近日，在深圳召开的第25届高新技术成果交易会高性能芯片设计与制造高峰论坛上，中国工程院院士、中国科学院计算技术研究所研究员李国杰指出，随着人工智能（AI）技术的进一步发展，解决算力需求“剪刀差”难题、实现微电子新器件突破迫在眉睫。同时，他还呼吁推动计算机与微电子学科相结合，为我国培养更高质量的芯片人才。
芯片是信息社会的基石。随着AI技术的迅速发展，算力成为主流AI不可或缺的一环。而算力的基础是芯片，没有芯片，AI也就无法实现。有数据显示，我国AI算力规模在2026年将达到1271 EFLOPS；2021年全球图形处理器（GPU）市场规模为335亿美元，预计2030年将达到4774亿美元。
近年来，算力和芯片备受关注，因为AI已进入重大转折期，以生成式AI为代表的新技术将AI推向了一个新高度。人们如同在黑暗的森林中看到了一线曙光，有一批学者、企业家和投资者坚信，人类可能发现了一条通往智能时代的羊肠小道，而拓宽这条小道最基本的投入就是提高算力，因此能提高算力的芯片必然受到青睐。
李国杰指出，尽管人类已经在向智能时代迈进，但至今还没有弄明白智能和计算之间的关系。即使是图灵机模型，也只是历史上提出的多种计算模型之一。他表示，计算的复杂性与计算模型密切相关。最近推出的大语言模型能够有效处理自然语言生成、模式识别等图灵模型中的非确定性多项式难题，说明神经网络模型在某些类型问题上已突破了传统图灵机模型的局限。近两年AI的红火，表面上是“算力出奇迹”，本质上是计算模型的重大转变。
实际上，AI的发展取决于数据、模型和算力三大因素，这三者都至关重要，缺一不可。算力的提高主要依赖于芯片和系统结构的改进。过去半个多世纪以来，计算机系统性能的提升大约有一半归功于微电子技术的进步，即摩尔定律。而另一半则源于系统结构与软件的优化。
谈及芯片人才培养问题，李国杰在接受《中国科学报》采访时指出，人才短缺是制约芯片发展的重要因素。集成电路产业不仅缺乏领军人才和骨干人才，还缺乏一般的工程技术人才，这也反映了集成电路人才培养体系已不适应产业的发展。