5大趋势显现，这一产业正蓄势爆发
作 者：于启章
来 源：正和岛（ID：zhenghedao）
一、可持续，离不开一个关键议题昨天，博鳌亚洲论坛全球健康论坛第三届大会在北京闭幕。
每年，这一盛会不仅是全球健康领域专家和领袖们交流的平台，也总能将大健康议题推向万众关注的中心。
就像联合国2030年可持续发展目标（SDG）明确指出的一样，“确保健康的生活方式，促进各年龄段人群的福祉” 是实现可持续发展的关键。
它深刻反映了健康与社会经济发展的密切关联，以及全球对健康问题的重视。
毕竟，健康的人口是可持续发展的基石。只有在健康的基础上，个体才能充分发挥其潜力，参与经济活动，推动社会进步。
健康不仅仅是没有疾病，而是身心和社会适应能力的完满状态。一个健康的社会能够减少医疗资源的过度消耗，从而将更多的资源投入到教育、环保等其他可持续发展领域。
此外，健康的社会更能适应和应对突发事件，如流行病和自然灾害。新冠疫情的全球大流行已经充分证明了公共卫生系统的韧性对于社会稳定和经济持续发展的重要性。
近年来，全球在传染病防治、消除贫困和饥饿、基本医疗卫生服务普及、科技创新全面助力医药卫生发展等方面取得相应进展，但同时也面临着新的健康风险和挑战。
大会此次将主题聚焦在“健康无处不在——可持续发展的2030时代”，会期三天，21场平行分论坛，内容涉及罕见病国际合作、南南合作助力妇幼健康、人工智能赋能大健康等多个领域，进一步拓宽了我们对于大健康议题的关注视野。
而在此次大会的各类活动中，我们也注意到毛铺草本酒作为官方指定用酒频频亮相，我想，这不仅因为中国有历史悠久的酒文化色彩，也取决于毛铺草本酒以其独特的草本科技创新，强调健康饮酒的理念，契合了大会以及当今社会对健康生活方式的追求。
从过去到今天，企业在推动大健康发展中都扮演着关键角色，从创新驱动、资源整合、市场引导到社会责任等，拥有健康引领意识的企业作用在方方面面。
此次大会上，我们也看到了几个重要趋势。
二、健康，5个趋势
近年来，大健康产业呈现出蓬勃发展的态势，受到越来越多的关注和投资。而此次博鳌亚洲论坛全球健康论坛第三届大会上，我们在消费端和产业端观察到了几大趋势：1. 科技，对“天然”祛魅 对于很多追求高品质生活的人来说，数字健康已成为他们生活中不可或缺的一部分。人工智能、物联网、大数据和云计算等技术在健康管理、疾病预测和个性化医疗等方面的应用，让他们对自身健康的监测和管理更加便捷和精准。远程医疗和智能穿戴设备的普及，使他们能够随时随地了解自己的健康状况，做出及时的健康决策。当下，人们对科技促进健康的接受度越来越高，因为事实证明，科技在健康产品和体验方面的促进作用是真实且有效的，这改变了一部分人过去只相信天然产品的观念。 2. 预防，成为主流许多人会有感触，随着年龄的增长，对健康的关注也会成为常态。
越来越多人不仅注重健康体检和慢病管理，还积极参与健康咨询和健康促进活动。企业和机构也越来越重视员工的健康管理，开展多种形式的健康促进活动，以确保员工在高强度工作中依然保持良好的健康状态。
需求拉动之下，功能性食品和保健品市场规模正在不断扩大。日常饮食中，无糖饮品和低脂低糖酱料等品类的兴起也揭示了健康迭代的无处不在。
产业发展端来看，大健康产业与其他产业的融合趋势明显。例如，医疗健康与旅游业结合，形成了医疗旅游；健康与互联网结合，催生了健康电商；健康与房地产结合，开发了健康地产项目。
与此同时，大健康产业逐渐形成一个涵盖医疗、医药、保健、健康管理、健康保险等多领域的综合性生态体系，推动了资源的整合与协同发展。
4. 政策支持
当下，越来越多国家正在出台支持大健康产业发展的政策，例如，我国发布了《“健康中国2030”规划纲要》，提出了全面提升人民健康水平的目标和具体措施，这些政策为产业发展提供了良好的环境和有力的保障。
而随着产业的发展，相关法律法规和监管体系也在不断完善，保障了市场的规范运作和消费者的权益。 5. 资本涌入可见的是，大健康产业已经吸引了大量的资本投入，医疗健康企业的融资和并购活动频繁。风险投资和私募股权基金积极布局健康科技、生物医药、健康服务等领域，推动了创新和产业升级。
