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2025-11-12 20:24:46 半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫

展望未來(lái)，在對(duì)AI專用硬件的永不滿足的需求和主要投資者的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變的推動(dòng)下，半導(dǎo)體行業(yè)和AI領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)快速演進(jìn)。短期內(nèi)，焦點(diǎn)將是推進(jìn)制造節(jié)點(diǎn)，預(yù)計(jì)2nm技術(shù)的批量生產(chǎn)將開(kāi)始。高帶寬內(nèi)存(HBM)正在經(jīng)歷積極的產(chǎn)能爬坡，HBM4預(yù)計(jì)將于2025年下半年問(wèn)世，成為AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心部分。大型科技公司也在加緊努力開(kāi)發(fā)定制AI芯片(ASIC)，如谷歌的第七代TPU “Ironwood”和Meta的MTIA芯片，以減少對(duì)通用GPU的依賴并優(yōu)化特定的AI工作負(fù)載。AI PC也預(yù)計(jì)將在2025年“啟動(dòng)”，預(yù)計(jì)AI筆記本電腦將在幾年內(nèi)占全球PC出貨量的50%以上，從而改變個(gè)人計(jì)算。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，AI芯片的演進(jìn)將側(cè)重于更根本的架構(gòu)變革，以滿足不斷升級(jí)的計(jì)算需求并提高效率。這包括內(nèi)存技術(shù)在十年末向HBM5/HBM5E的進(jìn)一步發(fā)展、結(jié)合各種處理器類型的異構(gòu)計(jì)算，以及先進(jìn)的3D芯片堆疊和先進(jìn)封裝技術(shù)，以改善數(shù)據(jù)傳輸并降低能耗。使用光進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓韫庾拥刃屡d技術(shù)有望實(shí)現(xiàn)超高速率和更低延遲。模仿人腦建模的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算旨在實(shí)現(xiàn)無(wú)與倫比的能源效率，有可能徹底改變邊緣AI。到2030年，預(yù)計(jì)很大一部分生成式AI計(jì)算需求將轉(zhuǎn)向推理工作負(fù)載，這有利于專門的、高能效的硬件，如ASIC。

這些進(jìn)步將解鎖大量新的應(yīng)用和用例。AI將日益優(yōu)化半導(dǎo)體制造業(yè)本身，改進(jìn)芯片設(shè)計(jì)工作流程，并通過(guò)預(yù)測(cè)性維護(hù)賦能智能工廠。生成式AI和“代理式AI”應(yīng)用將在復(fù)雜的對(duì)話式AI和集成多媒體內(nèi)容創(chuàng)作方面實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。更長(zhǎng)遠(yuǎn)的未來(lái)指向“物理AI”，包括自主機(jī)器人、人形機(jī)器人和工業(yè)系統(tǒng)，這將需要專門構(gòu)建的芯片組。邊緣AI將擴(kuò)展到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)本地?cái)?shù)據(jù)處理和最低功耗，從而增強(qiáng)從醫(yī)療保健到金融等各行業(yè)的隱私和實(shí)時(shí)能力。

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