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材料或许是AI解决能耗问题的关键突破口
2026年03月23日 16:26:26
来源：化工仪器网 点击量：4454
近日，材料领域的一项新成果，似乎对于降低AI能耗有重要影响。英国剑桥大学领衔的研究人员团队研发出一种氧化铪材料，用这种材料生产的记忆电阻器(忆阻器)在稳定性以及功耗上，表现都十分突出。
随着DeepSeek以“高性能、低成本”的双重震撼力亮相世界舞台以来，人工智能迈入一个历史性时刻。一方面，大多数人都因此有了轻松、廉价使用AI的手段，加速了人工智能平民化的进程。另一方面，开源模型受到市场认可的同时，也加速了各个企业参与到人工智能发展中的脚步，促使了人工智能持续突破，智能文明建设持续推进。
但人工智能的发展同样伴随着许多问题的产生，其中之一便是能耗。作为计算机科学中一个重要分支，人工智能十分依赖芯片算力，而芯片算力越高，能耗就越高。与此同时，能耗越高意味着对于环境的压力就越大，成本就越高。因此，现阶段人工智能的一个重要发展方向就是减低能耗。
而就在近日，材料领域的一项新成果，似乎对于降低AI能耗有重要影响。英国剑桥大学领衔的研究人员团队研发出一种氧化铪材料，用这种材料生产的记忆电阻器(忆阻器)在稳定性以及功耗上，表现都十分突出。
忆阻器本身是模仿大脑中神经元连接方式的一种电子器件，基本功能接近于晶体管，但是占用空间更小，同时因为功耗更低，因此理论上用其代替晶体管能够提升大型人工神经网络的性能，同时降低能耗。而现阶段忆阻器大多依靠在金属氧化物材料内部形成微小导电细丝来工作，这导致了其需要较高的形成电压和工作电压，无法满足大规模数据存储和计算系统中的实际应用。
研究团队研制的新型铪基薄膜，使器件能够逐步改变电阻，并且可以可靠地承受数万次开关循环，同时可将编程状态保持约一天时间。这有效的解决了现阶段忆阻器的问题。
不过该技术还有一个难题需要解决——目前最主要的是制造工艺所需温度约为700摄氏度。显然，这个温度超过了半导体制造的标准耐受温度，换言之寻找降低所需温度的方法是推进去产品化的一个重要过程。不过相信解决该问题的这天不会太远。
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