“我理解这是一个分析能力更强大的数据库,涉及后台的各类学习算法、信息整理算法、模型搭建等。但是如果说对存储企业的业绩,我认为还没有那么快体现出来。”他续称,这是一个需要长期积累和训练的市场,随着更多相关平台有计划推出,或许在长远市场中会逐渐浮现出业绩增益,但并不是短期。
总体来说,Elvis认为,在计算芯片领域,除GPU率先受益外,FPGA/CPU、ASIC/DPU/TPU等AI 类脑芯片在未来均具有高度需求发展的市场。
从国内产业链公司角度看,他进一步分析,相关AI芯片/GPU/CPU/FPGA/AI SoC产业链在ChatGPT风潮盛行的带动之下均蕴含无限商机。例如研发AI芯片的寒武纪和澜起科技,CPU的龙芯中科和海光,GPU的景嘉微,FGPA的紫光国微,AI SoC的瑞芯微以及IP接口的芯原股份等。
当然需要指出的是,这只是从长远的行业发展视角来看,并不是眼下就可以迅速在企业中进行业绩兑现,国内相关公司依然有一定的路途要走。
宏观来说,即便没有chatGPT,随着通信时代更迭、进入智能化时代的我们,早已面临数据爆炸的世界。
因此异构计算成为这些年来半导体公司频繁提及的方向,也是英特尔收购Altera,AMD收购赛灵思的原因所在。用CPU+FPGA/ASIC+GPU等异构方式,应对有越来越多庞大计算量的数字世界。
在这些核心领域,国内厂商多在能力爬升阶段。Elvis对记者表示,国内相关AI芯片的产业链,当务之急就是提升高端芯片的设计能力,生产高算力的GPU/FPGA/ASIC类型AI芯片,进入国际竞争的行列,以加速分食ChatGPT 未来长期广大的市场。
同时可以关注的是,对于Chiplet应用在先进封装的技术领域也应加强开发以取得领先的优势,夺得商机。
所谓Chiplet,就是在SoC中原本有诸多不同类型芯片,但都为同一工艺制程,采用芯粒技术后,可以将这些芯片进一步拆解,将不同工艺制程的小芯片组合起来,采用2.5D/3D先进封装的技术堆叠起来,产生不全部采用高工艺制程芯片组合,仍能够达到高工艺制程效果的技术能力,也是面对后摩尔时代的重要方向。
目前采用该技术路线制成芯片的公司多在海外,如AMD、英特尔、苹果等,此前业界已经在积极组建各类型联盟,尚在初期发展阶段,也更意味着行业各界都有机会参与其中积极成长。
浙商证券则分析认为,面对未来潜在的算力指数级增长,短期内使用Chiplet异构技术加速各类应用算法落地,长期看则要打造存算一体芯片,减少芯片内外的数据搬运,或将成为未来算力升级的潜在方式。
总体来看,硬件固然是支撑大算力AI平台发展的核心底层能力,但这也更需要国内软硬件厂商共同携手推进,以期在这一市场共同成长。
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