🎯 情报来源：量子位
2025基础科学与人工智能论坛汇聚孙茂松、刘铁岩等4位顶尖专家，围绕AI因果性建模、世界模型必要性等根本问题展开深度探讨。最新数据显示，当前大模型训练成本已飙升至100亿美元/次，需20万张GPU支撑，预计2035年需求或达1亿张卡。沈亦晨博士透露，曦智科技光计算芯片可将芯片间通信带宽提升10倍，推动int4/int8低精度模型落地。
论坛同步披露关键矛盾点：当前AI在90%工程化任务中表现优异，但在量子系统建模等10%原创性科学突破领域仍力有未逮。专家一致认为，因果性建模能力的缺失是制约AI发展的核心瓶颈。
💡 核心要点
- 100亿美元：当前单次大模型训练成本，需20万张GPU支持
- 10^360：围棋决策空间复杂度，类比AI原创突破难度
- 10倍提升：光计算芯片带来的通信带宽增益
- 90% vs 10%：AI在工程应用与原创突破的成功率对比
- 500人：现场参会的高校及科研机构代表规模
📌 情报分析
技术价值 | 高
光计算芯片与低精度模型组合可缓解算力危机，但世界模型的理论框架尚未成型（基于沈亦晨披露的光芯片实测数据）
商业价值 | 极高
百万卡级算力需求催生千亿级基础设施市场，中信证券等机构已深度参与（依据论坛协办方及100亿美元训练成本推算）
趋势预测 | 一般
2035年1亿张GPU的预测存在变数，需观察光量子计算等替代技术突破（参考孙茂松提出的指数级增长警示）