AI的運算過程難以完全理解，是基於何種原理？

AI 運算過程難以理解的原理

人工智慧（AI）的運算過程之所以難以完全理解，核心在於其運作方式主要依賴於大量數據的模式識別，而非傳統的程式編碼邏輯。ASML 技術長馬丁・范・登・布林克將 AI 稱為「巫毒軟體」，正是因為這種運算的黑箱特性。AI 系統通過學習大量數據來建立模型，這些模型在做出決策時，其具體運算路徑和邏輯往往難以追蹤和解釋，使得 AI 的決策過程變得不透明。

ASML 對 AI 的觀點

儘管 ASML 對 AI 的本質抱持一定程度的懷疑，認為其運算過程難以完全理解，但由於 AI 在數據處理和模式識別方面的重要性，ASML 仍然不得不依賴這些技術。特別是在晶片設計日益複雜，晶圓製造過程中產生大量數據的情況下，ASML 需要更高效的數據處理和分析能力。這使得 ASML 不得不採用 AI 技術來提升其運營效率和技術能力。

ASML 投資 Mistral AI 的策略考量

ASML 投資法國 AI 新創公司 Mistral AI，主要有兩大考量。首先，隨著晶片設計變得日益複雜，晶圓製造過程中產生了大量的數據，需要更高效的處理和分析能力。ASML 已將運算從 CPU 轉向 GPU，並與 NVIDIA 合作，但仍需要更專屬且安全的 AI 模型來分析敏感資訊。其次，這項投資也符合 ASML 在歐洲的戰略佈局，有助於歐洲形成更完整的半導體與 AI 生態圈。