摩尔定律已经死亡。

相反，半导体行业正飞速朝着一堵墙前进——摩尔墙。

你知道的，目前对人工智能的需求正在呈指数级增长。

人工智能模型变得越来越庞大和复杂，需要更多的数据和能量才能有效运行。

摩尔定律指出，微芯片上的晶体管数量大约每两年翻倍，这一定律一直是硅谷技术飞速发展的推动力。

然而，随着晶体管接近微型化的极限，它们开始受到热波动的影响，导致电子行为不稳定。

拥抱“混沌”

这种现象被称为随机性——意味着随机性或不可预测性——对人工智能构成了巨大挑战。

在软件方面，人工智能程序员已经找到了解决方法。

许多人工智能算法，特别是深度学习中使用的算法，都融入了随机性以改善它们的性能和泛化能力。

例如，在神经网络训练过程中使用的一种技术叫做“dropout”。它会随机“丢弃”或者暂时移除网络中的一部分神经元。

通过这样做，它迫使网络学习更为稳健的处理数据的方法，并防止它过于依赖特定的神经元。这有助于网络更好地处理随机性和新的、未见过的数据。

尽管像dropout这样的技术对改善人工智能算法的性能和泛化能力很有价值，但在扩展人工智能以处理日益复杂的任务和更大的数据集方面，它们也存在局限性。

然而，这些方法很少解决摩尔墙的问题：传统硬件，如CPU和GPU，将继续努力满足对处理能力的高能耗需求。

事实上，随机技术可能会使人工智能算法更加耗能，增加内存需求，并在某些方面使人工智能的效率降低。

解决方案

可以肯定的是，目前正在研究一些创新的解决方案。

一家名为Extropic的公司正在研发利用电子的自然波动来加速人工智能算法的硬件芯片。

传统计算依赖于确定性数字电路，其中电子的流动被精确控制和可预测。然而，Extropic正在采用不同的路径，拥抱电子的固有随机性。

材料中的电子不断运动，它们的能量水平和位置迅速波动。这些波动以极高的频率发生，约每秒1000亿次（100 GHz）。这意味着在一秒钟内，一个电子可以经历1000亿次随机的转变或移动。

Extropic的方法是设计硬件芯片，可以有效捕获和利用这些高频率的电子波动来加速人工智能算法。

这种方法比传统的数字计算机快得多，传统计算机难以产生真正的随机性，并且需要大量能量来模拟复杂的分布。

但是，即使这样也只能解决部分问题。

要真正将人工智能扩展到处理更先进的任务和更大的数据集，需要一种全面的方法来解决软件和硬件方面的挑战。

进入“超级云”

没错，我说的就是 Akash（AKT）。

Akash 超级云的一个关键优势是其支持多样化的计算资源。

与通常提供标准化硬件的传统云服务提供商不同，Akash 的分散网络可以容纳各种硬件创新。

这意味着 Akash 不仅可以支持 Extropic 的芯片，还可以支持其他一些可能难以大量获取的专门硬件，甚至是对于更大的云计算服务也是如此。

这种灵活性使得 Akash 能够满足不同的人工智能工作负载，并适应新兴的硬件技术。

这就是其中的奥秘：

Akash 利用全球范围内大量未被利用的计算资源。许多个人和组织拥有闲置的计算能力，包括服务器、台式机和其他设备。通过利用这些未充分利用的资源，Akash 可以为运行像人工智能这样的计算密集型工作负载提供更高效和具有成本效益的基础设施。

这种方法减少了专用数据中心的需求以及建造、维护和为其供电的相关成本。

Akash 的分散市场允许根据实时供需情况进行动态定价。提供者可以为自己的计算资源设定价格，而用户则可以选择最符合其要求的最具成本效益的选项。

这种动态定价机制确保了资源的有效分配，用户可以优化其成本。相比之下，传统云服务提供商通常采用固定的定价档位，并且在资源分配方面灵活性有限。

最后一点：

在传统的云计算中，数据传输成本可能是一个重要的开支，尤其是对于像人工智能这样的数据密集型工作负载。Akash 的分散架构允许更加本地化的数据处理，减少了远程数据传输的需求。

通过使计算更接近数据源，Akash 可以将数据传输成本最小化，并提高整体效率。

通过利用未被利用的资源并优化资源分配，Akash 可以减少与计算工作负载相关的整体能源消耗。此外，利用地理分布的资源可以利用可再生能源，并根据当地情况优化能源使用。

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