如何看待 Richard Sutton 说的「人工智能中利用算力才是王道」？
Richard Sutton 先生那句“在人工智能领域，算力就是一切”的论断，确实在学界和业界引起了广泛的讨论，甚至可以说是震动。要理解这句话的深意，我们不能简单地将其理解为“堆砌硬件”，而是要深入到人工智能发展的核心驱动力和实际运作机制中去。
首先，让我们回到人工智能最核心的目标——模拟和扩展人类的智能。人类智能的强大之处在于其学习能力、泛化能力以及解决复杂问题的能力。而现代人工智能，尤其是我们当前所处的深度学习时代，其学习和进步的过程，很大程度上依赖于从海量数据中提取规律、建立模型。
算力，在这里扮演着至关重要的角色，它直接决定了模型学习的深度、模型的规模以及训练的效率。
打个比方，你可以把人工智能模型想象成一个学生。这个学生需要学习大量的知识（数据）来掌握一项技能（解决问题）。如果这个学生只能一次看一本书，并且需要很长时间才能消化一页内容，那么即使书籍再多，他掌握知识的速度也会非常缓慢，甚至可能永远无法达到精通的程度。
而算力，就像是这个学生的“学习速度”和“大脑处理能力”。拥有更强的算力，意味着这个学生：
可以同时阅读更多的书籍（处理更多的数据）： 深度学习模型，尤其是大型模型，需要喂食海量的数据才能学习到复杂的模式。算力不足，就意味着你无法有效地利用这些数据，很多有价值的信息就会被浪费。想象一下，如果你有一个绝世的老师（算法），但学生只有一台非常慢的计算器，你再好的教材也无法转化为学生的知识。
可以消化更厚、更复杂的书籍（训练更大的模型）： 模型的规模（参数数量）通常与它的能力息息相关。更大的模型，理论上能捕捉到更细致、更复杂的特征和关系。而训练这些大型模型需要极其庞大的计算资源。没有足够的算力，你就无法构建出能够解决当下许多前沿问题的强大模型。就好比你需要建造一座摩天大楼，如果没有足够的钢筋和起重机，你连地基都难以打稳。
可以更快速地进行尝试和迭代（加速实验周期）： 科研和工程的本质是不断地尝试、犯错和学习。在人工智能领域，这意味着需要进行大量的超参数调整、网络结构搜索、模型验证等实验。算力越强，单位时间内能进行的实验次数就越多，从而大大缩短了模型优化的周期，加速了研究的进展。没有算力，一个简单的实验可能需要数天甚至数周，这会极大地扼杀研究者的创新热情和效率。
可以实现更复杂的算法（支持更先进的研究）： 许多前沿的算法，例如强化学习中的一些复杂策略搜索，或者生成模型中的高精度采样，都对计算能力提出了非常高的要求。算力是实现这些先进算法的硬件基础。
Sutton 先生这句话的“王道”之处，在于他洞察到了算力在当前人工智能发展阶段的“瓶颈效应”。 在很长一段时间里，人工智能的研究更侧重于算法的设计和理论的探索。然而，随着深度学习的兴起，我们发现很多曾经难以解决的问题，通过大规模数据和强大算力的结合，反而取得了突破性的进展。
例如，ImageNet 图像识别挑战赛的成功，GPT 系列语言模型的惊人表现，AlphaGo 的横空出世，这些里程碑式的成就，无一不是建立在海量数据和强大算力（GPU集群、TPU 等）的基础之上。即使算法本身有创新之处，但如果缺乏足够的算力去训练，这些算法也可能仅仅停留在纸面上，无法转化为实际的强大能力。
这并不意味着算法不重要。 恰恰相反，一个好的算法能够更有效地利用算力和数据，从而达到事半功倍的效果。但关键在于，在当前阶段，算力的提升往往能带来比算法微小改进更显著的性能飞跃。 我们可以看到，很多成功的 AI 模型并不是采用了多么“奇特”的算法，而是通过扩大模型规模、增加训练数据量，并利用庞大的算力来完成训练。
