如今我們隨處都能看到和聽到有關人工智慧(AI)和機器學習(ML)的話題。有些人聲稱，它幾乎可以解決我們所有的問題，就像幾年前對5G的炒作一樣。人們的觀點不一，有人認為這是歷史上最可怕的發明，有的人認為這是具想像力的最先進技術進步，還有許多人認為這是一件好事情，但也有很多的擔憂和警告。

無論你對人工智慧的前景或威脅有何看法，有一件事是無可爭議的：人工智慧的實現需要大量的運算和電力。例如，較大的流行模型GPT-3具有1,750億個參數或權重。在如此多的維度上存在這麼多類種關聯和運算，使得透過人工智慧演算法進行工作是一項重大的投入。

在充份認識這一問題後，為了克服這一問題，可行方法之一就是類比運算(analog computing)。這當然會有一種「回到未來」(Back To The Future)的感覺，因為早期的電子電腦就是全類比的，使用真空管放大器，然後是分離散式電晶體，最後是運算放大器IC (op amp)。

類比電路並不限於滿足大規模運算需求。即使是乘法這樣的基本功能，也可以透過幾個主動元件來完成，而且這通常是成本效益最高、功耗最低的方法。

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