每经编辑｜陈旭亮    

当地时间2025-11-01,gfyuweutrbhedguifhkstebtj,香蕉社区丁香

前言(yan)：当(dang)“i8”的钟(zhong)声(sheng)敲响(xiang)，AI算力的“下(xia)半场”已(yi)至(zhi)

我们正身(shen)处一(yi)个由(you)数据(ju)驱动的(de)智(zhi)能(neng)时(shi)代，而AI芯(xin)片(pian)，作为驱动(dong)这一(yi)时代(dai)的(de)“心(xin)脏”，其发展(zhan)速(su)度(du)之快(kuai)，几乎可(ke)以(yi)用“一(yi)日千(qian)里”来(lai)形(xing)容(rong)。在过(guo)去几(ji)年里(li)，我们(men)见证(zheng)了AI芯(xin)片算力(li)的指数(shu)级增长(zhang)，从最初的“i3”概(gai)念，迅速跨(kua)越到(dao)“i5”、“i7”，直至如今(jin)，不少(shao)高(gao)端(duan)AI芯片(pian)的(de)理(li)论算(suan)力已(yi)触及(ji)甚至突破(po)了“i8”的门槛。

正如潮水(shui)退去才能看(kan)清(qing)礁(jiao)石(shi)，当(dang)算力“已满(man)i8”，我们不(bu)禁要(yao)问(wen)：AI芯(xin)片的(de)下一(yi)个(ge)增长点究竟(jing)在哪里？是(shi)继续在算力的(de)“广度”上做(zuo)文章，还(hai)是(shi)转向“深度(du)”的创新？

事(shi)实上(shang)，即便算(suan)力(li)数值(zhi)“已满(man)i8”，也并不意味着AI芯片的发(fa)展已(yi)至终(zhong)点。这(zhe)种“饱和(he)”并(bing)非(fei)真(zhen)正的瓶(ping)颈(jing)，而是(shi)对现有(you)发展模式(shi)的一次(ci)深刻(ke)反(fan)思，也为(wei)更具(ju)颠覆(fu)性(xing)的“i3”（即第(di)三代(dai)AI芯片(pian)）的孕(yun)育提(ti)供(gong)了(le)土壤(rang)。所谓(wei)的“i3”，并非指(zhi)算力(li)回退到第(di)三代的水(shui)平，而(er)是代(dai)指(zhi)一(yi)系(xi)列(lie)全新(xin)的(de)设计理(li)念、技(ji)术路径(jing)和(he)生(sheng)态(tai)构建，它们(men)将共同塑(su)造AI芯(xin)片的“第(di)三次(ci)浪(lang)潮”，开(kai)启(qi)一(yi)个更(geng)加高效(xiao)、泛在、智(zhi)能的(de)AI新纪(ji)元(yuan)。

从(cong)“堆料(liao)”到(dao)“精雕(diao)细(xi)琢”：i8算(suan)力饱(bao)和(he)下(xia)的挑(tiao)战与机遇(yu)

“i8”的算力饱(bao)和，首先源(yuan)于对摩尔(er)定(ding)律(lv)物(wu)理(li)极(ji)限(xian)的逼(bi)近。传(chuan)统的(de)通过缩(suo)小(xiao)晶体(ti)管尺(chi)寸(cun)来提升(sheng)算力(li)的方(fang)式，正(zheng)面临(lin)着(zhe)越来越高的(de)技(ji)术(shu)和成(cheng)本壁(bi)垒。在(zai)物理(li)极限面前(qian)，单纯(chun)地(di)“堆(dui)叠”更(geng)多晶(jing)体管(guan)，已不(bu)再(zai)是(shi)唯一的(de)、也非最(zui)优的解(jie)决方(fang)案。

功耗(hao)与散热的(de)“双(shuang)重枷(jia)锁(suo)”：算力(li)的提升往往伴(ban)随着功耗(hao)的急(ji)剧增加(jia)，这不仅带来(lai)了(le)高(gao)昂的运(yun)营(ying)成(cheng)本，更严(yan)峻的是散(san)热问题。数据(ju)中心和(he)边缘设备(bei)的散热压(ya)力(li)，成为了(le)制约(yue)AI芯(xin)片(pian)性能(neng)释放(fang)的(de)关键(jian)因(yin)素。如(ru)何在(zai)有限(xian)的功(gong)耗内榨取(qu)出更(geng)强(qiang)的(de)算力(li)，成(cheng)为(wei)“i8”时代(dai)必须(xu)解决的(de)难题。

