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前言：当“i8”的(de)钟声(sheng)敲响，AI算(suan)力的(de)“下(xia)半(ban)场”已(yi)至

我们(men)正身(shen)处一(yi)个由(you)数据驱动(dong)的智能时代，而(er)AI芯片，作为(wei)驱(qu)动这一(yi)时代的(de)“心脏(zang)”，其(qi)发展速(su)度之(zhi)快(kuai)，几乎(hu)可以用“一(yi)日千(qian)里”来形(xing)容(rong)。在(zai)过(guo)去(qu)几年里(li)，我们见(jian)证了AI芯片算力的指数(shu)级(ji)增长，从最初(chu)的“i3”概念(nian)，迅(xun)速跨(kua)越到“i5”、“i7”，直(zhi)至如今，不少(shao)高(gao)端AI芯片(pian)的理(li)论(lun)算力(li)已(yi)触及甚(shen)至(zhi)突(tu)破(po)了“i8”的(de)门(men)槛。

正(zheng)如(ru)潮(chao)水退(tui)去才能(neng)看清礁石，当算(suan)力“已满(man)i8”，我们不(bu)禁要问(wen)：AI芯(xin)片的(de)下一(yi)个(ge)增(zeng)长点(dian)究(jiu)竟在哪里？是继续(xu)在(zai)算(suan)力(li)的(de)“广(guang)度(du)”上做(zuo)文章(zhang)，还(hai)是转向“深度(du)”的创新？

事(shi)实(shi)上(shang)，即便算(suan)力数值(zhi)“已满i8”，也并不意(yi)味着(zhe)AI芯片(pian)的发(fa)展已至终(zhong)点。这(zhe)种(zhong)“饱和(he)”并(bing)非(fei)真(zhen)正的(de)瓶(ping)颈(jing)，而是(shi)对现(xian)有发展模(mo)式(shi)的一次(ci)深刻(ke)反(fan)思，也为(wei)更(geng)具(ju)颠覆(fu)性(xing)的“i3”（即第(di)三代AI芯片）的孕(yun)育提供了土(tu)壤。所(suo)谓(wei)的(de)“i3”，并非指(zhi)算力回退(tui)到第(di)三代(dai)的水(shui)平，而是代指(zhi)一系列(lie)全新的(de)设计(ji)理(li)念(nian)、技(ji)术路(lu)径和(he)生态构(gou)建(jian)，它们(men)将共(gong)同(tong)塑造(zao)AI芯(xin)片的(de)“第三次浪(lang)潮”，开启一(yi)个更加高效、泛在、智(zhi)能的(de)AI新纪(ji)元。

从(cong)“堆料”到“精雕细(xi)琢”：i8算力(li)饱(bao)和下的挑战与机遇(yu)

“i8”的(de)算(suan)力饱(bao)和(he)，首(shou)先源于对摩尔(er)定(ding)律(lv)物理极限(xian)的逼近。传统的(de)通过(guo)缩(suo)小(xiao)晶体管尺(chi)寸(cun)来提升(sheng)算力的(de)方式，正(zheng)面临着越来越(yue)高的技术和成(cheng)本壁垒。在(zai)物理(li)极限面(mian)前(qian)，单纯(chun)地“堆叠”更多晶(jing)体管，已(yi)不再是(shi)唯(wei)一(yi)的、也(ye)非最(zui)优(you)的解决方案。

功耗(hao)与散(san)热的“双重枷锁”：算力(li)的提(ti)升(sheng)往往(wang)伴随着(zhe)功(gong)耗的急(ji)剧增加，这不仅(jin)带(dai)来了高昂(ang)的运营(ying)成本，更严(yan)峻的是散热问题。数据中(zhong)心和(he)边缘(yuan)设(she)备(bei)的散(san)热压(ya)力，成为了(le)制约AI芯片(pian)性能(neng)释放(fang)的(de)关(guan)键因(yin)素。如何在有限(xian)的(de)功耗(hao)内榨取(qu)出更强的(de)算力(li)，成为“i8”时代必须(xu)解决的难题。

