IT理论与实操 2024-05-15 15:45 安徽 685人听过
科技日新月异，AI芯片行业的发展更是日新越替。曾几何时，英伟达凭借出色的GPU在AI芯片领域一枝独秀，但如今局面却发生了翻天覆地的变化。一些新兴公司凭借创新的技术路线，将AI芯片的成本降低了90%，令英伟达的高定价产品在性价比上大失优势。这场AI芯片革命，将彻底重塑整个行业格局。
高昂的价格也成为了英伟达的最大软肋。在AI落地应用的大潮下，各行各业都渴望采用AI技术提高效率，但英伟达芯片的高成本无疑是一大障碍。这为一些新兴AI芯片公司带来了机遇。
首当其冲的，就是软银旗下的芯片设计公司Arm。凭借多年的芯片设计经验，Arm瞄准了AI芯片这个蓝海市场，计划在2025年实现量产。Arm的AI芯片将采用创新的2.5D/3D封装技术，大幅提高芯片带宽和能效，同时将存算一体，减少数据传输，从而将成本降低90%，与英伟达形成鲜明对比。
除了Arm，手机芯片巨头联发科也加入了AI芯片的竞争。凭借多年的移动芯片设计经验，联发科推出了支持主流大模型的移动端AI芯片，性能虽不及英伟达的旗舰产品，但成本大幅低于后者，非常适合中小企业和个人用户使用。
英国的AI芯片独角兽公司Graphcore也是一匹黑马。该公司的AI芯片采用了类脑架构，具有并行处理的天然优势，有望在某些特定场景下超越英伟达。Graphcore目前的产能和资金实力都有限，正在积极寻求资本收购，以扩大市场份额。
除了新兴公司，传统芯片巨头如高通、AMD等也在加快AI芯片的开发步伐。高通已推出了面向数据中心的AI芯片，而AMD则瞄准了边缘计算市场。虽然目前它们在AI芯片领域的市场份额不高，但凭借雄厚的资金和技术实力，未来有望对英伟达形成有力竞争。
新兴AI芯片公司的崛起，离不开创新的技术路线。以Arm为例，其AI芯片将采用2.5D/3D封装技术，可将多个芯片堆叠在一起，大幅提高芯片带宽和能效。Arm还将采用存算一体的架构，将存储器和计算单元集成在一起，减少数据传输，从而降低功耗。
这种创新设计理念，源于对传统架构的反思。过去，芯片设计往往将存储和计算分离，数据需在两者之间不断传输，导致了大量能量损耗。而存算一体的设计，就像是把厨房和餐厅合二为一，无需将食材和菜品来回运输，自然节省了大量能源。
除了Arm，Graphcore的AI芯片也采用了创新的＂类脑＂架构。所谓类脑，就是模仿人脑的并行处理方式，将大量简单的处理单元组合在一起，每个单元只负责一小运算，但整体上可实现高效的并行计算。
除了技术创新，产业政策也将深刻影响AI芯片行业的发展格局。作为AI芯片的主要消费市场，中国政府出台了多项政策支持国产AI芯片发展，例如提供资金扶持、税收优惠等。
美国政府出于国家安全考虑，限制了高性能AI芯片向中国出口。这无疑将影响中国AI芯片产业链的发展，但也为国内芯片企业带来了机遇。一些中国企业已经表态，将转向采购国产芯片，摆脱对英伟达等外资企业的依赖。
中国AI芯片产业链目前仍存在一些短板，例如先进制程工艺、设计人才等方面。要真正做到自主可控，还需要政府和企业的持投入。
除了中美两国，其他国家也在加大AI芯片领域的投资力度。以欧盟为例，它已启动＂芯片法案＂，拟投资430亿欧元支持本土芯片产业发展。日本政府也宣布将投资5万亿日元，扶持半导体和人工智能等领域。
AI芯片已经上升为国家战略高度，成为各国科技竞争的新高地。谁能掌握AI芯片的制高点，就能在新一轮科技革命中占据优势地位。
本文作者可以追加内容哦 !
