類比計算的復興：能源效率與AI時代的新希望

隨著人工智慧（AI）及邊緣計算需求的爆發增長，類比計算正逐漸復興，成為解決數位系統能耗與運算限制的潛在方案。多家科技公司與研究機構正致力於開發類比技術，旨在應對持續性的數據流處理及高效能平行計算的挑戰，這為數位技術提供了有力的補充。

數位計算的困境

數位計算的飛速發展帶來了前所未有的挑戰，特別是在能源消耗與運算效率方面。以人工智慧為例，訓練一個大型語言模型的耗電量可與一百戶美國家庭一年的能源消耗相當，這不僅加重環境負擔，也對AI未來的發展造成了擴展瓶頸。

此外，數位計算的離散特性使其在處理連續數據流及平行運算時效率不佳，需要將信號量化處理，可能導致信息丟失與運算冗餘。這些問題促使研究人員重新審視類比計算的潛力。

類比計算的優勢

類比計算不僅能直接處理連續數據，還可在不需量化的情況下實現即時運算，特別適用於自然現象模擬與物理過程分析。例如，類比電路能快速解決複雜的微分方程，執行積分運算，其精確度與速度遠超數位系統。

在能耗方面，類比系統的計算能效顯著高於數位技術，尤其在物聯網（IoT）與邊緣計算等需長時間運行的場景中。例如，Aspinity開發的類比機器學習晶片在實現持續監控時，能耗僅約20微安，比傳統數位系統節能超過百倍。

AI與邊緣計算的革命

類比計算正成為邊緣人工智慧的重要推動力。它消除了對耗能的類比至數位轉換器（ADC）的依賴，能直接處理感測器的連續數據流，並保留更高的數據精度。例如，Mythic公司採用類比記憶體計算架構，將25萬億次操作的計算能力融入單一晶片，能耗降低3.8倍，效能提高2.6倍。

這些技術革新正在重塑如機器人、自主駕駛、防衛系統及消費性裝置等領域，在功耗與即時運算需求中找到最佳平衡。

未來的混合系統

混合系統，結合類比與數位計算，甚至納入量子技術，正被視為計算領域的未來趨勢。混合系統充分利用量子計算的強大算力與類比技術的能效優勢，並透過數位技術進行錯誤修正與批量處理，實現整體效能最大化。

例如，微軟與IBM等科技巨頭已推出混合量子計算架構，允許開發者將經典與量子指令無縫整合，用於解決如AI模型訓練與密碼分析等高複雜性問題。這些創新不僅提升了計算能力，也為技術應用的普及鋪平了道路。

類比技術的廣闊前景

隨著對高效能、低能耗計算需求的增加，類比計算正從歷史的邊緣走向舞台中心，成為AI、邊緣計算以及混合系統的關鍵推動力。在未來的科技生態中，類比計算與數位技術的協同發展，或將重新定義計算的極限與可能性。