芝能智芯出品

近年來(lái)，半導(dǎo)體行業(yè)進(jìn)入了前所未有的快速發(fā)展時(shí)期。人工智能（AI）的崛起不僅改變了計(jì)算技術(shù)的格局，也對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)提出了全新的需求和挑戰(zhàn)。

德勤《2025年技術(shù)趨勢(shì)報(bào)告》中分析，AI對(duì)硬件資源的依賴(lài)正迅速擴(kuò)大，專(zhuān)用芯片市場(chǎng)預(yù)計(jì)將在未來(lái)幾年大幅增長(zhǎng)，從而推動(dòng)AI驅(qū)動(dòng)的設(shè)備和應(yīng)用的普及。

本文將深入分析AI與半導(dǎo)體的深度融合，探討技術(shù)創(chuàng)新、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、以及行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和未來(lái)機(jī)遇。

Part 1

AI推動(dòng)的硬件革命

AI 技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對(duì)半導(dǎo)體芯片的需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)。據(jù) Deloitte 研究，基于 World Semiconductor Trade Statistics 預(yù)測(cè)，僅用于生成式 AI 的芯片市場(chǎng)今年預(yù)計(jì)將超過(guò) 500 億美元，且從當(dāng)前約 500 億美元有望在 2027 年增長(zhǎng)至高達(dá) 4000 億美元，較為保守的估計(jì)為 1100 億美元。

這種增長(zhǎng)趨勢(shì)主要源于 AI 計(jì)算任務(wù)對(duì)芯片性能的極高要求，特別是在訓(xùn)練和運(yùn)行大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，需要強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)處理海量數(shù)據(jù)和復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算。

英偉達(dá)成為了最引人注目的受益者之一，如今已成為全球最具價(jià)值和備受矚目的公司之一。圖形處理單元（GPUs）因其在并行計(jì)算方面的卓越性能，已成為訓(xùn)練 AI 模型的首選資源。

在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，大科技公司對(duì) GPU 的需求尤為旺盛，它們紛紛構(gòu)建自己的 AI 模型，并在本地部署專(zhuān)用芯片。例如，根據(jù) Databricks 報(bào)告，金融服務(wù)行業(yè)在運(yùn)行處理欺詐檢測(cè)和財(cái)富管理的大型語(yǔ)言模型（LLMs）時(shí)，GPU 使用率在過(guò)去六個(gè)月內(nèi)增長(zhǎng)了 88%。

然而，目前 GPU 供應(yīng)面臨著嚴(yán)重的短缺問(wèn)題，這種供不應(yīng)求的局面使得提供 GPU 等硬件設(shè)備的公司在這場(chǎng)科技變革中占據(jù)了重要地位。

隨著AI應(yīng)用的廣泛普及，硬件逐漸回歸技術(shù)的核心地位。從圖形處理單元（GPU）到專(zhuān)用AI芯片（如TPU、NPU），硬件在A(yíng)I模型訓(xùn)練和推理中的作用至關(guān)重要。NVIDIA等公司已經(jīng)成為行業(yè)焦點(diǎn)，憑借專(zhuān)用芯片滿(mǎn)足企業(yè)對(duì)生成式AI計(jì)算能力的需求。

GPU 在 AI 計(jì)算領(lǐng)域占據(jù)著主導(dǎo)地位，其大規(guī)模并行處理架構(gòu)使其能夠高效地處理矩陣運(yùn)算，這對(duì)于深度學(xué)習(xí)算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練至關(guān)重要。

在訓(xùn)練復(fù)雜的 AI 模型如 GPT 系列時(shí)，GPU 能夠顯著縮短訓(xùn)練時(shí)間，加速模型的迭代和優(yōu)化過(guò)程。但 GPU 也面臨著一些挑戰(zhàn)，其高昂的成本使得許多企業(yè)在大規(guī)模部署時(shí)面臨經(jīng)濟(jì)壓力。

同時(shí)，隨著 AI 應(yīng)用對(duì)芯片性能需求的不斷提升，GPU 的能耗問(wèn)題也日益突出，數(shù)據(jù)中心運(yùn)行大量 GPU 時(shí)的電力消耗急劇增加，給能源供應(yīng)和成本控制帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。

為了應(yīng)對(duì) AI 計(jì)算的特定需求，神經(jīng)處理單元（NPUs）應(yīng)運(yùn)而生并逐漸受到關(guān)注。

NPUs 模仿大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，專(zhuān)門(mén)針對(duì) AI 工作負(fù)載進(jìn)行優(yōu)化，能夠以更高的效率和更低的功耗加速小型 AI 任務(wù)。例如，在邊緣設(shè)備上，NPUs 可以實(shí)現(xiàn) AI 模型的本地運(yùn)行，減少對(duì)云端的依賴(lài)，從而降低數(shù)據(jù)傳輸延遲和隱私風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)于一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景，如智能安防攝像頭中的目標(biāo)檢測(cè)和自動(dòng)駕駛汽車(chē)中的環(huán)境感知，NPUs 能夠快速處理傳感器數(shù)據(jù)并做出及時(shí)響應(yīng)。

