AI 设计芯片的新纪元 近日，谷歌 DeepMind 在 Nature 上正式公布了其最新的芯片设计算法 AlphaChip，该方法致力于加速和优化计算机芯片的开发，已经历经多款 TPU 的产品考验，可在短短数小时内完成人类专家需要数周甚至数月的芯片布局设计。
2020 年，谷歌发表了预印本论文《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》，介绍了其设计芯片布局的新型强化学习方法。后来在 2021 年，谷歌又发表在 Nature 上并开源了出来。
谷歌的AlphaChip，几小时内就能设计出芯片布局，直接碾压人类专家！这种超人芯片布局，已经应用在TPU、CPU在内的全球硬件中。人类设计芯片的方式，已被AI彻底改变。
芯片加速AI发展，AI反过来又推动芯片进步？
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在陈思诚导演、上映一个多月便揽下3亿票房的谍战片《解密》中，主人公容金珍是一位民国时期的数学天才，大学毕业后本已开始从事“机器人脑”的研究工作，却在机缘巧合之下被谍报机关招募，自此一生奉献给了密码破译。
自从 OpenAI 的 o1 问世以来，它强大的推理能力就承包了 AI 圈近期的热搜。不需要专门训练，它就能直接拿下数学奥赛金牌，甚至可以在博士级别的科学问答环节上超越人类专家。
除了蛋白质设计和药物发现，Nature上最近刊登的一篇论文又解锁了AlphaFold这类生物大模型的新用途——揭示生物的亲缘关系和进化史。
一家刚成立6个月的初创公司Chai Discovery最近发布了能对打甚至超越AlphaFold 3的模型Chai-1，而且放出了模型权重和推理代码。不开源的DeepMind这回还能坐得住吗？
