【導讀】芯原在世界人工智能大會（WAIC 2024）同期舉辦的“RISC-V和生成式AI論壇”上，芯原股份創始人、董事長兼總裁，中國RISC-V產業聯盟理事長戴偉民表示，AIGC為端側AI帶來巨大機會，在其中，汽車便是其中最大的終端。此外，他還分享了AIGC芯片的機遇與挑戰。
7月6日，芯原在世界人工智能大會（WAIC 2024）同期舉辦的“RISC-V和生成式AI論壇”上，芯原股份創始人、董事長兼總裁，中國RISC-V產業聯盟理事長戴偉民表示，AIGC為端側AI帶來巨大機會，在其中，汽車便是其中最大的終端。此外，他還分享了AIGC芯片的機遇與挑戰。
AIGC正在掀起算力革命
戴偉民表示，數千年前，人類的腦力和肌力發展相對緩慢。自1800年機械化革命以來，機器逐漸替代了人類的體力勞動，隨后腦力勞動也呈現出快速增長的趨勢。在AIGC的推動下，各行業對人工智能的應用正加速進行。在ChatGPT之前，人工智能尚處于“弱智能階段”，即使在某些領域表現出色，如棋類游戲，也未能達到真正的智能水平。然而，當前我們已邁入“強智能時代”，人工智能的能力得到了顯著提升。
1950年圖靈曾預測，在60年至100年之內，即2010年至2050年之間，超級人工智能可能會出現。而庫茲韋爾則進一步預測，這一變革可能在本世紀二十年代發生。
“我曾以為超級人工智能的出現將在遙遠的未來，如三十年、五十年之后，但現實可能更為緊迫。”戴偉民對此舉出兩個例子，一是去年3月，馬斯克簽署了一封公開信，呼吁暫停相關技術的研發六個月，以審慎評估其潛在影響；二是2024年4月前OpenAI的安全研究員因“泄露信息”被解雇他預測：在2025-2026年人工智能將超過大學生智力水平，2027年AI模型將能夠完成人工智能研究人員/工程師的工作，2027年一個領先的人工智能實驗室將能在一分鐘內訓練出一個GPT-4級別模型。
隨著人工智能和模型規模發展逐漸加快，訓練計算量也呈指數級增長。
端側AI將會成為市場趨勢
自去年起，眾多大型模型紛紛涌現，其中GPT-4最具代表性。隨后Gemini等模型相繼問世。谷歌在這一領域稍顯滯后，一是需要克服自身設計與模式的慣性，這自然帶來了一定的挑戰，二是谷歌也面臨著安全等問題的考量。
在Gemini模型之后，谷歌發展方向有所調整，不再沿用BERT的命名。與此同時，OpenAI推出了Sora模型，谷歌則緊隨其后發布了Veo模型，呈現出激烈的競爭態勢，各方實力相當。谷歌進一步推出了多模態交付的模型，而GPT-4o也再次嶄露頭角。
值得注意的是，近期有兩位哈佛大學生輟學投身于專用Transformer芯片的研發，這一事件與英偉達近期股價波動之間的關聯尚待觀察。
這一年以來，大模型領域可以說是“百模大戰”，也可以說是“群模亂舞”。戴偉民強調，實際上，我們不需要這么多的大模型，這樣是非常浪費電的。除了充當“樹干“的云上訓練卡和“樹枝”的微調卡以外，還需要充當“樹葉”的端側推理卡。在戴偉民看來，端側卡在未來的重要性會甚至會超過云上的訓練卡，并且到2028年，用于端側微調卡和推理卡的銷售額將超過用于云側的訓練卡。
當然，對于云端的計算卡，芯原也會繼續布局，這些算力將會支撐大模型和AIGC發展。到2030年，關鍵計算領域的半導體收入將達數萬億美元。
此外，生成式AI將會驅動服務器領域半導體收入增長，到2030年，生成式AI將使服務器領域的半導體收入增至三倍。
芯原的邊緣AI方案
芯原在邊緣AI方面擁有與很多產品。
神經網絡處理器 (NPU)方面， 已在全球累積出貨超過1億顆，已被72家客戶用于其128款人工智能芯片中，擁有超過10個市場應用領域
圖形處理器 (GPU) 方面，已在全球累積出貨近20億顆，經過近20年的嵌入式市場耕耘，目前芯原已經擁有70項國內外專利，近千萬輛汽車搭載了芯原的IP。芯原GPU得到了各種廣泛的應用，其核心技術在于圖形運算及渲染、 3D 建模、2D或 3D圖形加速等圖形處理，適用于大型并行運算應用，以及云游戲、大型桌面游戲。
視頻處理器 (VPU)方面，已經達到全球領先水平，該產品能夠利用AI賦能智能視頻處理，實現預測性視頻質量優化，專用視頻處理單元，可以實現高密度、超低時延流媒體，同時具備成本效益規模，幫助視頻協作、云游戲以及交互式流媒體不斷加速。
“汽車會是最大的終端，它相當于一個帶四個輪子的機器人。”戴偉民分享道，目前芯原已有穩定的客戶群體，共計20家。最近，成功為一家知名車廠提供了5nm技術的解決方案，車規級產品的制造確實具有相當的挑戰性。
這家歐洲大型廠商明確表示，不追求大規模生產大晶片，而是專注于特定領域的幾塊產品。同時，這家廠商鼓勵芯原各自承擔不同的生產環節，最終由他們進行整合，這種合作模式非常高效。
2010年的iPhone4，開啟了2013年~2015年的移動互聯網“牛市”，戴偉民認為，2023年的ChatGPT為代表的大模型引領大算力硬件的“牛市”，這一牛市將在2026年或最晚2027年到來。
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