核心技术理念概述

人工超级智能（AGI）并非单一奇迹，而是一场环环相扣的技术接力赛。原始数据及其生产者的权利是AI成功的关键。互联网可能已无法满足AGI发展的需求，监管机构开始关注数据隐私问题。

原始数据与数据权利

AI算法需要数据来生成文本、图像和视频。过去五年间，互联网为某中心、某机构等提供了免费且广泛的数据来训练基础模型。尽管面临法律诉讼，这种方式效果显著。但现在盛宴即将结束：互联网可能已无法满足AGI发展的需求，监管机构开始关注直接从用户收集数据时的隐私问题。

1. 合成语料库创造无限训练集

AI公司不再依赖人类创建的数据，而是使用AI生成文本和图像供其他模型学习。这使得它们能够生成无限数据点，且不会耗尽资源或泄露敏感信息。在广泛数据集不可用的场景（医疗保健、金融、自动驾驶汽车开发等）中尤其强大。

但存在隐患：如果由一个模型创建用于训练另一个模型的数据不精确，且这些缺陷在没有人工纠正的情况下级联，措辞和思想将快速自我循环。结果是模型崩溃：每一代都是更模糊的影印本，错误和陈词滥调不断累积，直到仅靠规模无法带来改进。

通过丰富的领域变异、人类数据刷新周期和过滤器等形式建立防护栏，对于防止数据污染至关重要。

2. 联邦学习保护数据隐私

通过称为联邦学习的过程，设备可以在本地训练"共享"AI模型，无需将原始数据发送回大型数据中心。在此过程中，只有模型的"学习成果"（微小的权重更新，而非原始照片或消息）被发回，因此个人数据永远不会离开设备。

为了保护传输中的更新，系统使用完全同态加密这种特殊数学方法进行包装。FHE就像一个锁定的盒子，服务器可以摇晃和搅拌而无需打开；它可以在加密数字上计算新模型权重，但仍然看不到内部内容。

最后，通过低秩适应缩小每个更新，仅存储最重要的调整方向而不是重写整个模型。这使得文件足够小，适合带宽和内存有限的手机。

这些技巧共同让数百万设备协同训练强大的语言模型，保护每个人的数据隐私，并以足够高的效率实现规模化。

3. 隐私增强技术构建更好防护栏

如果联邦学习未广泛实施，公司可能会转向差分隐私，在训练混合中添加少量数学"静态噪声"。噪声经过调整，使AI模型仍能学习广泛模式（病毒如何传播、购买行为等），但无法追溯到个人的医疗记录或购物车。

其他两大隐私增强技术包括：安全多方计算（几个厨师各掌握秘密食谱的一部分，一起烘焙蛋糕而无人看到完整配方）和可信执行环境（在芯片内部创建小型保险库：数据进入，计算在保险库中进行，结果输出，数据保留在保险库中）。

每层都有帮助，但并非免费。更多噪声或更重的加密意味着隐私与准确性的权衡，以及性能下降和高于预期的能源账单。

硅芯片及其内存支持

硅（又称芯片、半导体、GPU等）是AI"发生"的地方。摩尔定律正在放缓，Dennard缩放自2006年以来已经失效。行业现在面临选择：重新设计硅芯片或重新设定期望。

4. 神经形态芯片降低能耗

某机构和某中心等公司正在朝着与GPU完全不同的方向前进：神经形态架构。这种受大脑生物结构启发的芯片构建方式，提供了比传统GPU更节能、适应性更强的替代方案。

芯片上的"神经元"保持静默，直到需要传递一个比特的"尖峰"，因此整个电路板的运行功率与家用灯泡相当。在实践中，这意味着可以翻译手语的眼睛或自动躲避树枝的口袋无人机。

5. 内存突破至关重要

即使最快的GPU在等待数据时也会变成非常昂贵的镇纸。2026年推出的HBM4专门为高性能计算环境优化，每秒传输的信息量是HBM3的两倍。实际上这意味着更少的空闲时钟周期、更短的训练时间以及扩展模型的空间，而不会使功耗预算激增。

6. 晶圆级集成解决延迟问题

如果信息从一个芯片传输到另一个芯片需要太长时间，为什么不将它们组合成一个非常大的芯片？这就是晶圆级集成背后的理念。

某中心正在构建一个拥有90万个核心的处理器，内存带宽领先GPU 7,000倍。这种架构使生成式AI推理延迟降低10倍。但这些芯片需要大量电力：相当于30个NVIDIA H100 GPU。这使得利弊权衡变得相当复杂，可能仅适用于非常特定的用例。

