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AI芯片发展现状与趋势

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发表于 5 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式
一、定义与技术分类
AI芯片是专门处理人工智能计算任务的核心模块,分为三类:
  • ‌GPU‌:并行计算能力强,广泛用于深度学习训练;
  • ‌FPGA‌:可编程性强,适用于算法快速迭代场景,如安路科技的产品;
  • ‌ASIC‌:针对特定算法优化,能效比高,代表包括寒武纪的思元系列和华为昇腾芯片。
二、核心技术突破
  • ‌Chiplet技术‌:寒武纪推出的思元370采用该技术,通过模块化设计提升算力并降低成本;
  • ‌端侧智能体化‌:MediaTek天玑9400+芯片支持端侧DeepSeek-R1模型推理,推动终端设备向“智能体原生”演进;
  • ‌自主替代加速‌:中国本土ASIC芯片性能已超越英伟达特供版H20,企业逐步减少对海外供应链依赖。
三、市场竞争格局
  • ‌国际厂商‌:英伟达受出口限制影响,H20芯片在华市场份额被本土产品挤压;
  • ‌中国厂商‌:
    • ‌寒武纪‌:专注通用型智能芯片,2024年营收同比增长27%;
    • ‌壁仞科技/燧原科技‌:进入上市辅导阶段,分别在GPU和ASIC领域布局;
    • ‌海光信息/复旦微电‌:在服务器处理器和FPGA领域占据领先地位。
四、未来发展方向
  • ‌边缘计算普及‌:终端设备搭载AI芯片实现实时推理,降低云端依赖;
  • ‌异构计算融合‌:GPU+ASIC混合架构提升复杂任务处理效率;
  • ‌生态体系构建‌:MediaTek通过开发套件和工具链强化开发者生态,推动应用落地;
  • ‌政策驱动创新‌:中国加大自主可控投入,Chiplet等先进技术或成突破关键。


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