现在的算力给平台、银行、保险提供了非常好的工具。

感觉现在的一波AI浪潮还是以前技术积累和算力提升后的一次应用大规模拓展，本质上技术上并没有革命性突破。逻辑推断算法有所进步，算力有突破性的快速增长带来的应用场景有所突破而已。离真正人工智能还是挺遥远的。因为有关数据，算法的基础理论根本没突破性成果，计算机的实现方式也没根本改变。这些没有突破要实现人类的思维模式不太可能，现在所谓的大模型训练还是一些数据的基本逻辑加工处理方式，无法进行复杂的创造性的思维。

所以，这段时间是不是硅基生命的纪元？

不知道 AI+什么 最有发展潜力

基因和蛋白质之间的关系是相互依存、相互调控的。基因提供构建蛋白质的指令，而蛋白质则负责执行基因的功能，并在生物体的发育、进化和响应环境变化中发挥着关键作用。这种关系是生物体正常生理功能和遗传信息传递的基础。

”人类的性格并不只是后天由外界塑造的，同时作用于性格成因的还有他称之为性格因子的神经蛋白氨基酸，这是一种直径只有几微米的无色晶体，通过多条折叠、盘绕的多肽链组成神经蛋白质复合体单元。“

在为AI ”喂食“大量数据（ 必须是有用的信息），它能产生涌现，能够产生对知识链接，新的理解的一种涌现。。持续的”思考“一定会带来改变，
像AI,当信息足够多的时候（有用的信息，不同的信息），必然产生 涌现。

拥有感知能力的 AI 实体 （自动驾驶汽车或者AI 机器人），它必然要安装大量的传感器，而这些传感器的每一片 都需要算力的支撑；

未来10年，算力要提高100万倍，需求 则会增加1万亿倍，（未来）需求 要远远大于 产能；

2024年 CES 大会上 “婴儿哭声翻译器”

电子 “舌头”，工作方式，模拟人类的舌头上的味蕾，将化学物质转换为 电脉冲，然后这些电脉冲再通过神经元，发送到大脑未觉皮层，然后它为我们塑造一种味觉感知。。它的“味蕾” 就是微小的石墨烯电子传感器（化学晶体管），它 可检测到气体或者化学分子，

强人工智能，实现 对多领域的普遍智能，这种AI，能在不同的任务和情景中，取灵活应对，并且能够学习和适应新的知识和环境，它具有一定的创造性和环境适应能力，它能分析环境，能够基于它已经检索到的数据，去创造，去生成，去涌现一些新的东西。

弱人工智能：专注于执行具体任务，无需人类的直接干预，如语音识别，搜索引擎。比如早期的阿尔法狗，设计成一个能够玩围棋的一种AI，它在其他领域，比如语言识别，视觉识别，它就没有这方面的能力。
苹果的siri 也是归类为 早期的“弱人工智能”。。

有人总结：
工业G命改变了人类的体力劳动，AI 将改变人类的 脑力劳动。。

强力的 大语言模型（算法） ，别人也不会 开源 公布出来。。

大语言模型  很多是开源， 也就是 你可以到国外  COPY 的；
然后进行 些许 修改， 作为  自己的 品牌。

大语言模型，就是 算法，一种数学 解题的思路。。

不断会有新的（更强力）算法 出来，

英伟达 (NVIDIA) Blackwell架构的GB200超级芯--片可以为大模型推理提供30倍的性能提升，并将成本和能耗降低25倍;

但 被曝存在过热问题，被延迟交付。需要改进。。

又说，未来一整年的Blackwell GPU 供应量已经售罄。（信息挺乱）