“我一直认为，AI真正具有颠覆性的应用领域就是医疗健康。”Arm首席执行官雷内·哈斯在BBC采访中抛出这个判断时，语气并不像在描绘一个遥远愿景。他紧接着补了一句更具体的话：AI不仅能够缩短药物研发所需的时间，还能缩短药物测试所需的时间。

哈斯自2013年加入这家英国芯片设计公司，2022年2月出任CEO。在此之前，他在英伟达工作了7年，担任计算产品业务副总裁。这段履历让他对算力瓶颈的体感，比大多数同行更直接。

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“在我们有生之年，AI将帮助人类攻克癌症”

哈斯在采访中把话说得很满。他相信AI有可能解决一些仅凭人类自身难以攻克的问题，并明确表示：“我相信，在我们有生之年，AI将帮助人类攻克癌症。”

但这句话有一个前提，而且这个前提目前并不成立。哈斯指出，要实现这一目标，需要海量计算能力。眼下癌症研究以及人形机器人研发所需的芯片，正在被计划建设数吉瓦级数据中心的AI公司大量消耗。

“目前，算力供应确实非常受限。在我们能够把数据中心建到太空之前，首先需要更多晶圆厂，我可以明确告诉你这一点。”哈斯说。他进一步解释，可能只有在数据中心最大的制约因素变成数据中心本身的成本时，行业才会真正开始把数据中心建到太空。

晶圆厂救不了急

哈斯对供应紧张的判断，建立在一组很硬的数据上。AI对芯片和内存的需求规模，是半导体行业过去从未遇到过的水平。新建晶圆厂也无法迅速解决供应问题，因为一座晶圆厂可能需要投入数百亿美元，而且建设周期通常需要两到三年。

他给出的定性是：目前半导体行业处于“绝对的供应受限环境”中，并预计芯片供应紧张的局面还会持续一段时间。

这不是Arm一家之言。美光科技首席运营官Manish Bhatia今年1月接受采访时表示，目前的内存短缺“确实前所未有”。他指出，AI加速器所需的高带宽内存正在占用大量生产能力，以至于手机和个人电脑等传统产品面临“巨大的供应短缺”。

高通CEO克里斯蒂亚诺·阿蒙在今年2月的财报电话会议上也提到，“全行业的内存短缺和价格上涨”将决定今年手机市场的规模。他还强调，“整个行业都受到了内存供应的影响”。

即便芯片够了，癌症也未必能攻克

哈斯的乐观预测，在医学界并没有得到一致背书。医学研究人员指出，癌症并不是一种单一疾病，而是由100多种疾病组成的庞大疾病群体，而且不同患者的癌症存在很大差异。

AI确实可以帮助研究人员寻找潜在药物靶点，并预测药物可能产生的作用，但目前能够证明AI对临床医疗产生实际影响的证据仍然有限。此外，每个人体内存在大量不同变量，这也使AI模型很难可靠预测某种候选药物进入人体后究竟会产生怎样的效果。

换句话说，算力只是第一道关卡。即便芯片供应瓶颈得到解决，也不能保证AI能在未来几年内帮助人类攻克癌症。

数据中心建到哪，争议就跟到哪

芯片短缺的另一面，是数据中心建设热潮带来的社区反弹。截至去年年底，美国已经有超过1400座数据中心建成或获批建设。随着数据中心不断涌入各地社区，它们对当地空气质量和水资源造成的影响也越来越受到争议。

盖洛普今年5月公布的一项调查显示，在接受调查的1000名美国成年人中，有七成反对在自己所在地区建设用于AI的数据中心。接近一半的受访者表示，他们“强烈反对”建设这类数据中心。

哈斯描绘的“攻克癌症”图景，卡在了两个现实夹缝里：一边是晶圆厂两到三年的建设周期和数百亿美元投入，另一边是社区居民对数据中心的抵触情绪。AI医疗的承诺很诱人，但通往承诺的路，眼下还堵着芯片和土地这两道硬门槛。