未来的计算机芯片或许能够帮助降低生成式人工智能带来的惊人能源需求，但芯片制造商表示，他们首先需要从人工智能那里做出一定改变：放慢飞快的变革步伐。
到目前为止，图形处理单元在训练和运行大型人工智能模型方面占据了主导地位。这些芯片最初是为游戏图形而打造的，将高性能与灵活性和可编程性完美结合，以跟上当今不断变化的人工智能模型潮流。
英伟达在GPU市场的主导地位使其估值达到万亿美元，但包括AMD在内的其他公司也在生产这些芯片。
然而，随着行业围绕更标准化的模型设计进行整合，将有机会制造更多不需要太多可编程性和灵活性的定制芯片，AMD首席执行官苏姿丰(Lisa Su)表示，这将使它们更节能、更小、更便宜。
“目前，GPU是大型语言模型的首选架构，因为它们在并行处理方面非常高效，但它们只提供一点点可编程性。”苏姿丰提到，“我是否相信，五年后，这将成为首选架构?我认为它会改变。”
苏姿丰预计，五年或七年时间内GPU还不会失势，但会出现GPU以外的新势力。
AMD首席执行官苏姿丰表示，计算方面也没有万能的解决方案。未来的AI模型将使用不同类型芯片的组合，包括当今占主导地位的GPU以及仍有待开发的更专门化的芯片，以实现各种功能。
“还会有其他架构。”她说，“只是这将取决于模型的发展。”
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