未来的计算机芯片或许能够帮助降低生成式人工智能带来的惊人能源需求，但芯片制造商表示，他们首先需要从人工智能那里做出一定改变，即放慢飞快的变革步伐。
迄今为止，图形处理单元（GPU）在训练和运行大型人工智能模型方面占据主导地位。这些芯片最初是为游戏图形而打造的，它们将高性能与灵活性和可编程性完美结合，从而能够跟上当今不断变化的人工智能模型潮流。英伟达在 GPU 市场的主导地位使其估值达到万亿美元，而包括 AMD 在内的其他公司也在生产此类芯片。
然而，随着行业围绕更标准化的模型设计进行整合，将有机会制造更多不需要太多可编程性和灵活性的定制芯片。AMD 首席执行官苏姿丰（Lisa Su）表示，这样的芯片将更节能、更小、更便宜。苏姿丰提到：“目前，GPU 是大型语言模型的首选架构，因为它们在并行处理方面非常高效，但它们只提供一点点可编程性。我是否相信，五年后，这将成为首选架构？我认为它会改变。” 苏姿丰预计，五年或七年时间内 GPU 还不会失势，但会出现 GPU 以外的新势力。
AMD 首席执行官苏姿丰表示，计算方面没有万能的解决方案。未来的 AI 模型将使用不同类型芯片的组合，包括当今占主导地位的 GPU 以及仍有待开发的更专门化的芯片，以实现各种功能。她说：“还会有其他架构。只是这将取决于模型的发展。”
亿配芯城（ICgoodFind）认为，未来计算机芯片在降低生成式人工智能能耗方面具有巨大潜力。随着行业的发展，芯片制造商需要不断适应人工智能的变革步伐，探索更多定制化和专门化的芯片解决方案。AMD 首席执行官苏姿丰的观点也反映了行业对未来芯片发展的思考和期待。亿配芯城（ICgoodFind）将持续关注芯片行业动态，为客户提供优质的电子元器件产品和服务。
