AI经济学奠基人：GPU并不是最优架构

凤凰网财经讯 9月16日，“凤凰湾区财经论坛2026”在广州举行。本届论坛由凤凰卫视、凤凰网主办，中国上市公司协会提供指导支持，以“新智能新开放”为主题，汇聚政府代表、专家学者、企业领袖及投资界人士，共同探寻智能时代的产业新机遇与开放发展新路径。

美国未来产业研究院院长、“云经济学”之父、人工智能经济学奠基人乔・韦曼在论坛发表开幕演讲，跳出行业普遍关注的大模型参数竞赛，从底层技术逻辑拆解AI的长期演进方向，点破行业普遍存在的路径依赖认知误区。

他直言，当前AI产业高度依赖GPU算力支撑，但GPU最初只为图形图像处理设计，仅因擅长矩阵运算才被适配到Transformer模型上，并非为AI而生的原生最优架构。乔・韦曼以人脑作参照：人类大脑以极低功耗实现超高运算效率，这恰恰证明AI的技术路线远未定型，底层架构仍有巨大的颠覆式创新空间。

乔・韦曼在“凤凰湾区财经论坛2026”发表开幕演讲

围绕技术革新方向，乔・韦曼提出三大路径将彻底打破当前AI的发展边界：

一是核聚变能源解除算力地理约束。打破“AI发展必然受限于电力供给”的固有假设，未来巨型算力中心、AI工厂的选址将不再受电力禀赋的硬性限制，产业空间布局将迎来全面重构。

二是量子计算迈入商用落地阶段。量子纠错、量子光子互联技术持续突破，量子计算机的规模化扩展效率大幅提升；室温量子计算等前沿方向更有望摆脱极低温制冷设备与稀缺氦-3资源的制约，大幅降低量子计算的落地门槛。

三是新型计算架构跳出GPU路径依赖。储备池计算等高能效深度学习网络、贴近人脑运行逻辑的神经形态架构均在快速演进。其中最具颠覆性的方案是直接在硅晶圆上培育真实人类神经元、通过电极连通线路的技术，目前已经可以运行，甚至可通过云端对外提供服务，展现了非传统计算路线的巨大潜力。

乔・韦曼表示，多元技术路线的并行突破，将推动AI产业在性能、能效、成本维度实现全面升级，为全场景应用打开全新的想象空间。