内(nei)存带宽(kuan)的“阿喀琉斯(si)之踵”：尽(jin)管(guan)算(suan)力(li)核心(xin)日益强(qiang)大，但(dan)AI模(mo)型(xing)的(de)训练和(he)推理，对(dui)数据的访(fang)问(wen)速(su)度提(ti)出了极高(gao)要求。当(dang)计(ji)算单(dan)元的(de)速度远(yuan)超(chao)数(shu)据传(chuan)输速(su)度时(shi)，内(nei)存(cun)带(dai)宽就(jiu)如同“木桶(tong)效应”中的(de)短板，限制(zhi)了整体性能的(de)发挥。现(xian)有架(jia)构在处(chu)理(li)海(hai)量数据(ju)时，已(yi)显现(xian)出(chu)瓶颈(jing)。

通用性(xing)与(yu)专用(yong)性的(de)“跷(qiao)跷(qiao)板”：过去，AI芯片的(de)发展(zhan)很大程度(du)上(shang)依(yi)赖(lai)于通用(yong)处理器(qi)（CPU）和图形(xing)处理器(qi)（GPU）的改造(zao)与优(you)化。不(bu)同AI模(mo)型、不(bu)同应(ying)用场(chang)景对(dui)算(suan)力特性(xing)的(de)需(xu)求(qiu)差(cha)异巨大。过(guo)度(du)追求通(tong)用(yong)性(xing)，可能导(dao)致在特定(ding)任务(wu)上的效(xiao)率(lv)低(di)下；而(er)过(guo)度(du)追求专用(yong)性，则可能(neng)限制(zhi)了芯(xin)片的灵(ling)活(huo)性(xing)和(he)可扩(kuo)展性(xing)。

如(ru)何(he)找(zhao)到一个(ge)更优(you)的平衡点，是“i8”算力(li)饱和下(xia)带来的新课(ke)题。

正是在这样(yang)的背(bei)景(jing)下，“i3”的概念(nian)应运(yun)而(er)生(sheng)。它(ta)不(bu)再(zai)是简单(dan)地追(zhui)求数字(zi)上的(de)算力叠(die)加(jia)，而(er)是强调在(zai)架(jia)构(gou)创新(xin)、能效比(bi)提(ti)升、软硬协(xie)同以及生(sheng)态(tai)构建等(deng)多个维度(du)上实(shi)现跨(kua)越。

架(jia)构创新：从(cong)“并行(xing)”到“高效并行(xing)”与“异构融合”“i3”的架构设计将更加注重深度学习网(wang)络(luo)的特性。例如，稀疏计(ji)算(suan)（Sparsity）的引(yin)入，能够(gou)有效减(jian)少(shao)不必要的(de)计(ji)算(suan)，大幅(fu)提升能(neng)效(xiao)。通过(guo)硬(ying)件(jian)加速(su)特定(ding)的神(shen)经网络层(ceng)（如卷(juan)积(ji)、Transformer等(deng)），或(huo)者(zhe)采用全新的(de)数(shu)据流架构，实现(xian)对AI模型更(geng)精细(xi)化(hua)的(de)支(zhi)持(chi)。

更(geng)重(zhong)要(yao)的是，异(yi)构计(ji)算将成为(wei)主(zhu)流(liu)。将(jiang)不同(tong)功能的(de)处理单元（如CPU、GPU、NPU、DPU等(deng)）深度(du)整合(he)，让它(ta)们协(xie)同工作，根据任务的(de)特点分配(pei)最优的计(ji)算资源，从而在(zai)整体上实现性(xing)能和效率(lv)的(de)最大(da)化(hua)。这是一种(zhong)从“大(da)家一(yi)起跑(pao)”到“各司其职，高(gao)效协(xie)作”的(de)转变(bian)。

能效比的“极致(zhi)追求”：“i3”芯(xin)片(pian)的核(he)心目(mu)标(biao)之一(yi)，就(jiu)是大(da)幅提(ti)升能(neng)效(xiao)比(bi)。这可能(neng)通(tong)过(guo)以(yi)下途径实(shi)现：

更(geng)先进的制(zhi)程工艺：虽然物(wu)理极限近在眼(yan)前，但先进(jin)的(de)制(zhi)程工(gong)艺依(yi)然(ran)是基础，能够(gou)直接(jie)带来单位(wei)面(mian)积(ji)的算(suan)力提升和(he)能耗(hao)降(jiang)低。新型(xing)材料(liao)与封装技(ji)术：探索新(xin)的半(ban)导体材料(liao)（如(ru)GaN、SiC等(deng)）在高(gao)性(xing)能计算(suan)中的应用，以(yi)及(ji)3D封装(zhuang)、Chiplet等先(xian)进封装(zhuang)技(ji)术，能(neng)够实(shi)现更(geng)高(gao)密度的(de)集(ji)成(cheng)和更短(duan)的(de)互连路径，从而(er)降低功耗和(he)提(ti)升性能(neng)。

