生成型人工智能通过大量训练，正在对很多技术和相关硬件供应链产生巨大影响。

目前全球都在热议人工智能如何开始影响我们生活的方方面面。人工智能已经被应用于医学诊断、选美竞赛等各个领域。人工智能技术的长期影响上升到工业革命的程度。人们担心的是人工智能的前景是否会随着时间的推移而减弱，是否达到更合理的预期，还是会超过我们的想象。

这个过程可以通过高德纳（Gartner）技术成熟度曲线图来描述。它说明了突破性技术在可以进入量产应用的典型时间线。一些创新，如LED照明取代白炽灯，需要许多年的时间才能获得认可，而有些创新如手机，迅速成为一种普遍的必需品。

尽管人工智能系统早期开发始于20世纪50年代中期，但随着2022年底ChatGPT的引入，人工智能迅速进入市场，并继续以前所未有的速度发展。一些专家预测，我们仍处于曲线中夸大预期（inflated expectation）部分的早期阶段。而另一些人则声称，我们已经在启蒙斜坡（ slope of enlightenment）上。由于制造更大人工智能电脑的竞争，电子和光学零部件制造商取得了非凡的销售增长，预计这将持续十年左右。

毫无疑问，人工智能技术的大量培训工作量，对大量技术和相关硬件供应链产生了巨大影响。据估计，2024年，科技行业的领导者在与人工智能技术相关的资本支出上支出了2,000亿美元。由大型语言模型驱动更大、更快计算机集群的需求增加，预计这些人工智能系统模型的规模每年将增加10倍。其结果是，超大型数据中心的基本架构正在随着新的人工智能技术需求而改变。为了创建更大的机器，远程数据中心正在使用高速、低延迟的光链路连接。这也导致能源和水的巨大消耗。

在高密度封装中的高性能算力，使所有人工智能系统类型的新型高速和配电组件市场得到蓬勃发展。这导致了七个重大发展：

* 铜背板连接器现在人工智能系统传输速度额定值可达到224 Gb/s PAM4。

* 对高密度和大电流电源连接器的需求正在增长，设计电压高达600伏，提高数据中心的人工智能系统配电效率。母排配电连接器的额定电流为数百安培。

安德森电力产品公司的Saf-D-Grid连接

* 用高速双轴电缆取代铜PCB路径的势头正在继续增长。

Amphenol公司的OverPass™线缆

* 机架顶部和计算机机架之间的高速连接需要混合无源、有源铜线以及有源光缆组件等。

* GPU已经发展成为一个关键的组件，能够使极其复杂的计算任务得到加速。先进的人工智能机器使用了多达10万台加速器，并使英伟达等人工智能系统供应商成为股市宠儿。

大型机器的电能需求可以达到每个机架的12万瓦，导致对人工智能系统设计和建设的重新考虑。据估计，到2026年，全球数据中心的用电量为800TWh（亿千瓦时），大致相当于日本一年的总电能消耗。

人工智能系统设计人员要求降低功耗，特别是在芯片层面。每比特皮瓦（Picowatts ）已成为一个关键的设计效率标准。传统空气冷却在人工智能系统散热上已经不能满足日益提升的要求，液体冷却的采用正在加快。人工智能技术解决方案的范围从单个设备上的冷板到完全浸没系统。液冷方案原来由于成本和复杂性而被延缓应用，现在被考虑应用在数据中心了。

新的数据中心选址过程需要包括足够的电能，通常超过一个中型城市。这限制了首选地点的可用性，并增加了房地产的成本。获得大量的水和一个自然凉爽的环境也已成为一个因素。

随着设计师们正在考虑使用当地的“微型”核发电机来支持新的人工智能数据中心的能源需求，为具有核经验的承包商创造了机会，核能工业重新焕发了活力。

对超高性能的要求促使制造商加快了前沿部件的改进。这在光学互连中尤其明显。

Switch ASICS的性能从2020年的25.6 Tb翻了一番，增加到现在的51.2Tb ，而102.4 Tb已经在开发中。

可插入式QSFP-DD和OSFP收发器已经出现了爆炸式增长，相干光学迅速进入批量应用。光收发器2024年的销售额将超过40亿美元，是2023年的两倍。

支持800G+光收发器的数字信号处理器芯片正在从7nm技术发展到5nm技术，从而降低了功耗、提高性能和增加封装密度。

新兴技术，包括空芯光纤和多芯光纤，因其减少延迟和增加数据传输密度的能力而受到关注。人工智能计算系统正在驱动转换盒内的光学发展，并更接近转换芯片，因为共封装光学提供了更大密度和更低功耗。线性光学正在被研究，从而降低成本和功耗。

双轴电缆和光缆的解决方案，正在解决连接到下一代交换机芯片的挑战。

Samtec AcceleRate® HP线缆方案

为了提高光传输网络的效率，800G嵌入式光源系统将发展到1.6Tb+。其发展将需要5纳米以下芯片技术的进步，从而增加对下一代半导体制造设备的需求。超级C是扩展传输频谱以增加光纤容量的一个例子。

正在进行分解架构被视为支持人工智能计算机需要增加的计算密度和减少功耗。

人工智能集群的规模和复杂性正在增加人们对维护所需的先进测试和测量设备的需求，并最终创建自动化管理系统。在这些巨大而复杂的人工智能系统中，发生故障将产生巨大损失，这使得动态故障检测和补偿至关重要。

硅光子学的进展正在被提出作为解决I/O数据瓶颈和封装密度挑战的解决方案。

先进封装技术包括芯片架构，通过将芯片功能分割成离散元素来取代芯片系统设计。这允许创建一个包含模块化组件、定制化和可重用性的开放生态系统，以及优化性能和功耗。芯片间的互连标准是目前设计师们关注的一个热门话题。

人工智能技术正在推动使用人工智能机器人的增长。这种新型机器人使用机器视觉，并证明了通过观察过程，甚至通过一系列简单口头命令来学习全新任务的能力。除了与人类合作外，机器人现在还可以与其它机器人合作。

认识到人工智能技术的重要性，一场国际领导力竞赛已经开始。美国和中国的开发者都选择了一种开源软件的方法，它允许独立开发者更快地推进人工智能技术。流氓人工智能软件的潜在危害问题在很大程度上还不确定。美国政府已经对最先进的人工智能芯片实施了贸易禁运。这促使中国加快发展自己的芯片设计和制造能力。中国最近还将中国稀土资源的开采国有化，这对许多高科技设备至关重要。

我们只能推测人工智能的应用将把我们引向何方，或者目前人工智能硬件的高速增长将持续多久，但人工智能技术革命正在刺激大量相关技术前所未有的进步，尽管存在许多尚未解决的问题。目前还不清楚即将上任的美国政府是否会继续支持人工智能研究。对人工智能的担忧会导致更多的政府监管，减缓进展吗？全球对人工智能优势的竞争会成为未来经济和政治主导地位的关键因素吗？

很清楚的是人工智能技术可能会以我们无法预测的方式导致根本性的变化，同时产生巨大的商业机会。这将会是一个有趣的旅程。