川觀智庫研究員 黃愛林
隨著人工智能技術(shù)從單一領(lǐng)域突破轉(zhuǎn)向多維度協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展，“存算感連”一體化正成為推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新動力。
“存算感連”即是存儲、計算、感知、連接的一體化。賽迪智庫在其最新發(fā)布的《人工智能背景下“存算感連”發(fā)展新態(tài)勢》中詳述了“存算感連”在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的重要作用。
“存”是人工智能大模型迭代的關(guān)鍵。具體而言，存儲技術(shù)尤其是高帶寬內(nèi)存（HBM）的突破，是AI芯片性能躍升的關(guān)鍵，也將促進AI系統(tǒng)進一步迭代。
“算”仍是人工智能發(fā)展的核心動力。盡管算力需求持續(xù)增長，但單純依賴硬件堆疊的計算模式受到挑戰(zhàn)，AI PC等邊緣推理芯片成為新焦點。而值得注意的是，限制人工智能芯片性能進一步提升存在重要難點——即算力的提升、速度的提高產(chǎn)生巨大的功耗和發(fā)熱量。
“感”是指通過數(shù)據(jù)采集與傳輸，奠定智能決策基礎(chǔ)，這是人工智能拓展領(lǐng)域的觸角。當(dāng)前，傳感器數(shù)據(jù)采集率呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，數(shù)以“萬億”計的數(shù)據(jù)將推動人工智能技術(shù)新革命。但海量數(shù)據(jù)的傳輸與安全仍是瓶頸。賽迪智庫認(rèn)為，未來需提升傳感器的本地處理能力，減少云端依賴。
“連”推動人工智能技術(shù)融合。連接是存算感連系統(tǒng)的“神經(jīng)系統(tǒng)”，它不僅是數(shù)據(jù)傳輸?shù)奈锢硗ǖ?，更是確保人工智能時代下全局資源協(xié)同、實時響應(yīng)的智能網(wǎng)絡(luò)骨架。連接技術(shù)的優(yōu)化與升級將帶動數(shù)據(jù)傳輸速率大幅提高、效率大幅提升，AI模型訓(xùn)練時間大幅縮短和成本大幅下降。
總的來說，“存算感連”一體化不僅是技術(shù)路徑的革新，更是AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重構(gòu)。賽迪智庫認(rèn)為，“存算感連”一體化趨勢很可能打通機器人技術(shù)、視覺技術(shù)、大模型和云端等方面的技術(shù)壁壘，實現(xiàn)“傳感獲取真實世界數(shù)據(jù)訓(xùn)練大模型”“大模型技術(shù)疊加機器人感知物理世界”等，從而推動人工智能技術(shù)達到新高度，也是未來推動AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新動力。
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