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| 編輯推薦： |
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人工智能一线创业者、科学家、投资人共同倾力打造! 多年经验感悟×国际视野×典型案例。
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| 內容簡介： |
本书聚焦于人工智能的最新发展，并探讨了以算力为代表的新兴生产要素驱动下的智算经济时代。全书分为五个篇章，分别为人工智能篇、智算经济篇、智能算力篇、技术架构篇和建设实践篇，涵盖了从人工智能到智算经济、从算力沿革到新一代智算中心建设，从理论探索到实践案例的全景展示。
随着AI2.0时代大幕拉开，人工智能正从单纯模仿人类智能的阶段，跨入一个模拟并理解整个复杂世界的新纪元。AIGC大模型不断迭代和优化，通过整合视觉、语言、声音等多种数据源，显著提升了机器的认知和理解能力，推动 AI向更加精准、智能和自适应的方向发展，为百行千业带来变革。作为整个体系的基石，算力的发展水平决定了AI技术的深度和广度;作为新型基础设施建设的关键环节，算力正在成为支撑经济社会发展的关键资源之一。在这一基石支撑下，中国以及全球AI智算经济的蓬勃发展，已经成为推动全球经济增长的新动能。本书融合技术与产业，经济运行与资本市场的多维视角，系统性探讨中美等国的最新产业进展，深入浅出阐释智算力如何与经济增长紧密相连，并结合一线从业者的实际智算中心建设运营经验，阐明智算中心作为智算力物理载体的核心技术要点与推动经济增长的现实意义。
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| 關於作者： |
方磊
业界资深数据科学家与人工智能创业者，中国 AI算力建设头部供应商九章云极创始人、CEO；曾在微软西雅图总部工作多年，微软搜索部门数据科学家及微软云计算平台大数据分析负责人，曾为Windows公有云平台核心开发团队成员。
担任中国首个《人工智能开发平台系统功能要求》标准核心编写专家，《中国金融科技发展报告(2021)》蓝皮书核心编委。
毕业于清华大学、Syracuse University、Virginia Polytechnic Institute and State，获计算机科学博士，在分布式算法、设计验证算法领域发表19篇论文，引用超过700次。
黄郑
业界资深科技投资人，科城资本创始合伙人、可可资本管理合伙人；先后任职于世界银行IFC华盛顿总部、中金公司/CICC、新天域资本/New Horizon Capital。
在科技行业与资本市场具有丰富经验与资源，投资赋能人工智能、机器人自动化、新能源科技等赛道多家公司，成功IPO或成为行业龙头、独角兽。
曾获中国大学生“五四奖学金”，在人民大会堂被党和国家领导人接见。毕业于武汉大学、南京大学、约翰霍普金斯大学，获经济学硕士与国际金融硕士；获Doak Barnett Fellowship，公开发表中、英文学术论文多篇；曾为世界银行IMF华人职员协会董事，现为约翰霍普金斯大学中国校友会理事。
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| 目錄：
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人工智能篇 人工智能技术方兴未艾，AI 2.0 时代已然开启 / 001
一 、人工智能的“大脑、五感与躯壳” / 002
二 、AI 2.0 时代已然展开 / 013
智算经济篇 新质生产力与智算经济 / 097
一 、引言 / 098
二、智算经济与新质生产力 / 099
三、智算经济的经济学理解 / 106
四、智算规模效应：“世界分流”和“世界收敛” / 115
五、智算底层驱动力：从“计算力”升级为“智算力” / 117
六、基建之变：智算力和新能源将成为新基建 / 119
七、创新之变：智算经济将改变科研范式 / 119
八、产业之变：传统产业升级，未来产业蓬勃 / 120
智能算力篇 算力即国力 / 123
一 、算力的前世今生 / 124
二、算力的国家竞争 / 186
三、算力新趋势：集群化和密集化 / 218
智算中心技术架构篇 / 223
