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Arm 首席执行官指出，人工智能有望在我们这一代人有生之年内助力人类战胜癌症。然而，通往这一目标的最大现实障碍并非技术本身，而是——芯片产能严重不足，无法满足 AI 所需的海量算力支撑。

“我始终坚信，医疗健康将是 AI 最具革命性潜力的应用领域。”Arm CEO 雷内·哈斯（Rene Haas）在本周二发布的 BBC 采访视频中强调，“AI 不仅能大幅压缩新药研发周期，还能显著加速临床前与临床阶段的药物验证进程。”

“当务之急是扩建更多晶圆厂”

哈斯自2013年起加入 Arm，并于2022年2月正式接任首席执行官；在此前，他曾在英伟达任职七年，主管计算产品业务。他在采访中坦言，AI 或将成为破解人类长期束手无策难题的关键工具：“我确信，在我们这一生中，AI 将推动癌症治疗取得决定性突破。”

但他同时提醒，这一愿景高度依赖前所未有的计算资源。当前，用于癌症研究及人形机器人开发的高端芯片，正被各大AI企业争相抢购——这些公司正规划部署数吉瓦级超大规模数据中心。“算力供给目前极度紧张。在我们把数据中心搬上太空之前，最紧迫的任务就是兴建更多晶圆厂——这一点我非常明确。”

哈斯进一步解释，AI对先进芯片与高带宽内存（HBM）的需求强度，已远超半导体行业历史上的任何阶段。而新建一座晶圆厂不仅动辄耗资数百亿美元，建设周期也普遍长达两至三年。他直言，整个行业正深陷“绝对的供应受限状态”，短期内难以缓解。

攻克癌症不止靠算力，数据中心激增也招致公众质疑

即便芯片短缺问题迎刃而解，AI 在短期内彻底攻克癌症仍难成定局。医学专家强调，癌症并非单一病种，而是涵盖百余种异质性强、机制复杂的疾病集合体，不同患者之间甚至同一患者不同时期的肿瘤特征都可能天差地别。尽管AI已在靶点识别、分子筛选与疗效预测等方面展现潜力，但真正能通过严格临床验证、并证明其改善患者预后能力的案例仍属凤毛麟角。人体内错综复杂的生物学变量，也让模型的泛化性与可靠性面临严峻挑战。

其他芯片巨头高管亦发出类似警示。美光科技首席运营官 Manish Bhatia 今年1月公开表示，当前内存供应危机“史无前例”，HBM产线持续满载，已导致智能手机与PC等主流终端设备遭遇“严重供货缺口”；高通CEO克里斯蒂亚诺·阿蒙则在2月财报电话会上指出，“全行业范围内的内存紧缺叠加价格飙升”，将成为制约今年全球手机出货量的关键变量。

近年来，美国数据中心建设呈现爆发式增长，截至去年底，已有逾1400座数据中心完成建设或获得审批。随着这类设施日益密集地嵌入居民社区，其对区域空气质量、水资源消耗乃至电网负荷带来的压力，正引发越来越多公众担忧。盖洛普今年5月开展的一项民调显示，在受访的1000名美国成年人中，高达70%反对在自家周边新建AI专用数据中心，其中近半数受访者明确表达“强烈反对”。