AI和软件行业的区别?为什么需要大量算力

我爱免费

作者：微信文章
看了一个英伟达老黄的采访，他解释了AI与传统软件的本质区别，回答了为什么当前的AI基建热潮并非泡沫。

传统软件采用的是预编译模式，软件只需要被构建一次，然后就可以存储起来反复使用。

一旦软件开发完成,它就不再需要持续的高性能处理能力。

用户在使用时，只是简单地运行这个已经完成的程序，把它当作一个工具来使用。

整个过程中，除了最初的开发阶段，后续的执行几乎不需要消耗多少计算资源。

AI的工作原理截然不同。

AI必须在每次使用的时刻实时生成输出,而不是事先准备好答案。

这意味着每当用户提出一个请求，AI系统都需要立即处理当前的上下文，进行推理思考，然后当场生成智能化的回应。

这一切都发生在使用的瞬间，而不是提前完成的。

正因为这种实时性的特点，AI系统对每一个请求都需要进行持续的计算处理。

这就像一座工厂在不断地生产产品一样，AI系统依赖着持续运转的GPU算力来"制造"每一个响应，生产出一个又一个的代币(tokens)。

这种计算不是一次性的,而是必须在每次交互时重新进行。

因此，AI不是那种构建一次就能永久使用的静态软件工具，而是一个需要持续活跃运作的计算过程。

它必须依靠大规模的、始终在线的基础设施，才能在每个时刻动态地创造出智能。

这种对持续算力的依赖，正是AI与传统软件最核心的差异所在，也解释了为什么AI产业需要如此巨大的基础设施投入，以及为什么这并不是一个泡沫，而是一种全新计算范式的必然需求。