现代软件开发，在AIASM等系统发展、完善的大背景下，正在逐渐成为一种半自动化、半智能化的工程。

直观的现象，常规软件开发人员的数量，越来越少。

从事算法、架构与核心开发的IT从业者，则不仅未失业，反而一直在增加。

在自动化系统的加持下，凭借FSCIM体系而重构起一整套崭新的架构，当今时代的软件开发工作，已逐渐远离了“软件危机”的阴影，从“全产机”到其他体系的诸多底层软件、重复性的系统程序，都可以由自动化系统迅速、高效而几乎没有任何疏漏的完成。

开发及运维人员的工作，则变成了监督与核查。

软件体系突飞猛进，此消彼长，用来运行庞大AI、或其他软件的硬件平台，则一天天变得捉襟见肘。

不论联邦，还是其他列强，现如今制造出的最新一代超级计算机，在运行巨型AI程序时的算力损耗都接近50%，而根据预测，下一代算力接近1ZFlops、每秒十万亿亿次浮点运算的超级计算机，运行效率可能只有30%左右。

效率越来越低，原因，究竟是由谁来负责，硬件架构、尺度的影响，底层构件库的影响，或者AI本身的架构缺陷，这些都有可能，但在进行战略规划时，这些都不重要。

重要的是，这一效率的限制，短时间内并无法被打破。

传统计算机的能力上限，究竟在哪里，一场简短的对话是没可能讨论清楚，但不论方然，还是莱斯利*兰伯特，差不多都对此心知肚明，在单个物理核心无法突破功耗、频率与晶体管数量之上限的情况下，依靠堆叠大量核心而组成的超级计算机，迟早会触及到理论算力的天花板。

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