“云霄除外，端侧AI亦然国产芯片下一个主战场。”

作家丨赵之皆

裁剪丨包永刚

2025年12月12-13日，第八届GAIR全球东谈主工智能与机器东谈主大会在深圳·博林天瑞喜来登货仓厚爱启幕。

看成AI产学研投界的标杆嘉会，GAIR自2016年创办以来，长久效用“传承+革命”内核，长久悉力于一语气技能前沿与产业奉行。

在东谈主工智能逐步成为国度竞争中枢变量确当下，算力正以前所未有的速率重塑技能旅途与产业结构。13日举办的“AI算力新十年”专场聚焦智能体系的底层中枢——算力，从架构演进、生态构建到产业化落地张开系统商量，试图为畴昔十年的中国AI产业，厘清枢纽变量与发展见解。

IO成本创举联合东谈主赵占祥，专注于硬科技与半导体领域的早期及成历久投资，在大会上，他发表了题为《大模子时间，国产AI芯片破局的几种新技能道路》 的演讲。

历久轻柔半导体与硬科技的他，近几年密切不雅察着国产AI芯片在现实不停下的演进旅途。“本年国产GPU的市集占有率已接近一半，在先进制程受限的布景下，单纯沿着GPU的既有道路接续追逐英伟达，必须依靠新的技能旅途”，他开宗明义。

从这一判断动身，赵占祥系统梳理了当年一年国内透流露的多条探索道路，遮掩云霄、旯旮、端侧、IoT末端以及先进封装等多个层面。

云霄见解，赵占祥要点提到TPU、Hybrid Bonding（羼杂键合）、大容量SRAM推理芯片以及大范围散播式互联等决议。这些道路的共同点，是绕开对HBM和先进工艺的高度依赖，通过系统想象赢得举座性能进步。“英伟达我方流片的成本只占四分之一，一半的成本在HBM上”，他说，“如果带宽能上去，执行上即是用存力去对消算力不及。”

在他看来，许多值得轻柔的变化，也正发生在端侧和末端。除了在演讲中梳理多条新兴端侧芯片道路外，赵占祥在演讲结束后也与雷峰网张开对谈，进一步诠释注解了他为安在格外垂青端侧市集，以及这些见解如安在现实不停下跑互市业闭环。（作家历久轻柔半导体、算力高卑劣等见解，接待添加微信Ericazhao23疏浚。）

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对话：

端侧芯片市集大，工程师红利是买卖闭环枢纽

雷峰网：您在演讲等共享了好多端侧AI的案例，为什么本年巩固看端侧芯片市集？

赵占祥：接下来AI技能要真实落地，就要靠端侧。这个市集畴昔范围详情亦然海量，全球PC与平板的出货量简单四亿台、手机十几亿台，这些都是端侧芯片广泛需求的基础。

更遑急的是，AI硬件畴昔的契机是中国的。

软件生态的客户群体聚会在国内，这给中国芯片厂商创造了自然上风。就像蓝牙耳机领域——中国占据全球90%的市集份额，中枢芯片也险些都是中国厂商供应。这种生态逻辑和Arm很相同，不错说，如果莫得中国厂商，就莫得今天Arm的产业影响力。

雷峰网：但有一种说法以为，部分端侧芯片的出货量有限、成本利润又比较低，难以遮掩坐蓐成本。那么，端侧芯片想结束买卖闭环，要点会在什么场合？

赵占祥：不错望望瑞芯微的例子，他们咫尺利润说明很好，中枢即是当年十年里，把管事作念到了极致。比如，他们能作念到无原厂接入的情况下平直替换，是以全球在深圳想作念AI硬件，会优先预想瑞芯微。他们多样惩办决议都有，这种重管事的模式即是中国工程师红利的体现。

好意思国厂商就作念不到这少许，他们更擅长把开发平台打磨到极致，但管事智力弱；中国厂商未必在性能上稍失神，但能通过深度适配孤高不同居品需求，这种落地智力在AI买卖化阶段，反而成了中枢上风，不错通过“堆东谈主”作念好管事。

