人工智能 (AI) 的首要發(fā)展途徑將逐漸轉向（回到）人工智能增強硬件——并且不會(huì )只有處理器受到影響。這就好比剛誕生的互聯(lián)網(wǎng)和以前的鐵路熱潮一樣——最開(kāi)始，人們歡欣鼓舞，許多小公司都在謀求成功的解決方案；但市場(chǎng)終將回歸價(jià)值，從而鎖定最好的解決方案。當人工智能開(kāi)始進(jìn)入主流意識時(shí)，我們能看到同樣的情況：每一個(gè)從事新型AI或者神經(jīng)處理芯片業(yè)務(wù)的企業(yè)，都在宣稱(chēng)人工智能將成為所有業(yè)務(wù)的核心。這種激進(jìn)的做法大多數不會(huì )有市場(chǎng)，而且企業(yè)只是將大量常用任務(wù)，或者以圖形處理為主的計算，交給人工智能。這在一段時(shí)間內是可行的，但很難擴展，而且效益也不高。

現在，隨著(zhù)各行各業(yè)對AI的理解進(jìn)一步加深，市場(chǎng)上出現了一種更加務(wù)實(shí)的認知——羅馬不是一天建成的。要想讓人工智能進(jìn)一步普及，它的任務(wù)處理能力必須變得更有效率，這意味著(zhù)我們應注重于發(fā)展人工智能增強硬件——這并不意味著(zhù)要回到使用分立式人工智能或者神經(jīng)芯片的路數。相反，在2022年及以后，人工智能解決方案將更加趨向平衡與融合——正如我們看到，幾乎在所有類(lèi)型的應用中，都有人工智能的參與，例如計算機輔助設計和服務(wù)客戶(hù)，以及零售和通信。

對于5G網(wǎng)絡(luò )，大多數的服務(wù)商希望通過(guò)使用數據流和人工智能算法來(lái)訓練網(wǎng)絡(luò )，從而可以在多天線(xiàn)的情況下，更好地進(jìn)行波束控制，以提高運行效率?？紤]到5G基帶、天線(xiàn)基礎設施，以及頻譜的成本，提高5G實(shí)施的效率是非常重要的！這些5G相關(guān)工作大多都是在開(kāi)放平臺上通過(guò)開(kāi)放標準進(jìn)行的。這是一種改進(jìn)，但還不完美，因為這些新型開(kāi)放系統需要權衡人工智能和網(wǎng)絡(luò )處理這兩個(gè)角色，所以偶爾會(huì )遇到瓶頸和資源競爭。美光目前正在努力解決這一領(lǐng)域的困難，并爭取提高人工智能和數字基帶算法的效率，以幫助業(yè)界加速向開(kāi)放型5G的過(guò)渡。

業(yè)界已經(jīng)在考慮下一個(gè)“G”了——6G。由此，我們會(huì )發(fā)現人們將加倍關(guān)注以?xún)却鏋橹行?、基于人工智能的數字算法，這將推動(dòng)新型無(wú)線(xiàn)技術(shù)中內存和存儲的增長(cháng)。我們正開(kāi)展業(yè)界協(xié)作，界定6G網(wǎng)絡(luò )的需求和功能，以確保內存和存儲技術(shù)能夠滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò )、設備和用戶(hù)體驗所需的吞吐量、容量和低延遲性能。但我們現在還是暫緩對6G的預測，重點(diǎn)關(guān)注5G！

隨著(zhù)人工智能解決方案的發(fā)展，我們將從人類(lèi)大腦這一神奇的計算設備中得到啟發(fā)。電路消耗的能量要比生物系統多五到六個(gè)數量級。人類(lèi)大腦能在大約35瓦的功率下完成驚人的工作量！

目前的ADAS等大型復雜系統與大腦的系統相比，其能力完全不值一提。大腦是一臺巨大的內存設備，它能出色地完成計算工作，其中一個(gè)重要原因是因為大腦劃分了固定的功能區。大腦中處理視覺(jué)的區域，與處理聽(tīng)覺(jué)或者其他認知任務(wù)的區域大不相同。大腦是一個(gè)大型異構系統，擁有不同的固定功能應用程序，并通過(guò)高性能連接被集中在一起。

人工智能也需要同樣的理念——發(fā)展針對具體任務(wù)的子系統，來(lái)取代大規模的通用計算。這將改善至關(guān)重要的能耗問(wèn)題，因為人工智能一直在占用非常龐大的能耗。例如，OpenAI發(fā)現訓練一個(gè)語(yǔ)言模型所產(chǎn)生的功耗幾乎相當于三個(gè)家庭一年所使用的能源消耗！顯然，要想普及人工智能，必須極大地提高能效。