未來的計(jì)算機(jī)芯片或許能夠幫助降低生成式人工智能帶來的驚人能源需求，但芯片制造商表示，他們首先需要從人工智能那里做出一定改變：放慢飛快的變革步伐。
到目前為止，圖形處理單元在訓(xùn)練和運(yùn)行大型人工智能模型方面占據(jù)了主導(dǎo)地位。這些芯片最初是為游戲圖形而打造的，將高性能與靈活性和可編程性完美結(jié)合，以跟上當(dāng)今不斷變化的人工智能模型潮流。
英偉達(dá)在GPU市場的主導(dǎo)地位使其估值達(dá)到萬億美元，但包括AMD在內(nèi)的其他公司也在生產(chǎn)這些芯片。
然而，隨著行業(yè)圍繞更標(biāo)準(zhǔn)化的模型設(shè)計(jì)進(jìn)行整合，將有機(jī)會(huì)制造更多不需要太多可編程性和靈活性的定制芯片，AMD首席執(zhí)行官蘇姿豐(Lisa Su)表示，這將使它們更節(jié)能、更小、更便宜。
“目前，GPU是大型語言模型的首選架構(gòu)，因?yàn)樗鼈冊诓⑿刑幚矸矫娣浅８咝�，但它們只提供一點(diǎn)點(diǎn)可編程性。”蘇姿豐提到，“我是否相信，五年后，這將成為首選架構(gòu)？我認(rèn)為它會(huì)改變。”
蘇姿豐預(yù)計(jì)，五年或七年時(shí)間內(nèi)GPU還不會(huì)失勢，但會(huì)出現(xiàn)GPU以外的新勢力。
AMD首席執(zhí)行官蘇姿豐表示，計(jì)算方面也沒有萬能的解決方案。未來的AI模型將使用不同類型芯片的組合，包括當(dāng)今占主導(dǎo)地位的GPU以及仍有待開發(fā)的更專門化的芯片，以實(shí)現(xiàn)各種功能。
“還會(huì)有其他架構(gòu)。”她說，“只是這將取決于模型的發(fā)展。” 
