2 月 27 日，由信息社会 50 人论坛、苇草智酷主办的线上专题研讨会，邀请中山大学人机互联实验室主任翟振明分享《忆阻器：不要软件和 GPU的神经网络AI》，中国指挥与控制学会认知与行为专委会副主任刘伟作点评，北京信息社会研究所所长王俊秀主持。一刻 talks、搜狐传媒、“苇草智酷”微信视频号、蔻享学术同步直播，在线参与人数超 4 万。

翟振明在论述中指出，忆阻器是一项以“氧基”材料为核心、可彻底颠覆传统计算体系的革命性技术。它通过金属氧化物（如二氧化钛）的离子迁移特性，实现了“存算一体”的硬件原生智能，从物理底层突破了冯·诺伊曼体系“存储与计算分离”的百年架构桎梏。

忆阻器的革命性意义，最核心的体现是能效的颠覆性提升。与当前主流的硅基 GPU 相比，忆阻器单个器件的运行功耗可低至皮瓦级，是 GPU晶体管的千分之一到万分之一。这不仅消除了 GPU 架构中因数据频繁搬运所导致的巨额能耗（在神经网络训练中，数据传输能耗可占总能耗的 40%以上），更因其“存算一体”的特性，从根本上免除了对复杂软件调度和 GPU 集群算力堆砌的依赖。在系统层面，其综合用电量较 GPU 方案可实现数量级的缩减。

这一根本性的能效突破，使得人工智能得以从依赖云端高能耗集群的困境中解放，为实现端侧设备的微功耗独立智能、大幅降低AI 的产业化成本，以及推动人工智能的绿色低碳发展，奠定了全新的物质基础。

在点评环节，刘伟认可忆阻器相对于传统“硅基”计算架构的进步，其“存算一体”特性、低能耗和硬件三值逻辑是显著优点。但他认为，这并未触及智能的本质。他指出，无论是“硅基”还是“氧基”，其核心仍是基于计算（图灵机模型），处理的是以公理为基础、追求自洽的逻辑事实。而人类的智能是“算计”与“计算”的结合，包含了大量非逻辑、非事实的价值判断、情感和不确定性（“天算”）处理。人脑的运作机制目前远未被科学破解。因此，忆阻器是人工智能硬件上一个重要的、有前景的发展方向，能在能耗和架构上带来很大改善，但其本身仍属于计算范式，并未实现对人类智能的根本性理解和颠覆。

段永朝认为，未来 3 至 5 年大模型需求将指数级爆发，而现有 GPU架构面临严峻的能耗与供给瓶颈。忆阻器虽具备“存算一体”及极低能耗的革命性优势，但受限于工程化难题，距大规模商用仍需 5 到 10 年，目前尚无法颠覆现有架构，却是极佳的战略补充。他强调，忆阻器代表了一套全新的计算体系，是打破冯·诺依曼结构的关键愿景。他高度肯定翟振明教授在该领域的前瞻性研究，呼吁投资者关注这一底层技术变革，并认为在AI 狂热中保持对基础研究的冷静投入至关重要。