當(dāng)芯片不再被制造，而是被“生長(zhǎng)”出來(lái)

文 ｜動(dòng)點(diǎn)科技

作者｜李鵬輝

排版｜Miziko

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在當(dāng)下的人工智能熱潮中，算力的盡頭往往會(huì)指向電力。

如我們所見(jiàn)，每一次模型的更新都會(huì)意味著更龐大的數(shù)據(jù)、更高密度的計(jì)算，以及更夸張的能耗。芯片的需求幾乎呈指數(shù)增長(zhǎng)，而生產(chǎn)這些芯片所需的稀土金屬、超純硅晶圓與高能制程，也正以同樣的速度消耗資源與電力。但在另一端，也有人試圖從不同的方向思考，什么才是。

近期，一項(xiàng)來(lái)自美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)的研究嘗試給出了一個(gè)看起來(lái)相當(dāng)離譜的方向：這個(gè)未來(lái)可能會(huì)來(lái)自英偉達(dá)/AMD（或者下一個(gè)“英偉達(dá)和AMD”）的實(shí)驗(yàn)室，但也有可能會(huì)來(lái)自于你之前的餐桌……

在這項(xiàng)研究中，實(shí)驗(yàn)人員把香菇變成了“芯片”。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)培養(yǎng)香菇和白蘑菇的菌絲體，在實(shí)驗(yàn)臺(tái)上形成致密的三維網(wǎng)絡(luò)，并在干燥后將其接入電路。當(dāng)電流通過(guò)時(shí)，這些天然材料展現(xiàn)出與半導(dǎo)體“憶阻器”（memristor）相似的特性：它們能根據(jù)電流變化調(diào)整電阻，并在信號(hào)結(jié)束后“記住”此前的狀態(tài)。

實(shí)驗(yàn)證明，這些“真菌芯片”在低頻條件下的切換準(zhǔn)確率高達(dá)95%，在高頻下仍保持約90%的穩(wěn)定性。它們不需要高溫制程、稀有金屬，也不會(huì)產(chǎn)生過(guò)高能耗。研究者指出，香菇菌絲的導(dǎo)電結(jié)構(gòu)天然具備自修復(fù)與適應(yīng)性，其運(yùn)作邏輯在某種程度上模仿了神經(jīng)元突觸的學(xué)習(xí)機(jī)制。在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算領(lǐng)域，憶阻器被視為人工智能硬件的關(guān)鍵元件——它能在單一器件中同時(shí)完成存儲(chǔ)與運(yùn)算。用真菌替代硅，意味著一種完全不同的計(jì)算觀：芯片不必被制造，也可以被生長(zhǎng)。

研究團(tuán)隊(duì)還提到，香菇菌絲體的低功耗、輕量化和輻射耐受性，使其在邊緣計(jì)算與航天電子等領(lǐng)域具有潛力。而從更長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度看，這類(lèi)“真菌計(jì)算”（fungal computing）也許能為AI硬件的可持續(xù)性提供另一種啟示：在能源緊張、原料昂貴的未來(lái)世界，計(jì)算的形式未必只能是晶體管。

回到現(xiàn)實(shí)層面，這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)的原理并不復(fù)雜，甚至可以在普通實(shí)驗(yàn)室中完成。但它的意義，顯然會(huì)在于從中展示了一種與當(dāng)下AI基礎(chǔ)設(shè)施形成鮮明對(duì)比的技術(shù)思路——在算力和能耗被緊密捆綁的時(shí)代，是否仍存在一條不那么理所當(dāng)然的路徑？

與之相應(yīng)的則是另一番景象。隨著AI訓(xùn)練規(guī)模以幾何級(jí)增長(zhǎng)，能耗與碳排放已成為無(wú)法回避的現(xiàn)實(shí)。為了讓算力繼續(xù)擴(kuò)張，科技巨頭開(kāi)始直接進(jìn)入發(fā)電領(lǐng)域。包括甲骨文、谷歌和微軟在內(nèi)，興建核反應(yīng)堆來(lái)獲取更為廉價(jià)的能源以支持?jǐn)?shù)據(jù)中心日益增長(zhǎng)的需求，正在成為越來(lái)越被其看中的一種選項(xiàng)。而更甚的是，也就在本周，谷歌甚至表示，正考慮嘗試將AI芯片送入太空，利用軌道上（取之不盡且沒(méi)有中間商賺差價(jià)）的太陽(yáng)能驅(qū)動(dòng)模型計(jì)算，直接把目光從地球轉(zhuǎn)向了太空。

這些項(xiàng)目顯然屬于同一趨勢(shì)的不同表達(dá)：當(dāng)AI的計(jì)算需求持續(xù)攀升，算力的競(jìng)爭(zhēng)正在變成電力的競(jìng)爭(zhēng)。為了讓模型繼續(xù)增長(zhǎng)，企業(yè)開(kāi)始重新布局發(fā)電、儲(chǔ)能，甚至重新定義“數(shù)據(jù)中心”的存在方式。

相比之下，香菇實(shí)驗(yàn)顯得渺小了許多。它沒(méi)有兆瓦級(jí)的規(guī)模，也沒(méi)有核能或太空計(jì)劃，卻在微觀層面提出了另一種可能：如果智能的本質(zhì)在于學(xué)習(xí)和連接，那么計(jì)算或許并不必以能耗和體量為衡量標(biāo)準(zhǔn)，就像DeepSeek已經(jīng)證明了的那樣。

展望未來(lái)，AI的演化注定會(huì)不斷碰到瓶頸節(jié)點(diǎn)。但無(wú)論是軌道上的太陽(yáng)能陣列，還是實(shí)驗(yàn)室中帶電菌絲體，它們都可以去嘗試回應(yīng)同一個(gè)問(wèn)題——當(dāng)算力的增長(zhǎng)最終觸及極限，計(jì)算的未來(lái)會(huì)是什么樣子。

本文為動(dòng)點(diǎn)科技記者原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載，如需轉(zhuǎn)載或開(kāi)白請(qǐng)?jiān)诤笈_(tái)回復(fù)“轉(zhuǎn)載”。

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