" 我一直认为，AI 最具颠覆性的应用在医疗健康领域，" Haas 在周二发布的一段采访中说道。"AI 不仅能缩短新药研发的周期，还能大幅缩短药物测试时间。"
Haas 于 2013 年加入 Arm，2022 年 2 月起出任该公司 CEO。而在那之前，他曾在英伟达任职七年，担任计算产品业务副总裁。
在采访中，Haas 表示，AI 能够破解那些仅靠人类自身可能无法攻克的难题。" 我相信，在我们的有生之年，AI 将帮助人类治愈癌症，" 他称。
" 芯荒 " 成头号瓶颈
然而，要实现这一目标需要极其庞大的算力。Haas 指出，目前用于癌症研究或人形机器人开发的芯片，正被各大 AI 公司大量抢购——这些企业都在规划建设吉瓦级（GW）数据中心。
" 目前产能相当受限。在建造更多晶圆厂之前，就别指望把数据中心建到太空去了，" 他表示。" 等到数据中心最大的阻碍仅仅是成本问题时，我们大概才会把数据中心搬到太空。"
Haas 认为，AI 对芯片和内存的需求规模是半导体行业前所未有的。而建新工厂并非一朝一夕之功：一座晶圆厂的造价高达数百亿美元，且建设周期通常需要两到三年。
他指出，整个行业正处于 " 绝对供应受限 " 的状态，并预计这种供应紧张的局面还将持续一段时间。
需要指出的是，即便抛开芯片瓶颈不谈，AI 在未来数年攻克癌症也绝非易事。医学研究人员指出，癌症并非单一疾病，而是包含上百种分型、每位患者表现各不相同的一类病症总称。
虽然 AI 能帮助研究人员寻找治疗靶点并预测药物反应，但目前其在临床上的实际影响依然有限。此外，每个人体内的变量极其复杂，这也使得 AI 模型很难准确预测潜在药物在人体内的真实反应。
