国产AI芯片看两个指标:模型覆盖+集群规模能力 | 百度智能云王雁鹏@MEET2026
国产AI芯片看两个指标:模型覆盖+集群规模能力 | 百度智能云王雁鹏@MEET2026当国产AI芯片接连发布、估值高涨之际,一个尖锐的问题依然悬在头顶:它们真的能撑起下一代万卡集群与万亿参数模型的训练吗?
当国产AI芯片接连发布、估值高涨之际,一个尖锐的问题依然悬在头顶:它们真的能撑起下一代万卡集群与万亿参数模型的训练吗?
未来应该是智能体之间自主协同,解决复杂问题、自动化工作流程、自主下达任务,创建一种全新的商业模式。
大模型时代,基础模型卷到飞起,参数规模爆炸再爆炸,但谈到落地应用,产业端反馈出的问题依然明显:
从生物进化的漫长历程到AI技术的疯狂迭代,两者遵循着惊人相似的底层逻辑。
从“感知”到“生成”,再到自主行动的“智能体”,AI正在终端侧掀起一场无声的算力革命。
“人工智能要发展到下一个台阶,一定要突破两座大山。第一座大山是Transformer,第二座大山是反向传播算法。”在大模型规模不断拔高、算力与数据卷到极致的当下,RockAI创始人刘凡平提出了一个与主流共识截然不同的判断。
问题虽然留给大家思考了,但身为一名经济学家,他还是从专业角度为我们勾勒了一幅清晰而令人警醒的图景:当算力、创意、时间这些曾被视为“稀缺”的人类核心优势逐渐被AI吞没,那么以这些稀缺性为基础构建起来的整套经济学逻辑——从资源配置、生产结构到收入分配,无疑也将随之被撼动。
从ChatGPT到DeepSeek,AI正沿着“智能+”的路径进入新一轮浪潮。
刚刚,《2025年度AI十大趋势报告》在MEET2026智能未来大会上正式发布。
Notion 可以说是最早一批在产品内落地 AI 的公司了。 2023 年 2 月就上线了 Notion AI,甚至早于 GPT-4 的发布。后续又陆续了发布了 Q&A 、Meeting Notes、企业搜索、AI for Work 等功能。