一 、智算中心与数据中心 / 224
二 、智算中心的革命性所在 / 225
三、智算中心技术框架：智算中心的构成要件 / 227
四、算力分层架构：算力从硬件到应用的释放之路 / 230
智算中心建设实践篇 / 243
一 、布局思路 / 244
二、建设步骤 / 244
三、建设模式：建设投资的资金来源 / 250
四、运营模式：智算中心的持续收益 / 252
智算经济案例篇 / 255
一 、算力建设篇 / 256
二 、新质应用篇 / 269
缩略语表 / 282
后记 / 287
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| 內容試閱：
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一 、人工智能的“大脑、五感与躯壳”
（一）脑：更快更广的思考能力
在人工智能的黎明，我们目睹了一项项科技奇迹的诞生。从简单的算法到复杂的神经网络，人类一直在追求创造一个能够模仿甚至超越人脑的“思考机器”。今天，我们站在了一个新的交汇点上，科学家们正在解锁大脑深处的原理，以此照亮前行的道路。那么，如何通过学习与模拟人脑的奥秘，构建起一台具有更快、更广、更深的思考能力的人工智能呢？
本节将引领读者走过这一发展历程，揭示人工智能模拟大脑如何从最初的理念演化到现今日益成熟的科学与技术领域，以及这场旅程如何深刻影响着我们对人脑的理解与人工智能的未来。如下表和下图所示，人工智能大脑智慧的发展经历了以下三个阶段。
人工智能大脑智慧的发展阶段
初期探索与神经网络的兴起
连接主义、神经形态工程与深度学习
神经形态计算与量子类
脑计算
20 世纪40—80 年代
20 世纪90 年代—21 世纪初
2020 年至今
早期AI 研究致力于模拟人类
逻辑思维，通过形式逻辑和算
法模仿决策过程。20 世纪50
年代的麦卡洛克— 匹兹模型
（McCulloch-Pitts）神经元模型
和赫布（Hebbian）学习理论奠
定了人工神经网络的基础。20 世
纪80 年代，反向传播算法推动
了多层神经网络的发展，使计算
机能通过学习调整网络参数。
20 世纪90 年代开始，研究重点
转向模拟大脑结构和功能，神经
形态工程尝试用硅基芯片模仿神
经细胞。21 世纪初至20 世纪10
年代，随着计算能力增强和大数
据的可用性，深度学习兴起，AI
在图像识别、语音处理等方面取
得重大突破。
1.
最近，神经形态计算旨
在模仿人脑的物理结构
和计算效率，通过类似
大脑的方式处理信息。
同时，量子计算为类脑
计算提供了新的探索方
向，预示着未来计算方
式的革命。
随着新技术的不断发展，未来的人工智能将在更广泛的领域实现更深层次的思考能力。这些高级人工智能系统不仅能模拟人脑的思考模式，还将超越人类，以前所未有的速度和广度解决复杂问题。
人工智能大脑智慧的发展阶段
◆ 大脑VS 人工智能
简单来说，大脑和人工智能在几个方面有大比拼：
在神经元数量上，大脑拥有约1000 亿个神经元。然而，随着ChatGPT等AI 模型的出现，AI 的规模已扩展至3000 亿甚至数万亿，数量上似乎已超越了人类大脑。在能源消耗上，大脑在能源效率上胜出。比如，Frontier超级计算机虽然很强大，但它的能源消耗是大脑的100 万倍。同时，大脑还有惊人的存储能力，大约2500 TB。在信息处理方式上，大脑的多区域并行处理能力，与神经网络的层级顺序激活形成鲜明对比。但这并不意味着AI 无法在未来迎头赶上。在运算速度上，AI 则以每秒约100亿次的运算能力，远超大脑神经元不超过1000次的激活频率。这意味着在处理大数据决策时，AI 能够更快、更准确地完成任务。
当Marc Andreessen在2011年抛出“软件将吞噬世界”预言时，他或许未曾预见到人工智能的崛起将赋予这一预言更深远的意义。如今，人工智能，作为这一领域的新星，正以其独特的光芒照亮编程的门槛，让更多非专业人士得以窥见软件开发的奥秘。黄仁勋（Jensen Huang），英伟达的掌舵者，以其敏锐的洞察力捕捉到了这一趋势，他提出“AI将吞噬软件”，这不仅是对现状的精准描述，更是对未来的大胆预言。人工智能在解析复杂业务问题和编写分析代码方面展现出了惊人的能力，它正逐步替代人类，成为数据分析领域的新宠。
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