内存带(dai)宽(kuan)的(de)“阿喀琉斯(si)之踵”：尽管算力(li)核心(xin)日益(yi)强大，但AI模型的(de)训(xun)练和推理(li)，对(dui)数据的访(fang)问(wen)速(su)度提(ti)出了(le)极高(gao)要求(qiu)。当计算单(dan)元的速度远超(chao)数据传输速(su)度(du)时，内存带(dai)宽就(jiu)如同“木桶效应(ying)”中的短板，限(xian)制(zhi)了整(zheng)体性(xing)能的(de)发挥。现(xian)有架(jia)构(gou)在处理(li)海(hai)量数(shu)据时(shi)，已显(xian)现出(chu)瓶颈。

通(tong)用(yong)性与(yu)专用(yong)性的“跷跷(qiao)板”：过去，AI芯(xin)片的发展很大程度(du)上依赖(lai)于(yu)通用(yong)处理器（CPU）和图形(xing)处理(li)器（GPU）的改造(zao)与优(you)化(hua)。不同(tong)AI模(mo)型、不同应用场(chang)景对算(suan)力特(te)性(xing)的需求差(cha)异巨大。过(guo)度追(zhui)求通(tong)用性(xing)，可能导致在特定任务上的(de)效率低下；而(er)过度(du)追求专(zhuan)用性，则(ze)可能(neng)限制(zhi)了芯(xin)片的灵活(huo)性和(he)可扩展性(xing)。

如何(he)找(zhao)到一个更优(you)的平衡点(dian)，是“i8”算(suan)力饱(bao)和下(xia)带(dai)来的(de)新课(ke)题。

正是在这(zhe)样的背(bei)景下(xia)，“i3”的概念(nian)应运(yun)而(er)生。它不(bu)再是简单(dan)地追(zhui)求数(shu)字上(shang)的算(suan)力(li)叠加(jia)，而是强调在(zai)架(jia)构创新(xin)、能效比提(ti)升、软硬协(xie)同以(yi)及生(sheng)态(tai)构(gou)建等多个(ge)维度上(shang)实(shi)现跨(kua)越。

架(jia)构创新：从“并行(xing)”到“高效并(bing)行(xing)”与“异(yi)构(gou)融合(he)”“i3”的(de)架构设计(ji)将更加注重(zhong)深度(du)学习网(wang)络的特(te)性(xing)。例如，稀疏计算(suan)（Sparsity）的(de)引入(ru)，能(neng)够(gou)有效(xiao)减少不必要的(de)计算，大(da)幅(fu)提升(sheng)能(neng)效(xiao)。通过硬件加速(su)特定的神经网(wang)络层(ceng)（如卷积、Transformer等），或者(zhe)采用全新(xin)的数据流(liu)架构(gou)，实现对AI模(mo)型(xing)更精细化的(de)支持。

更重(zhong)要的是(shi)，异(yi)构(gou)计(ji)算将成为(wei)主流(liu)。将不(bu)同(tong)功能的处理(li)单元(yuan)（如CPU、GPU、NPU、DPU等(deng)）深度(du)整合，让它(ta)们协同工(gong)作，根(gen)据任务的特点(dian)分(fen)配最优(you)的计算资源，从(cong)而在(zai)整体(ti)上实现性(xing)能(neng)和(he)效(xiao)率(lv)的最(zui)大化。这(zhe)是(shi)一种(zhong)从“大家(jia)一(yi)起跑(pao)”到“各(ge)司(si)其职，高(gao)效协作”的(de)转变(bian)。

能效比的“极致(zhi)追求(qiu)”：“i3”芯片(pian)的(de)核(he)心目标之一，就(jiu)是(shi)大幅提(ti)升能效(xiao)比(bi)。这(zhe)可能通(tong)过以下途径(jing)实现：

更先(xian)进(jin)的制(zhi)程(cheng)工艺：虽然物(wu)理极限(xian)近(jin)在眼(yan)前，但(dan)先进的(de)制程工艺依然是(shi)基础(chu)，能够(gou)直接(jie)带(dai)来(lai)单位面积(ji)的算(suan)力提(ti)升(sheng)和(he)能耗(hao)降低。新(xin)型(xing)材(cai)料与(yu)封(feng)装技(ji)术：探(tan)索新(xin)的半(ban)导体(ti)材料(liao)（如GaN、SiC等）在高(gao)性能计算(suan)中的应用(yong)，以(yi)及3D封装(zhuang)、Chiplet等先进(jin)封装技术，能够实(shi)现(xian)更(geng)高密度的(de)集成和更(geng)短的互(hu)连路(lu)径(jing)，从而(er)降低功(gong)耗(hao)和提(ti)升性(xing)能。