此外，NPUs 的發(fā)展也為 AI 技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的廣泛應(yīng)用提供了可能，使得越來(lái)越多的智能設(shè)備能夠具備本地 AI 處理能力，實(shí)現(xiàn)智能化功能的提升。

◎ 專(zhuān)用AI芯片的興起是AI計(jì)算需求日益增加的直接結(jié)果。這些芯片通過(guò)優(yōu)化處理AI任務(wù)，如深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理，顯著提高了計(jì)算效率，谷歌的TPU和蘋(píng)果的NPU則在特定任務(wù)中表現(xiàn)出色。

◎ 根據(jù)報(bào)告，AI芯片市場(chǎng)在2024年的規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到500億美元，并將在2027年增長(zhǎng)至4000億美元。

◎ 神經(jīng)處理單元（NPU）等專(zhuān)用架構(gòu)正成為新興趨勢(shì)。這些芯片通過(guò)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠更高效地處理AI工作負(fù)載。

◎ 液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿技術(shù)則試圖以更少的計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)更高性能，為嵌入式設(shè)備和機(jī)器人提供可能。多模態(tài)AI能夠處理文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，為硬件設(shè)計(jì)提供了全新方向。例如，Amazon和谷歌的項(xiàng)目正致力于將傳感器數(shù)據(jù)與AI結(jié)合，用于供應(yīng)鏈優(yōu)化和智能制造。

一些公司正在研發(fā)基于新型材料和架構(gòu)的芯片，如使用碳納米管等材料來(lái)提高芯片的性能和降低功耗。

量子芯片技術(shù)也在不斷發(fā)展，雖然目前距離大規(guī)模實(shí)用化還有一定距離，但量子計(jì)算與 AI 的結(jié)合有望為未來(lái)的計(jì)算能力帶來(lái)革命性的突破。

量子芯片利用量子比特的疊加和糾纏特性，可以在某些特定問(wèn)題上實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)的計(jì)算加速，對(duì)于處理復(fù)雜的 AI 優(yōu)化問(wèn)題和大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速分析具有巨大潛力

Part 2

邊緣設(shè)備：AI 賦能的智能化轉(zhuǎn)型

在邊緣計(jì)算領(lǐng)域，AI 嵌入式的邊緣設(shè)備正經(jīng)歷著快速發(fā)展。

隨著 NPUs 等芯片技術(shù)的普及，越來(lái)越多的邊緣設(shè)備具備了運(yùn)行 AI 模型的能力。預(yù)計(jì)到 2025 年，超過(guò) 50% 的數(shù)據(jù)將由邊緣設(shè)備生成，這使得在邊緣端進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和 AI 分析變得至關(guān)重要。

● 在智能制造業(yè)中，傳感器融合與 AI 技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的智能監(jiān)控和故障預(yù)測(cè)。通過(guò)在生產(chǎn)設(shè)備上部署 AI 芯片，能夠?qū)崟r(shí)采集和分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患，減少停機(jī)時(shí)間，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

● 在智能家居領(lǐng)域，智能音箱、智能攝像頭等設(shè)備內(nèi)置 AI 芯片，能夠?qū)崿F(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等功能，為用戶(hù)提供更加便捷和智能化的生活體驗(yàn)。

◎ 嵌入式AI設(shè)備正在重新定義個(gè)人電腦（PC）和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（IoT）。AI芯片的集成使這些設(shè)備能夠脫離云計(jì)算，獨(dú)立處理數(shù)據(jù)，從而減少延遲并提高數(shù)據(jù)隱私保護(hù)水平。

◎ AI個(gè)人電腦的應(yīng)用正在興起，例如AMD和戴爾的AI支持筆記本電腦，它們不僅能快速完成數(shù)據(jù)處理，還能通過(guò)離線(xiàn)AI模型實(shí)現(xiàn)圖像生成、文本分析等功能。

實(shí)現(xiàn)設(shè)備互聯(lián)互通和智能化的核心。

◎ 從智能手環(huán)、智能家電到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器和控制器，各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都依賴(lài)于芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理。

AI 技術(shù)的融入使得物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能夠具備更高級(jí)的智能功能，如智能交通系統(tǒng)中的車(chē)輛通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集交通數(shù)據(jù)，并利用 AI 芯片進(jìn)行分析和決策，實(shí)現(xiàn)智能交通流量?jī)?yōu)化和自動(dòng)駕駛輔助；

◎ 在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)傳感器可以監(jiān)測(cè)土壤濕度、溫度、養(yǎng)分等信息，通過(guò) AI 芯片分析數(shù)據(jù)并自動(dòng)控制灌溉、施肥等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和資源利用效率。

小結(jié)

AI與半導(dǎo)體的結(jié)合已經(jīng)改變了全球技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的格局。硬件正重新成為技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)力，而專(zhuān)用芯片、能效優(yōu)化和多模態(tài)AI等趨勢(shì)將定義行業(yè)的未來(lái)。

       原文標(biāo)題 : AI驅(qū)動(dòng)下，2025年半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展會(huì)有哪些變化？