GenAI的驚人速度正在重塑半導體行業(yè)

人類正在目睹一場如此極端的技術(shù)革命，其全部規(guī)?？赡艹鑫覀兊闹橇Ψ秶?。生成式 AI （GenAI） 的性能每六個月翻一番 [1]，超過了業(yè)界所說的超級摩爾定律的摩爾定律。一些云 AI 芯片制造商預計未來十年每年的性能將翻倍或翻三倍 [2]。在這個由三部分組成的博客系列中，我們將探討當今的半導體格局和創(chuàng)新芯片制造商戰(zhàn)略，在第二部分深入探討未來的重大挑戰(zhàn)，并在第三部分通過研究推動 AI 未來的新興變化和技術(shù)來結(jié)束。

按照這種爆炸性的速度，專家預測通用人工智能 （AGI） 將在 2030 年左右實現(xiàn) [3][4]，緊隨其后的是人工智能超級智能 （ASI） [5]。AGI 將擁有類似人類的推理能力，而 ASI 將超越它，重新編程自己，即使是最專業(yè)的頭腦也無法理解。AGI 通過自我修飾迅速演變?yōu)?ASI，俗稱智能爆炸。

下圖使這種指數(shù)加速度不容忽視。在短短幾年內(nèi)，AI 在許多曾經(jīng)被認為需要深厚專業(yè)知識的復雜任務(wù)中超越了人類的表現(xiàn)。它還迅速接近其他領(lǐng)域，例如推理、數(shù)學問題解決和代碼生成。幾十年停滯不前的功能現(xiàn)在只需幾個月即可實現(xiàn)飛躍。如果保持這種速度，AI 將很快在幾乎所有認知領(lǐng)域都超過人類，將 AGI 從理論變?yōu)楸厝弧?/p>

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比較 AI 和人類在不同領(lǐng)域的能力。當 AI 的性能越過零線時，它的得分比人類高 [6]。

這種快速發(fā)展對半導體行業(yè)的影響是深遠的，因為 GenAI 正在推動對支持訓練和推理的高級云 SoC 的強勁需求。分析師預測，到 2030 年，這一專業(yè)領(lǐng)域?qū)⒔咏?3000 億美元，復合年增長率接近 33% [7]。

這種激增的需求打破了關(guān)于半導體市場變化速度的舊假設(shè)，GenAI 的快速發(fā)展證明他們可以在一夜之間顛覆它。該圖表顯示，生成式 AI 在兩年內(nèi)達到了 PC 需要近十年才能達到的采用水平，甚至比智能手機、平板電腦 [8] 和互聯(lián)網(wǎng)還要快。

生成式 AI 的采用率超過了早期的 PC 和互聯(lián)網(wǎng)使用量，因為 39.4% 的 18-64 歲美國人報告在 ChatGPT（生成式預訓練轉(zhuǎn)換器）發(fā)布后的兩年內(nèi)使用它 [9]，使其成為歷史上增長最快的技術(shù) [10]。

地緣政治進一步放大了這些市場震動。美中科技競爭已將半導體變成兩個超級大國軍備競賽的戰(zhàn)略資產(chǎn)。美國實施了廣泛的出口限制，阻止中國獲得美國的人工智能處理器，旨在減緩其實現(xiàn) AGI 的進展 [11]。中國正在通過顛覆性舉措進行反擊，例如開源 DeepSeek-R1，由于美國的芯片限制，該芯片是使用早期芯片構(gòu)建的。

實現(xiàn)產(chǎn)量最大化的多樣化芯片制造商策略

下表匯編了幾款領(lǐng)先的 AI 芯片的最新規(guī)格。所有數(shù)字均基于單芯片，而不是多芯片系統(tǒng)，例如 NVIDIA 的 GB200 NVL4。僅包含發(fā)布時可用的芯片。

這些數(shù)據(jù)提供了一個高層次的概述，而不是嚴格的同類比較，后者需要在相同的工作負載和條件下測試所有芯片。每瓦性能 （PPW） 是通過計算 （PFLOPS?1000）/瓦特 （PFLOPS·1000）/瓦特來推導出的，但一些芯片制造商并未公開披露瓦數(shù)（參見下面的 N/A）。

該表的構(gòu)建主要依賴于官方供應商規(guī)范和信譽良好的第三方來源。在少數(shù)情況下，會推斷值，例如根據(jù) 8 位浮點 （FP8） Peta 每秒浮點運算數(shù) （PFLOPS） 估計 16 位浮點 （FP16） 性能。

市場上一些最受歡迎的云 AI 加速器的鳥瞰圖。*片上 SRAM，與其他使用片外 HBM 的芯片不同。

像這樣并排比較所有供應商，揭示了 AI 加速器設(shè)計中的不同策略：

• NVIDIA 和 AMD 憑借基于 GPU 的架構(gòu)和海量 HBM 內(nèi)存帶寬占據(jù)主導地位。

• AWS、Google 和 Microsoft 依賴于針對其數(shù)據(jù)中心優(yōu)化的定制芯片。

• Cerebras 和 Groq 推動了新型架構(gòu)，如晶圓級芯片和數(shù)據(jù)流執(zhí)行。例如，Cerebras 從單個芯片提供 125 PFLOPS 和 21 PB/s 帶寬。同時，Groq 強調(diào)超低延遲的數(shù)據(jù)流路徑，以減少推理延遲。

生成式 AI 的加速發(fā)展不僅改變了技術(shù)，還重塑了半導體行業(yè)并加劇了地緣政治緊張局勢。隨著芯片制造商競相提供前所未有的處理能力和效率，所部署的策略多種多樣且具有創(chuàng)新性，但挑戰(zhàn)卻是深遠的。這種快速進展伴隨著重大障礙，尤其是對于基于云的 AI 部署，其中有效和可持續(xù)地擴展變得越來越復雜。

引用

1. 薩蘭，C.（2024 年）。Microsoft Ignite：AI 功能每六個月翻一番

2. 黃 J. （2024）。NVIDIA 首席執(zhí)行官黃仁勛預測 AI 將以“超級摩爾定律”的速度發(fā)展。巴倫周刊。

3. 阿莫迪，D.（2024 年）。Anthropic Chief：到明年，AI 可能比所有人類都更聰明。泰晤士報。

4. 庫茲韋爾，R.（2024 年）。AI 領(lǐng)導者討論該技術(shù)的變革潛力。時間。

5. 戈策爾，B.（2024 年）。人工智能超級智能可能在 2027 年到來。未來主義。

6. Kiela， D.， Thrush， T.， Ethayarajh， K.， & Singh， A. （2023）。在 AI 中繪制進度。情境化 AI 博客。

7. 下一步戰(zhàn)略咨詢。（2025）. 人工智能 （AI） 芯片市場報告。

8. 內(nèi)幕情報。（2023）. 生成式 AI 的采用速度比智能手機和平板電腦攀升得更快。eMarketer 的

9. 圣路易斯聯(lián)邦儲備銀行。（2024）. 生成式 AI 的快速采用。

10. 福布斯。（2023）. 突然人工智能：歷史上采用最快的商業(yè)技術(shù)。

11. 卡奇瓦拉，Z.（2025 年）。NVIDIA 面臨美國 AI 芯片新出口限制的收入威脅。路透社。