人工智能越聪明，就越需要算力吗？

当前人工智能发展往往依赖增加参数和算力，但清华大学脑与智能实验室的研究团队与产业专家指出，通过模仿人脑的稀疏连接技术减少无效计算，有望在提升效率的同时实现更优表现，不过这也对软硬件协同和落地应用提出了新的要求。

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在当前的科技发展中，许多人工智能模型依靠不断增加参数和计算规模来提高能力，但这往往需要消耗更多的设备与电力资源。清华大学脑与智能实验室的首席研究员卡洛·维托里奥·坎尼斯特拉奇从人脑运作原理中得到启发，认为人类大脑在完成复杂任务时并不需要所有神经细胞完全相连，人工智能同样可以通过优化内部信息传递路径来提升效率。

他的团队正在研究“稀疏连接”技术，尝试让人工智能在学习过程中只保留有用的联系并减少不必要的计算。实验表明，在机器翻译等测试中，神经网络仅保留部分连接依然能保持良好的表现。不过，产业专家指出，算法节省的计算量并不能直接等同于整机电量的等比例下降，机器人等终端设备还需要驱动关节、使用传感器和进行通信，因此真正降低能耗需要软件与硬件的共同改进。

业内专家认为，更高效的人工智能未来有望直接运行在手机、电脑或机器人等终端上，减少对远端服务器的依赖。然而，要实现让设备像人类一样在生活中持续学习仍面临技术挑战。从行业长远发展来看，下一代人工智能的发展不仅在于一味增加算力，更在于如何通过科学的架构与硬件匹配，更高效地利用现有的计算资源。

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参考来源：中新网滚动热点（来源发布于 2026-10-26）。本文根据公开资料整理，结合相关背景提供阅读与观察。