IT 之家 9 月 8 日消息,Arm 首席执行官表示,人工智能或许能够帮助人类在我们这一代人的有生之年攻克癌症。不过,在实现这一目标之前,整个行业首先需要解决一个现实问题:生产出足够多的芯片,为 AI 提供所需的算力。

" 我一直认为,AI 真正具有颠覆性的应用领域就是医疗健康。"Arm CEO 雷内 · 哈斯(Rene Haas)在当地时间周二公布的一段接受 BBC 采访的视频中表示,"AI 不仅能够缩短药物研发所需的时间,还能缩短药物测试所需的时间。"
哈斯自 2013 年加入这家英国芯片设计公司,并于 2022 年 2 月出任 Arm CEO。在加入 Arm 之前,他曾在英伟达工作 7 年,担任计算产品业务副总裁。
在采访中,哈斯表示,AI 有可能解决一些仅凭人类自身难以攻克的问题。他说:" 我相信,在我们有生之年,AI 将帮助人类攻克癌症。"
不过,哈斯指出,要实现这一目标,需要海量计算能力。目前,癌症研究以及人形机器人研发所需的芯片,正在被计划建设数吉瓦级数据中心的 AI 公司大量消耗。
" 目前,算力供应确实非常受限。在我们能够把数据中心建到太空之前,首先需要更多晶圆厂,我可以明确告诉你这一点。" 哈斯说," 我们可能只有在数据中心最大的制约因素变成数据中心本身的成本时,才会真正开始把数据中心建到太空。"
哈斯表示,AI 对芯片和内存的需求规模,是半导体行业过去从未遇到过的水平。新建晶圆厂也无法迅速解决供应问题,因为一座晶圆厂可能需要投入数百亿美元,而且建设周期通常需要两到三年。
他表示,目前半导体行业处于 " 绝对的供应受限环境 " 中,并预计芯片供应紧张的局面还会持续一段时间。
即便芯片供应瓶颈得到解决,也不能保证 AI 能在未来几年内帮助人类攻克癌症。医学研究人员指出,癌症并不是一种单一疾病,而是由 100 多种疾病组成的庞大疾病群体,而且不同患者的癌症存在很大差异。
AI 确实可以帮助研究人员寻找潜在药物靶点,并预测药物可能产生的作用,但目前能够证明 AI 对临床医疗产生实际影响的证据仍然有限。此外,每个人体内存在大量不同变量,这也使 AI 模型很难可靠预测某种候选药物进入人体后究竟会产生怎样的效果。
数据中心建设热潮
其他芯片企业高管也发出了类似警告。
美光科技首席运营官 Manish Bhatia 今年 1 月接受采访时表示,目前的内存短缺 " 确实前所未有 "。他指出,AI 加速器所需的高带宽内存(HBM)正在占用大量生产能力,以至于传统产品,例如手机和个人电脑,面临 " 巨大的供应短缺 "。
高通 CEO 克里斯蒂亚诺 · 阿蒙(Cristiano Amon)在今年 2 月的财报电话会议上表示," 全行业的内存短缺和价格上涨 " 将决定今年手机市场的规模。他还指出," 整个行业都受到了内存供应的影响 "。
近年来,美国数据中心建设规模迅速扩大。截至去年年底,美国已经有超过 1400 座数据中心建成或获批建设。
随着数据中心不断涌入各地社区,它们对当地空气质量和水资源造成的影响也越来越受到争议。
IT 之家注意到,美国盖洛普今年 5 月公布的一项调查显示,在接受调查的 1000 名美国成年人中,有七成反对在自己所在地区建设用于 AI 的数据中心。接近一半的受访者表示,他们 " 强烈反对 " 建设这类数据中心。


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