1月20日，纽约的Normal Computing公司把斯蒂芬·怀特拉姆和科尼埃尔·卡塞特的理论给转化成了实践成果。劳伦斯伯克利国家实验室的这两位科学家在《自然-通讯》上发表了名为《热力学计算》的论文，这次他们把热力学系统的物理过程当作了计算资源。研究团队将这种模式比作顺水推舟，就像水流自然带动船舶航行那样，通过精心设计的物理系统，让网络在热力学平衡中达到目标状态。这种计算方式理论上能把能效提升到原来的百亿分之一。怀特拉姆指出，传统数字计算需要耗费大量能量来制造伪随机噪声，而他们利用无处不在的热波动作为驱动力。 为了验证可行性，团队随后在《物理评论快报》上通过计算机模拟进行了实验开发。尽管原型芯片处于雏形阶段，在运算过程中通过谐振器引入环境噪声，等系统达到热平衡后就能自动生成结果。不过它的性能还比不上英伟达的GPU集群。这种基于物理机制的运算从根本上省去了模拟随机噪声的能耗。 随着全球数字经济规模的扩大，数据中心能耗已经占到了3%，且每年还在以10%的速度增长。为了减少电力消耗，中国推出了“东数西算”工程，欧盟也有《人工智能法案》。在这个背景下，热力学计算正好提供了一种低功耗的新路径。上世纪四十年代电子计算机诞生以来，经历了真空管、晶体管、集成电路等多次革命，现在的冯·诺依曼架构也遇到了物理极限的挑战。 热力学计算属于后摩尔时代的新兴技术之一，它代表着从电子计算向物理计算转型的重要一步。Normal Computing公司研发的八谐振器原型芯片采用特殊耦合器连接，在达到热平衡状态后新配置就会自动生成答案。尽管还存在纳米材料制备等方面的技术鸿沟需要突破，但这种百亿级能效提升潜力已经给全球绿色算力革命注入了动力。 在气候变化与数字化转型双重挑战并存的当下，这项融合物理学、材料科学与计算机科学的交叉创新凸显了基础科学的重要性。它预示着人工智能硬件正在迈向一个更加智能、高效和可持续的新纪元。这一技术的出现恰逢其时，各国都在把绿色算力纳入战略规划。