总体来说，大健康产业在技术创新、市场需求、政策支持和资本推动等多重因素的作用下，呈现出快速发展的态势。
未来，随着人们健康意识的不断提高和技术的不断进步，大健康产业将继续蓬勃发展，成为经济增长的重要引擎之一。
三、认知，指引科技
对于产业趋势的判断固然重要，但对于一个可持续发展的长远目标而言，一定要从变化中把握不变。回顾历史，我们不难发现，健康科技在推动人类存续中起到极为重要的作用。从远古时代，人类在与自然的顽强抗争中，摸索着草药的奇妙功效，探索着食疗的神奇力量，这是健康科技的萌芽。然而，真正的飞跃却在近现代科学的黎明中闪耀。1928年，亚历山大·弗莱明发现了青霉素，这一抗生素的发明，挽救了无数垂危的生命，让无数家庭重拾希望的光芒。后来，疫苗的问世，如牛痘疫苗、脊髓灰质炎疫苗等，仿佛一面面坚固的盾牌，抵御了传染病的肆虐，守护了无数儿童的未来。20世纪中期，心脏外科技术的突破，如冠状动脉搭桥手术，为心脏病患者打开了一扇生机的窗户。基因编辑技术的诞生，以CRISPR-Cas9为代表，犹如一把精准的手术刀，为攻克遗传性疾病和癌症等复杂病症提供了全新的希望，开启了精准医学的辉煌时代。在这次博鳌亚洲论坛全球健康论坛第三届大会上，未来健康科技的蓝图也徐徐展开。随着科技的日新月异，人们对健康的追求也在不断升华。从单纯的生存保障，迈向心理与身体健康的高质量平衡，健康科技的未来充满了无限可能。这一趋势的背后，是人们对生命质量的全面关注。正式建立在这样的认知和关怀之上，毛铺草本酒以其独特的健康科技理念和卓越品质，走上国际舞台。作为官方指定用酒，毛铺草本酒不仅展现了中国传统酒文化的独特魅力，更是健康科技与现代生活方式优质融合的案例。它将现代草本科技与传统草本智慧相结合，不仅追求口感的享受，更关注饮酒者的健康。这种对健康生活方式的深刻理解和积极追求，与大会倡导的全面健康理念不谋而合。长久以来，人类不仅是自然的探索者，更是生命奥秘的解锁者，这个过程中，科技的力量为人类的健康与福祉编织着最绚烂的篇章。
未来，健康科技将融入我们生活的方方面面，健康生活和消费习惯的觉醒也正在引领一场社会的全面升级。
健康，正在成为一场新的潮流。
排版 | 曹卜化编辑 | 正风 轮值 主编 | 夏昆从四大趋势看芯片产业的发展
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这是《麻省理工科技评论》的“未来趋势”系列，横跨各个行业、趋势和技术，带你一起先睹未来。
芯片制造的未来在哪？在科技巨擘、初创势力、AI 技术及全球贸易纷争等因素交汇下，这一问题显得尤为重要。科技巨头亲自下场造芯，初创公司则以创新技术谋求破局，力图在智能时代芯片战中占得先机。而边缘运算的崛起，正推动 AI 更贴近生活，对芯片的小型化、高效能提出更高要求。国际间对芯片供应链的竞争，更是重塑生产制造格局，力求技术自主与安全。芯片领域，正步入一个多方博弈、创新迭出的新纪元。
得益于人工智能领域的蓬勃发展，芯片界正处于一场巨大浪潮的转折点。市场对能更快速训练 AI 模型并使其能够在智能手机、卫星等设备间快速响应的芯片需求激增，从而使用户能在不泄露私人数据的情况下运用这些模型。政府、科技巨头及初创企业纷纷竞逐日益壮大的半导体市场蛋糕。
以下是未来一年内定义下一代芯片形态、生产者以及新技术的几大趋势。
（来源：MIT Technology Review）
各国相继推出《芯片法案》（CHIPS Acts）
在凤凰城郊外，全球两大芯片制造商台积电（TSMC）与英特尔（Intel）正竞相在沙漠中建设园区，期冀将其打造为美国芯片制造实力的新中心。这两项努力的共同点在于资金来源：2022 年 3 月，美国总统拜登宣布为英特尔在美国各地的扩张项目提供 85 亿美元的直接联邦资金及 110 亿美元的贷款。几周后，又宣布为台积电提供 66 亿美元资金。这些奖励仅是通过 2022 年签署的 2800 亿美元《芯片与科学法案》（CHIPS and Science Act）涌入芯片行业的美国补贴的一部分。这笔资金意味着任何涉足半导体生态系统的公司都在分析如何重组供应链以从中获益。尽管大部分资金旨在提升美国芯片制造业，但包括设备制造商和专业材料初创企业在内的其他参与者也有申请的空间。
