在人工智能的高速发展中，芯片技术扮演了至关重要的角色。AI系统不仅需要庞大的数据处理能力，还需要高效的计算速度和精确的算法执行。这就导致了对专用硬件，如GPU（图形处理单元）和TPU（Tensor Processing Unit）的需求激增。那么，在AI发展中，人工神经网络和专用图形处理单元哪种更为关键？让我们一起探讨一下这两者在AI应用中的作用。

首先，我们来看一下人工神经网络。它是由人类大脑结构灵感所创造的一种机器学习模型，由许多相互连接的节点组成，每个节点代表一个简单的功能或规则。当输入信息流过这些节点时，它们会根据预设规则进行特征提取、分类甚至预测等复杂任务。在深度学习领域，特别是在自然语言处理、计算机视觉等方面，这种模仿生物大脑工作方式的人工神经网络显示出了巨大的潜力。

然而，对于实现真正意义上的实时、大规模、高效率的人工智能应用来说，传统CPU可能显得力不从心。而此时，专用的GPU就发挥了其独特优势。GPU最初设计用于加速图形渲染，但随着时间推移，它们逐渐被发现也能极大地加速数学运算，这使它们成为理想选择以支持并行化计算密集型任务，如深度学习训练过程中的矩阵乘法。

由于其多核架构与高度并行化设计，使得GPU能够快速完成复杂算术操作，而这种能力正是深度学习所需的大量数据快速迭代更新权重参数所必需的条件。此外，与传统CPU相比，GPU具有更强大的浮点数运算能力，更广泛的地图内存带宽以及更有效率的地图访问模式，使得它们对于那些依赖大量向量计算和矩阵运算的人类认知模型来说，是最合适不过的工具。

虽然目前市场上已经有了一些针对深度学习优化设计的人类认知模型，但这并不意味着普通CPU已经完全失去竞争力。事实上，一些最新一代服务器级别CPU提供了包括Intel Xeon Phi系列产品在内的大幅提升，并且可以通过软件手段进一步优化性能。不过，由于这些改进通常主要集中在提高整体系统吞吐量而不是追求极致性能，因此仍然无法与专门为深度学习定制出的硬件相媲美。

考虑到未来的AI应用将越来越依赖于高效、可扩展性强且成本低廉的手段，以及未来可能出现更多针对特定任务设计出来的心智模拟设备，比如特别为了执行某种类型操作而特殊配置的小型超级电脑——"小型TPUs"——开发出更加专业化、高性能但同时又能保持一定程度通用的芯片技术变得尤为重要。这将要求芯片制造商不断创新，不断寻找新的材料、新结构以及新技术，以满足不断增长的人口普遍接受性的日益严格标准，同时还要尽可能减少成本以便企业能够负担得起。

总结起来，在当前科技潮流下，无论是基于神经科学原理构建的人类认知模型还是基于物理学原理构建出来的一个或多个核心概念都面临同样挑战：如何利用现有的技术栈最大限度地降低能源消耗，同时保证即便面临突如其来的需求增加也不影响服务质量。而这个问题解决方案之一就是采用分散式架构，其中每台服务器都充当一个独立的小型超级电脑，而不是像现在那样，只有一台主服务器做所有的事情，从而实现资源共享减轻主服务器压力，为整个系统提供必要保障。但这样做会带来额外的问题，比如通信延迟、数据同步问题等，因此如何平衡好分布式与集中式之间关系也是一个挑战性的课题待解决之事。

综上所述，在现代AI时代，无论是使用基于生物学原理建立起来的心智模拟装置还是使用数学逻辑建立起来的心智模拟装置，都必须依靠先进芯片技术作为基础设施，因为它直接决定了是否能够应对各种不同的场景下的复杂问题。如果想要继续推动这一领域向前发展，那么研发出既能满足日常用户需求，又不会因为缺乏必要资源造成服务延误或者其他什么样的困难，这一点对于工程师们来说是一个双刃剑的问题，他们必须持续寻找新的方法去改变现状，同时也要避免引入新的风险因素。一言以蔽之，即使在未来走向更加全面自动化社会的情况下，也不能忽略掉芯片技术及其相关配套产品对于智能设备运行稳定性至关重要这一点。