比爾·蓋茲預測10年內機器將比人類更聰明|數位時代 BusinessNext

據每日郵報報導，在南加州舉行的程式大會（Code Conference）上，微軟公司共同創辦人比爾·蓋茲（Bill Gates）警告稱，在某些知識領域，機器將在10年內變得比人類更聰明。

蓋茲表示，隨著科技的發展，在接下來的10年中，機器人將可以承擔很多工作，比如駕車、整理倉庫等。在某些知識領域，它們甚至比人類更聰明。蓋茲還推薦人們應該讀2本相關書籍，包括尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）的《Superintelligence》（超級智慧）以及佩德羅·多明戈斯（Pedro Domingos）的《The Master Algorithm》（主演算法）。

圖說明

此前，蓋茲已經警告稱，人工智會軟體將變得十分聰明，但這也會帶來風險。在未來10到20年中，人工智慧對管理我們的生活將非常有幫助。蓋茲稱這些「改變自我軟體」可以幫助我們處理日常電子郵件和其他事宜。他預測：「人工智慧首先會瀏覽新的信息，並向你展示。它們了解你的興趣，以及你認為最有價值的東西。」微軟、Alphabet子公司Google、Facebook以及蘋果等公司都在下大力氣研發人工智慧科技。

蓋茲還曾在Reddit上表示：「我屬於擔心超級智慧的陣營。最初，機器可以為我們做很多事情，而非超級智慧。如果我們能夠管理好它，它應該可以發揮積極作用。但是數十年後，人工智慧將變得足夠聰明，值得我們去擔憂。我同意伊隆·馬斯克（Elon Musk）等人的觀點，並且不理解為何有些人對此一點都不擔憂。」

這或許並不奇怪，越來越多的人對人工智慧帶來的威脅感到恐懼。受英國科學協會委託，民調機構YouGov最近對2000人調查顯示，1/3的人認為在未來100年內，人工智慧崛起將會成為人類生存的重大威脅。超過60%的人擔心機器人會在10年內導致更多人失業，27%的人預計機器人將減少工作數量，管理和服務部門僱員受創最重。

1/4受訪者表示，在未來11年到20年之間，機器人將成為人類日常生活中必不可少的組成部分，18%的人認為這種假設將在10年內成為現實。只有半數人反對機器人或程式被植入情緒或人格，這意味著機器人依然是流行文化的寵兒，儘管它們在現實生活中可能不受歡迎。

當生命受到威脅時，機器人是否值得信賴依然受到公眾質疑。民調發現，近半數受訪者不信任機器人醫生、公車司機、飛行員。但是當智慧機器在房屋中提供幫助時，多數人感到很高興，半數人稱願意接受機器人廚師或護理。半數人希望智慧機器駕駛、無人機展開搜救任務或軍事行動，70%的人希望用它們監測作物。

英國科學協會主席戴維·威利茨（avid Willetts）說：「如此多的人對人工智慧感到憂慮並不令人感到驚訝。創新經常令人感到恐懼，但請記住，經濟和世界都在不斷變化，新興技術的崛起和採用都需要時間。這項研究顯示，在我們持續創新時，也需要聆聽公眾的恐懼。」

馬斯克與科學家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）都直言不諱地表達出對人工智能的擔憂。馬斯克曾將人工智能比作人類「最大生存威脅」和「召喚惡魔」。他認為超級智慧機器將會讓人類淪為寵物。霍金近來則表示，在未來1000年到1萬年之間，重大科技災難將威脅人類生存。

調查顯示，女性比男性更加擔憂人工智慧機器崛起，17%的女性稱對人工智慧技術感到樂觀，而男性比例為28%。 13%的男性認為自己將與機器人成為朋友，但女性比例僅為6%。 18到24歲之間年輕人對機器人的態度最積極，其中1/4的人願與機器人共事，10%的人甚至歡迎機器人成為家人。

本文授權轉載自：網易科技

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。