極作用。只有這樣，才能逐漸消除人們對 AI 的不信任，推動 AI 技術的廣泛應用和發展。
AI 時代，我們何去何從？
納德拉在這場訪談中，為我們帶來了關於微軟戰略佈局與 AI 發展趨勢的深刻見解，涉及算力、AI 時代受益者、量子計算與經典計算的關係、微軟看好的發展方向以及 AI 普及面臨的信任挑戰等多個關鍵話題 。這些話題不僅關乎科技行業的未來走向，也與我們每個人的生活息息相關。
AI 普及面臨的信任挑戰，則提醒我們在追求技術進步的同時，不能忽視社會和倫理層面的問題。只有贏得人類的信任，AI 才能真正融入我們的生活，發揮其最大的潛力 。
讓我們一起培養有夢想的孩子!
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