人类文明的发展反映人与自然的关系，是人类思想、文化和生产力的集中体现。
如果以生产力为衡量标准，人类文明演化进程大多数时间是渐进和继承，颠覆性转换只发生了三次，即农业文明、工业文明和信息文明。
图1：人类文明发展进程
通过对工具的制造与使用，人类开启农业文明，实现了植物种子的收集和栽种，动物的圈养和放养，让人类真正意义上摆脱自然的束缚和局限，传统农业延续发展数千年，至今仍是三次产业分类法中第一产业的最重要组成部分。从十八世纪中期开始，人类通过掌控新技术并对其标准化，规模化使用能源开启工业文明。工业文明发展包括瓦特改良蒸汽机的第一次工业革命，以及第二次工业革命电力取代蒸汽动力进入电气化时代。
到20世纪后半期开始，人类通过掌控计算方法、计算工具、计算能力并标准化、规模化使用知识和数据，开启的信息文明时代。信息文明最重要的三要素包括：计算、存储和传输，此时数据成为关键生产要素，而新的生产方式主要以开发和利用数据为主，数据具备了信息文明时代核心资源和关键生产要素的双重身份。
实验心理学家 Treicher 通过研究后认为，在人类获取的信息中，83% 来自视觉，11% 来自听觉，3.5% 来自嗅觉，1.5% 来自触觉，还有 1% 来自味觉。也就是说，文字和图像（包括静图、动图、长短视频、游戏画面等）组成了我们当前获取信息体量的主要形式，因此文字和图像数据也是目前数据存在的主要形态。
图2：人类经历的五次信息技术革命
用发展的眼光看，人类历史先后经历了五次信息技术革命，每一次信息革命都对人类社会的发展产生巨大推动。第一次信息技术革命是人类掌握了语言，确立了人的主体性地位。第二次革命是文字的诞生，人类由“野蛮时代”迈步进入“文明时代”。第三次革命则是造纸与印刷术的发明，实现了信息记录和传播。第四次革命是电信传播技术的发明，让人类快速有效地进行信息交流与传递。第五次信息技术革命是互联网的发明和普及，人类利用数据、信息的手段发生了质的飞跃。
数据的采集、传输、存储和处理，都离不开半导体芯片。我们可以通过摩尔定律来见证半导体产业的快速发展，摩尔定律的内容是：当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍，这一发展规律已经延续了50年。目前最复杂的芯片采用5nm工艺和Chiplet先进封装技术，单颗处理器集成了高达1460亿个晶体管，这一数据预计到2030年会增长到1万亿个。
图3：深刻影响世界的摩尔定律
随着半导体技术的快速发展，在过去30年里，不论是芯片的运算能力、存储能力还是传输速度，这三大要素的性能都获得百万倍的提升。当2015年AlphaGo下围棋超越人类，“高斯”算法的人脸识别能力超越人类，八年后的2023年，机器所具备的综合性能又有百万倍级的提升。
在移动互联网技术不断迭代升级的背景下，全球数据量呈现爆发式增长。IDC统计数据显示，2022年全球数据存量达到61ZB，预计到2026年，人类创建的数据量会达到221.2ZB（1ZB约为1Billion TB），其中视频类非结构化数据占比达到80%以上。
图4：全球大数据存储总量
根据全球半导体贸易统计组织（WSTS）数据，2021 年全球半导体市场销售规模为 5,559 亿美元，其中存储类型芯片市场规模达到1,538亿美元，占比高达27.7%，是单一品类份额最大的类型。全球存储芯片产品以DRAM和NANDFlash为主，两类芯片的份额分别占比53%和44%，其中DRAM与计算相关，而NandFlash则主要用于数据存储。
HDD硬盘和SSD作为计算机系统的数据存储器，是计算机最主要的数据存储设备，2022年HDD硬盘出货量下滑到1.7161亿块，总存储容量达到1.16 ZB。SSD固态硬盘出货量达4.2亿个，平均容量达到576GB，出货容量预计达到2.42 ZB，因此，因此2022年新增的总数据存储容量约3.58 ZB。
过去40年里，在架构改进、指令精简、核心数增加、制程缩微等新技术推动下，单颗CPU的性能提升了约5万倍，但是性能提升速度已经开始放缓，因此目前流行采用CPU搭配GPU、FPGA和NPU等并行计算系统的异构处理器模式。而且AI算法在处理海量数据时对传输网络提出更高要求，移动通信已从1G的模拟蜂窝发展到目前的5G/6G。有线数据传输网络中，800Gbps光模块也将在2023年批量部署，未来光模块的速率会进一步提升到1.6Tbps。
图5：光模块进入800Gbps时代
时下火热的ChatGPT，只是AIGC （AI生成内容）的一个应用，而AIGC也仅仅是AI在内容生成上的一个应用场景。早前推出的GPT-3.5版本，使用的参数量多达 1750亿，预训练数据量达45TB，在模型训练时需要基于1 万块最先进的高性能A100 GPU 来提供算力，而支撑ChatGPT每天的运营需要相当于7-8个大型数据中心的算力。
图6：国内外主要AIGC大模型
在AI的另外一个重要应用场景-汽车自动驾驶，对数据、芯片算力的要求也越来越高。在L1和L2级自动驾驶时代，因为数据量是相对较少，车企可接受芯片和算法强耦合的封闭式的一体化方案，但L3、L4阶段数据量开始激增，算法也更加复杂，L5级别自动驾驶的计算平台，算力甚至需要达到1000TOPS。
图7：自动驾驶演进对算力的需求
在行车数据的存储上，以目前常见的L3阶段自动驾驶为例，随着4K超高清摄像头、128线激光雷达等传感器引入，如果数据不做有效的取舍和处理，以每天工作8小时计，来自数据采集系统记录的数据量就高达30TB。因此Waymo在其自动驾驶出租车上安装了10块2TB的工业级SSD，也就是提供20TB的数据存储空间。
半导体芯片是现代信息社会的基石，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键。受益于互联网、大数据、云计算等新一代信息技术的发展，传统产业的数字化转型，全球数字经济规模持续上涨。在信通院发布的《全球数字经济白皮书(2022年)》中，2021年全球47个主要经济体的数字经济规模达到38.1万亿美元，已经占到全球GDP总量的39.6%，未来这一比例还会继续提升，而数字经济高度依赖半导体产业，因此半导体产业已经成为当前的科技制高点，是全球各主要经济体的竞争焦点。
图8：信息文明的下一站
通过近期由ChatGPT所引发的关于AI诞生意识的话题探讨看，信息文明发展的下一个节点将会与人工智能高度相关，数字生命也许是 “人机融合”的未来。数字生命是用计算机媒介来创造的新的生命形式，是具有自然生命特征或行为的人工系统。它已经不再是由碳水化合物有机形成的自然生命，而是一种构建在半导体芯片上的数字信息系统，也可以认为是一种所谓的“硅基”生命，我们在《流浪地球2》中已经可以看到一些解读和思考，未来在现实世界中会如何发展？让我们拭目以待！
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