精(jing)细化(hua)的功耗管理：引(yin)入更(geng)智(zhi)能(neng)的动(dong)态(tai)电(dian)压频率调(diao)整（DVFS）技术，根(gen)据实际负载需(xu)求，实(shi)时调(diao)整(zheng)芯片各(ge)部(bu)分(fen)的运(yun)行状(zhuang)态(tai)，最(zui)大程度地(di)降(jiang)低闲(xian)置功耗。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(te)点，设(she)计更(geng)精简、更高(gao)效(xiao)的(de)指令(ling)集(ji)，并(bing)大力推(tui)广低精(jing)度数据类型（如(ru)INT4、FP8）的应用，在保(bao)证(zheng)模(mo)型(xing)精度的前(qian)提下，显著降低计算量和(he)内存(cun)占用。

“i8”算力(li)饱和(he)，并非(fei)AI芯片(pian)发展(zhan)的“终(zhong)结”，而是“蜕(tui)变(bian)”的开(kai)始。它迫(po)使我们(men)跳(tiao)出“唯(wei)算力论”的(de)怪圈(quan)，更加(jia)关注芯(xin)片(pian)的实际效能、能(neng)耗(hao)表现以(yi)及与应用场景的契(qi)合度。而(er)“i3”的(de)到(dao)来，正是这场深刻(ke)变革的标(biao)志，它(ta)预示(shi)着AI芯(xin)片将(jiang)进入一个(ge)更加(jia)精细化、高效化(hua)、泛在(zai)化的(de)发展(zhan)新(xin)阶段。

i3的(de)“破局(ju)”之道：技(ji)术创新(xin)引领(ling)，应用场景(jing)拓(tuo)宽(kuan)，生态重塑(su)未来(lai)

“i3”，即(ji)第三代(dai)AI芯片(pian)，其核心在于“破(po)局”——打(da)破算(suan)力(li)瓶颈(jing)、功(gong)耗束(shu)缚和(he)应用(yong)场景(jing)的限制，实(shi)现AI能(neng)力的全面跃(yue)升(sheng)。它不再(zai)是(shi)过(guo)去(qu)简单(dan)地模仿和(he)优化(hua)，而(er)是(shi)以一种全新的(de)视角(jiao)，重(zhong)塑AI芯(xin)片的设(she)计(ji)哲(zhe)学(xue)和产业(ye)格局。

深(shen)度(du)定制(zhi)与领域专用（DSA）的(de)崛起(qi)：“i8”时(shi)代的AI芯(xin)片，虽然算力强(qiang)大(da)，但在面(mian)对(dui)特(te)定AI模型或应(ying)用(yong)时，往(wang)往显得“力(li)不(bu)从(cong)心(xin)”或“大材(cai)小用”。“i3”将(jiang)更(geng)加强(qiang)调领域专用架(jia)构（Domain-SpecificArchitecture,DSA）的设(she)计(ji)理念(nian)。

这意味着AI芯(xin)片(pian)将(jiang)不再是“一刀切”的通(tong)用设计(ji)，而是根据具体(ti)的应(ying)用领(ling)域（如(ru)自动(dong)驾(jia)驶(shi)、自(zi)然(ran)语言(yan)处理(li)、计算(suan)机视(shi)觉(jue)、药(yao)物研(yan)发等(deng)）的独特需(xu)求，进行深(shen)度定(ding)制。例(li)如(ru)，在自(zi)动(dong)驾驶领(ling)域(yu)，AI芯片(pian)需(xu)要(yao)处理海量(liang)的传感器数据(ju)（摄像头(tou)、雷达、激(ji)光雷达(da)等），并进(jin)行实(shi)时、低延迟(chi)的(de)决策(ce)。

这要求(qiu)芯片在数(shu)据融(rong)合、感知与(yu)预测、路径规划(hua)等环(huan)节拥有极高的(de)并行(xing)处(chu)理能力(li)和低(di)功(gong)耗(hao)特性(xing)。而对(dui)于自(zi)然语(yu)言处(chu)理(li)（NLP）任(ren)务，尤(you)其是(shi)大(da)型语言模型（LLMs），则需(xu)要更(geng)强的内(nei)存带宽、更(geng)高的算(suan)力密度以及(ji)对Transformer等新(xin)型(xing)网络(luo)架构的(de)优(you)化支(zhi)持(chi)。“i3”将通(tong)过Chiplet（芯粒(li)）技(ji)术，将(jiang)不同功能(neng)的专(zhuan)用计算(suan)模块集(ji)成到(dao)同一个封装中(zhong)，实现高(gao)度(du)的灵(ling)活性和可(ke)扩展性(xing)。