然而，美国并非唯一一个试图将部分芯片制造供应链本地化的国家。日本正在其本国版《芯片法案》上投入 130 亿美元，欧洲计划投入超过 470 亿美元，而印度今年早些时候宣布了一项 150 亿美元的本土芯片厂建设计划。这一趋势的根源可以追溯到 2014 年，据塔夫茨大学教授、《芯片战争：争夺世界最关键技术》一书作者克里斯·米勒介绍，当时中国开始支持本土芯片制造商。
“各国国家政府担心除了提供激励措施外别无选择，否则企业就会将制造转移到中国。”他说。这一威胁加上 AI 的兴起，促使西方政府资助替代方案。在未来一年里，这可能会产生滚雪球效应，更多国家因担心落后而启动自己的项目。
米勒指出，这些资金不太可能导致全新的芯片竞争对手出现或从根本上重塑最大芯片玩家的格局。相反，它主要激励像台积电这样的主导企业在全球多个国家建立根基。但仅凭资金不足以迅速实现这一目标——台积电在亚利桑那州建厂的努力已因错过截止日期和劳资纠纷而受阻，英特尔也同样未能按承诺期限完成建设计划。而且，即便这些工厂最终上线，其设备和劳动力是否能具备与海外同等水平的先进芯片制造能力尚不确定。
“供应链的重塑和转移将缓慢进行，需要数年乃至数十年，”米勒说，“但它确实在发生转变。”
边缘运算（Edge computing）中的 AI 新进展
目前，我们与 ChatGPT 这类 AI 模型的大多数交互都是通过云端进行的。这意味着当你请求 GPT 挑选服装（或是扮演你的男友）时，你的请求会先到达 OpenAI 的服务器，促使驻留在那里的模型处理该请求并得出结论（称为“推理”），然后再将响应返回给你。依赖云端存在一些缺点：它需要互联网连接，并且意味着你的一些数据会与模型厂商共享。
这就是为什么人们对人工智能的边缘运算产生了浓厚的兴趣和投资，在边缘运算中，AI 模型调用的过程直接在你的设备（如笔记本电脑或智能手机）上进行。随着行业不断朝着 AI 模型深入了解我们的方向发展（Sam Altman 向我描述了他的杀手级人工智能应用程序，它“完全了解我的一生、每封电子邮件、我曾经进行过的每一次对话”），对于能够运行模型而不分享私人数据的更快“边缘”芯片的需求日益增长。这些芯片面临的限制与数据中心中的芯片不同：它们通常需要更小、更便宜且更节能。
美国国防部正在资助许多针对快速、私有边缘运算的研究。2022 年 3 月，其研究部门国防高级研究计划局（DARPA）宣布与芯片制造商 EnCharge AI 合作，创建用于 AI 推理的超强大边缘计算芯片。EnCharge AI 致力于开发一种既能增强隐私又能低功耗运行的芯片。这将使其适用于军事领域，如卫星和离网监控设备。该公司预计将于 2025 年出货这些芯片。
AI 模型在某些应用场景中将继续依赖云端，但对边缘运算改进的新投资和兴趣可能会为我们的日常设备带来更快的芯片，从而实现更多的 AI 应用。如果边缘芯片变得足够小且便宜，我们很可能会在家和工作场所看到更多 AI 驱动的“智能设备”。如今，AI 模型大多局限于数据中心内。
EnCharge AI 的联合创始人 Naveen Verma 表示：“我们在数据中心看到的许多挑战将会被克服。我预期边缘运算将成为关注的重点，我认为这对于规模化部署 AI 至关重要。”
大型科技企业进入芯片制造竞争
从快时尚到草坪护理，各行各业的公司为了创建和训练适用于其业务的 AI 模型，正在支付高昂的计算成本。例如，员工可以用来扫描和总结文档的模型，以及面向外部的技术，如虚拟助手，可以帮助你修理损坏的冰箱。这意味着训练这些模型所需的云计算需求空前高涨。
提供大部分这种计算能力的公司是亚马逊、微软和谷歌。多年来，这些科技巨头一直梦想着通过自主生产数据中心的芯片而非从英伟达等公司购买，来提高利润率。英伟达近乎垄断了最先进的 AI 训练芯片市场，其市值超过了 183 个国家的 GDP。
亚马逊于 2015 年开始这方面的尝试，关键动作则是收购了初创公司 Annapurna Labs。谷歌在 2018 年跟进，推出了自己的 TPU 芯片。微软于去年 11 月推出了首款 AI 芯片，而 Meta 则在今年 4 月展示了其最新版本的 AI 训练芯片。
