我在半导体行业已经度过了25多年以下是我为什么相信我们能够应对人工智能的挑战的原因

我在半导体行业已经度过了25多年，以下是我为什么相信我们能够应对人工智能的挑战的原因' I have spent over 25 years in the semiconductor industry. Here is why I believe we can tackle the challenges of artificial intelligence.

在过去几十年中，我们的笔记本电脑、手机和其他设备一直是变革性技术变成人们信任和依赖的工具的地方。这将再次发生，但影响将比以往任何时候都更大：人工智能将以深远的方式改变、重塑和重构这些体验。

虽然以云为中心的人工智能令人印象深刻且将长期存在，但它在延迟、安全性和成本方面存在限制。本地运行的人工智能可以解决这三个领域的问题。它将人工智能引入我们已经使用的应用程序中，以及我们已经使用的位置，全部内置在我们始终可用的设备中。

然而，随着人工智能应用的增长，我们需要确保我们的个人电脑、手机和设备具备人工智能准备能力。这意味着设计传统计算引擎－中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）－来运行复杂的人工智能工作负载，以及创建新的、专用的人工智能引擎，如神经处理单元（NPU）。我们的行业仅处于一个多年反馈循环的开端，更好的人工智能硬件产生更好的人工智能软件，进而产生更好的人工智能硬件，以此类推。

这是规模化人工智能的未来，也为未来提供了路线图。根据我在半导体行业近30年的经验，我认为在这些转变中有三个持久的真理，以及我们如何充分利用这一时刻的方式。

以人民的需求为先

有意义的创新始于人们的日常需求。想想2000年代Wi-Fi的崛起、2010年代视频会议的爆炸以及最近的混合工作转变。在每种情况下，行业必须弄清楚如何将技术最好地融入人们的生活中。有用的应用程序推动采用和进一步进步，直到新技术变得不可或缺。

我们已经开始为PC上的人工智能进行这个过程。微软正在为使用Windows的14亿人构建人工智能协作体验。但在不久的将来，人工智能将整合进数百个应用程序，最终整合进我们甚至还没有意识到的数千个应用程序。这不仅会增强现有的体验，还将提升我们在工作、创造力和协作方面所做的一切。

拥抱挑战将带来解决方案

我们必须坦诚地讨论挑战，以取得更好的结果。这是找到解决客户需求的正确解决方案的唯一途径。对于人工智能来说，性能和安全是两个核心障碍。考虑到GPT-3的规模比GPT-2大几个数量级，从15亿个参数增加到1750亿个参数。现在想象一下这些计算需求在每个应用程序上的倍增，通常同时运行。只有为人工智能构建的芯片才能确保这些体验快速、流畅且高效。

对于半导体行业来说，这是几十年来最有影响力的转折点之一。我们必须改进硬件的设计，创建新的集成人工智能加速器引擎，以以更低的功耗提供人工智能功能，并在平台功耗和性能之间保持正确的平衡。与此同时，我们还需要基于硬件的安全性来保护通过人工智能运行的数据和知识产权。

成功意味着跨领域的合作

创造改变世界的技术需要一个开放的生态系统。我们知道，当将新创新交到制造商和开发者手中时，它们才真正起飞。一个很好的例子就是游戏。搭载强大的CPU和GPU的游戏笔记本电脑带来了密集计算，游戏开发者则利用这些计算来创建沉浸式的视觉效果和参与游戏操作。这都是实现共同目标的合作过程的一部分。

安全、无缝的人工智能将需要在堆栈的每一层面提供解决方案。我们需要密切合作来扩大硬件和操作系统，在开发者采用方面提供工具，并使制造商和合作伙伴提供新的体验。只有通过行业合作，人工智能才能以规模推动发展，释放出反馈循环，并最终创建一代新的人工智能功能和杀手级应用程序。人工智能的承诺是真实的，但挑战也是真实存在的。半导体行业在过去的科技革命中至关重要，设计和扩大解决方案。为了实现这一目标，我们必须发现和解决实际的挑战，跨学科合作，并为人工智能服务于人们需求的共同愿景努力。我相信我们的行业将迎接挑战。

Michelle Johnston Holthaus是英特尔（Intel）客户计算部门的执行副总裁兼总经理。

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