在硅谷，看到大型公司仍在持续投资基础研究令人鼓舞。上周，日本电信巨头NTT宣布了数个旨在加强人工智能（AI）和提高数据中心能源效率的研究计划。
在旧金山的一场新闻发布会上，NTT Research的CEO小见和浩介绍了一种新的大语言模型（LLM）集成，能够解读文档中的图形元素。我在活动中有幸采访了小见。
他透露，NTT正在探索一个新兴科学领域，名为“智能物理学”，专注于可持续和可信赖的人工智能。该公司与哈佛大学合作研究脑科学，并致力于创建人类心脏的“数字孪生”，同时还在探索量子计算。
此外，NTT展示了其创新的全光网络，支持分布式数据中心，降低对中央大城市数据中心的依赖。这些中心常常因高昂的地产和能源成本而受到限制。
NTT拥有超过330,000名员工，年收入达到970亿美元，每年在研发上投资超过36亿美元。五年前在硅谷设立的研发部门显著增强了其创新能力，这一成就在其Upgrade 2024活动中得到了讨论。
小见表示：“我们的使命是提升您所认为的正常水平。”
NTT Research在加州Sunnyvale设有一个主要设施。该公司通过在郊区实验光纤互联的数据中心，来应对城市数据中心面临的高成本和土地稀缺的挑战，这些光纤的传输速度达到每秒100或400千兆比特。
在英国，NTT展示了相距100公里的数据中心通过自动光纤网络连接实现了网络延迟低于一毫秒的效果。在美国的研究也显示出延迟波动显著减少，进一步验证了NTT连接数据中心的成功实施。
硅谷办事处有50名研究人员，而在过去五年里，NTT Research发表了超过450篇学术论文，并在会议上获得七项最佳论文奖。这些奖项涵盖光学、物理和密码学，NTT与15家研究伙伴进行合作。
当我询问小见关于科幻与技术的交汇时，他提到了生物数字孪生的概念。他解释道：“这一概念源于我们考虑如何将数字孪生技术应用于人体，就像我们对机械所做的那样。”
我进一步探讨了该技术的实际应用。小见表示：“生物数字孪生旨在在医疗场景中精确模拟，例如您的心脏。如果患者刚刚经历心脏骤停，医生可以使用这种模拟来评估治疗选项，而不是直接对患者进行实验。”
他提到，尽管模型最初专注于心脏，但会逐步涵盖其他关键系统，以增强准确性。“理解不同器官之间的相互作用对进行有意义的模拟至关重要，”他补充道。
小见分享了他们与哈佛大学脑科学中心的合作，旨在加深对与人工智能相关学习机制的理解。“我们通过增强他们的资源以加快研究速度，快速推进这一合作关系，”他说。
NTT Research在美国约有50名研究人员，主要位于加州，东海岸还与哈佛和麻省理工学院等机构合作。小见强调了美国机构积极的研究环境，吸引了全球的专业人才。
谈及量子计算时，小见分享了NTT独特的光学技术与一致性伊辛机的结合，针对特定的组合优化问题。“我们的目标不是开发通用量子计算机，而是建立高效解决复杂问题的专用系统，”他说。
展望未来，小见回顾了NTT在BMW主办的量子计算挑战赛中的成功，解决了与汽车设计相关的组合优化问题。
在讨论数据主权时，小见同意，如果数据存储在不确定的法域中，数据安全可能会下降。“虽然强大的加密技术可以保护信息，但数据中心的物理位置确实带有情感和心理上的分量。”
最后，我询问了关于AI发展中能源消耗的问题。小见承认了这些风险，但强调改进算法和提高光学设备等硬件的能源效率将在应对这些挑战中发挥关键作用。
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