（来源：AP PHOTO/ERIC RISBERG）
这一趋势可能会削弱英伟达的地位。但在大型科技企业眼中，英伟达不仅是竞争对手：无论他们内部努力如何，云巨头仍然需要英伟达的芯片来满足其数据中心的需求。这部分是因为他们自己的芯片制造努力无法满足所有需求，同时也是因为他们的客户期望能够使用顶级的英伟达芯片。
微软 Azure 硬件负责人 Rani Borkar 表示：“这实际上是关于给客户选择权。” 她表示，她无法想象微软会为其云服务提供所有芯片的未来：“我们将继续加强合作关系，并部署来自所有芯片合作伙伴的芯片。”
随着云计算巨头试图从芯片制造商那里争夺市场份额，英伟达也在尝试反其道而行之。去年，该公司启动了自己的云服务，使客户可以直接跳过亚马逊、谷歌或微软，直接在英伟达芯片上获得计算时间。随着这场围绕市场份额的激烈竞争展开，未来一年将是检验客户是否将大型科技企业的芯片视为与英伟达最先进芯片相当，还是更像其较小版本的关键时期。
英伟达与初创企业的较量
尽管英伟达占据着支配地位，但一股投资浪潮正涌向那些初创公司，它们旨在芯片市场的未来某些细分领域中超越英伟达。这些初创企业全都承诺能提供更快的人工智能训练速度，但对于采用哪种炫目的计算技术来达成这一目标，它们各有主张，从量子计算到光子学到可逆计算不一而足。
然而，Eva 这家芯片初创公司的 28 岁创始人 Murat Onen，他从麻省理工学院的博士研究中转化出了这家公司，对于当下创办芯片企业的感受直言不讳。
“在这个领域，英伟达就是那个山顶之王，这就是我们所处的现实。”他如是说。
许多像 SambaNova、Cerebras 和 Graphcore 这样的公司正试图改变芯片的基本架构。想象一下，一个 AI 加速芯片需要不断地在不同区域间来回传输数据：信息存储在内存区，然后必须移动到处理区进行计算，之后再存储回内存区以保存。这一切都需要耗费时间和能源。
优化这一流程将为客户带来更快且成本更低的 AI 训练，但这只有在芯片制造商拥有足够优秀的软件，能让 AI 训练公司无缝过渡到新芯片上的前提下才能实现。如果软件迁移过程过于笨拙，像 OpenAI、Anthropic 和 Mistral 这样的模型厂商很可能会继续依赖大型芯片制造商。这意味着采取这种策略的公司，比如 SambaNova，不仅要花大量时间在芯片设计上，还要投入大量精力在软件设计上。
Onen 提出的是一种更深层次的变革。他没有使用传统晶体管（通过数十年的小型化实现了更高的效率），而是采用了一种名为质子门控晶体管的新组件，据称 Eva 专门为此设计，以满足 AI 训练的数学需求。这使得数据可以在同一位置存储和处理，节省了时间和计算能源。将此类组件用于 AI 推理的想法可以追溯到 20 世纪 60 年代，但由于材料障碍等原因，研究人员始终未能解决如何将其应用于 AI 训练的问题，其中一个关键要求是在室温下精确控制导电性的材料。
在实验室的某一天，“通过优化这些参数，加上运气不错，我们得到了想要的材料，”Onen 说。“突然间，这个设备不再像是科学展览项目了。”这提高了大规模使用此类组件的可能性。经过数月的工作以确认数据正确后，他创立了 Eva，相关工作发表在 Science 上。
（来源：Science）
但在这个行业中，许多创始人都曾承诺——但都未能——推翻领先芯片制造商的主导地位，Onen 坦率地承认，要判断设计是否按预期工作，以及制造商是否会同意生产，还需要数年时间。他说，带领公司在这样的不确定性中前行，需要灵活性，并且要乐于接受他人的质疑。
“有时候，我觉得人们对自己的想法太过执着，担心一旦这个想法失败就没有下一步了，”他说，“我不这么认为。我仍然希望有人挑战我们，告诉我们这是错的。”
原文链接：
https://www.technologyreview.com/2024/05/13/1092319/whats-next-in-chips/
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