慕尼黑工业大学 (TUM) 开发的一款新型人工智能芯片无需现有芯片所需的云服务器或互联网连接即可运行。这款 AI Pro 由 Hussam Amrouch 教授设计，以人脑为模型。其创新的神经形态架构使其能够即时执行计算，确保全面的网络安全。此外，它的能效最高可提升 10 倍。

这位慕尼黑工业大学人工智能处理器设计教授已经获得了半导体制造商格芯(Global Foundries)在德累斯顿的工厂生产的首批原型芯片。与传统芯片不同，AI Pro 的计算单元和存储单元位于同一位置。这得益于该芯片采用了“超维计算”原理：这意味着它可以识别相似性和模式，但无需数百万条数据记录即可进行学习。

与传统人工智能芯片采用的深度学习方法不同，这款芯片不会显示无数的汽车图像，而是会整合各种信息，例如汽车有四个轮子、通常在道路上行驶以及形状各异等。Amrouch 教授解释说，就像这款新芯片一样，“人类也能通过相似之处进行推理和学习。”

类脑思维的一个重要优势是节能。在训练一个样本任务时，新芯片的功耗为24微焦耳，而同类芯片所需的功耗是后者的10到100倍——“这是一个创纪录的值，”Amrouch教授指出。“这种现代处理器架构、算法专业化和创新数据处理方式的结合，使这款人工智能芯片与众不同。”

这也使其与行业巨头英伟达(NVIDIA)等全能型芯片区别开来。“英伟达构建了一个依赖云数据并承诺解决所有问题的平台，而我们开发了一款能够提供定制解决方案的人工智能芯片。这里面有着巨大的市场。”

该研究正在接受欧洲固态电子研究会议(ESSERC 2025)的审查。

神经形态芯片：以人脑为模型

目前，这款一平方毫米芯片的售价为3万欧元。它拥有约1000万个晶体管，密度和性能都不如拥有2000亿个晶体管的NVIDIA芯片。但这并非Amrouch教授的首要关注点。他的团队专注于研发能够直接在现场进行处理的AI芯片，而无需将数据与数百万个其他数据集一起发送到云端进行处理，然后再返回。这节省了时间和服务器计算能力，并减少了AI的碳足迹。

这些芯片还针对特定应用进行了定制。“这使得它们非常高效，”芯片专家Amrouch说道。例如，它们专注于处理通过智能手表或无人机导航收集的心率和其他重要数据。由于这些个人数据(有时是敏感数据)保留在设备上，因此根本不会出现网络连接不稳定或网络安全问题。“未来属于拥有硬件的人，”Amrouch说道。