尽管上述陈述具有重要的类比，以传达 Deep Mind 在 Alpha Go 开发中取得的技术进步。这是不准确的，应该持怀疑态度。

首先，尽管 Alpha go 是在专门的硬件上训练的，例如高端 NVidia GPU 和自定义谷歌 TPU。应该注意的是，它可以在普通桌面上运行，尽管它不如 Alpha Go 的分布式版本强大。此外，任何拥有笔记本电脑的人都可以通过轻触按钮访问云中类似数量的计算资源。

尽管根据 Nature 杂志的报道，Alpha Go 的一个版本确实运行在 1202 个 CPU 和 176 个高端 GPU 上。这大致相当于一个系统的功能是普通笔记本电脑的 1000 倍。我们需要考虑其他重要因素，例如摩尔定律，该定律假定我们可以在 20 年内而不是几千年内拥有一台速度与 1202 CPU 一样快的计算机。

此外，最新版本的 Alpha Go，Alpha Go Zero，在一个只有 4 个 TPU 的服务器上进行训练。考虑到 iPhone X 和华为麒麟等最新一代智能手机都配备了专门的 AI 芯片。一旦推出装有 AI 芯片的新型号，如果商用台式电脑也能实现类似的外形尺寸缩减，我不会感到惊讶。

我尊重并承认 Demis Hassabis 的技术成就和深思熟虑的团队在开发像 Alpha Go 一样强大的系统方面所取得的成就。然而，我认为上面使用的类比是不准确的，并且歪曲了事实。