雷峰网：咫尺来说，端侧芯片的发展主要濒临什么瓶颈？

赵占祥：最初是功耗，刻下的AI手机芯片是跑不了大模子的，算力不够、存储容量不够，大模子对内存的消费照旧太大了，这亦然为什么咫尺光羽芯辰和微纳核芯在推PIM+3D DRAM的决议，即是通过存内计较，让内存平直承担计较任务、再用3D堆叠封装进步存储容量，也能训斥举座功耗。

不外，除了技能还有生态的智力。对新入局的NPU创业公司来说，手机生态的壁垒太高了：华为有我方的芯片生态，小米、OPPO高端机主要用高通芯片，vivo X系列高端机用联发科，这些新NPU公司何如和主芯片厂商修复调解，是很遑急的。

雷峰网：瞻望来岁在端侧这边，会有哪些诈欺能率先范围化落地吗？

赵占祥：咫尺末端AI的形式，主如果指环、眼镜等可穿着开辟，还有各类传感器和智能家居、AI硬件。不外，接下来爆发力最强的多模态AI硬件应该即是AI眼镜了，来岁好像率会迎来销量暴涨，保守忖度能卖几千万部，中枢驱能源即是成本着落。

咫尺已有中国厂商在日本卖的一款智能眼镜，售价才几十块钱，固然仅仅加上个耳机功能，但销量相等大。畴昔AI眼镜的发展旅途，应该是“先降成本、再升体验”，畴昔AI眼镜皆备有可能降到芜俚眼镜的价钱，就像咫尺买个太阳镜只须一百块钱那样。

雷峰网：那在末端AI这边，要结束买卖闭环会有哪些比较可行的旅途？

赵占祥：末端终末应该也会跑出极致低功耗的AI芯片公司，或者Arm这样的IP供应商。比如智源匠芯，即是卖IP授权的，作念SoC、电源经管、传感器、MCU等芯片的厂商不错买他们的IP集成进去，这种IP的伸缩性特殊好，能撑握起无缺的生态供应链。

况兼，IP模式之是以能变成闭环，枢纽在于“量大”。低功耗AI IP成本很低，芯片公司如果我方研发，不仅要费钱招东谈主，恶果还未必好，平直采购反而更合算。就像蓝牙耳机芯片一年出货三十亿颗，哪怕每颗收一毛钱授权费，也能有三个亿的收入了。

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演讲全文

精彩演讲讲求

以下是赵占祥演讲的精彩内容，雷峰网作了不改革喜悦的整理与裁剪：

前边几位嘉宾主要共享了国产GPU的发展旅途。正如刚才罗总提到的，本年国产GPU的市集占有率已接近一半。在先进制程受限的布景下，单纯沿着GPU的既有道路接续追逐英伟达，很难在性能上高出英伟达，是以必须依靠新的技能旅途。

自客岁起，国内又透露了一二十家革命的芯片公司，尝试通过新的架构想象和工艺道路，探索大模子时间AI芯片的发展见解。今天，我将围绕这些技能道路张开共享。

最初咱们讲求下好意思国对华出口管制的演进。

2022至2024年间，联系截至“变本加厉”，中枢聚会在先进计较与先进制程领域，包括光刻机、HBM、先进封装，还有羼杂键合和东谈主员流动截至等枢纽方法。在这样的环境下，中国要依赖EUV工艺向2nm等先进制程演进，难度照旧很大的。

我也列一下国内在不同方进取的革命技能道路，包括云霄的AI芯片、旯旮的AI芯片、端侧的AI芯片、IoT末端的AI芯片和先进封装。中国真实强的是，咱们不错把诈欺作念好，有工程师红利，咱们在各个领域都有不同的定制化决议和革命的惩办道路。

