人工智能和机器学习

从大数据的起源到深度学习的发展和大语言模型 (LLM) 时代，数据处理应用的功能和影响力越来越强大。每一次突破都重新定义了可能性，并提出了数据通信工程师必须应对的独特挑战和机遇，从而确保运营的稳健、可扩展和高效。

数据中心代表着实现我们不断升级的数字经济的物理基础设施，因此其可靠性非常重要。然而，AI 和 ML 领域的最新进展对其当前功能提出了前所未有的要求。为了高效存储和处理这些庞大的数据集，需要更大的带宽和更低的延迟。

此外，随着 AI 模型越来越复杂，训练和推理所需的计算带宽会激增，导致运营成本增加，并且需要采用更先进的热和电源管理策略。事实上，训练 ChatGPT 4.0 等大型生成式 AI 模型需要多达 10 的 24 次方 (1025) FLOPS 的处理能力，预计成本为 1 亿美元。随着 ML 应用进一步移至边缘以支持自动驾驶汽车、医疗诊断和智能家居等应用，将进一步感受到这一影响——预计到 2034 年，该市场的规模将超过 220 亿美元。

这就需要更加强大、高效的新一代 GPU 硬件、更高的网络内部数据传输速率，以及可适应不断增长的 AI 和 ML 需求的可扩展系统。

Molex莫仕正处于这些发展成果的前沿，与我们的客户合作开发创新解决方案，从我们率先上市的 224G 产品组合到下一代 PCIe 技术，包罗万象。我们的全球跨学科工程专家团队专注于效率，提供可扩展的模块化互连解决方案，解决速度、响应能力、信号完整性、热管理、空间限制和易于维护等问题。