Analog AI Is Back, But Can It Survive Its Own Noise?

Điện toán tương tự (analog computing) đang hồi sinh nhờ nhu cầu tiết kiệm năng lượng của AI, khi nó thực hiện phép nhân ma trận-vec-tơ trực tiếp trong bộ nhớ nhờ các thuộc tính vật lý như độ dẫn, định luật Ohm và Kirchhoff, vượt qua " bottleneck von Neumann". Tuy nhiên, công nghệ này đối mặt thách thức lớn từ nhiễu (noise), chi phí chuyển đổi ADC/DAC, và độ trôi dẫn (conductance drift), dù huấn luyện chống nhiễu (noise-injection training) có thể cải thiện độ bền vững. Các công ty như IBM Research, EnCharge AI và Mythic đang phát triển, nhưng công nghệ vẫn chủ yếu ở giai đoạn tiền thương mại, phù hợp cho suy luận (inference) hơn là huấn luyện.