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芯片的最大风险
半导体行业观察· 2025-07-14 01:16
公众号记得加星标⭐️,第一时间看推送不会错过。 来源:内容 编译自 fortune 。 人工智能开发也需要大量的资本投入。训练最先进的模型需要耗资数十亿美元的计算集群。即使是一次训练运行也可能耗 资数千万美元。然而,尽管开发成本不断上升,但实际回报却有限。除了人工智能编程助手之外,很少有人工智能能够产 生足以证明这些巨额资本投入的回报。 一些公司已经因成本原因缩减了其AI基础设施投资。例如,微软正在"放缓或暂停一些早期项目",并取消了多个全球数据 中心项目的设备订单。据报道,Meta、AWS和谷歌都削减了GPU订单。芯片瓶颈、电力短缺以及公众担忧也阻碍了AI的 大规模应用。 如果人工智能热潮逐渐消退,这对芯片行业来说是个坏消息,因为芯片行业已经利用这项新技术避免了严重的衰退。 芯片制造成本越来越高。开发新的制造工艺耗资数十亿美元;建造新工厂则耗资数百亿美元。这些成本最终都转嫁给了消 费者,但除了人工智能之外,消费者并不热衷于购买更昂贵的芯片。如今人工智能处理器中的尖端技术在其他方面并没有 太大用处。 人工智能推迟了行业的清算:制造成本越来越高,而性能提升却在萎缩。人工智能的经济前景证明了芯片高价的合理性, 但 ...
直击业绩说明会 | 瑞芯微:公司将推出更高算力芯片,助力AI大模型端侧落地
Mei Ri Jing Ji Xin Wen· 2025-04-30 12:12
每经记者 朱成祥 每经编辑 陈俊杰 4月30日下午,上交所举行2024年度沪市主板人工智能专题集体业绩说明会,参与公司有瑞芯微 (603893.SH,股价170.47元,市值714.11亿元)、三六零(601360.SH,股价10.23元,市值716.05亿 元)等。 瑞芯微认为,AI(人工智能)大模型不断迭代升级、使用效果全面提升,特别是在今年春节期间以 DeepSeek为代表、国内各家头部大模型公司快速迭代的一系列开源大模型,同时小参数量、适合端侧 部署的模型呈现越来越好的效果。这为边端侧AI应用发展带来颠覆性变革。随着AI端侧开发门槛显著 降低,得益于本地处理的实时性、低网络依赖、隐私保护等优势,AI技术在汽车、机器人、教育、家 庭、医疗等场景,以及可见的工业、农业、服务业等领域加速落地应用,将引发未来可预见的5~10年 边端侧的AIoT(智能物联网)高速发展。 对此,瑞芯微表示:"公司自2018年推出第一代人工智能处理器NPU以来,经过持续迭代、不断推出多 款内置NPU的AIoT SoC(系统级芯片),已形成内置0.2TOPs(每秒可执行一万亿次)到6TOPs NPU算 力的AIoT SoC完整布局, ...