在上一篇文章中，我们讲到“存算一体”如何从结构上挑战 GPU，把“存”与“算”这对老搭档合并到一个物理单元中，让神经网络的每一次运算都在原地完成。这种方式，天然适配 AI 的特性：模糊、并行、低延迟。
但结构变了还不够，更深层的，是对“什么是计算准确性”的重新定义。这才是真正要颠覆显卡的核心所在。
显卡是数字计算的典型代表，它所有计算都建立在一种假设上：同样的输入，必须永远得到完全一致的输出。这就是“准确”在数字世界中的含义。为了保障这一点，我们设计了复杂的浮点格式、进位逻辑、舍入控制、校验机制，只要计算涉及小数点，那就必须一位不少地对齐。
但 AI 模型的运作逻辑，恰恰不是这样。神经网络并不追求逐比特的输出一致性，它只关心一个事情：结果是不是“高概率正确”。
训练一个模型的过程，本质上是一个统计优化问题。输入数据带有噪声，标签可能有模糊，梯度更新依赖采样，参数初始化本身也是随机的。这一切都意味着：AI 的每一步，都容许波动；模型的每一次推理，只要大多数情况下都给出正确答案，那就是一个好模型。
所以，我们得重新定义“准确”。不是结果每次都一模一样，而是每次结果都“足够好”。是稳定性优先，而不是一致性优先。是统计意义下的可靠性，而不是逻辑意义下的完美。
而显卡的问题就在这里：它依然死守“每次都一样”的传统哲学，把大量资源浪费在保持计算精度、数据一致性、位级控制这些对 AI 来说没那么重要的细节上。
比如，神经网络中的一次权重更新，权重值从 0.37392 更新到 0.37401，在 FP32 精度下计算完全正确，但如果你用更低的 INT8 或 even 更模糊的电压-电阻模拟乘法来处理，只要结果在 0.37 到 0.38 之间，模型仍然能收敛，性能不会明显下降，甚至在某些任务上还能因为噪声而提升泛化能力。
这就引出了对硬件层面更适配 AI 逻辑的替代方案：模拟计算。它不是不用小数点，而是放弃了“必须每次都对”的神经质追求。
在模拟计算中，计算单元不是依赖门电路推导出浮点乘法的结果，而是直接让物理过程“自然发生”运算。你设置一个输入电压，通过一个具有权重记忆的电阻阵列，输出电流就完成了一次除法。
这种运算方式天然带噪、不可复现，却正是 AI 所需要的“模糊可控”。
也正因如此，模拟计算具备三个传统数字计算无法比拟的优势：
能耗极低：因为没有时钟，没有门级控制，只有电流流动；并行性极高：整个电阻阵列同时响应输入，天然矩阵运算；物理空间紧凑：可与存算一体技术结合，进一步减少数据搬运；更关键的是，模拟计算不追求一致性，而追求可控的变化范围，在 AI 的统计性任务中，这比死守精度更有效。
今天我们依然使用 GPU 来跑 AI，是因为它拥有强大的通用计算能力和深厚的软件生态，但它本质上是一个“用于渲染图形的数值计算器”，它的设计理念与 AI 的模糊性天生冲突。AI 是在变化中寻找规律，而 GPU 是在控制中排斥变化。
模拟计算就不同了。它允许每次输出稍有不同，但长期看结果是对的。这种“大概率准确”，正是 AI 训练和推理所真正需要的。
所以，我们必须承认：AI 的需求不是“精度的绝对值”，而是“误差的可接受性”。
只要误差不累积、不系统性偏移，AI 不在乎你这一次是不是比上一次精确到小数点后 8 位。它更关心的是——你是不是在所有混乱条件下都还能稳定收敛。
这正是大概率准确对传统准确的全面替代。
所以，模拟计算不仅仅是一种省电的新架构，它代表了一个全新的计算哲学：让结果落在“可信范围”内，而不是执着于“每一位都对”。
显卡的辉煌正在逼近天花板，而一批模糊、带噪、极快、极省的新型计算单元，正在从材料层面生长出来。AI 的下一代硬件，不会再精益求精去控制误差，而是会主动设计一个“可以容忍误差”的环境。
这才是人工智能最真实的硬件逻辑。
