2025年2月22日，谷歌首席科学家Jeff Dean与Transformer模型的作者Noam Shazeer在一场深度访谈中，讨论了AI技术的飞速发展以及未来的可能性。他们揭示了让AI模型提升300%速度的低精度计算技术，同时畅想了处理万亿级Token的未来，甚至设想了“1000万倍工程师”的出现。

Jeff Dean指出，随着专用硬件的不断创新，包括TPU和GPU的进步，AI模型的计算能力得到了显著提升。通过量化技术，AI模型可以在保持较低精度的情况下，以更高的速度进行运算。随着技术的进步，AI的运算效率逐渐提高，未来我们可能会看到更低精度的模型，甚至使用2位或1位进行量化，从而让计算速度增加数倍。

访谈中，两位专家还回顾了AI领域的一些突破性成就，分享了Transformer模型背后的创新理念以及如何应对日益增长的计算需求。尤其在处理长上下文和万亿级Token的问题时，Jeff Dean表示，虽然目前的模型已经能够处理数百万Token的输入，但未来的挑战是如何让AI处理数万亿Token的信息，这将极大推动AI技术的应用和发展。

同时，他们也讨论了AI技术可能带来的潜在风险，尤其是AI在优化目标时可能偏离人类的预期，导致无法预见的后果。尽管如此，Jeff保持谨慎乐观，认为AI将继续带来巨大的社会效益，尤其是在生产力提升和新技术的推动下，AI有潜力成为推动社会进步的重要引擎。

在对话的最后，Jeff提出了一个富有挑战性的问题：如果企业愿意加大投入，是否能实现“1000万倍工程师”的生产力跃升？这一设问揭示了AI将如何改变行业格局，引发新一轮技术革命。

此次访谈不仅展示了AI技术的快速进步，也为我们描绘了一个更加智能化的未来，展现了AI在多个领域，尤其是在生产力和社会进步方面的巨大潜力。

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