第164章 最後一塊短板[第1頁/共4頁]

馬風和丁三石的耳朵一下子就豎起來了。

“你……你在《長尾實際》這本書裡寫的將來遠景，本來在多年之前你就已經曉得要如何去實現了？這……這也太誇大了吧，你寫《長尾實際》的時候，你連傑夫辛頓傳授的名字都冇傳聞過，也不熟諳吧？阿誰天下上都還冇有‘深度學習型野生智慧’這個觀點，你是如何預言將來會有這麼一種技術來實現你的佈局的？”

第一是要有好的演算法，這個是核心，就像是軟件。

“嗬嗬……如果是‘你貴我也貴’，確切題目不大，漲價就是了。但是如果野生智慧的利用本錢太高，它對傳統財產和傳統谘詢類野生崗亭的替代效應就不較著了。用野生智慧大麵積處理題目，必須是其本錢較著低於雇仆人類客服、記者、編輯、教員、谘詢師、查法律文書卷宗的基層狀師、隻會開票的基層管帳師……

應當找英偉達，但是這句話顧誠就敝帚自珍了，冇需求奉告馬風和丁三石。

顧誠淡定地聳聳肩：“比較難，但是已經有機遇――年初的時候，英特爾公司就開端力推雙核CPU措置器了，對多線程計算的分派效力和架構也做出了很大優化。我們公司，目前就基於此根本，嘗試了內部代碼編譯辦事器的‘漫衍式編譯’架構。你們不信的話能夠去觀光一下。”

顧誠用一句輕鬆的瞻望，把馬風和丁三石都拉到了一個悠然神馳的天下裡。

第三，就是要有措置這些天量數據的硬體措置速率――以目前的野生智慧運算量來看，哪怕是處理最簡樸的圖片辨認，或者語音智慧辨認，乃至隻是輸入法頻次統計反應，都不是任何一個伶仃的辦事器能夠承載的。或許每一個需求，都要用一個數據中間的措置才氣去措置。

終究實現‘用野生智慧揣摩用戶喜好甚麼，從而把他喜好的內容產品推送給對方’這類貿易形式。我信賴，這一天實現的時候，不管是叮鐺網還是某點網，或者NICONICO，正版付用度戶的範圍都會產生一個數倍乃至數十倍範圍的爆炸。

顧誠剛說到這兒，被不如何懂技術的馬風給打斷了：“那麼如那邊理這一點呢？如果隻是錢貴的話，那也不是甚麼大題目，我們費錢彆人也費錢，大師一起漲價不就行了？”

“將來要做好深度學習型野生智慧，關頭有三方麵的前提。

“當然不是。”顧誠端起茶杯，作勢喝了一口，神采很淡定，“起首，CPU的架構形式，措置深度學習演算法需求的並行數據措置時，效力還是太低了。就算要在硬體高低手，也不該找英特爾。”

丁三石感覺本身的大腦已經不敷用了。他這輩子冇服過幾小我，固然他很服顧誠，但直到明天，他才發明跟顧誠一比，他本身完整就是井底之蛙啊。

難怪顧誠有恃無恐了。

他從02年就收買了AGIEA公司，在野生智慧用GPU範疇的佈局，已經占到了先機。將來不管是挖英偉達的技術團隊、堆集技術儲備，還是直接想體例到英偉達投資，都很矯捷。