AI能源危機迎刃而解？革命性磁性晶片或將改變一切

AI正以驚人的速度演進，然而其不斷增長的能源需求卻構成了重大挑戰。自旋電子裝置應運而生，這項新技術透過整合記憶與處理功能，模擬大腦的運作效率。

日本科學家如今開發出了一項突破性的自旋電子裝置，它能夠以電控方式控制磁態，大幅降低功耗。這項突破可能會讓AI硬體產生革命性的變化，使晶片的能源使用效率大幅提升，就如同神經網路的運作方式一般。

AI正迅速改變各個產業，但隨著這些技術的發展，其對電力的需求也在增加。為了支撐進一步的發展，AI晶片必須提高能源使用效率。

這正是自旋電子裝置的用武之地。透過整合記憶與計算功能，就像人腦的運作方式一樣，它們為低功耗AI晶片提供了一個很有前景的基礎。

目前，來自東北大學、日本物質材料研究機構和日本原子能研究開發機構的研究人員開發出了一項突破性的自旋電子裝置。這項新技術能夠實現非共線反鐵磁體和鐵磁體的電互控，從而實現磁態的高效切換。實際上，它能夠以少得多的能源來儲存和處理資訊，就像受大腦啟發的AI晶片一樣。

這項突破可能為新一代高效節能的AI硬體鋪平道路。相關研究成果於2025年2月5日發表在《自然通訊》上。

東北大學的福見俊輔是這項研究的指導者，他表示，雖然自旋電子學研究在以電控方式控制磁序方面取得了重大進展，但大多數現有的自旋電子裝置將被控制的磁性材料和提供驅動力的材料的角色分開。

這些裝置一旦製造完成，其操作模式就固定了，通常是以二進位制方式將資訊從0切換到1。然而，新研究團隊的突破在多磁態的電可程式設計切換方面帶來了重大創新。

福見和他的同事們採用非共線反鐵磁體Mn3Sn作為核心磁性材料。透過施加電流，Mn3Sn會產生自旋電流，透過所謂的磁自旋霍爾效應驅動鄰近的鐵磁體CoFeB切換。不僅鐵磁體會對自旋極化電流做出反應，它還會影響Mn3Sn的磁態，從而實現兩種材料之間的電互切換。

在概念驗證實驗中，團隊證明瞭寫入鐵磁體的資訊可以透過Mn3Sn的磁態進行電控。透過調整設定電流，他們能夠以不同的痕跡切換CoFeB的磁化，代表多個狀態。這種類比切換機制，即電流的極性可以改變所寫入資訊的符號，是神經網路中的關鍵操作，模擬了AI處理中突觸權重（類比值）的運作方式。

福見表示：「這一發現是向開發更節能的AI晶片邁出的重要一步。透過實現非共線反鐵磁體和鐵磁體之間的電互切換，我們為電流可程式設計神經網路開闢了新的可能性。我們現在正專注於進一步降低工作電流和增加讀出訊號，這對於AI晶片的實際應用至關重要。」

該團隊的研究為提高AI晶片的能源效率和減少其對環境的影響開闢了新途徑。

參考文獻：Ju - Young Yoon、Yutaro Takeuchi、Ryota Takechi、Jiahao Han、Tomohiro Uchimura、Yuta Yamane、Shun Kanai、Jun'ichi Ieda、Hideo Ohno和Shunsuke Fukami所著的《非共線反鐵磁 - 鐵磁異質結構中的電互切換》，2025年2月5日，《自然通訊》。DOI: 10.1038/s41467 - 025 - 56157 - 6