2017 年 5 月 23 日，在舉行於中國烏鎮的「人機終極對決」第一局中，當今世界排名第一的中國圍棋選手柯潔，輸給了 Google 旗下的人工智慧程序 AlphaGo。
距離1997年，IBM深藍電腦擊敗西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫，剛好過去了20年。
當時的媒體不無遺憾地感慨深藍電腦計算能力的強大，同時也提出了一個命題：雖然西洋棋中人類被電腦擊敗，但是在圍棋這個可能性近乎無窮的更高級棋類遊戲中，電腦幾乎沒有戰勝人類的可能性。
然而僅僅用了20年，AlphaGo為代表的超級計算機就把世界排名第一的柯傑擊敗。最可怕的是，兩者之間的棋力差距究竟有多大，已經不得而知了。
深藍和AlphaGo的算力差距倒是有數據可查。
IBM的深藍曾在1997年戰勝西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫。而現在，一臺筆記本的計算能力已經超過了深藍。搜狗CEO王小川表示，AlphaGo計算能力是當年IBM計算機深藍的3萬倍。ps.我們國家的天河二號是世界最快的超級計算機，它浮點計算能力已經達到了33.86 PFLOPS，是深藍的30萬倍。
20年時間，算力的差距是3萬倍。我們不妨來看一個數據：
這張圖是歷年排名第一的超級計算機浮點計算能力的增長曲線圖。1995年的數字約為10的11次方，也就是百億級別；到了2015年是10的16次方+，也就是千萬億級別。20年增長了數萬倍。如果從1960年開始算起，則增長了千億倍。
簡單的說，你現在手裡拿著的手機的運算速度，都已經是當年深藍性能的數萬倍。
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我們其實可以把計算機的計算能力看做一種生產資料，就像電、石油和耕牛、鋤頭一樣。
在過去的20年裡，這個生產資料在全世界的生產力佔比越來越大。
不但佔比大幅上升，而且單位算力的價格巨幅下降。
這裡要劃重點了：
在人類幾千年的生產歷史上，還從未有一種生產資料的成本，像計算機算力一樣，可以以幾何級數下降。
從人類開始使用石油至今，石油的成本是逐漸趨於平穩的；人類開始使用電力至今，電力的價格的確降了很多，但是仍然屬於算術級的下降曲線。
只有計算能力不同。如果按超級計算機計，算力的提升高達千億倍，而超級計算機的價格並沒有太大的增長。
即便按普通家用電腦計算，Intel在1989年推出的80486處理器的電腦，到了1995年一臺的單價仍需要一萬元；而今天，一臺酷睿i7頂配的電腦單價可能只需要5000塊不到。如果把通脹考慮進去，再比較兩者的算力差距，單位算力的價格在過去的22年間下降了多少倍，大家有興趣可以自己算一算。
所以，我們可以看到的消費品價格，在過去的20年裡並沒有特別大的增長，甚至有所下降。
生產力比例中，計算能力佔比越高的行業和產品，價格下降的就越劇烈，迭代速度就越快。
典型的例子就是電腦，20年來沿著摩爾定律畫好的路線一直走到今天。如今能買到的家用電腦已經遠超當年超算的計算能力。
智慧型手機也在快速迭代，速度之快大家有目共睹，這裡就不贅述。
與電腦和手機同步成長的網際網路相關產業，也在以光速前進。我們的寬帶和手機網速越來越高，而單價卻越來越低。過去33.6Kbps的有線網絡按分鐘收費；今天百兆甚至千兆的寬帶也不過每月百十元的價格而已。
由計算機衍生出來的電子消費品領域，成本也是逐年下降：2002年一臺索尼PS2的價格是3000元人民幣左右。2017年剛剛更新不久PS4 Slim版價格僅為1900元。
遊戲的價格基本還是200-400元之間。我們今天購買一臺60寸電視可能只需要4000塊；而20年前的20寸彩電可能都要上萬。電冰箱、空調等家電蓬勃發展，功能和性能不斷提升的同時，成本逐年下降。雖然不像電腦和手機的速度，但也足夠驚人。
與計算能力中等相關的是製造業。由於自動化在製造業中的廣泛應用，計算能力的提高使得製造業的成本得以大幅下降。
大型工業製造品比如汽車，價格在過去十幾年間也有著巨大的降幅。2002年的別克君威的價格大概需要35萬以上。同樣的價格你可以在2017年買到奔馳C200L的中檔配置。
一些日常消費品的價格在過去的數十年裡無懼通脹，單價不升反降的數不勝數。這裡只說可口可樂：1995年一聽可口可樂的單價應該在3元左右；而今天則不到兩塊可以在超市買到。
相比之下，與計算能力相關較遠的行業，過去20年的價格漲幅還是很大的。比如服務業。出門聚個餐的成本和去捏個腳的價格，實在是無法被單位算力價格的下降所惠及，自然要符合經濟規律，跟著通脹水漲船高了。
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我們可能早就習慣了汽車、電腦和手機的快速迭代和價格下降，覺得這一切都是很正常的事情，但是只要問問你的父母就知道，這一切其實並不是那麼順理成章。在計算機崛起前的世界，並沒有消費品的爆炸式增長，也沒有這麼快速的迭代和降價。你能購買和消費的商品不但種類極為有限，而且價格並不會單邊下降，而是根據年景好壞波動。
應該說，我們能有今天的美好生活，很大程度上是拜單位算力價格的下降所賜。
資本市場是敏銳的。所有行業內的精英都已經看清了這一明確趨勢，並且用真金白銀的買入行為，讓更多的資本可以聚攏在高科技行業，以期獲得更大的金融回報。同時也使得科技行業得以擁有更多更強大的資源，可以讓自身的增速更快。
下表是世界市值最高公司前十名的列表。大家可以看一看2007年和2017年的變化，就知道我們的未來究竟在何方了吧。
然而，算力提升的腳步從未停止，而是越走越快：
今年5月，以3:0的比分贏下中國棋手柯潔後，AlphaGo宣布退役，但DeepMind公司並沒有停下研究的腳步。倫敦當地時間10月18日，DeepMind團隊公布了最強版AlphaGo ，代號AlphaGo Zero。它的獨門秘籍，是「自學成才」。而且，是從一張白紙開始，零基礎學習，在短短3天內，成為頂級高手。
團隊稱，AlphaGo Zero的水平已經超過之前所有版本的AlphaGo。在對陣曾贏下韓國棋手李世石那版AlphaGo時，AlphaGo Zero取得了100:0的壓倒性戰績。DeepMind團隊將關於AlphaGo Zero的相關研究以論文的形式，刊發在了10月18日的《自然》雜誌上。
短短5個月，新的算法再一次顛覆了舊的。新的AlphaGo Zero僅僅自學3天，就以100：0擊敗了當年打敗李世石的初版AlphaGo。
就在大家擔心由於半導體製程的限制，算力增長進入瓶頸的時候，人工智慧通過對算法的優化，繼續實現跨越式的算力提升。算力的增長又進入了一個新的階段。
隨著人工智慧領域的不斷進展，我們即將看到一個跟過去完全不同的世界。如果說過去10年以iPhone為代表的智慧型手機改變了我們的生活，那麼計算能力的爆炸性增長會改變我們的什麼呢？
想想還真有點小激動呢。