第0929章 AI共生发展技术

爆发离不开深度学习架构，也离不开AI芯片。

    我们将从即日起为全球企业提供这一技术支持，为硬件革命，为AI芯片的发展再进一份力。”

    ……

    “ASIC还是有一段路路要走的吧，而且FPGA在云计算领域的攻势很猛，先抢下市场，后续就能垄断了。”

    “我现在有点疑惑了，就华夏这科技水平和市场份额，米国企业哪来的底气限制他们？

    “何止是推动AR眼镜啊，可穿戴智能设备的增长率已经连续3年超过30%了，这可是一个巨大的未来趋势，现在可穿戴AI芯片居然被华夏企业包圆了。”

    ……

    “大风集团再努努力，什么时候如果能在传统CPU工艺上跟英特尔一较高低，以大风集团的工艺制程优势，就真的能彻底把英特尔挑下马了。”

    说到这，梁梦松突然停顿了一下才继续，“我们大风半导体之所以在半导体领域有如此建树，很重要的一个原因就是我们对半导体产业发展的预判精准。

    在台下的议论声中，大风半导体的梁梦松登上了舞台。

    因此，对于AI芯片的发展来说一条必经之路就是得想办法压缩设计时间，可对于人类专家而言，面对日益复杂的芯片进化根本没有能力压缩设计时间，直到我们找到了一个有趣的技术发展方向。

    你们可别忘了，虽然米国是FPGA的核心技术玩家，但华夏是FPGA最大的市场，只要华夏企业能够在各个领域产出取代芯片，整个市场完全可以抛弃FPGA，当然，前提是如果有这个必要的话。”

    “在不久的未来我们很有可能会看到的一个场景是，上半年刚听说3nm量产，下半年就听说2nm量产，再过个年1nm量产就来了，我相信这个未来很快会到来。

    但是我们也已经看到，随着深度学习的持续发展，GPU的局限性日益凸显。深度学习包含训练和应用两个计算环节，GPU在深度学习算法训练上非常高效，然而在应用上却无法展现并行度优势，同时，GPU无法灵活配置硬件结构，市场需要新的发展。

    华夏企业依然占据着主场优势，上台的大部分都是华夏企业代表，大家也都在各自的发言中透露着一些共同信息，比如AI芯片将对工艺发展有很大依赖。

    从目前的企业格局来看，银河科技是GPU领域的最大玩家，英伟达紧随其后。

    “别说追上了，不被甩开英特尔都该庆幸了。”

    “我来捋一捋现在的情况，从底层芯片到深度学习框架，再到到通用AI技术，最后到人工智能应用，华夏在人工智能的发展上，这一条线打通了啊。”

    梁梦松同样先介绍了一下大风集团在AI半导体领域的主要芯片发展，然后开始了今天的最后一个话题，“这些年人工智能尤其是深度学习的发展更进一步的证实了我们公司多年前的一个论点，人工智能的发展需要新的硬件架构来满足指数级增长的算力需求，也就是我们之前提到的硬件革命。

    “还有一个重点不能忽略啊，所有的可穿戴AI芯片用的都是鸿蒙架构，这是在为造生态铺路呢，华夏企业的可穿戴AI芯片这么一爆发，终端产品陆续上AI芯片之后，这个生态就完全落在华夏这边了。”

    而更受大家关注的共通点就在于，华夏企业在多个AI芯片领域的集体爆发。

    “GPU是目前的主流，ASIC是未来的趋势，FPGA感觉夹在中间的样子。”

    这就有了现在的两个AI芯片新领域，FPGA和ASIC，FPGA凭借其可编程专用性以及高性能的特点，主要应用于设备端，而ASIC凭借其小体积，低功耗，低成本，高度保密性等特征，更多使用于消费者终端。

    懂的人自然都懂。

    而这也是部分半导体企业一直想要垄断这个行业的原因，因为越垄断，就越能精准预判未来，毕竟对于垄断者而言，未来的发展是可以控制的。