三正途线破制程截至：TPU、Hybrid Bonding、SRAM

最初，是数据中心的AI芯片。

第一条道路，是超维无垠的TPU道路。Google最新发布的Gemini3模子，即是基于TPU进行测验。咫尺，包括OpenAI、Anthropic、xAI在内的多家AI巨头，已向Google下单采购TPU。咫尺Google厚爱对外售售TPU芯片了，曾经是全球出货量仅次于英伟达的AI芯片居品。

TPU的中枢特征在于以“超节点性能”为策画，而非单卡性能。其上风包括更大范围的超节点架构、更高性价比，以及相对友好的软件生态。在不依赖CUDA的前提下，通过系统级想象赢得举座性能进步，同期减少对先进制程、HBM以及NV/IBSwitch的依赖，从而权贵训斥成本——以致达到远超英伟达十倍以上的超高性价比。

之后，是算苗科技的3D-TokenPU，这条道路的中枢在于Hybrid Bonding（羼杂键合）技能。参预大模子时间后，对数据存储的要求是更高的。其实英伟达我方流片的成本只占1/4，1/2的成本则花在HBM上。如果咱们用Hybrid Bonding的神气，比较HBM的带宽是更高的，咫尺HBM的带宽即是几个TB/s，等于是用存力对消了算力不及的问题。

第三，是芯感畴昔的大容量SRAM推理芯片。这个决议以SRAM为中枢，比较于GPGPU，具备三项权贵上风：

低时延，可结束毫秒级反应；低成本，单元性能成本比较传统GPGPU提高了10倍；低功耗，无需HBM，也不依赖先进制程，从而权贵训斥制造难度和能耗。

接下来，是比特智路的百万卡散播式互联决议。在超大范围集群中，采集成为枢纽瓶颈，传统无损采集在万卡范围下可用性着落显着。比特智路就弃取基于以太网、允许丢包的互联决议，使系统具备更强的可彭胀性，有望支握百万卡级别的散播式集群。

再来望望旯旮芯片的发展。

最初，英伟达近期发布Spark AI Station，搭载GB10芯片。畴昔家庭场景中，NAS有可能从单纯的存储中心演进为计较中心，就都要配一个旯旮AI芯片。录像头等开辟也会从被迫监控变成主动领悟，当然就需要大模子的计较智力，这一变化为国产决议提供了落地上风。

Nanotrix公司冷落的LPU架构，弃取四层3D DRAM堆叠，内存带宽可达24TB/s。GB10处理的Token在每秒个位数，但这个比较传统决议，其Token处贤人力不错达到每秒上百个。

在机器东谈主等领域，刻下芯片仍是被英伟达Orin把持的，国产芯片咫尺最大的问题即是算力莫得那么高，用得最多的瑞芯微唯有几个TOPS，智能体的GPU算力不错作念得更高。

存算一体+三维架构，跑通端侧AI芯片的“不行能三角”

而端侧AI芯片，主如果手机以及多样智能终局。

最初是烨知芯道路，他们走的是苹果NPU道路。苹果的NPU从2017年开动作念，作念到咫尺8年的时候了，迭代了好多代，曾经是很奏效的NPU了。

它的上风在于强通用性，能支握总计AI采集；其次是高能效比，苹果的NPU曾经不需要比参数了，它的能耗比比较于传统的CPU和GPU，有10倍以上的上风，比较其他的AI芯片，面积唯有1/2至1/4。

此外，还有高效编译器以及精雅的可彭胀性。是以苹果主如果易用性作念得相等好，而不是一味地追求算力的性能和参数。

之后，是光羽芯辰的端侧AI芯片，这亦然燧原参与的一家公司。他们用的是3D DRAM+PIM。3D DRAM是堆叠封装的技能，而 PIM 在此基础上引入计较逻辑，使端侧开辟在更小面积、更低成本和功耗条目下结束更高算力。

