達摩院發布2023十大科技趨勢，Chiplet技術有望重塑芯片產業格局

1月11日，達摩院2023十大科技趨勢發布，包括：多模態預訓練大模型、Chiplet模塊化設計封裝、存算一體、云原生安全、軟硬融合云計算體系架構、端網融合的可預期網絡、雙引擎智能決策、計算光學成像、大規模城市數字孿生、生成式 AI。

達摩院2023十大科技趨勢項目成員秦钖表示，十大科技趨勢一以貫之是從產業的角度觀察，看哪些技術已經進行了產業化應用、工程化落地、產品化落地等。

2023年稍有不同，更多從基礎領域出發，從IT（信息科技）到CT（通訊科技），再到應用和安全兩個橫向領域。“我們希望通過這四個維度，把整個ICT領域在一年或未來兩三年應有的趨勢畫一張圖，這是跟以前不一樣的地方。”秦钖說。

此外，年度趨勢以迭代性趨勢為主，達摩院所判斷的都是一組技術，每一個技術組的每一個趨勢不是只有一種技術代表，比如AI技術，它同時有幾種技術路線的變形，達摩院通過專家對前沿技術的方向做一個判斷，再通過定量和定性的方法做總結和判斷。

“科技趨勢的判斷永遠是一個非常困難的過程，一般來講，趨勢判斷跟大猩猩投飛鏢是一樣的，都是50%/50%的概率。迭代性技術從前沿再到產業，再到各方面的專家和學者，綜合集成各種觀點和方法，可以更明確判斷出趨勢的走向，這也是今年科技趨勢在研究方面跟以往一個顯著的不同。”秦钖表示。

如上也被稱為“巴斯德象限”的研究思路，基于論文和專利的大數據“定量發散”，對產、學、研、用領域近百位專家深度訪談進行“定性收斂”，再從學術創新、技術突破、產業落地、市場需求等維度綜合評估，力求“致廣大而盡精微”，最后遴選出十大趨勢。

從具體趨勢內容來看，AI正在加速奔向通用人工智能。多模態預訓練大模型將實現圖像、文本、音頻等的統一知識表示，成為人工智能基礎設施；生成式AI將迎來應用大爆發，極大推動數字化內容的生產與創造。在計算、通訊、安全、應用等各個方面，AI都在大范圍地深入每一個領域。

達摩院還提到，云計算始終是數字時代的技術創新中心：基于云定義的可預期網絡技術，將從數據中心的局域應用走向全網推廣；因云而生的云原生安全技術，則將推動平臺化、智能化的新型安全體系的成形；云也在重新定義計算體系架構，從以CPU為中心的傳統架構，向以云基礎設施處理器 （CIPU）為中心的全新體系架構演進。未來，由云定義的軟硬一體化，將實現系統級的深度融合。

秦钖表示，“未來IT、CT不會分得這么明顯，有可能出現提供全方位算力服務的公司，這是產業方面非常明顯的趨勢。”

芯片領域在算力需求暴漲、摩爾定律放緩的夾擊下尋求突圍，達摩院預測，存算一體和Chiplet模塊化設計封裝將有長足進展：基于SRAM、NOR Flash等成熟存儲器的存內計算有望在智能家居、可穿戴設備等場景實現規模化商用；Chiplet互聯標準的逐漸統一將重構芯片研發流程。

目前芯片在設計和制程等方面遭遇明顯難題，越來越囿于一些物理極限，業界探索把芯片做小或把芯片的功能更加專一和集中，即采取Chiplet方式，試圖繞過現在的物理極限。

Chiplet最重要的是創新了芯片封裝理念，把以前的SoC芯片用Chiplet結構分成了多個芯粒。分開制造這些芯粒以后再把它們封裝在一起，形成了一個非常完整復雜的工藝。

秦钖說道，芯粒本身可以采取不同工藝進行分離制造，例如對GPU、CPU等核心模塊可以采取先進制程工藝；對制程工藝不敏感的模塊，就采取成熟的工藝制造，最后制成的芯片也能達到與SoC系統級芯片性能相近的水平。Chiplet對芯片的設計、制造、封裝、測試整個流程，都產生了一個革命性的變化。

此外，基礎技術的迭代演進將催生新場景和新產業，今年最被達摩院看好的趨勢有計算光學成像、數字孿生城市、雙引擎智能決策等。

附：達摩院2023十大科技趨勢

● 多模態預訓練大模型：基于多模態的預訓練大模型將實現圖文音統一知識表示，成為人工智能基礎設施。

● Chiplet模塊化設計封裝：Chiplet的互聯標準將逐漸統一，重構芯片研發流程。

● 存算一體：資本和產業雙輪驅動，存算一體芯片將在垂直細分領域迎來規模化商用。

● 云原生安全：安全技術與云緊密結合，打造平臺化、智能化的新型安全體系。

● 軟硬融合云計算體系架構：云計算向以CIPU為中心的全新云計算體系架構深度演進，通過軟件定義、硬件加速，在保持云上應用開發的高彈性和敏捷性的同時，帶來云上應用的全面加速。

● 端網融合的可預期網絡：基于云定義的可預期網絡技術，即將從數據中心的局域應用走向全網推廣。

● 雙引擎智能決策：融合運籌優化和機器學習的雙引擎智能決策，將推進全局動態資源配置優化。

● 計算光學成像：計算光學成像突破傳統光學成像極限，將帶來更具創造力和想象力的應用。

● 大規模城市數字孿生：城市數字孿生在大規模趨勢基礎上，繼續向立體化、無人化、全局化方向演進。

● 生成式 AI：生成式AI進入應用爆發期，將極大推動數字化內容生產與創造。