人工智能的最大瓶颈是什么？是足够能量来养活它？
几十年来，人工智能一直受到缓慢、昂贵的计算机的阻碍。如今，这个问题更简单，但更难解决：随着人工智能进入日常生活，找到足够可靠的电力来维持数据中心的运行。
在20世纪的大部分时间里，人工智能（AI）之所以挣扎，不是因为研究人员缺乏野心，而是因为为其提供动力的硬件不够强大。早期的人工智能系统在处理速度和内存方面遇到了严重限制，随着进展停滞和资金枯竭，导致了反复的“人工智能冬天”。
这个问题现在基本上已经消失了。如今，人工智能模型在大型数据中心的专用芯片上进行训练，它们可以在几周内而不是几年内扩展。计算曾经是主要的瓶颈，现在可以用足够的钱买到。随着时间的推移，Nvidia或AMD等公司也在大规模生产更强大的图形处理单元（GPU）适合处理人工智能计算。
那么，除了这些模型核心的基本架构之外，是什么阻止了人工智能变得更加先进呢？新的限制本质上更具物理性，也更难克服。这是电。AI十大趋势