微纳核芯则弃取了全球草创的三维存算一体3D-CIM架构，兼顾了高性能、低功耗与低成本这个“不行能三角”。在存储芯片中引入计较逻辑，十分于将NPU中枢平直集成至DRAM中。这样作念的上风在于，手机系统无需寥落增多AI芯片，内存芯片自己即可承担计较功能，与CPU协同使命，举座芯片数目不增多，功耗较低，Token生成智力可达每秒百级。

还有一种决议，是韧槃科技的 LPDDR-PIM决议，能够结束高带宽、低功耗。在DDR的DRAM里面，每个Bank阁下放了一个计较板块，合起来之后，带宽不错作念到1-2TB/s，在手机上不错跑30-70亿大模子。

接下来，是末端AI芯片。

末端AI芯片的中枢诉求是超低功耗处贤人力。

举例，智源匠芯作念的是模子、架构与电路多层协同的“深度自妥当”处理器核，推出两类居品：一类为mW（毫瓦）级功耗，可结束10–300 GOPS；另一类为μW（微瓦）级功耗，面向对能耗要求极致的诈欺场景，算力可达几个GOPS。举例在枢纽传感器等场景中，可平直集成该类AI核。

此外，3D DRAM的发展高度依赖先进封装。最近我看到一家深圳的公司，他们即是作念先进封装开辟中枢零部件的，咫尺通盘产能都拉满了。芯片公司让先进封装厂扩产，先进封装厂让开辟公司扩产，开辟公司让上游模块厂商、组件厂商扩产，通盘产业链从前几年的无东谈主问津、到咫尺产能拉爆，来岁的产能还会愈加病笃。以致，有些开辟厂商的订单都曾经排到了来岁下半年，通盘行情都被AI算力带起来了。

在先进封装需求推动下，又有一些新的契机透露。

比如，电容、电感等器件，传统电容电感主要部署在PCB板上，占用面积较大；而在先进封装中，这些器件需要内嵌至芯片里面，只可弃取硅电容决议，诈欺于高性能SoC、AI算力芯片及高速光模块里面，是以硅电容畴昔的需求是很广泛的。

以苹果电脑为例，单个主芯片需要的硅电容数目可达8–11颗，用量相等大。联系中枢技能，包括半导体MOS工艺、3D纳米结构、深沟式技能及高容积率PICS技能。以前放在PCB板上，器件坏了之后把它拿下来换一下就不错了，但咫尺不行能把芯片拆了拿出来换，可靠性要求更高，门槛比较之前高了好多。

皆力半导体是一家从事前进封装产线的公司，居品涵盖2.5D与3D封装，其中3D封装即是在2.5D的基础上引入了TSV技能。

在羼杂键合技能下，不错结束数十至数百TB级别的带宽智力，这也对检测开辟冷落了更高要求。当年检测开辟主要管事于先进制程，但刻下先进封装需求快速增长，对微凸块3D检测和全经过劣势检测冷落了更高要求——这样多颗芯片里，一朝焊合或键合存在劣势，可能导致多颗芯片同期报废，成本极高。跟着堆叠层数增多，良率着落问题愈加杰出，就只可依赖高精度检测开辟保证质地，以此限度成本。

而在3D封装中，层间焊合之间如果有闲隙，就难以通过电子束、光学或X射线检测发现，往往需要依赖超声波检测技能。这项技能在晶圆键合领域的诈欺范围正在扩大，国内的念念波微曾经经推出用于先进封装的超声检测开辟。

再先容一下光电合封，它被以为是下一代AI算力的基石。与传统光模块决议比较，其在功耗、集成度、可靠性和部署效率方面具备显着上风。具体来看，功耗不错训斥约3.5倍，集成度进步约63倍，可靠性进步约10倍，部署时候裁汰约1.3倍。国内曾经有企业在该见解开展居品布局。

终末粗浅先容IO成本。IO成本是一家历久专注于硬科技领域的财务照拂人机构。这一页展示的是连年来已完成上市的神气，后续也有多家企业正在鼓动上市程度。咫尺，咱们所管事和追随的硬科技独角兽企业数目已进步30家，这里列举了一些代表性案例。