精细化(hua)的功(gong)耗(hao)管(guan)理(li)：引入更(geng)智能的动态电压频率(lv)调(diao)整（DVFS）技术(shu)，根(gen)据(ju)实(shi)际负载需(xu)求(qiu)，实(shi)时(shi)调整芯片各(ge)部分的运行状态，最大程度(du)地(di)降低闲(xian)置功(gong)耗(hao)。专用指令集与(yu)数(shu)据(ju)类型(xing)：针(zhen)对(dui)AI计(ji)算(suan)的特点，设(she)计(ji)更精(jing)简、更(geng)高(gao)效(xiao)的(de)指(zhi)令集，并(bing)大力推广(guang)低精(jing)度数据类型（如(ru)INT4、FP8）的应用，在(zai)保证(zheng)模(mo)型精度的前(qian)提下(xia)，显著(zhu)降(jiang)低计(ji)算量和(he)内存(cun)占用。

“i8”算力(li)饱和，并非AI芯(xin)片发展(zhan)的“终(zhong)结”，而(er)是(shi)“蜕(tui)变”的(de)开始(shi)。它迫(po)使(shi)我(wo)们跳(tiao)出“唯(wei)算(suan)力(li)论”的怪圈(quan)，更加关注芯(xin)片的实(shi)际效(xiao)能、能(neng)耗表(biao)现以及(ji)与应(ying)用(yong)场景的契(qi)合(he)度(du)。而“i3”的到(dao)来(lai)，正是(shi)这场深刻(ke)变革的标(biao)志，它(ta)预示着AI芯(xin)片(pian)将进入一个(ge)更(geng)加(jia)精细(xi)化(hua)、高效化、泛在(zai)化的(de)发展新阶段(duan)。

i3的“破局(ju)”之(zhi)道：技术(shu)创新(xin)引领，应用场景(jing)拓宽，生(sheng)态(tai)重塑(su)未来

“i3”，即第三代(dai)AI芯片(pian)，其核心在(zai)于“破(po)局(ju)”——打破算(suan)力瓶颈、功耗束(shu)缚和应(ying)用(yong)场(chang)景(jing)的限(xian)制，实(shi)现AI能(neng)力的全面跃升(sheng)。它不再是过(guo)去简(jian)单地(di)模(mo)仿(fang)和(he)优化，而(er)是以(yi)一种(zhong)全(quan)新的视角，重(zhong)塑(su)AI芯(xin)片(pian)的设计哲学和(he)产业格局。

深度(du)定(ding)制(zhi)与领(ling)域专(zhuan)用（DSA）的(de)崛起(qi)：“i8”时(shi)代(dai)的(de)AI芯(xin)片(pian)，虽然(ran)算力强(qiang)大，但在面(mian)对(dui)特(te)定AI模(mo)型或(huo)应用(yong)时，往往(wang)显(xian)得“力(li)不从(cong)心(xin)”或“大材(cai)小(xiao)用”。“i3”将更加强(qiang)调领(ling)域专(zhuan)用(yong)架(jia)构（Domain-SpecificArchitecture,DSA）的(de)设(she)计(ji)理念(nian)。

这意味着(zhe)AI芯片(pian)将不(bu)再是“一刀(dao)切(qie)”的(de)通(tong)用设计(ji)，而是根据具体的应用领域（如(ru)自动(dong)驾(jia)驶(shi)、自(zi)然(ran)语言(yan)处理、计算(suan)机视觉、药物(wu)研(yan)发等(deng)）的独特需(xu)求，进行(xing)深(shen)度定(ding)制。例如(ru)，在(zai)自(zi)动(dong)驾驶领域，AI芯片(pian)需要处理海量(liang)的传(chuan)感器数据(ju)（摄像头、雷(lei)达、激(ji)光雷达(da)等(deng)），并进行实时、低(di)延迟(chi)的(de)决(jue)策(ce)。

