芝能智芯出品

近年來，半導體行業(yè)進入了前所未有的快速發(fā)展時期。人工智能（AI）的崛起不僅改變了計算技術的格局，也對半導體行業(yè)提出了全新的需求和挑戰(zhàn)。

德勤《2025年技術趨勢報告》中分析，AI對硬件資源的依賴正迅速擴大，專用芯片市場預計將在未來幾年大幅增長，從而推動AI驅動的設備和應用的普及。

本文將深入分析AI與半導體的深度融合，探討技術創(chuàng)新、市場動態(tài)、以及行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和未來機遇。

Part 1

AI推動的硬件革命

AI 技術的廣泛應用，對半導體芯片的需求呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。據(jù) Deloitte 研究，基于 World Semiconductor Trade Statistics 預測，僅用于生成式 AI 的芯片市場今年預計將超過 500 億美元，且從當前約 500 億美元有望在 2027 年增長至高達 4000 億美元，較為保守的估計為 1100 億美元。

這種增長趨勢主要源于 AI 計算任務對芯片性能的極高要求，特別是在訓練和運行大型神經(jīng)網(wǎng)絡模型時，需要強大的計算能力來處理海量數(shù)據(jù)和復雜的數(shù)學運算。

英偉達成為了最引人注目的受益者之一，如今已成為全球最具價值和備受矚目的公司之一。圖形處理單元（GPUs）因其在并行計算方面的卓越性能，已成為訓練 AI 模型的首選資源。

在數(shù)據(jù)中心領域，大科技公司對 GPU 的需求尤為旺盛，它們紛紛構建自己的 AI 模型，并在本地部署專用芯片。例如，根據(jù) Databricks 報告，金融服務行業(yè)在運行處理欺詐檢測和財富管理的大型語言模型（LLMs）時，GPU 使用率在過去六個月內增長了 88%。

然而，目前 GPU 供應面臨著嚴重的短缺問題，這種供不應求的局面使得提供 GPU 等硬件設備的公司在這場科技變革中占據(jù)了重要地位。

隨著AI應用的廣泛普及，硬件逐漸回歸技術的核心地位。從圖形處理單元（GPU）到專用AI芯片（如TPU、NPU），硬件在AI模型訓練和推理中的作用至關重要。NVIDIA等公司已經(jīng)成為行業(yè)焦點，憑借專用芯片滿足企業(yè)對生成式AI計算能力的需求。

GPU 在 AI 計算領域占據(jù)著主導地位，其大規(guī)模并行處理架構使其能夠高效地處理矩陣運算，這對于深度學習算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練至關重要。

在訓練復雜的 AI 模型如 GPT 系列時，GPU 能夠顯著縮短訓練時間，加速模型的迭代和優(yōu)化過程。但 GPU 也面臨著一些挑戰(zhàn)，其高昂的成本使得許多企業(yè)在大規(guī)模部署時面臨經(jīng)濟壓力。

同時，隨著 AI 應用對芯片性能需求的不斷提升，GPU 的能耗問題也日益突出，數(shù)據(jù)中心運行大量 GPU 時的電力消耗急劇增加，給能源供應和成本控制帶來了巨大挑戰(zhàn)。

為了應對 AI 計算的特定需求，神經(jīng)處理單元（NPUs）應運而生并逐漸受到關注。

NPUs 模仿大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡結構，專門針對 AI 工作負載進行優(yōu)化，能夠以更高的效率和更低的功耗加速小型 AI 任務。例如，在邊緣設備上，NPUs 可以實現(xiàn) AI 模型的本地運行，減少對云端的依賴，從而降低數(shù)據(jù)傳輸延遲和隱私風險。

對于一些對實時性要求較高的應用場景，如智能安防攝像頭中的目標檢測和自動駕駛汽車中的環(huán)境感知，NPUs 能夠快速處理傳感器數(shù)據(jù)并做出及時響應。

此外，NPUs 的發(fā)展也為 AI 技術在物聯(lián)網(wǎng)設備中的廣泛應用提供了可能，使得越來越多的智能設備能夠具備本地 AI 處理能力，實現(xiàn)智能化功能的提升。

◎ 專用AI芯片的興起是AI計算需求日益增加的直接結果。這些芯片通過優(yōu)化處理AI任務，如深度學習模型的訓練和推理，顯著提高了計算效率，谷歌的TPU和蘋果的NPU則在特定任務中表現(xiàn)出色。

