AI发展离不开多项关键技术。用物理学方法论研究神经网络是其一，清华大学刘子鸣团队提出Physics of AI方法论，将神经网络视为实验系统，通过玩具模型拆解训练动力学，还引入神经热力学定律解析大模型训练，让AI训练有规律可循。
可解释架构也很关键，传统神经网络像黑箱，新型架构能让AI决策过程更透明。
硬件方面，当前AI面临物理极限挑战，比如训练千亿参数模型需上万张顶级GPU和巨额电力开销。而且内存带宽是瓶颈，高带宽内存是破局关键，如新一代HBM4内存单堆栈带宽超2TB每秒。