这(zhe)要求(qiu)芯片在(zai)数据(ju)融(rong)合、感(gan)知与(yu)预测、路径规划等环(huan)节拥有(you)极(ji)高的(de)并(bing)行(xing)处理(li)能(neng)力(li)和低功耗特性。而对(dui)于自然(ran)语言处理（NLP）任务，尤其(qi)是(shi)大型语言(yan)模型(xing)（LLMs），则(ze)需(xu)要更(geng)强的(de)内存带宽(kuan)、更高的算(suan)力密(mi)度(du)以(yi)及(ji)对(dui)Transformer等(deng)新(xin)型网(wang)络(luo)架(jia)构的优(you)化(hua)支持(chi)。“i3”将通(tong)过(guo)Chiplet（芯粒）技(ji)术，将不同功能(neng)的(de)专(zhuan)用计算模块集(ji)成到(dao)同一个封(feng)装中(zhong)，实现高度(du)的灵(ling)活(huo)性和(he)可(ke)扩展(zhan)性。

开发者(zhe)可以(yi)根据(ju)不同(tong)的应用需求，自由组(zu)合不(bu)同(tong)的(de)Chiplet，打造(zao)出最优的AI解(jie)决(jue)方案，这极大地降(jiang)低(di)了AI芯(xin)片的开(kai)发(fa)门槛和成本，并(bing)加速(su)了AI技术(shu)的落地(di)。

从“训练”到“训练+推理”的(de)全(quan)链路(lu)优化(hua)：过去，AI芯片的发(fa)展更多地(di)聚焦于(yu)模(mo)型训(xun)练阶(jie)段的(de)高算(suan)力需求(qiu)。随(sui)着AI模(mo)型在各(ge)行各(ge)业(ye)的广泛部署(shu)，推(tui)理（Inference）环(huan)节(jie)的挑战(zhan)日益(yi)凸显(xian)。推(tui)理(li)对低延迟、低功耗(hao)、高吞吐量(liang)有(you)更苛刻的要求(qiu)，并(bing)且(qie)需要(yao)在(zai)各种(zhong)终端(duan)设备上(shang)高(gao)效运行(xing)。

“i3”芯片(pian)的设(she)计将更(geng)加注(zhu)重(zhong)训练(lian)与(yu)推(tui)理的(de)协(xie)同(tong)优化(hua)。一方面(mian)，它会提供(gong)强(qiang)大的训练(lian)能力，能够(gou)支持更大、更复杂的(de)模型；另一方(fang)面(mian)，它会(hui)针对推理(li)场景(jing)，优(you)化(hua)低功(gong)耗、高能效(xiao)的设计，并(bing)支持(chi)端侧(ce)AI（EdgeAI）的部(bu)署。这包(bao)括(kuo)：

推理加速引擎(qing)：集成专门(men)的推(tui)理加(jia)速单(dan)元(yuan)，能(neng)够(gou)高(gao)效执行(xing)常(chang)见的(de)AI推理(li)任(ren)务(wu)，并支持(chi)动态模(mo)型加(jia)载和(he)卸(xie)载。面向(xiang)边(bian)缘(yuan)的能效(xiao)设计：优(you)化电(dian)源管理，支(zhi)持多(duo)种低功耗(hao)模式(shi)，使其能够(gou)在(zai)电(dian)池(chi)供(gong)电的设备(bei)上(shang)长时间运行(xing)。模(mo)型压缩(suo)与量(liang)化(hua)友好：硬(ying)件层面(mian)直(zhi)接(jie)支持模型(xing)压(ya)缩和低(di)精(jing)度(du)量化技术，进(jin)一步降低(di)推理(li)的计(ji)算(suan)量(liang)和内(nei)存(cun)需求(qiu)，提高部(bu)署效(xiao)率(lv)。

软(ruan)硬协(xie)同：构建强(qiang)大的(de)AI“操作(zuo)系(xi)统(tong)”：强(qiang)大(da)的硬(ying)件离不开(kai)强(qiang)大的(de)软件支持。“i3”的(de)发展，将更(geng)加(jia)强调软硬(ying)协(xie)同。这不(bu)仅仅是(shi)指芯(xin)片(pian)驱(qu)动的(de)优化，更(geng)是(shi)构建(jian)一(yi)个完(wan)整的AI软(ruan)件生(sheng)态系(xi)统(tong)，能(neng)够无(wu)缝地(di)将AI模型从开发、训(xun)练(lian)、部署(shu)到推理(li)的(de)整个生(sheng)命周期(qi)串联起来。

