劍橋的仿腦晶片聽起來很厲害，但真的能改變 AI 耗電問題嗎？

劍橋大學最近搞出了一個挺有趣的東西 — 仿人腦的晶片材料，說是能大幅減少 AI 的能耗。老實說，這類「仿生」技術的新聞我看了不少，大部分都是學術界的概念驗證，距離實際應用還有十萬八千里。但這次不太一樣，值得認真看一下。

為什麼 AI 這麼耗電？

先說現況。現在的 AI 運算基本上是暴力美學 — 用傳統的 von Neumann 架構硬算，資料要在記憶體和處理器之間狂跳。ChatGPT 每次回答你一個問題，耗電量大概是 Google 搜尋的 10 倍。

更誇張的是訓練過程。GPT-3 當年訓練一次大概燒掉 1200 萬度電，夠一般家庭用 1000 年。而且這個數字只會越來越大 — 模型越大，耗電越誇張。Google、Microsoft 這些大廠現在光是 AI 就吃掉他們總電力的好幾成。

這不只是環保問題，更是成本問題。電費直接影響 AI 服務的獲利能力，也是為什麼大家都在搶便宜電力、往冰島或北歐蓋資料中心的原因。

人腦的「作弊」方式

人腦處理資訊的方式跟電腦完全不同。我們的神經元不是用 0 跟 1 的數位訊號，而是用類比的電化學反應。更重要的是，人腦的記憶跟運算是整合在一起的 — neuromorphic computing 的核心概念就是這個。

劍橋這個團隊做的事情，簡單說就是用材料科學模擬神經元的行為。他們用了一種叫做 hafnium oxide 的材料，可以改變電阻來「記住」之前的狀態，就像神經元的突觸一樣。

聽起來很抽象，但實際效果很直接：運算跟記憶在同一個地方發生，不用搬資料，自然就省電了。

實際應用的挑戰

問題是，這種材料要真正變成可用的晶片，還有不少技術債要還。

首先是穩定性。類比訊號比數位訊號難控制，溫度、濕度、老化都會影響性能。傳統晶片之所以用數位，就是因為 0 跟 1 比較不容易出錯。

再來是製造成本。現在的晶片製程已經很成熟了，從設計到量產的整套流程都有。要換成新材料，等於要重新建立整個 supply chain，這個轉換成本非常高。

最後是軟體生態。現在的 AI framework — PyTorch、TensorFlow 這些，都是針對傳統架構設計的。要支援 neuromorphic chip，軟體層要重新來過。

誰會先用？

我覺得最可能的應用場景是 edge computing。

現在大部分 AI 運算都在雲端，但越來越多場景需要在本地處理 — 自動駕駛、IoT 設備、手機的 AI 功能。這些場景對功耗特別敏感，電池續航力直接影響用戶體驗。

另一個方向是專用晶片。不用什麼都能跑，專門針對特定 AI 任務設計，比如影像辨識或語音處理。這樣可以避開通用性的問題，直接優化特定應用的效率。

真的能改變 AI 基礎設施嗎？

短期內，我是不太看好能大規模取代現有架構。技術轉換的門檻太高了，而且現在的晶片廠商 — NVIDIA、AMD、Intel — 都在傳統架構上投了太多錢，不太可能輕易轉向。

但長期來看，這個方向是對的。AI 的耗電問題只會越來越嚴重，不解決的話整個產業都會被電費拖死。neuromorphic computing 可能不是唯一解答，但至少指出了一個可能的方向。

更實際的影響可能是推動整個產業思考能源效率。就像當年手機逼出了 ARM 架構一樣，AI 的耗電壓力也會催生新的解決方案。劍橋這個研究雖然還在實驗室階段，但至少證明了仿腦運算不是空想。

關鍵還是看有沒有廠商願意投錢做下去。技術再厲害，沒人量產就是紙上談兵。

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