到 2033 年，全球 AI 芯片市場(chǎng)將增長(zhǎng)到 2576 億美元，屆時(shí)最大的三個(gè)垂直行業(yè)是 IT 和電信、銀行、金融服務(wù)和保險(xiǎn) (BFSI) 以及消費(fèi)電子。人工智能正在改變我們所知的世界；從 2016 年 DeepMind over Go 世界冠軍李世石的成功，到 OpenAI 的 ChatGPT 強(qiáng)大的預(yù)測(cè)能力，人工智能訓(xùn)練算法的復(fù)雜性正在以驚人的速度增長(zhǎng)，其中運(yùn)行新開(kāi)發(fā)的訓(xùn)練算法所需的計(jì)算量似乎大約每四個(gè)月翻一番。為了跟上這種增長(zhǎng)的步伐，人工智能應(yīng)用程序需要的硬件不僅是可擴(kuò)展的——允許隨著新算法的引入而延長(zhǎng)壽命，同時(shí)保持較低的運(yùn)營(yíng)開(kāi)銷——而且能夠在接近最終用戶的地方處理越來(lái)越復(fù)雜的模型。全面實(shí)現(xiàn)有效的物聯(lián)網(wǎng)需要雙管齊下的方法，即在云端和邊緣處理人工智能。

經(jīng)過(guò)專家分析師一段時(shí)間的專注研究，IDTechEx 發(fā)布了一份報(bào)告，對(duì)全球 AI 芯片技術(shù)格局和相應(yīng)市場(chǎng)提供了獨(dú)特的見(jiàn)解。包含與用于 AI 目的的 90 nm 至 3 nm 節(jié)點(diǎn)芯片的制造、設(shè)計(jì)、組裝、測(cè)試和封裝以及操作成本相關(guān)的嚴(yán)格計(jì)算。隨著半導(dǎo)體制造商轉(zhuǎn)向 3 nm以上的更先進(jìn)節(jié)點(diǎn)，IDTechEx對(duì)設(shè)計(jì)成本和制造成本（每片晶圓的投資）進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

智能硬件的興起

設(shè)計(jì)硬件來(lái)實(shí)現(xiàn)某種功能的概念，特別是如果該功能是通過(guò)將對(duì)它們的控制從主（主機(jī)）處理器上移開(kāi)來(lái)加速某些類型的計(jì)算，這并不是一個(gè)新概念；計(jì)算的早期看到 CPU（中央處理單元）與數(shù)學(xué)協(xié)處理器配對(duì)，稱為浮點(diǎn)單元 (FPU)，其目的是將復(fù)雜的浮點(diǎn)數(shù)學(xué)運(yùn)算從 CPU 卸載到這個(gè)專用芯片，因?yàn)楹笳呖梢砸愿行У姆绞教幚碛?jì)算，從而釋放 CPU 以專注于其他事情。隨著市場(chǎng)和技術(shù)的發(fā)展，工作負(fù)載也在發(fā)展，因此需要新的硬件來(lái)處理這些工作負(fù)載。這些專門工作負(fù)載之一的一個(gè)特別值得注意的例子是GPU的制作。

正如計(jì)算機(jī)圖形需要不同類型的芯片架構(gòu)一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)也帶來(lái)了對(duì)另一種加速器的需求，一種能夠有效處理機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載的加速器。

人工智能已列入全球議程

人工智能硬件和軟件的發(fā)展推動(dòng)了全球的國(guó)家和地區(qū)資助計(jì)劃。由于具有 AI 功能的處理器和加速器依賴于半導(dǎo)體制造商，這些制造商能夠生產(chǎn)亞太地區(qū)數(shù)據(jù)中心內(nèi)使用的芯片所需的更先進(jìn)節(jié)點(diǎn)，因此制造 AI 芯片的能力取決于少數(shù)幾家公司。

到 2020 年，許多因素（例如新冠疫情大流行、干旱、制造設(shè)施火災(zāi)爆發(fā)和稀有氣體采購(gòu)困難）導(dǎo)致全球芯片短缺，半導(dǎo)體芯片供不應(yīng)求。從那時(shí)起，半導(dǎo)體價(jià)值鏈中最大的利益相關(guān)者（美國(guó)、歐盟、韓國(guó)、日本和中國(guó)）一直在尋求減少制造赤字的風(fēng)險(xiǎn)，以防萬(wàn)一出現(xiàn)導(dǎo)致平衡的另一組情況更加加劇了芯片短缺。國(guó)家和地區(qū)政府的舉措已經(jīng)到位，以激勵(lì)半導(dǎo)體制造公司擴(kuò)大業(yè)務(wù)或建設(shè)新設(shè)施。

進(jìn)步的成本

機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)程序利用數(shù)據(jù)根據(jù)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后通過(guò)調(diào)整所用權(quán)重來(lái)優(yōu)化模型以更好地適應(yīng)所提供數(shù)據(jù)的過(guò)程。因此，計(jì)算涉及兩個(gè)步驟：訓(xùn)練和推理。實(shí)施 AI 算法的第一個(gè)階段是訓(xùn)練階段，在此階段，數(shù)據(jù)被輸入模型，模型調(diào)整其權(quán)重，直到它與提供的數(shù)據(jù)適當(dāng)匹配。第二階段是推理階段，執(zhí)行經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的 AI 算法，并將新數(shù)據(jù)（在訓(xùn)練階段未提供）以與獲取的數(shù)據(jù)一致的方式進(jìn)行分類。在這兩個(gè)階段中，訓(xùn)練階段的計(jì)算量更大，鑒于此階段涉及執(zhí)行相同的計(jì)算數(shù)百萬(wàn)次（一些領(lǐng)先的 AI 算法的訓(xùn)練可能需要數(shù)天才能完成）。這就提出了一個(gè)問(wèn)題：訓(xùn)練人工智能算法需要多少錢？

為了量化這一點(diǎn)，IDTechEx 嚴(yán)格計(jì)算了 AI 芯片從 90 nm到 3 nm的設(shè)計(jì)、制造、組裝、測(cè)試和封裝以及運(yùn)營(yíng)成本。通過(guò)考慮具有給定晶體管密度的 3 nm 芯片將比具有相同晶體管密度的更成熟的節(jié)點(diǎn)芯片具有更小的面積，可以將為給定 AI 算法部署前沿芯片的成本與落后，邊緣芯片能夠?yàn)橄嗤乃惴ㄌ峁┫嗨频男阅?。例如，基于我們使用?3 nm 芯片模型，如果具有給定面積和晶體管密度的 3 nm芯片連續(xù)使用 5 年，所產(chǎn)生的成本將比具有相同晶體管密度的 90 nm芯片連續(xù)運(yùn)行 5 年的成本低 45.4 倍。

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