未來的計算機芯片或許能夠幫助降低生成式人工智能帶來的驚人能源需求，但芯片制造商表示，他們首先需要從人工智能那里做出一定改變：放慢飛快的變革步伐。

　　到目前為止，圖形處理單元在訓練和運行大型人工智能模型方面占據了主導地位。這些芯片最初是為游戲圖形而打造的，將高性能與靈活性和可編程性完美結合，以跟上當今不斷變化的人工智能模型潮流。

　　英偉達在GPU市場的主導地位使其估值達到萬億美元，但包括AMD在內的其他公司也在生產這些芯片。

　　然而，隨著行業圍繞更標準化的模型設計進行整合，將有機會制造更多不需要太多可編程性和靈活性的定制芯片，AMD首席執行官蘇姿豐(Lisa Su)表示，這將使它們更節能、更小、更便宜。

　　“目前，GPU是大型語言模型的首選架構，因為它們在并行處理方面非常高效，但它們只提供一點點可編程性。”蘇姿豐提到，“我是否相信，五年后，這將成為首選架構?我認為它會改變。”

　　蘇姿豐預計，五年或七年時間內GPU還不會失勢，但會出現GPU以外的新勢力。

　　AMD首席執行官蘇姿豐表示，計算方面也沒有萬能的解決方案。未來的AI模型將使用不同類型芯片的組合，包括當今占主導地位的GPU以及仍有待開發的更專門化的芯片，以實現各種功能。

　　“還會有其他架構。”她說，“只是這將取決于模型的發展。”