雲栖科技評論 | 數字經濟時代，需要“新大腦”

2002-2006年，在經濟的高速發展中，電力短缺不期而至：2004年全國陷入大範圍“電荒”，21個省大面積“拉閘限電”，24個省共缺電30GW；至2005年，情況雖有所緩解，但仍有10多個省份出現短缺，造成巨大經濟損失，有的省份GDP損失（當年）高達1~2%。

作為電力時代最寶貴的資源，電力的短缺造成了巨大的經濟損失，影響了人們的正常生活；随着數字經濟時代的到來，我們正在經曆從電力時代向算力時代的轉變：在未來的很長一段時間裡，作為數字經濟時代的核心生産力，算力很可能重演電力短缺的一幕，出現供不應求的情況，這需要從現在就開始關注。

美國國防進階研究計劃局（DARPA）的首席微電子專家Bill Chappell是“算力短缺”問題的支援者之一，他認為，支撐全球晶片産業發展，同時也是維系全球算力供給水準的“摩爾定律”，“早在十年前就死了”，這位晶片專家認為，晶片性能的持續提升一直維系着該行業的發展，強大的計算能力更是在不斷開辟新的技術市場，但是在過去很長一段時間，這種性能的改善在持續減弱，也就是說“雖然晶片公司還在持續投入，但是晶片的性能改善卻無法與過去相提并論了”。

不隻是Bill Chappell，卡耐基梅隆大學的教授Erica Fuchs也持有相同觀點，而英特爾等公司近年來在晶片性能提升上的不佳表現，恰好印證了他們的觀點。這多少有些諷刺：晶片行業已經發展了近60年，但恰恰是在我們正在進入算力時代的當下，遭遇了前所未有的晶片性能提升瓶頸。晶片行業一旦陷入慢速發展周期，算力短缺幾成定局，造成的損失不可估量。

DARPA的電子産業複興計劃在此時提出了一條新的發展道路：在新材料和新體系結構上找尋提升晶片性能的方法，比如說3D單晶片片上系統（3DSoC）就可以在90納米制程工藝下，以相同的晶片面積實作目前7納米制程工藝所提供的性能。

是以，改變追求制程工藝的傳統方式，在材料、體系機構、軟體定義、3D化等多個層面尋找提升晶片性能的辦法，對解決晶片發展問題，為算力時代提供充足的計算能力，具有非常重大的意義。突破傳統方法，從之前未曾涉足的次元解決目前難題，不止适用于為算力時代找到突破晶片性能的方法，也适用于絕大多數數字經濟時代的技術發展場景。

比如說，谷歌大腦團隊使用新的思路，建構出用于移動裝置的CNN模型；阿裡雲的城市大腦團隊利用“認知反演”理論建構城市大腦技術理論體系，解決城市交通擁堵問題；所有這些都利用了新的思路、新的次元，沒有陷入傳統解決問題方法的“循環陷阱”。在數字經濟時代，我們正面對越來越多的未知問題和難解的“僵局”，如若固守傳統的方式方法，隻會陷入無盡的循環或是幹脆遭遇徹底的失敗。

以新的次元思考，從新的角度觀察，用新的方法嘗試解決問題，是數字經濟時代的“解題秘訣”，換句話說，我們需要“新大腦”，隻有這樣，我們才能真正步入數字經濟的時代，同時享受數字經濟時代所帶來的“數字紅利”。

原文釋出時間為：2018-08-17

本文作者：崔昊

本文來自雲栖社群合作夥伴“

阿裡研究院

”，了解相關資訊可以關注“

”。