◎記者 劉怡鶴 鄭維漢

　　9月17日，大模動算在2025全球AI芯片峰會上，型驅I芯新機來自學術界、力革產(chǎn)業(yè)界及創(chuàng)投界的片迎破局代表齊聚一堂，共話AI芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與落地之道。大模動算

　　與會人士認為，型驅I芯新機隨著大模型進入爆發(fā)期，力革企業(yè)在軟件應用層和芯片底層技術快速發(fā)展，片迎破局國產(chǎn)大模型與芯片適配盤活存量資產(chǎn)，大模動算政策推動技術普及。型驅I芯新機多重利好因素催化下，力革我國芯片市場正進一步打開。片迎破局

　　“在我看來，大模動算算力芯片是型驅I芯新機一個無窮大的賽道，因為人類對算力的力革需求尚且看不到頭?！逼杖A資本管理合伙人蔣純表示，在這樣一條無窮大的賽道中，國內市場未被巨頭壟斷，為各類企業(yè)和技術路線提供了發(fā)展窗口。

　　云天勵飛董事長陳寧亦認為，在“政策+需求”的雙重驅動下，國產(chǎn)AI推理芯片迎來絕佳發(fā)展機遇。從需求來看，一方面，從手機、平板、耳機、智能眼鏡等隨身產(chǎn)品，到家用電器、無人駕駛汽車和人形機器人等智能終端，未來都將具備語言交互能力，成為各類場景下的超級個人助手。AI推理芯片將從端、邊、云多層次賦能AI軟件。另一方面，基于AI推理芯片的推理算力網(wǎng)絡，將如同今天的電網(wǎng)和無線通信網(wǎng)絡一樣，成為第四次工業(yè)革命的重要基礎設施，無處不在。算力網(wǎng)絡將包含國家級大型算力中心、城市級超低時延的算力中心、大型產(chǎn)業(yè)園區(qū)的邊緣AI算力中心，甚至每個家庭都將配置家庭計算主機，用于部署私有化大模型，確保個人數(shù)據(jù)和隱私安全。

　　政策方面，國務院近期印發(fā)《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，其中明確提出，到2027年，率先實現(xiàn)人工智能與6大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%，智能經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L，人工智能在公共治理中的作用明顯增強，人工智能開放合作體系不斷完善。到2030年，我國人工智能全面賦能高質量發(fā)展，新一代智能終端、智能體等應用普及率超90%，智能經(jīng)濟成為我國經(jīng)濟發(fā)展的重要增長極，推動技術普惠和成果共享。

　　在AI芯片整體增長的大勢下，如何把握具體的技術賽道并做出能夠落地的好產(chǎn)品？

　　在IO資本創(chuàng)始合伙人趙占祥看來，無論是在當前的技術路線上有適當提升的、可以馬上解決當下問題的成熟項目，還是存算一體、光子計算等更加前沿創(chuàng)新的技術路線，均值得關注。

　　想要進一步做出好的AI芯片產(chǎn)品，則需要從AI算法或模型驅動的角度進行芯片設計。BV百度風投董事總經(jīng)理劉水認為，投資人更希望看到真正的AI芯片，而非“芯片for AI”。這意味著，按照原有的半導體思路設計芯片，使其能夠匹配AI場景，可能無法創(chuàng)造出一個好的AI芯片產(chǎn)品。

　　中山大學集成電路學院院長王中風認為，AI芯片目前面臨三大挑戰(zhàn)：一是深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練計算量與硬件摩爾定律之間存在“剪刀差”，模型規(guī)模呈現(xiàn)“超摩爾”增長；二是GPU的算力與內存帶寬增長之間呈現(xiàn)“剪刀差”，超過60%甚至80%的能耗和時間花在數(shù)據(jù)搬運上，而非計算；三是AI芯片設計從通用走向專用，從單一走向多元。

　　“破局之路在于‘打破范式，跨界融合’?！蓖踔酗L說，模型驅動的高效芯片設計、應用驅動的AI芯片創(chuàng)新，以及基于存算一體的芯片設計均是破局方向。軟件、算法與硬件將協(xié)同進化，先進的軟件棧（如MLIR、TVM）可促進硬件更好發(fā)揮效能，神經(jīng)架構搜索（NAS）和壓縮量化技術可擴大硬件的有效算力。

　　圍繞共建智能時代的基礎設施，王中風建議：一是開放標準，推動接口、互聯(lián)、指令集等的開放，降低創(chuàng)新門檻；二是加強產(chǎn)學研深度合作，共同攻克存算一體、量智融合、新材料、新器件、新工藝等領域的技術難題；三是強化人才培養(yǎng)，培養(yǎng)兼具算法、架構、底層電路及軟件開發(fā)等技能的交叉型人才。

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