川观智库研究员 黄爱林
随着人工智能技术从单一领域突破转向多维度协同创新发展,“存算感连”一体化正成为推动AI产业发展的新动力。
“存算感连”即是存储、计算、感知、连接的一体化。赛迪智库在其最新发布的《人工智能背景下“存算感连”发展新态势》中详述了“存算感连”在人工智能产业发展中的重要作用。
“存”是人工智能大模型迭代的关键。具体而言,存储技术尤其是高带宽内存(HBM)的突破,是AI芯片性能跃升的关键,也将促进AI系统进一步迭代。
“算”仍是人工智能发展的核心动力。尽管算力需求持续增长,但单纯依赖硬件堆叠的计算模式受到挑战,AI PC等边缘推理芯片成为新焦点。而值得注意的是,限制人工智能芯片性能进一步提升存在重要难点——即算力的提升、速度的提高产生巨大的功耗和发热量。
“感”是指通过数据采集与传输,奠定智能决策基础,这是人工智能拓展领域的触角。当前,传感器数据采集率呈现爆发式增长,数以“万亿”计的数据将推动人工智能技术新革命。但海量数据的传输与安全仍是瓶颈。赛迪智库认为,未来需提升传感器的本地处理能力,减少云端依赖。
“连”推动人工智能技术融合。连接是存算感连系统的“神经系统”,它不仅是数据传输的物理通道,更是确保人工智能时代下全局资源协同、实时响应的智能网络骨架。连接技术的优化与升级将带动数据传输速率大幅提高、效率大幅提升,AI模型训练时间大幅缩短和成本大幅下降。
总的来说,“存算感连”一体化不仅是技术路径的革新,更是AI产业生态的重构。赛迪智库认为,“存算感连”一体化趋势很可能打通机器人技术、视觉技术、大模型和云端等方面的技术壁垒,实现“传感获取真实世界数据训练大模型”“大模型技术叠加机器人感知物理世界”等,从而推动人工智能技术达到新高度,也是未来推动AI产业发展的新动力。
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