一则重磅消息传来。
4月21日，美国英特尔公司日前发布名为Hala Point的大型神经拟态系统，旨在支持类脑人工智能领域的前沿研究，解决人工智能在效率和可持续性等方面的挑战。
英特尔透露，Hala Point系统将向桑迪亚国家实验室交付，标志着英特尔共享的大型神经拟态研究系统的首次部署。这一最新动向也引发了全球科学界的高度关注，因为类脑人工智能被视为科研领域“皇冠上的明珠”。
其中，“脑机接口”与神经技术设备是类脑人工智能领域的两个细分赛道。脑机接口未来市场发展潜力巨大，据麦肯锡的研究报告显示，2030年—2040年脑机接口全球每年的市场规模可能在700亿美元到2000亿美元（约合人民币5100亿—14000亿元）之间。
A股市场方面，天风证券研报认为，脑机接口行业市场前景广阔，重点把握场景落地可能。海外头部公司技术迅猛发展、国内代表公司捷报频传。民生证券研报表示，脑机接口作为新兴行业，技术主要分为硬件层和软件层。硬件层包括脑电采集设备和外控设备，软件层包括生物信号分析、核心算法、通信计算和安全隐私，这些技术我国公司都有所涉猎。
重磅发布
4月21日，美国英特尔公司日前发布名为Hala Point的大型神经拟态系统，旨在支持类脑人工智能领域的前沿研究，解决人工智能在效率和可持续性等方面的挑战。
根据英特尔公司发表的新闻公报，英特尔在其第一代大规模研究系统Pohoiki Springs的基础上，改进了Hala Point大型神经拟态系统的架构，将神经元容量提高了10倍以上，性能提高了12倍。
Hala Point系统最初部署在美国桑迪亚国家实验室，由1152个英特尔Loihi 2处理器组成，包括分布在140544个处理核心上的11.5亿个人工神经元和1280亿个人工突触。在运行传统深度神经网络时，每秒可进行20千万亿次运算。
公报表示，Hala Point系统基于神经拟态计算技术，提升了主流、常规深度学习模型的性能和效率，尤其是那些用于处理视频、语音和无线通信等实时工作负载的模型。与使用中央处理器和图形处理器的传统计算机相比，Hala Point系统在执行人工智能推理和处理优化问题时速度可提高50倍，能耗仅为传统计算机的1%。
英特尔研究院神经拟态计算实验室主任麦克·戴维斯表示，人工智能模型的算力成本持续上升，行业需要能够规模化的全新计算方法。Hala Point系统将高效率的深度学习和类脑持续学习、优化能力结合起来，希望其能够提升大规模人工智能技术的效率和适应性。
据悉，所谓神经拟态芯片，是一种模拟生物神经元的芯片。
与普通芯片不同的是，神经拟态芯片的计算任务是由许多小单元进行的，单元之间通过类似生物神经的尖峰信号相互通信，并通过尖峰调整其行为。
目前，Hala Point是一个旨在改进未来商用系统的研究原型。英特尔预计其研究将带来实际技术突破，如让大语言模型拥有从新数据中持续学习的能力，从而有望在AI广泛部署的过程中，大幅降低训练能耗，提高可持续性。
有观点认为，当前新的 AI 时代已经到来，Hala Point或将成为未来英特尔打开AGI时代的重要一把“钥匙”。
