這款新晶片可承受 1,300 華氏度（700 攝氏度）的高溫，可能永遠改變人工智慧。

南加州大學的研究人員現在相信他們已經找到了克服這個限制的方法。

2026 年 3 月 26 日發表的一項研究 科學南加州大學維特比分校電機與電腦工程系和南加州大學高級計算學院的 Joshua Yang、Arthur P. Freeman 領導的團隊報告了一種新型儲存設備，該設備可以在 700 攝氏度（約 1,300 華氏度）的溫度下持續運作。這個溫度超過了熔岩的溫度，並且遠遠超過了此類技術之前達到的任何溫度。該設備沒有故障的跡象。事實上，700度已經是他們的設備所能測試的最高溫度了。

「你可以稱之為一場革命，」楊說。 “這是有史以​​來最好的高溫記憶體。”

專為極熱設計的壓敏電阻

這種新設備被稱為憶阻器，是一種可以儲存資料和執行計算的奈米級組件。它被建構為微觀層狀結構，兩側各有兩個電極，電極之間有一層薄陶瓷層。

研究的第一作者趙健使用鎢作為頂部電極，中間使用氧化鉿陶瓷，石墨烯作為底層來建構此裝置。鎢具有所有元素中最高的熔點，而石墨烯是一種單原子厚的碳層，以其卓越的強度和耐熱性而聞名。

這種組合產生了出色的性能。該設備在 700 度的溫度下可保留資料 50 多個小時，無需刷新。它還在該溫度下承受了超過 10 億次轉換週期，並且在僅 1.5 伏特的電壓下以數十納秒的速度運行。

意想不到的突破

發現並不是該團隊最初計劃的一部分。他們最初試圖創建一種不同的基於石墨烯的設備，但它沒有按預期工作。一路上，他們遇到了一些令人驚奇的事。

「說實話，這是一個偶然，就像大多數發現一樣，」楊說。 “如果你能預測它，它通常並不令人驚訝，而且可能還不夠大。”

進一步的調查揭示了為什麼該設備表現如此出色。在傳統電子產品中，熱量導致頂部電極中的金屬原子緩慢移動穿過陶瓷層。最終，它到達底部電極，形成永久連接，使設備短路並使其停留在開啟狀態。

石墨烯可以防止這種故障。正如楊所描述的，它與鎢的反應類似於油和水的反應。靠近石墨烯表面的鎢原子無法黏附在其上。如果沒有穩定的穩定點，它們就會漂移分開，而不是形成導電橋。即使在極熱的情況下，這也可以防止短路並保持設備功能。

研究人員利用先進的電子顯微鏡、光譜學和量子級模擬證實了這個機制。透過了解原子介面發生的情況，他們能夠將意想不到的結果轉化為可以指導未來設計的原則。可以識別具有類似表面特性的其他材料，這可能有助於擴大工業生產技術。

惡劣環境下的應用

能夠在 500°C 以上溫度下工作的電子設備長期以來一直是太空探索的目標。例如，金星的表面溫度大約在這個水平，每一個發射到那裡的著陸器都因極端高溫而失敗。目前的矽基晶片無法承受這樣的條件。

「我們現在已經超過 700 度，我們認為還會上升，」楊說。

潛在的應用遠遠超出了太空任務。地熱系統需要能夠在地下深處運作的電子設備，周圍的岩石會發出紅熱的光。核和聚變系統也會將設備暴露在極熱的環境中。即使在日常條件下，耐用性也顯著提高。額定溫度為 700 度的設備在汽車電子設備內部經常達到的大約 125 度的溫度下將非常堅固。

為什麼人工智慧很重要

除了儲存資料之外，該設備還為人工智慧提供了巨大的優勢。許多人工智慧系統嚴重依賴矩陣乘法，這是一種用於圖像識別和語言處理等任務的數學過程。傳統計算機逐步執行這些計算，消耗大量能量。

憶阻器以不同的方式解決這個問題。利用歐姆定律，即電壓乘以傳導等於電流，此設備在電流流過時直接執行計算。結果立即作為測量電流獲得。

「在像 ChatGPT 這樣的人工智慧系統中，超過 92% 的計算只是矩陣乘法，」Yang 說。 “這種類型的設備可以以最有效的方式、以更高的容量和更低的功耗來實現這一點。”

Yang 和該研究的三位合著者（Qiangfei Xia、Miao Hu 和 Ning Ge）創立了一家名為 TetraMem 的公司，致力於將基於室溫憶阻器的人工智慧晶片商業化。他們的實驗室已經使用 TetraMem 的工作晶片來執行機器學習任務。本文所述的高溫版本可以將這些功能擴展到傳統電子設備無法運作的環境，從而允許太空船或工業感測器等設備直接在現場處理資料。

從實驗室原型到現實世界的技術

儘管取得了令人鼓舞的結果，楊強調，距離實際應用還有一段路要走。記憶體只是完整計算系統的一部分。高溫邏輯電路也需要開發和整合。此外，目前的設備是在實驗室環境中以非常小的規模手工製造的，因此大規模製造需要時間。

「這是第一步，」楊說。 “還有很長的路要走。但這是有道理的，你可以看到：現在有可能了。失踪的物品已經找到了。”

從製造角度來看，該元件中使用的兩種材料，鎢和氧化鉿，已經廣泛用於半導體生產。石墨烯較新，但台積電和三星等大公司正在積極開發，並且已經在研究環境中以晶圓規模生產。

邁向新領域的一步

這項工作是透過 CONCRETE（極端環境神經計算中心的縮寫）進行的，該中心是一個由南加州大學領導、空軍科學研究辦公室和空軍研究實驗室支持的多所大學卓越中心。主要實驗工作是與俄亥俄州代頓市AFRL材料實驗室的Sabyasachi Ganguly博士團隊合作進行的，同時來自南加州大學和日本熊本大學的研究人員和合作者參與了理論分析。

梁, 發表於 科學 反映了不只一項成就。

「太空探索從未如此真實、如此近距離、如此大規模，」他說。 “這篇論文代表了向更大、更令人興奮的前沿領域的決定性飛躍。”