2025年2月28日晚，赌博 “E席谈”青年学术沙龙第二十六期活动在理科一号楼1127学生活动室顺利举办。北京大学人工智能研究院和集成电路学院双聘助理教授、博士生导师、博雅青年学者李萌老师受邀进行了以“人工智能时代:淘金子还是做铲子”为主题的分享。学院团委书记吕媛老师参加了本次活动，本次沙龙由赌博 青年志愿者协会翟睿辰同学主持。

沙龙现场

首先，李老师向大家介绍了自己的学术与工作经历。李老师表示，自己的研究工作重心经历了从硬件到计算机与集成电路交叉，再到偏软件方向，最后回归计算机与集成电路交叉方向的过程。

接下来，李老师切入正题，向同学们介绍人工智能2.0的时代AI的目标从单纯的分类转变为更为复杂的多模态生成和推理。李老师表示，“淘金子”指运用人工智能直接创造价值，“做铲子”则表示从科研的角度推进AI工具发展。李老师以开源强推理模型deepseek为例，指出当前人工智能研究的两个主要瓶颈：一是面向快速增长的用户群体时，硬件资源有限导致的算力不足；二是面对黑客攻击和数据泄露时，数据安全、数据隐私问题的保障难度。

李老师进行讲解

随后，李老师从两个方面进行了具体的讲解。一是算力与高效人工智能，李老师从芯片领域摩尔定律的“失灵”切入，结合我国关键技术被“卡脖子”的现实环境，指出当前发展人工智能的重要瓶颈是与竞争对手相比的算力悬殊，以及大语言模型转向多模态人工智能过程中的算力需求。高能效、高算力的计算芯片与系统成为破局关键。接着，李老师通过讲解CPU无法适应高效大模型计算和GPU的演进，清晰易懂地解释了开发专用芯片或AI加速器的解决方式，并指出它们牺牲通用性换取某一类计算效率的现实意义。李老师进一步引入加速软件算法优化的必要性，从而点明解决问题的关键：实现软硬件协同优化。二是数据隐私与加密计算，李老师指出：受到公开数据规模的制约，大模型的“预训练”可能遇到瓶颈；同时用户使用大语言模型时明文发送的个人信息极有可能被搜集信息的服务商用以生成用户画像，导致数据隐私问题更加严峻。接着，李老师通过典型的隐私计算问题——百万富翁问题引出了隐私计算的解决之道，并向同学们具体讲解了背后的原理。隐私计算应用的主要阻碍是过大的计算量与通信量，李老师指出它们同样依赖于算力，并据此说明数据隐私问题的根源仍在算力。

同学们认真听讲

基于上述分析，李老师将两个问题统一为算力的需求问题，同时介绍了自己的研究领域——对算法芯片的软硬件协同设计优化。接着，李老师向同学们介绍了部分具体的专有加速器要求和改进方向。李老师强调，同学们在研究过程中不应该孤立地看待软硬件，需要做到两者的协同优化，同时也要关注系统层面上两者的衔接问题。

最后，李老师强调主题“淘金子还是做铲子”并不是让同学们做出选择，而是希望同学们对两者有更多了解，在今天这个产业与学术无比接近的时代把握机会，实现自我。

李老师认真解答同学的疑惑

最后，本期“E席谈”青年学术沙龙活动在同学们热烈的掌声中圆满结束！

响应国家关于教育科技人才一体化战略以及北大“科技创新年”整体部署，赌博 “E席谈”青年学术沙龙在本学期持续开展，邀请信息学科领域优秀青年教师为本科生介绍信息技术学科和产业发展热点和前沿话题，分享青年教师的学术成长发展道路，引导信息学科本科学生一方面开阔学科视野，增进专业认知，寻找未来感兴趣的发展方向，另一方面坚定学科理想和学术追求，规划好学习科研的方向和计划，自觉将个人的学习成长与北大“新工科”建设发展战略、与世界信息科技前沿和产业发展、与国家重大战略需求紧密结合在一起，努力培养专业基础宽厚、创新能力突出、意志坚定、视野开阔的信息领域高层次人才。