当前计算处理器技术发展正面临物理极限的严峻挑战。艾伦人工智能研究所科学家Tim Dettmers在其最新研究中指出，硬件扩展能力的局限正成为实现通用人工智能和超级智能的主要障碍。这种制约不仅影响着技术发展路径，更对整个人工智能领域的未来走向产生深远影响。
从技术演进轨迹来看，自2018年起GPU性能提升已明显趋缓。现有的性能优化主要依赖低精度数据类型和张量核心的技术改进，但实际效果远未达到业界预期水平。值得注意的是，硬件发展空间可能仅剩一到两年的窗口期，此后任何实质性性能提升都将面临物理层面的根本性限制。
尽管单个处理单元的性能增长受限，但通过系统级创新仍存在突破可能。以英伟达最新发布的GB200 NVL72系统为例，通过将加速器数量从8个提升至72个，成功实现了约30倍的推理性能跃升。这种硬件整合方案为延缓技术瓶颈提供了可行路径。
需要特别强调的是，关于通用人工智能的讨论不能仅停留在理论层面。其最终实现必须依托于切实可行的运算能力支撑，这就要求产业界在关注算法优化的同时，更要重视底层硬件架构的革新与突破。
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