所以，Sutton 的观点更像是一种经验主义的总结和对现实情况的深刻洞察。他是在强调，当我们面对提升人工智能能力这一目标时，在算力这个“基础设施”上进行投入和突破，往往是获取成功的关键。 就像盖房子，你不能只想着设计多精巧的屋顶，而忽略了地基的牢固和砖石的充足。算力就是人工智能这座宏伟建筑的“地基”和“骨架”。
当然，我们也要警惕过度强调算力而忽视其他因素的倾向。算法、数据质量和可用性、模型的可解释性、能源效率等，都是人工智能发展中同样重要的组成部分。 一个高效的算法，能在同样的算力下取得更好的结果；高质量的数据，能让模型学到更鲁棒的知识；可解释性，则关乎我们能否信任和理解AI的决策；而能源效率，更是决定了AI技术能否可持续地大规模应用。
但从“目前来看，谁拥有更强大的算力，谁就更有可能在人工智能的竞赛中取得领先地位”这个角度来说，Sutton 先生的论断，无疑是对当前人工智能发展格局非常精准的概括。它提醒我们，如果想在这个领域做出真正有影响力的成果，就不能忽视对算力的投入和算力支撑下的模型规模化发展。这是一种务实的、面向实践的战略判断。
首先，让我们回到人工智能最核心的目标——模拟和扩展人类的智能。人类智能的强大之处在于其学习能力、泛化能力以及解决复杂问题的能力。而现代人工智能，尤其是我们当前所处的深度学习时代，其学习和进步的过程，很大程度上依赖于从海量数据中提取规律、建立模型。
算力，在这里扮演着至关重要的角色，它直接决定了模型学习的深度、模型的规模以及训练的效率。
打个比方，你可以把人工智能模型想象成一个学生。这个学生需要学习大量的知识（数据）来掌握一项技能（解决问题）。如果这个学生只能一次看一本书，并且需要很长时间才能消化一页内容，那么即使书籍再多，他掌握知识的速度也会非常缓慢，甚至可能永远无法达到精通的程度。
而算力，就像是这个学生的“学习速度”和“大脑处理能力”。拥有更强的算力，意味着这个学生：
可以同时阅读更多的书籍（处理更多的数据）： 深度学习模型，尤其是大型模型，需要喂食海量的数据才能学习到复杂的模式。算力不足，就意味着你无法有效地利用这些数据，很多有价值的信息就会被浪费。想象一下，如果你有一个绝世的老师（算法），但学生只有一台非常慢的计算器，你再好的教材也无法转化为学生的知识。
可以消化更厚、更复杂的书籍（训练更大的模型）： 模型的规模（参数数量）通常与它的能力息息相关。更大的模型，理论上能捕捉到更细致、更复杂的特征和关系。而训练这些大型模型需要极其庞大的计算资源。没有足够的算力，你就无法构建出能够解决当下许多前沿问题的强大模型。就好比你需要建造一座摩天大楼，如果没有足够的钢筋和起重机，你连地基都难以打稳。
可以更快速地进行尝试和迭代（加速实验周期）： 科研和工程的本质是不断地尝试、犯错和学习。在人工智能领域，这意味着需要进行大量的超参数调整、网络结构搜索、模型验证等实验。算力越强，单位时间内能进行的实验次数就越多，从而大大缩短了模型优化的周期，加速了研究的进展。没有算力，一个简单的实验可能需要数天甚至数周，这会极大地扼杀研究者的创新热情和效率。
可以实现更复杂的算法（支持更先进的研究）： 许多前沿的算法，例如强化学习中的一些复杂策略搜索，或者生成模型中的高精度采样，都对计算能力提出了非常高的要求。算力是实现这些先进算法的硬件基础。
