用废热做计算：MIT的热驱动芯片能走多远

MIT研究团队最近发布了一项颇具想象力的研究：用热量代替电信号进行计算。

原理并不复杂。热量天然会从高温区流向低温区，研究人员通过算法设计多孔硅材料的内部几何结构，让热流沿着精确路径传导，从而完成矩阵向量乘法这类AI核心运算。模拟测试中准确率达到99%。

每个计算单元只有尘埃大小，专门针对特定计算任务定制，多个单元可以组合扩展性能。

听起来很美好，但社区讨论迅速指出了关键问题。

99%的准确率在日常语境里是高分，但在计算领域几乎等于不可用。现代应用动辄需要万亿次运算，1%的错误率意味着每一百次就错一次。更尴尬的是，目前测试的矩阵规模仅为2x2和3x3，距离实际应用还有漫长的路。

有人提出用冗余计算来纠错，比如同一运算做三遍取多数结果。但问题在于，当你的比较器本身也只有99%可靠时，增加冗余反而可能引入更多错误。这是一个“谁来监督监督者”的困境。

不过也有乐观的声音。AI训练对精度要求并不苛刻，神经网络本身就带有一定容错性，有时候适度的随机性甚至能提升表现。生物神经元的“准确率”恐怕比这还低，却支撑着复杂的智能行为。

真正的限制可能不在准确率，而在实用性。这套系统体积大、速度慢、不可编程。想换一种计算，就得重新设计一块硅片。研究团队自己也承认，近期应用场景主要是热传感和芯片温度监测这类低功耗任务，而非替代CPU。

从理论计算机科学的角度看，热与信息的关系本身就是一个迷人的领域。上世纪60年代就有人证明，计算产生热量的本质是信息擦除。如果不擦除信息，理论上可以实现零能耗计算。这催生了可逆计算的研究方向，至今仍是前沿课题。

MIT这项研究的价值或许不在于即刻的工程应用，而在于它打开了一扇窗：废热不必只是需要被散掉的麻烦，它本身携带着可被利用的信息势能。

当然，从概念验证到实际部署，中间隔着的不只是技术迭代，还有整个工程范式的重构。99%准确率对于火箭控制系统来说几乎等于100%失败率，但对于某些容错场景，或许刚好够用。

技术的价值往往不在于它能否替代现有方案，而在于它能否在特定边界条件下创造新的可能性。

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