新型类脑芯片或可降低70%的AI能耗
来源：剑桥大学 | 日期：2026年4月23日
类脑计算领域的一项突破，有望让当前能耗巨大的AI系统变得更高效。研究人员利用改良的氧化铪材料，制造出一种新型纳米电子设备，模仿了神经元同时处理和存储信息的方式。与传统芯片在内存和处理器之间来回移动数据而浪费能源不同，该设备功耗极低，有望将能耗降低高达70%。
作者：剑桥大学 巴巴克·巴希特博士 (Dr. Babak Bakhit)
详细内容
科学家们创造了一种新型纳米电子设备，可以显著降低人工智能系统的能耗。这项创新通过模仿人脑处理信息的方式工作，为当今耗能巨大的AI硬件提供了更高效的替代方案。
由剑桥大学领导的研究团队开发了一种改良版的氧化铪，它作为一种高稳定性、低能耗的“忆阻器”（memristor）——一种旨在模仿大脑神经元连接和沟通方式的组件。他们的研究成果已发表在《科学进展》（Science Advances）杂志上。
为什么当前AI系统消耗这么多能源？
现代AI依赖于传统计算机芯片，这些芯片需要在内存和处理单元之间不断移动数据。这种来回的数据传输需要消耗大量电力，随着AI在各行业越来越广泛地应用，其能源需求也持续攀升。
原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2026/04/260422044633.htm
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