Auganti dirbtinio intelekto modelių paklausa spartina skaičiavimo pajėgumų krizę, o tradiciniai puslaidininkių kūrimo ciklai tampa per lėti. Startuolio „Ricursive Intelligence“ įkūrėjos Anna Goldie ir Azalia Mirhoseini konferencijoje „TechCrunch Disrupt“ pareiškė, kad vienintelis tvarus kelias išvengti infrastruktūros aklavietės yra patikėti lustų projektavimą patiems algoritmams.

Toks posūkis tiesiogiai veikia duomenų centrų operatorius, technologijų bendrovių kapitalo išlaidas ir galutines debesijos paslaugų sąskaitas.

Tūkstantkartinis skaičiavimo galios šuolis

Pasak A. Goldie, per artimiausius penkerius metus skaičiavimo resursų poreikis išaugs bent 10 000 kartų, ir šis vertinimas scenoje buvo įvardytas kaip potencialiai konservatyvus. Tokio masto plėtros nebeįmanoma pasiekti vien statant naujus serverių masyvus. Tai reikalautų neproporcingai daug elektros energijos, gamybos linijų ir žemės plotų.

„TechCrunch Disrupt“ renginyje A. Goldie pabrėžė, kad atsakymas negali būti dešimt tūkstančių kartų daugiau duomenų centrų. Vietoj to būtina projektuoti efektyvesnius procesorius, kurie optimaliau išnaudotų duomenų centrų pralaidumą, gamybos plokšteles bei puslaidininkių gamyklas.

Problema aštrėja. Įprastas naujo mikroschemų rinkinio kūrimo ciklas trunka nuo šešių mėnesių iki dvejų metų, todėl inžinieriai priversti itin atidžiai atrinkti, kuriuos projektus apskritai verta pradėti gaminti. „Ricursive Intelligence“ siekia šį procesą sutrumpinti iki savaitės, atverdama kelią siaurai pritaikytiems lustams kosmoso, papildytosios bei virtualiosios realybės ar biologinių skaičiavimų srityse.

Netradicinė architektūra be žmogaus šablonų

Projektavimo automatizavimas remiasi patirtimi, sukaupta kuriant ankstesnę sistemą „AlphaChip“. Ši sistema atrado žmogaus akiai neįprastus komponentų išdėstymo būdus, tokius kaip žiedo formos topologija, kuri nustebino inžinierius, bet užtikrino pranašesnį našumą.

Užuot skaidę procesorių į dešimtis atskirų blokų pagal dešimtmečius galiojusias taisykles, optimizavimo algoritmai vertina visą schemą iš karto. Tai leidžia atrasti bangines ar kitas sudėtingas struktūras, kurių žmogus nenumatytų, ir pasiekti geresnį energijos bei duomenų perdavimo balansą.

A. Goldie pozicija aiški: žmonių vaidmuo krypsta link idėjų generavimo, o vykdymą perima algoritmai. Tai keičia pačią puslaidininkių sektoriaus dinamiką, nes gamybos laikas tampa svarbesnis už rankinį projektavimo darbą.

Kvantinės optikos miniatiūrizacija laboratorijose

Paraleliai skaičiavimo problemos sprendžiamos fundamentaliuose lygmenyse. Tyrėjų grupė, vadovaujama Chen Qing, mokslo archyve „arXiv“ pristatė kompaktišką trijų dimensijų magneto-optinį spąstą (3D-MOT), skirtą rubidžio atomams vėsinti ir sulaikyti. Šis elementas yra būtinas šaltųjų atomų kvantiniams kompiuteriams bei itin tiksliems matavimams.

Tradicinės magneto-optinių spąstų sistemos reikalauja griozdiškos atviros erdvės optikos, kuri riboja jų praktinį pritaikymą už laboratorijų ribų. Tyrėjai pademonstravo, kad panaudojus du daugiafunkcius optinius metapaviršiaus lustus ir vakuumo celę, pagrindinio modulio tūrį pavyko sumažinti iki 73×73×107 milimetrų.

Lazerio spindulys į metasaviršį nukreipiamas optiniu kabeliu, o tokia pilnai šviesolaidžiu sujungta struktūra užtikrina stabilią veiklą. Bandymų metu mokslininkai sulaikė ir atvėsino 1,3 tūkstančio rubidžio atomų iki maždaug 183 mikrokelvinų temperatūros.

Puslaidininkių rinkai artimiausiais metais teks atsakyti į klausimą, ar dirbtinio intelekto projektuojami lustai spės pasiekti gamybos linijas greičiau, nei duomenų centrai atsitrenks į energijos ir pralaidumo lubas. Šių sprendimų diegimo tempas lems ne tik technologijų sektoriaus maržas, bet ir tai, kiek kainuos tolesnė skaitmeninės infrastruktūros plėtra.

> Tai nėra investavimo patarimas.

Šaltiniai

  1. [1] [arXiv | 2026-10-15] A compact six-beam 3D magneto-optical trap based on multifunctional metasurface chips
  2. [2] [Tech.yahoo.com | 2026-10-15] Ricursive Intelligence is betting on AI-designed chips to help solve the compute crisis
  3. [3] [TechCrunch | 2026-10-15] Ricursive Intelligence is betting on AI-designed chips to help solve the compute crisis | TechCrunch
  4. [4] [Straitstimes.com] To solve the haze crisis, governments must ‘follow the science’ | The Straits Times