Reddit 作者畅想低功耗稀疏 AI 架构

Reddit 一篇长文提出，下一代 AI 不应继续依赖单纯扩大算力，而应协同设计硬件、模型架构和学习方式；作者设想以存内计算、事件驱动脉冲神经网络和极致稀疏动态路由，结合持续局部学习，降低大模型的运行能耗。 这套方案借鉴 MoE 式按需激活，目标是在数千亿参数中让每个 token 仅激活 1%–2%，最终部署于瓦特级功耗的本地模块化芯片堆栈。上述内容目前仅为作者的个人观点，不是论文成果或实验结论。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。