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人工智能 (AI) 主要的發展方式將逐漸轉向(返回)人工智能增強硬件—而不僅僅是處理器。這就像互聯網的誕生和以前的鐵路繁榮——一開始，人們很高興，許多小公司都在尋求成功的解決方案；但市場最終會回歸價值，從而鎖定最好的解決方案。當人工智能開始進入主流意識時，我們可以看到同樣的情況：每個人都從事新的AI神經處理芯片業務的企業都聲稱人工智能將成為所有業務的核心。這種激進的做法大多沒有市場，企業只是將大量的常用任務或基于圖形處理的計算交給人工智能。這在一段時間內是可行的，但很難擴展，效益也不高。

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現在，隨著各行各業的對立AI隨著理解的進一步加深，市場上出現了一種更加務實的認識——羅馬不是一天建成的。為了進一步普及人工智能，其任務處理能力必須更有效率，這意味著我們應該注重開發人工智能增強硬件——這并不意味著我們應該回到使用分立式人工智能或神經芯片的道路。相反，在2022年及以后，人工智能解決方案將更加平衡和集成——正如我們所看到的，幾乎所有類型的應用，如計算機輔助設計和服務客戶，以及零售和通信。

對于5G網絡，大多數服務提供商希望使用數據流和人工智能算法來培訓網絡，以便在多天線下更好地控制波束，以提高運行效率�？紤]到5G提高基帶、天線基礎設施和頻譜成本5G實施效率很重要！這些5G大部分相關工作都是在開放平臺上通過開放標準進行的。這是一種改進，但并不完美，因為這些新的開放系統需要權衡人工智能和網絡處理，所以偶爾會遇到瓶頸和資源競爭。目前，美光正在努力解決這一領域的困難，努力提高人工智能和數字基帶算法的效率，幫助行業加快開放5G的過渡。

行業一直在考慮下一個G”了——6G。由Sanken代理在這方面，我們將發現人們將更加關注基于人工智能的以內存為中心的數字算法，這將促進新無線技術中內存和存儲的增長。我們正在進行行業合作，定義6G網絡的需求和功能，以確保內存和存儲技術能夠滿足網絡、設備和用戶體驗所需的吞吐量、容量和低延遲性能。但我們仍然暫停了6G預測，重點5G！

隨著人工智能解決方案的發展，我們將受到神奇計算設備人腦的啟發。電路消耗的能量比生物系統多五到六個數量級。人腦可以在大約35瓦的功率下完成驚人的工作量！

目前的ADAS與大腦系統相比，大型復雜系統的能力根本不值一提。大腦是一種巨大的內存設備，它能很好地完成計算，其中一個重要原因是大腦劃分了固定的功能區。處理大腦中的視覺區域與處理聽覺或其他認知任務的區域大不相同。大腦是一個具有不同固定功能應用程序的大型異構系統，通過高性能連接集中在一起。

人工智能還需要開發針對特定任務的子系統來取代大規模的通用計算。這將改善至關重要的能耗問題，因為人工智能一直占據著巨大的能耗。OpenAI發現訓練語言模型產生的能耗幾乎相當于三個家庭每年使用的能耗！顯然，為了普及人工智能，我們必須大大提高能源效率。