2025年3月25日中午，“数字与人文节气沙龙”系列活动第四十一期暨人工智能研究院学术沙龙第十二期在禄岛举行。沙龙主题是“人工智能时代的算力引擎”，探讨人工智能芯片的基本概念和原理、技术特点及其与脑认知科学、数字人文等多领域的前沿研究，旨在通过多学科视角解释人工智能芯片在跨学科融合中的关键作用、人工智能时代芯片技术在人文社科场景的发展与应用，探讨聚焦人工智能芯片面临的全新挑战。

活动海报

沙龙由北京大学人工智能研究院与集成电路学院双聘助理教授、博雅青年学者李萌主讲，北京大学新闻与传播学院副院长、国际传播研究院院长王维佳进行对谈，邀请马克思主义学院、新闻与传播学院、现代农学院、电子学院、公共卫生学院等多个院系的专家学者参加活动。沙龙由北京大学人工智能研究院副研究员、数字人文与文明演化研究中心执行主任杨浩主持。

李萌作主题分享

李萌以“人工智能时代的算力引擎”为题，深入浅出地介绍了集成电路和半导体的基础知识。他从晶体管这一集成电路的最基本单元讲起，阐述了其工作原理及发展历程，强调了晶体管作为开关元件在数字电路中的核心作用。他表示，晶体管的发明是20世纪科技领域的重大突破，其不断缩小的尺寸推动了集成电路的飞速发展，为现代电子设备的高性能和小型化奠定了基础。

李萌详细讲解了集成电路的设计与制造过程。他以苹果M2 Max芯片为例，介绍了从单个晶体管到拥有670亿个晶体管的复杂芯片的集成过程。他指出，这一过程涉及多层次的抽象与组合，从简单的门电路到标准单元，再到复杂的知识产权模块，最终形成功能强大的芯片。他还强调了特征尺寸和集成数量这两个关键指标的重要性，它们决定了集成电路的先进性和性能。

李萌介绍了摩尔定律。他指出，这一经验规律虽非科学定律，却深刻影响了集成电路产业的发展。自1965年提出以来，摩尔定律推动了晶体管集成度的指数级增长，使得芯片性能不断提升。尽管近年来摩尔定律的持续性受到质疑，但通过技术创新和工艺改进，如3D集成等，仍有望延续其发展趋势。李萌还探讨了人工智能与芯片的关系。他指出，人工智能的兴起对芯片提出了更高要求，传统CPU在处理人工智能任务时面临效率瓶颈。GPU因其强大的并行计算能力，成为人工智能计算的重要选择。然而，随着人工智能模型规模的不断扩大，“存储墙”问题日益凸显，这促使专用人工智能芯片的研究与发展。

王维佳进行对谈回应

王维佳结合自身研究经历，提出几个问题：关于摩尔定律的“神话性”问题——在数据中心布局受多种条件限制、制造设计瓶颈与能源自然条件制约下，人工智能芯片能否可持续发展；以轮船动力变革为例，芯片设计产业是否会出现革命性技术突破。

李萌在回应时指出，人工智能芯片的发展需在技术、经济和环境等多方面寻求平衡。一方面，通过技术创新克服物理极限，延续摩尔定律的发展趋势；另一方面，探索新型计算架构和专用芯片，以满足人工智能多样化的应用需求。他还强调，跨学科合作对推动人工智能芯片技术突破至关重要，不同领域的专家学者应携手共进，共同应对技术挑战。

在自由讨论环节，与会嘉宾围绕人工智能芯片的可持续性、创新性技术突破、专用与通用芯片的平衡、教育人才培养、跨学科交流等问题展开讨论。

此次沙龙活动不仅提供了一个跨学科交流的平台，也促进了对支撑人工智能算力的集成电路和半导体的深度认识。未来，北京大学将继续推动数字与人文的交叉研究，助力文科数智化发展，为解决人工智能芯片技术难题贡献智慧与力量。

本次活动中，社会科学部继续与勺园中餐厅展开合作，应时而食，推出春分节气特色美食供与会师生品尝。