【行業】量子計算-人工智能的洪荒之力(15頁)

量子計算突破人工智能算力瓶頸。人工智能有三大基礎:算法、數據和硬件算力。其中“算力”一直以來都是人工智能非常重要的因素,在機器視覺領域,GPU 的大量應用已大幅提升了人工智能的計算能力。但在我們看來,GPU 可以很好地應用在對視頻數據的處理和分析,但對于其他結構或非結構化數據的處理方面,無論CPU 還是GPU 可能都無法滿足人工智能的進一步發展和應用。量子計算相較于傳統經典CPU,算力有數億倍的提升,有望助力人工智能產業的加速成熟,為人工智能帶來革命性的算力提升。

大數據爆發,量子計算有望大顯身手。大數據快速爆發,根據IDC 數字宇宙報告,全球所有信息數據中90%產生于近幾年,數據總量正在以指數形式增長。從2003年的5 EB,到2013 年4.4ZB,并將于2020 年達到44 ZB(人均5200GB)。但目前受制于算力等因素,我們還無法對數據做有效地分析和應用,人工智能的學習過程也無法大幅加快。而量子計算的算力相較于傳統計算機的算力有了指數級別的提升,在低耗能情況下、短時間內處理大量數據成為可能,同時完全可以擺脫目前單純依靠芯片數量的疊加提高數據處理能力的方式。

量子計算可使人工智能小型化、移動化,加快商業化進程。我們認為人工智能的發展可能存在三個階段:服務器時代、云計算時代、量子計算時代。現階段人工智能基本只能依靠集中處理的方式實現相關功能和應用,也即是通過云計算的方式。根據我們的判斷,量子計算有望給人工智能帶來的變革性的變化:小型化、移動化。當量子芯片中的量子比特數量達到一定數量后,計算能力將滿足人工智能對運算能力需求,人工智能將不再依賴于大型服務器集群。未來量子芯片小型化之后,人工智能前端系統的快速實時處理便成為可能,比如車載智能系統,無人機智能系統等。

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