1️⃣ 报告速览
2025年人工智能与先进计算正加速融合，推动算力体系从传统架构向新一代高性能、低功耗、高灵活的范式跃迁。由复旦大学牵头，清华大学、中科院、中国电科等顶尖机构联合发布的《人工智能与先进计算融合发展路径研究蓝皮书》，系统梳理了量超智融合、光计算、存算一体、类脑计算、生成式变结构计算等前沿方向，揭示下一代智能计算的底层逻辑。
2️⃣ 核心观点
传统冯·诺依曼架构面临“存储墙”“功耗墙”瓶颈，难以支撑大模型训练与EB级数据处理。未来算力突破依赖六大路径：量子-超算-智能融合（QSIF）、光子计算突破能耗极限、存算一体重构数据流动、类脑计算实现事件驱动低功耗、图计算统一稀疏与稠密推理、生成式变结构计算实现“软件定义硬件”。
3️⃣ 现状分析
当前AI算力需求呈指数增长，GPT-3级模型训练耗电相当于3000户家庭年用电。传统GPU集群能效比仅8.7TOPS/W，而存算一体芯片已达400TOPS/W，光计算原型能效提升百倍。边缘端类脑芯片功耗可低至毫瓦级，Hala Point类脑系统已集成11.5亿神经元。
4️⃣ 行业观察
全球科技巨头加速布局：IBM、谷歌推进量子计算，Intel、浙大深耕类脑芯片，华为、寒武纪探索存算一体。中国在生成式变结构计算、光计算等领域已形成原创技术路径，邬江兴院士提出的“MSV/EPF困境”理论为架构创新提供方法论支撑。
5️⃣ 未来展望
下一代智能计算将走向“软硬共生、结构可变、能效极致”的新范式。量超智融合有望破解药物研发、金融优化等复杂问题；光计算或率先在数据中心部署；生成式变结构计算将实现“算法定义硬件”，成为国产算力突围的关键路径。
笔记文末可获取完整报告（pdf文件）
#2025趋势 #生成式AI #类脑计算 #存算一体 #科技前沿 #人工智能 #量子计算 #先进计算 #算力革命 #科研报告 #芯片设计 #复旦大学 #光计算 #大模型
2025年人工智能与先进计算正加速融合，推动算力体系从传统架构向新一代高性能、低功耗、高灵活的范式跃迁。由复旦大学牵头，清华大学、中科院、中国电科等顶尖机构联合发布的《人工智能与先进计算融合发展路径研究蓝皮书》，系统梳理了量超智融合、光计算、存算一体、类脑计算、生成式变结构计算等前沿方向，揭示下一代智能计算的底层逻辑。
2️⃣ 核心观点
传统冯·诺依曼架构面临“存储墙”“功耗墙”瓶颈，难以支撑大模型训练与EB级数据处理。未来算力突破依赖六大路径：量子-超算-智能融合（QSIF）、光子计算突破能耗极限、存算一体重构数据流动、类脑计算实现事件驱动低功耗、图计算统一稀疏与稠密推理、生成式变结构计算实现“软件定义硬件”。
3️⃣ 现状分析
当前AI算力需求呈指数增长，GPT-3级模型训练耗电相当于3000户家庭年用电。传统GPU集群能效比仅8.7TOPS/W，而存算一体芯片已达400TOPS/W，光计算原型能效提升百倍。边缘端类脑芯片功耗可低至毫瓦级，Hala Point类脑系统已集成11.5亿神经元。
4️⃣ 行业观察
全球科技巨头加速布局：IBM、谷歌推进量子计算，Intel、浙大深耕类脑芯片，华为、寒武纪探索存算一体。中国在生成式变结构计算、光计算等领域已形成原创技术路径，邬江兴院士提出的“MSV/EPF困境”理论为架构创新提供方法论支撑。
5️⃣ 未来展望
下一代智能计算将走向“软硬共生、结构可变、能效极致”的新范式。量超智融合有望破解药物研发、金融优化等复杂问题；光计算或率先在数据中心部署；生成式变结构计算将实现“算法定义硬件”，成为国产算力突围的关键路径。
笔记文末可获取完整报告（pdf文件）
#2025趋势 #生成式AI #类脑计算 #存算一体 #科技前沿 #人工智能 #量子计算 #先进计算 #算力革命 #科研报告 #芯片设计 #复旦大学 #光计算 #大模型