Sutton 先生这句话的“王道”之处，在于他洞察到了算力在当前人工智能发展阶段的“瓶颈效应”。 在很长一段时间里，人工智能的研究更侧重于算法的设计和理论的探索。然而，随着深度学习的兴起，我们发现很多曾经难以解决的问题，通过大规模数据和强大算力的结合，反而取得了突破性的进展。
例如，ImageNet 图像识别挑战赛的成功，GPT 系列语言模型的惊人表现，AlphaGo 的横空出世，这些里程碑式的成就，无一不是建立在海量数据和强大算力（GPU集群、TPU 等）的基础之上。即使算法本身有创新之处，但如果缺乏足够的算力去训练，这些算法也可能仅仅停留在纸面上，无法转化为实际的强大能力。
这并不意味着算法不重要。 恰恰相反，一个好的算法能够更有效地利用算力和数据，从而达到事半功倍的效果。但关键在于，在当前阶段，算力的提升往往能带来比算法微小改进更显著的性能飞跃。 我们可以看到，很多成功的 AI 模型并不是采用了多么“奇特”的算法，而是通过扩大模型规模、增加训练数据量，并利用庞大的算力来完成训练。
所以，Sutton 的观点更像是一种经验主义的总结和对现实情况的深刻洞察。他是在强调，当我们面对提升人工智能能力这一目标时，在算力这个“基础设施”上进行投入和突破，往往是获取成功的关键。 就像盖房子，你不能只想着设计多精巧的屋顶，而忽略了地基的牢固和砖石的充足。算力就是人工智能这座宏伟建筑的“地基”和“骨架”。
当然，我们也要警惕过度强调算力而忽视其他因素的倾向。算法、数据质量和可用性、模型的可解释性、能源效率等，都是人工智能发展中同样重要的组成部分。 一个高效的算法，能在同样的算力下取得更好的结果；高质量的数据，能让模型学到更鲁棒的知识；可解释性，则关乎我们能否信任和理解AI的决策；而能源效率，更是决定了AI技术能否可持续地大规模应用。
但从“目前来看，谁拥有更强大的算力，谁就更有可能在人工智能的竞赛中取得领先地位”这个角度来说，Sutton 先生的论断，无疑是对当前人工智能发展格局非常精准的概括。它提醒我们，如果想在这个领域做出真正有影响力的成果，就不能忽视对算力的投入和算力支撑下的模型规模化发展。这是一种务实的、面向实践的战略判断。
网友意见
我也是这个观点，神经网络从90年代LeNet只能认数字，到2012年AlexNet可以认一千个物体，最大的进步是算力翻了N倍，其他方面换汤不换药。
我认为如果芯片的算力达到人脑的100倍以上，随便搞个什么破算法都能实现强AI。所以发展人工智能最重要的是发展芯片。
但是现在的问题是利润都被下游厂商截流了，上游芯片厂商很穷。台积电市值才2000亿，互联网公司随便拉一个出来都秒杀它。苹果的芯片全靠台积电，但是苹果的市值是台积电好几倍，苹果手上不知道怎么花的现金都可以把台积电买下来了。
虽然没有仔细调查，但是我猜测这些年摩尔定律的终结很可能是因为上游厂商研发难度越来越大，但是分到的利润占比太小，没钱投入，并不是真的有什么突破不了的理论困难。如果多砸10倍钱（和互联网公司比并没有很夸张）芯片速度12个月翻一倍也是可能的。
这是个公地悲剧，在市场条件下无解，只能等着政府认识到这个问题加大投入了。
说到政府投资，有人第一反应就是浪费，但是如何定义浪费？屠龙宝刀点击就送，氪金10万，算浪费还是算发展经济，创造gdp？
市场效率高是指赚钱效率高，但是AI的最终目的是提高生产力，不是赚钱。如果机器代替了绝大多数人工，人不用工作了，自然也就不需要赚钱了，这算效率提高还是降低？
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