效率扩展
效率扩展（Scaling Efficiency）是《AI+HW 2035: Shaping the Next Decade》报告提出的根本性新范式，与传统的"智能扩展"形成鲜明对比。
定义
效率扩展是指在提升AI能力的同时，追求每单位能耗的智能产出最大化。核心目标是实现[[每焦耳智能]]的指数级增长。
与智能扩展的对比
| 维度 | 智能扩展（旧范式） | 效率扩展（新范式） |
|---|---|---|
| 核心指标 | FLOPs、模型参数 | 每焦耳智能 |
| 关注点 | 更大模型、更多算力 | 更高能效、更优系统 |
| 可持续性 | 不可持续 | 可持续 |
| 方法论 | 堆叠资源 | 跨层协同设计 |
实现路径
- 硬件创新：从原始计算能力转向解决数据移动、互连、能效和3D/异构集成等系统级瓶颈
- 算法创新：算法必须变得"硬件感知"，通过稀疏模型、内存高效架构等将计算需求最小化
- 协同机制：建立持续的公私伙伴关系和协调的国家倡议
与维基中其他概念的关系
- 与[[智能扩展]]：形成范式对比，效率扩展是对智能扩展的超越和补充
- 与[[跨层协同设计]]：效率扩展的实现依赖于跨层协同设计方法论
- 与[[physical-ai]]：物理AI是效率扩展的重要应用场景
- 与[[新质生产力]]：效率扩展为新质生产力提供了底层技术驱动力