



在全球人工智能(AI)竞争日益被算力、芯片和数据中心主导的背景下,南非研究人员认为,这个国家仍然有机会在AI领域与美国和中国竞争——但方式完全不同。
金山大学(University of Witwatersrand,Wits)MIND研究所负责人本杰明·罗斯曼(Benjamin Rosman)表示,南非不可能在GPU数量或超级计算资源上与OpenAI、中国科技巨头等国际领先机构正面竞争,因此必须寻找属于自己的AI发展路径。

“我们不可能在他们的游戏规则里击败OpenAI,因为那意味着需要海量计算资源,而这是我们无法拥有的。”罗斯曼表示。
他认为,南非真正的机会,在于研究如何让人工智能变得更加高效、更加节能,并以更少资源完成复杂计算任务。
罗斯曼指出,目前的大型AI模型往往需要巨大的能源消耗、成千上万块GPU以及大量冷却用水,但人类大脑却只依靠极少能量便能完成复杂推理、创作甚至诗歌写作。
“人类只需要一勺花生酱提供的能量,就能够完成惊人的信息处理能力。”他说。
正因如此,Wits MIND研究所正在尝试通过研究人类大脑与生物智能,探索未来AI发展的新方向。
该研究所被罗斯曼形容为一个“创意引擎室”,其核心目标不仅是推动非洲AI政策与治理研究,更希望聚集来自不同学科的顶尖人才,以全球少有的跨学科方式研究智能本身。
目前,研究所汇集了神经解剖学、行为心理学、哲学伦理学、游戏设计、计算机科学、工程学、健康科学以及人文学科等领域的研究人员。
罗斯曼表示,研究所真正关心的是“智能”本身,而不仅仅是AI技术。
研究所定期举办深度研讨会与跨学科研讨活动,讨论包括AI安全、意识、人脑机制等前沿议题,以激发全新的研究方向。
近年来,该研究所还获得了科技巨头谷歌(Google)约1650万兰特的研究资助,用于推动跨学科AI研究项目。
其中一些研究方向相当独特。例如,研究人员正在尝试模拟大型语言模型(LLM)的“睡眠不足”状态,以观察AI在疲劳情况下可能出现的失误模式。
另一个项目则由医学研究人员解剖不同动物的大脑结构,希望寻找目前AI系统尚未模拟的生物神经机制。
此外,研究所还开展了利用AI分析大象交流方式的项目,希望通过研究复杂动物沟通系统,为未来AI模型设计提供灵感。
罗斯曼认为,这些研究未来可能帮助全球开发出更加高效、能耗更低的人工智能系统。
他强调,Wits MIND并不特别在意一个研究项目最终是否“成功”,而更重视其是否能够带来新的知识。
“在学术领域,失败本身也是知识。”他说,“如果一个项目失败了,至少我们知道那不是一个好方向。这仍然是一种发现。”









在全球人工智能(AI)竞争日益被算力、芯片和数据中心主导的背景下,南非研究人员认为,这个国家仍然有机会在AI领域与美国和中国竞争——但方式完全不同。
金山大学(University of Witwatersrand,Wits)MIND研究所负责人本杰明·罗斯曼(Benjamin Rosman)表示,南非不可能在GPU数量或超级计算资源上与OpenAI、中国科技巨头等国际领先机构正面竞争,因此必须寻找属于自己的AI发展路径。

“我们不可能在他们的游戏规则里击败OpenAI,因为那意味着需要海量计算资源,而这是我们无法拥有的。”罗斯曼表示。
他认为,南非真正的机会,在于研究如何让人工智能变得更加高效、更加节能,并以更少资源完成复杂计算任务。
罗斯曼指出,目前的大型AI模型往往需要巨大的能源消耗、成千上万块GPU以及大量冷却用水,但人类大脑却只依靠极少能量便能完成复杂推理、创作甚至诗歌写作。
“人类只需要一勺花生酱提供的能量,就能够完成惊人的信息处理能力。”他说。
正因如此,Wits MIND研究所正在尝试通过研究人类大脑与生物智能,探索未来AI发展的新方向。
该研究所被罗斯曼形容为一个“创意引擎室”,其核心目标不仅是推动非洲AI政策与治理研究,更希望聚集来自不同学科的顶尖人才,以全球少有的跨学科方式研究智能本身。
目前,研究所汇集了神经解剖学、行为心理学、哲学伦理学、游戏设计、计算机科学、工程学、健康科学以及人文学科等领域的研究人员。
罗斯曼表示,研究所真正关心的是“智能”本身,而不仅仅是AI技术。
研究所定期举办深度研讨会与跨学科研讨活动,讨论包括AI安全、意识、人脑机制等前沿议题,以激发全新的研究方向。
近年来,该研究所还获得了科技巨头谷歌(Google)约1650万兰特的研究资助,用于推动跨学科AI研究项目。
其中一些研究方向相当独特。例如,研究人员正在尝试模拟大型语言模型(LLM)的“睡眠不足”状态,以观察AI在疲劳情况下可能出现的失误模式。
另一个项目则由医学研究人员解剖不同动物的大脑结构,希望寻找目前AI系统尚未模拟的生物神经机制。
此外,研究所还开展了利用AI分析大象交流方式的项目,希望通过研究复杂动物沟通系统,为未来AI模型设计提供灵感。
罗斯曼认为,这些研究未来可能帮助全球开发出更加高效、能耗更低的人工智能系统。
他强调,Wits MIND并不特别在意一个研究项目最终是否“成功”,而更重视其是否能够带来新的知识。
“在学术领域,失败本身也是知识。”他说,“如果一个项目失败了,至少我们知道那不是一个好方向。这仍然是一种发现。”













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