4 days ago
- 人类视觉感知的计算成本极其高昂：实时模拟单个人眼睛的视觉输入，每秒需要处理约190万个令牌。
- 当前AI推理能力远不足以支撑人形机器人的广泛应用：谷歌整个服务器群仅能处理约650人的视觉数据流，若要实现一人一台人形机器人的规模，所需算力将是今天的数百万倍。
- 历史上对计算上限的预测（如'640K内存足够用'）屡屡失败，皆因低估了人类想象力与新应用场景；但AI可能打破这一循环——它能通过自我改进的智能持续创造对算力的新需求。
- 基于文本的AI模型是人类知识的精炼产物，存在固有局限；要超越人类认知水平，AI必须获得直接感官体验，这将为多模态与机器人应用带来前所未有的算力需求。
- 预测显示人形机器人感官所需的AI推理算力可能在2030年代与供应持平，但这假设了恒定增长率，且忽略了AI自身可能通过发明新的计算密集型应用来加速需求增长。