模型架构与变换器

现代生成式AI系统由称为变换器的神经网络架构驱动。变换器通过使用内部表（“注意力机制”）工作，该表针对输入中的每个单词询问"我应该多关注其他每个单词？"

7. 差分变换器使注意力机制更智能

差分技术首先应用降噪注意力，自动降低无关信号的音量，使只有有用信息突出显示。该概念还引入"负注意力"，让系统主动标记应该相互推开的令牌对，帮助模型避免错误连接而不仅仅是减少关注。

最后，训练过程惩罚"注意力头"之间的重复行为，使每个头学习不同的模式，而不是在同一个模式上浪费精力。

8. 状态空间模型创建无注意力递归

状态空间模型（如Mamba、S4）携带学习到的"状态"前进。这意味着将提示加倍仅使工作量加倍（而不是二次方替代方案）。这些模型还将长提示切分成GPU可以并行处理的小块，然后将碎片拼接在一起，使答案与原本可能完成的结果相同，但到达速度更快。

9. 专家混合技巧增加参数

专家混合技巧基本上只开启网络中对给定提示重要的部分（专家）。某中心的低成本"R-1"模型显示，这些想法在不降低质量的情况下将训练成本降低了40%。

部署基础架构：从边缘设备到能源电网

AI通常被认为是无形的。但它确实存在于现实世界中。它运行在设备上，需要能量才能变得活跃。

10. 边缘设备将生成模型放入口袋

手机和笔记本电脑现在配备可以本地处理推理的处理单元（意味着即使在飞行模式下也可以使用LLM）。某机构的Gemini Nano框架让Android应用在几毫秒内调用精简的基础模型。无需网络，无服务器费用，隐私保障更强。

11. 电网现代化和灵活电源供应

我们需要大量电力来驱动AI。但如果电线不像硅那样快速增容，GPU将受到限制或闲置，我们的AI梦想将受阻数年甚至数十年。

三种并行选择正在出现：电网增强技术、微电网"能源园区"和现场核能。某中心和某机构已经签署了核能协议。

12. 冷却创新消除热瓶颈

AI由处理单元实现，这些单元需要更多能量来处理更复杂的算法。能量既不能创造也不能毁灭：为AI供电的电能会产生热量，而且量很大。

液体冷却需要全面实施。直接芯片冷却和浸没冷却等技术用冷板或浴槽替代服务器风扇，传热速度比空气快1000倍。液体冷却本质上也是一个水资源获取问题。

治理框架防止系统崩溃

单靠技术不会决定AI的命运。政治家将会。政策、社会安全网和跨境规则构成了外笼，让内部机制运行而不会引发反抗或制裁。

13. 政策设定基调

AI是危险的。这是事实。今天创建的工具已经被用于传播假新闻、鼓励自我伤害和复制偏见。需要法律。

欧洲AI法案已经出台。到2026年8月，任何"高风险"系统（信贷、招聘、医疗等）都需要通过外部审计。输出标签也受到严格审查。欧盟法案坚持要求可见水印和隐藏来源标签，以便深度伪造在法庭上可以像在线传播一样容易被追踪。

监管机构还开始收紧硬件限制。美国商务部现在要求某些芯片和训练运行的许可证。欧洲正在起草类似的"计算日志"。

14. 社会经济缓冲明显必要

即使最智能的硅芯片也无法逃脱政治反弹，如果工人感到被抛弃。经历过早期自动化浪潮的国家展示了一个可重复的公式：灵活的劳动力市场配以慷慨的安全网和不懈的再技能培训。

15. 国际协调比以往任何时候都更需要

治理在边境失去效力。认识到这一点，G7发起了"广岛进程"，这是一个自愿性行为准则，要求签署国对合成内容加水印、发布安全评估和安装事件报告热线。

联合国还召集了一个高级咨询机构，将国家规则焊接成共享风险分类法，并起草全球AI治理框架的蓝图。

与此同时，美国、荷兰和日本收紧了极紫外光刻的出口管制，而中国呼吁成立国际AI协调机构来监管模型滥用。

结论

基于AI模型性能来衡量进展是舒适但欺骗性的。每个环节在链中相乘而不是相加价值；任何地方的弱点都会贬低上游的一切。

因此，十年成绩单将不太像"AI赢了，AI输了"，而更像"是否有足够的环节及时升级？“目前答案徘徊在"可能”。

无论如何，唯一可靠的预测是下一个突破乍一看会显得可疑地无聊。请密切关注基础设施。

祝你好运。