高度(du)优化的AI框(kuang)架：芯(xin)片(pian)厂商(shang)将(jiang)与主(zhu)流的AI框(kuang)架（如TensorFlow,PyTorch,ONNX等(deng)）深度(du)合(he)作(zuo)，提供高度(du)优化的(de)库(ku)和编译(yi)器(qi)，确(que)保AI模型(xing)能够(gou)高效(xiao)地映(ying)射(she)到硬件(jian)上运(yun)行(xing)。统一的(de)开发平台(tai)：提供(gong)一套易(yi)于使用(yong)的(de)开发(fa)工(gong)具链(lian)，降低(di)开发(fa)者使(shi)用新一(yi)代AI芯片(pian)的门(men)槛。

这可能(neng)包括(kuo)图(tu)形化的(de)模型设计(ji)工具(ju)、自动代码(ma)生成器、性(xing)能分析器(qi)等。云(yun)边端一体(ti)化解(jie)决方案(an)：建(jian)立(li)一套(tao)能够覆(fu)盖云(yun)端训(xun)练、边(bian)缘(yuan)部(bu)署、终(zhong)端(duan)推(tui)理(li)的完整解决(jue)方案，实现AI能(neng)力的无缝迁移和(he)协同。安(an)全(quan)与隐私保(bao)护(hu)：随着AI应(ying)用的(de)深(shen)入(ru)，数据(ju)安全(quan)和(he)隐(yin)私(si)保(bao)护变得越来(lai)越重要。

“i3”芯(xin)片的设(she)计将(jiang)内(nei)置(zhi)硬件级别的安全加(jia)密和隐私保护(hu)机制，确保(bao)AI数据的安(an)全。

构建开(kai)放、共赢(ying)的AI产业(ye)生态(tai)：“i3”的成(cheng)功，离(li)不(bu)开(kai)一个开放、协同的产(chan)业生态。这包(bao)括：

芯片(pian)设计(ji)与制造的紧密(mi)合作(zuo)：芯片(pian)设计公司、代工厂（Foundry）、封装(zhuang)测(ce)试(shi)公(gong)司之间(jian)需要更紧(jin)密(mi)的合作，共(gong)同推进(jin)先(xian)进工艺和(he)封(feng)装技术(shu)的研(yan)发(fa)和(he)应用(yong)。AI模型(xing)开(kai)发者与(yu)芯片(pian)厂商的共(gong)创：AI模(mo)型的快速(su)发展需(xu)要芯片(pian)不断进化(hua)，芯片(pian)的(de)创新也能够(gou)赋能(neng)更(geng)复杂(za)的(de)AI模(mo)型(xing)。

双(shuang)方的紧(jin)密合(he)作，能够加(jia)速AI技(ji)术的(de)迭代。应用(yong)场景的深度融合：芯(xin)片厂商(shang)需(xu)要与各行(xing)各业的应用开(kai)发者紧密(mi)合作(zuo)，深入理(li)解各场(chang)景的(de)需求(qiu)，从而(er)打(da)造出真(zhen)正解(jie)决痛点(dian)的AI芯片(pian)解决方(fang)案(an)。标准(zhun)化的(de)推进(jin)：推动(dong)AI芯片(pian)相关的技(ji)术标(biao)准和接口(kou)规范的制定(ding)，有(you)助于降(jiang)低互操(cao)作性成(cheng)本(ben)，促进产业(ye)的健(jian)康发(fa)展。

展望(wang)未来：i3时(shi)代(dai)的(de)AI芯片，不止于算(suan)力(li)

“已满(man)i8”的算(suan)力(li)饱(bao)和，并非(fei)AI芯片发(fa)展(zhan)的“天花(hua)板(ban)”，而(er)是“新起(qi)点”。“i3”的到来(lai)，标(biao)志(zhi)着AI芯片正(zheng)从单(dan)纯追求(qiu)计算性能的“蛮荒(huang)时代(dai)”，迈向(xiang)更加注重(zhong)能效、精度、灵活(huo)性以及生态构(gou)建的“精耕细作”新阶段。未(wei)来的(de)AI芯片(pian)，将不(bu)再仅(jin)仅是冰(bing)冷的计算单元，它(ta)们将更加智(zhi)能、高效、节能(neng)，并深入到(dao)我们生活的方(fang)方面(mian)面(mian)，成为驱(qu)动下一代智能(neng)革命的核(he)心引擎。

我们有(you)理由(you)相(xiang)信，随(sui)着“i3”理念(nian)的深入(ru)人(ren)心(xin)和(he)技术的(de)不断突(tu)破，AI芯片的(de)未来(lai)，将比(bi)我(wo)们想(xiang)象(xiang)的更(geng)加精(jing)彩。

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