实现计算的人工智能时代——第1部分

这是硅谷的第四季度，这意味着大多数科技企业都处于战略规划模式，评估它们目前的状况，并为未来几年的发展规划方向。今年第四季度的计划周期需要有点不同：第四季度机会摆在我们面前的是一个更大的数量级。同样的情况也是如此挑战. 为了到达我们需要的地方，我们的策略需要有同样的雄心壮志。让我们把这些整理一下。

1月1日，我们进入了一个新的十年。全球的技术专家们期待着一个由物联网、大数据和人工智能组成的计算新时代。如果我们想有机会解决我们这个时代的大问题：减缓或扭转气候变化，那么这个行业就需要实现这一目标；调整农业结构，到本世纪末可持续地养活90亿人；为不断增长的人口提供高质量的医疗保健，同时又不致破产；让所有儿童都能接受优质教育。这些机会更重要的是，我们有能力通过物联网设备感知周围的世界，创造丰富的数据，我们可以用这些数据来衡量问题，并加强人工智能能力，以理解数据并提供解决方案。

当然，推动进步是科技行业一直关注的问题。摩尔定律为半导体制造商提供了在性能、功率和成本（PPAC）方面实现指数级改进的手段。它把超级计算机放在我们的口袋里，把数据中心放在云端。不过，摩尔定律的作用远不止于此：它提供了整个技术价值链可以围绕其进行战略规划的节奏和进度。

一年前，应用材料首席执行亚博最新版本官加里·迪克森（Gary Dickerson）讨论了“完美风暴”。人工智能时代正在推动数据爆炸，而摩尔定律已不再是过去可预测的进步引擎。越来越多的业内人士认为挑战从未如此伟大。

有什么问题策略为了成功？在应用和整个行业，专家们一直在谈论一个“新剧本”，它让我们超越传统的摩尔定律，继续甚至加快我们过去认为理所当然的进步速度。首先，新剧本需要更多的技术来推动PPAC：

• 新架构
• 新材料
• 新的三维结构
• 继续二维缩放的新方法
• 以及针对异构设计的高级包装

第二，新的剧本要求行业内的每个人都走出我们的专业领域，进行更广泛的思考和合作。我们需要更多跨学科的连接，从材料到工艺技术、芯片制造、芯片和封装设计、微体系结构、算法和系统。简言之，“从材料到系统”。为了实现人工智能和大数据时代的承诺，我们需要实现从材料到系统的速度比没有新的行业合作剧本快10倍的目标。

近几个月来，我们一直在与同行的工程师和技术专家合作，努力改进行业运作方式，以应对我们面临的挑战。在人工智能设计论坛，谷歌的克里夫·杨（Cliff Young）走上舞台，要求提高合作水平，以解决“端到端问题”，这是任何一个学科都无法单独解决的问题。

整个夏天，我们参加了一个作者的深入系列文章EE时代，探索云服务提供商如何竞相实现人工智能，并挑战半导体行业的发展速度。

对于计算行业来说，有一个挑战需要特别关注：电源。如果不加以控制，数据爆炸可能会成为一场电力爆炸，而这恰恰是我们思考气候挑战的错误时机。Applied Materials致力于与业界合作，通过架构创新降低功耗，从最简单的物联网设备到最大的云数据中心。如果我们不改变架构，那么大数据/人工智能时代将成为一个问题而不是解决方案。亚博最新版本

这让我们回到第四季度规划周期的主题。面对如此巨大的机遇和挑战，我们需要打开战略规划的视角，决定2029年我们的目标。系统的材料更新速度要快10倍，需要新的战略思维和规划。

这是什么样子的？在人工智能设计论坛上，谷歌的克里夫·杨（Cliff Young）提出了我们如何实现这一目标的想法：“我想要求的是真正的协同设计合作。我们已经有了架构和算法……所以让我们从谷歌和其他人工智能人员推动材料。让我们从材料和设备方面推动。”

协同设计与协作。材料到系统和系统到材料作为一个全行业流程。在本系列的下一篇博客中，我们将讨论实际情况。