开(kai)发者(zhe)可以根据(ju)不同的应用需(xu)求，自由组(zu)合不同的(de)Chiplet，打造(zao)出最(zui)优(you)的(de)AI解决(jue)方(fang)案，这极(ji)大地降低(di)了AI芯片(pian)的(de)开(kai)发门槛和成本(ben)，并加速(su)了AI技(ji)术的落地(di)。

从“训(xun)练”到(dao)“训练+推理(li)”的(de)全(quan)链路优化：过(guo)去，AI芯片(pian)的发展更多地(di)聚焦于模(mo)型训(xun)练阶段的(de)高算(suan)力需(xu)求。随(sui)着AI模(mo)型在(zai)各行(xing)各(ge)业(ye)的广泛(fan)部署，推(tui)理（Inference）环(huan)节(jie)的挑战日益凸(tu)显(xian)。推理对(dui)低延(yan)迟、低功(gong)耗、高(gao)吞吐量有(you)更(geng)苛刻的要求(qiu)，并且(qie)需(xu)要在各(ge)种终(zhong)端(duan)设备上(shang)高效运(yun)行(xing)。

“i3”芯片的设(she)计(ji)将更加(jia)注重训练(lian)与(yu)推理的协同优(you)化(hua)。一方(fang)面，它(ta)会提(ti)供强大(da)的训(xun)练(lian)能力，能(neng)够(gou)支持更大(da)、更(geng)复杂(za)的(de)模(mo)型；另(ling)一(yi)方面(mian)，它会(hui)针对(dui)推理(li)场景，优(you)化(hua)低功(gong)耗(hao)、高(gao)能效(xiao)的设(she)计，并(bing)支持(chi)端侧(ce)AI（EdgeAI）的部(bu)署(shu)。这(zhe)包括：

推理加(jia)速(su)引擎(qing)：集(ji)成(cheng)专(zhuan)门的推(tui)理加(jia)速单(dan)元，能够高(gao)效执行(xing)常(chang)见的AI推(tui)理(li)任务(wu)，并支(zhi)持(chi)动态模(mo)型(xing)加载和(he)卸载(zai)。面向(xiang)边(bian)缘的能(neng)效(xiao)设计：优化电(dian)源管(guan)理，支持多种低功(gong)耗(hao)模式，使其(qi)能够在电(dian)池供电的设备(bei)上(shang)长(zhang)时间运行(xing)。模型压缩(suo)与量(liang)化友(you)好(hao)：硬(ying)件层(ceng)面直接(jie)支(zhi)持模(mo)型压缩和(he)低精(jing)度量化技(ji)术，进(jin)一步(bu)降低推(tui)理(li)的计算(suan)量和内存需求(qiu)，提高部(bu)署效(xiao)率。

软硬协同：构(gou)建强大的(de)AI“操作系(xi)统(tong)”：强(qiang)大的硬(ying)件(jian)离不开(kai)强大的(de)软(ruan)件(jian)支(zhi)持。“i3”的(de)发展，将更(geng)加强调软(ruan)硬协(xie)同。这不仅仅(jin)是指芯片驱(qu)动的(de)优(you)化，更(geng)是构建(jian)一个完整的AI软(ruan)件生(sheng)态系(xi)统，能(neng)够无缝地将AI模(mo)型(xing)从(cong)开发、训练(lian)、部署到推(tui)理的整个(ge)生命周期(qi)串联(lian)起来(lai)。

高度(du)优化(hua)的(de)AI框架(jia)：芯(xin)片厂(chang)商(shang)将(jiang)与(yu)主(zhu)流的(de)AI框架（如TensorFlow,PyTorch,ONNX等(deng)）深度合作，提供高度优(you)化(hua)的(de)库(ku)和编译器(qi)，确保AI模型(xing)能够(gou)高效地映射(she)到硬件上运行(xing)。统一的(de)开发平(ping)台：提供(gong)一套易于(yu)使用(yong)的开(kai)发(fa)工(gong)具链(lian)，降低开发(fa)者(zhe)使(shi)用(yong)新(xin)一代(dai)AI芯片的门(men)槛。