◎ 根據(jù)報告，AI芯片市場在2024年的規(guī)模預計達到500億美元，并將在2027年增長至4000億美元。

◎ 神經(jīng)處理單元（NPU）等專用架構正成為新興趨勢。這些芯片通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠更高效地處理AI工作負載。

◎ 液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡等前沿技術則試圖以更少的計算資源實現(xiàn)更高性能，為嵌入式設備和機器人提供可能。多模態(tài)AI能夠處理文本、圖像、音頻等多種數(shù)據(jù)類型，為硬件設計提供了全新方向。例如，Amazon和谷歌的項目正致力于將傳感器數(shù)據(jù)與AI結合，用于供應鏈優(yōu)化和智能制造。

一些公司正在研發(fā)基于新型材料和架構的芯片，如使用碳納米管等材料來提高芯片的性能和降低功耗。

量子芯片技術也在不斷發(fā)展，雖然目前距離大規(guī)模實用化還有一定距離，但量子計算與 AI 的結合有望為未來的計算能力帶來革命性的突破。

量子芯片利用量子比特的疊加和糾纏特性，可以在某些特定問題上實現(xiàn)指數(shù)級的計算加速，對于處理復雜的 AI 優(yōu)化問題和大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速分析具有巨大潛力

Part 2

邊緣設備：AI 賦能的智能化轉型

在邊緣計算領域，AI 嵌入式的邊緣設備正經(jīng)歷著快速發(fā)展。

隨著 NPUs 等芯片技術的普及，越來越多的邊緣設備具備了運行 AI 模型的能力。預計到 2025 年，超過 50% 的數(shù)據(jù)將由邊緣設備生成，這使得在邊緣端進行數(shù)據(jù)處理和 AI 分析變得至關重要。

● 在智能制造業(yè)中，傳感器融合與 AI 技術相結合，實現(xiàn)了設備的智能監(jiān)控和故障預測。通過在生產設備上部署 AI 芯片，能夠實時采集和分析設備運行數(shù)據(jù)，提前發(fā)現(xiàn)潛在故障隱患，減少停機時間，提高生產效率和產品質量。

● 在智能家居領域，智能音箱、智能攝像頭等設備內置 AI 芯片，能夠實現(xiàn)語音識別、圖像識別等功能，為用戶提供更加便捷和智能化的生活體驗。

◎ 嵌入式AI設備正在重新定義個人電腦（PC）和物聯(lián)網(wǎng)設備（IoT）。AI芯片的集成使這些設備能夠脫離云計算，獨立處理數(shù)據(jù)，從而減少延遲并提高數(shù)據(jù)隱私保護水平。

◎ AI個人電腦的應用正在興起，例如AMD和戴爾的AI支持筆記本電腦，它們不僅能快速完成數(shù)據(jù)處理，還能通過離線AI模型實現(xiàn)圖像生成、文本分析等功能。

實現(xiàn)設備互聯(lián)互通和智能化的核心。

◎ 從智能手環(huán)、智能家電到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器和控制器，各種物聯(lián)網(wǎng)設備都依賴于芯片來實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理。

AI 技術的融入使得物聯(lián)網(wǎng)設備能夠具備更高級的智能功能，如智能交通系統(tǒng)中的車輛通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器收集交通數(shù)據(jù)，并利用 AI 芯片進行分析和決策，實現(xiàn)智能交通流量優(yōu)化和自動駕駛輔助；

◎ 在農業(yè)領域，基于物聯(lián)網(wǎng)的農業(yè)傳感器可以監(jiān)測土壤濕度、溫度、養(yǎng)分等信息，通過 AI 芯片分析數(shù)據(jù)并自動控制灌溉、施肥等設備，實現(xiàn)精準農業(yè)管理，提高農業(yè)生產效率和資源利用效率。

小結

AI與半導體的結合已經(jīng)改變了全球技術和經(jīng)濟的格局。硬件正重新成為技術創(chuàng)新的驅動力，而專用芯片、能效優(yōu)化和多模態(tài)AI等趨勢將定義行業(yè)的未來。

       原文標題 : AI驅動下，2025年半導體技術發(fā)展會有哪些變化？