多机构学者发布报告论证全球前沿AI训练硬件级硬暂停可行性

2026年10月12日，来自UC Berkeley、普林斯顿大学、斯坦福大学等高校的26位学者联合发布了一份长达200页的报告，论证了在全球范围内对前沿AI训练实施至少10年互相核验硬件级硬暂停的可行性。该方案主张全球停产AI训练芯片并逐步淘汰存量设备，将其替换为仅支持推理的专用芯片（inference-only chips），以此从硬件底层限制训练新模型。报告指出，该机制既允许继续使用现有模型并能降低数据中心资源消耗，同时可有效防止潜在的灾难性风险及隐蔽违约行为。

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