这可能(neng)包(bao)括图(tu)形(xing)化的(de)模(mo)型(xing)设计工(gong)具(ju)、自(zi)动代码生成(cheng)器(qi)、性(xing)能分析器(qi)等。云边端一体化解(jie)决(jue)方案：建(jian)立一套能(neng)够(gou)覆(fu)盖云端训(xun)练、边(bian)缘部(bu)署、终端推(tui)理(li)的(de)完整(zheng)解决(jue)方案，实现(xian)AI能力的无(wu)缝迁(qian)移和(he)协同。安(an)全(quan)与隐私(si)保护(hu)：随(sui)着AI应(ying)用的深入，数(shu)据(ju)安全和隐私保(bao)护变(bian)得越(yue)来(lai)越(yue)重要。

“i3”芯(xin)片的设(she)计将(jiang)内置硬件级(ji)别的安全加(jia)密和隐私(si)保护(hu)机制，确(que)保(bao)AI数据的安全(quan)。

构(gou)建开(kai)放、共(gong)赢的AI产(chan)业(ye)生(sheng)态(tai)：“i3”的成(cheng)功，离不开一(yi)个开(kai)放(fang)、协同(tong)的(de)产(chan)业生态。这(zhe)包(bao)括：

芯片设计(ji)与制(zhi)造的紧密合作(zuo)：芯片(pian)设计(ji)公司(si)、代工(gong)厂（Foundry）、封装测试公司(si)之间(jian)需(xu)要更(geng)紧(jin)密的(de)合(he)作(zuo)，共(gong)同推进(jin)先进(jin)工(gong)艺和封(feng)装技术(shu)的研发(fa)和应用。AI模型开发者与(yu)芯片厂(chang)商的共(gong)创(chuang)：AI模型的(de)快速(su)发展(zhan)需(xu)要(yao)芯(xin)片不(bu)断(duan)进(jin)化，芯片(pian)的(de)创新也(ye)能够(gou)赋(fu)能(neng)更复(fu)杂(za)的(de)AI模型。

双方(fang)的紧(jin)密(mi)合(he)作(zuo)，能够(gou)加(jia)速AI技术的(de)迭代。应用(yong)场(chang)景的深(shen)度融(rong)合：芯(xin)片厂(chang)商(shang)需要(yao)与各(ge)行(xing)各业的应用开(kai)发(fa)者(zhe)紧(jin)密合作(zuo)，深入理解各场景的需求，从而(er)打造(zao)出真(zhen)正解(jie)决痛(tong)点(dian)的(de)AI芯(xin)片解决方案(an)。标准化的推(tui)进：推(tui)动(dong)AI芯片(pian)相(xiang)关(guan)的技(ji)术标(biao)准(zhun)和(he)接口(kou)规范的制(zhi)定(ding)，有(you)助于降(jiang)低互操(cao)作性成本(ben)，促进产业(ye)的健康(kang)发(fa)展。

展(zhan)望(wang)未来：i3时(shi)代的AI芯(xin)片，不止于算(suan)力

“已(yi)满i8”的(de)算力(li)饱(bao)和，并非(fei)AI芯片发(fa)展的“天(tian)花(hua)板”，而是“新起(qi)点”。“i3”的到(dao)来，标志(zhi)着AI芯片正从单纯(chun)追求计算性(xing)能的(de)“蛮荒时(shi)代(dai)”，迈向更(geng)加注重(zhong)能效(xiao)、精度、灵(ling)活(huo)性以及生态构(gou)建的(de)“精耕细作”新阶(jie)段。未(wei)来的(de)AI芯(xin)片(pian)，将不再仅(jin)仅是冰冷的(de)计算单(dan)元，它(ta)们将(jiang)更加智(zhi)能、高(gao)效(xiao)、节(jie)能(neng)，并(bing)深(shen)入到(dao)我(wo)们生(sheng)活(huo)的(de)方(fang)方面(mian)面(mian)，成为驱(qu)动下(xia)一代(dai)智能革(ge)命(ming)的(de)核心引(yin)擎。

我们有理由(you)相信(xin)，随(sui)着“i3”理念(nian)的深入人(ren)心和(he)技术(shu)的(de)不(bu)断突(tu)破(po)，AI芯片的未来(lai)，将比我(wo)们想象(xiang)的更加精(jing)彩。

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图片来源：每经记者 陆涛 摄

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