GenAI的驚人速度正在重塑半導體行業

人類正在目睹一場如此極端的技術革命，其全部規模可能超出我們的智力范圍。生成式 AI （GenAI） 的性能每六個月翻一番 [1]，超過了業界所說的超級摩爾定律的摩爾定律。一些云 AI 芯片制造商預計未來十年每年的性能將翻倍或翻三倍 [2]。在這個由三部分組成的博客系列中，我們將探討當今的半導體格局和創新芯片制造商戰略，在第二部分深入探討未來的重大挑戰，并在第三部分通過研究推動 AI 未來的新興變化和技術來結束。

按照這種爆炸性的速度，專家預測通用人工智能 （AGI） 將在 2030 年左右實現 [3][4]，緊隨其后的是人工智能超級智能 （ASI） [5]。AGI 將擁有類似人類的推理能力，而 ASI 將超越它，重新編程自己，即使是最專業的頭腦也無法理解。AGI 通過自我修飾迅速演變為 ASI，俗稱智能爆炸。

下圖使這種指數加速度不容忽視。在短短幾年內，AI 在許多曾經被認為需要深厚專業知識的復雜任務中超越了人類的表現。它還迅速接近其他領域，例如推理、數學問題解決和代碼生成。幾十年停滯不前的功能現在只需幾個月即可實現飛躍。如果保持這種速度，AI 將很快在幾乎所有認知領域都超過人類，將 AGI 從理論變為必然。

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比較 AI 和人類在不同領域的能力。當 AI 的性能越過零線時，它的得分比人類高 [6]。

這種快速發展對半導體行業的影響是深遠的，因為 GenAI 正在推動對支持訓練和推理的高級云 SoC 的強勁需求。分析師預測，到 2030 年，這一專業領域將接近 3000 億美元，復合年增長率接近 33% [7]。

這種激增的需求打破了關于半導體市場變化速度的舊假設，GenAI 的快速發展證明他們可以在一夜之間顛覆它。該圖表顯示，生成式 AI 在兩年內達到了 PC 需要近十年才能達到的采用水平，甚至比智能手機、平板電腦 [8] 和互聯網還要快。

生成式 AI 的采用率超過了早期的 PC 和互聯網使用量，因為 39.4% 的 18-64 歲美國人報告在 ChatGPT（生成式預訓練轉換器）發布后的兩年內使用它 [9]，使其成為歷史上增長最快的技術 [10]。

地緣政治進一步放大了這些市場震動。美中科技競爭已將半導體變成兩個超級大國軍備競賽的戰略資產。美國實施了廣泛的出口限制，阻止中國獲得美國的人工智能處理器，旨在減緩其實現 AGI 的進展 [11]。中國正在通過顛覆性舉措進行反擊，例如開源 DeepSeek-R1，由于美國的芯片限制，該芯片是使用早期芯片構建的。

實現產量最大化的多樣化芯片制造商策略

下表匯編了幾款領先的 AI 芯片的最新規格。所有數字均基于單芯片，而不是多芯片系統，例如 NVIDIA 的 GB200 NVL4。僅包含發布時可用的芯片。

這些數據提供了一個高層次的概述，而不是嚴格的同類比較，后者需要在相同的工作負載和條件下測試所有芯片。每瓦性能 （PPW） 是通過計算 （PFLOPS?1000）/瓦特 （PFLOPS·1000）/瓦特來推導出的，但一些芯片制造商并未公開披露瓦數（參見下面的 N/A）。

該表的構建主要依賴于官方供應商規范和信譽良好的第三方來源。在少數情況下，會推斷值，例如根據 8 位浮點 （FP8） Peta 每秒浮點運算數 （PFLOPS） 估計 16 位浮點 （FP16） 性能。

市場上一些最受歡迎的云 AI 加速器的鳥瞰圖。*片上 SRAM，與其他使用片外 HBM 的芯片不同。

像這樣并排比較所有供應商，揭示了 AI 加速器設計中的不同策略：

• NVIDIA 和 AMD 憑借基于 GPU 的架構和海量 HBM 內存帶寬占據主導地位。

• AWS、Google 和 Microsoft 依賴于針對其數據中心優化的定制芯片。

• Cerebras 和 Groq 推動了新型架構，如晶圓級芯片和數據流執行。例如，Cerebras 從單個芯片提供 125 PFLOPS 和 21 PB/s 帶寬。同時，Groq 強調超低延遲的數據流路徑，以減少推理延遲。

生成式 AI 的加速發展不僅改變了技術，還重塑了半導體行業并加劇了地緣政治緊張局勢。隨著芯片制造商競相提供前所未有的處理能力和效率，所部署的策略多種多樣且具有創新性，但挑戰卻是深遠的。這種快速進展伴隨著重大障礙，尤其是對于基于云的 AI 部署，其中有效和可持續地擴展變得越來越復雜。

引用

1. 薩蘭，C.（2024 年）。Microsoft Ignite：AI 功能每六個月翻一番

2. 黃 J. （2024）。NVIDIA 首席執行官黃仁勛預測 AI 將以“超級摩爾定律”的速度發展。巴倫周刊。

3. 阿莫迪，D.（2024 年）。Anthropic Chief：到明年，AI 可能比所有人類都更聰明。泰晤士報。

4. 庫茲韋爾，R.（2024 年）。AI 領導者討論該技術的變革潛力。時間。

5. 戈策爾，B.（2024 年）。人工智能超級智能可能在 2027 年到來。未來主義。

6. Kiela， D.， Thrush， T.， Ethayarajh， K.， & Singh， A. （2023）。在 AI 中繪制進度。情境化 AI 博客。

7. 下一步戰略咨詢。（2025）. 人工智能 （AI） 芯片市場報告。

8. 內幕情報。（2023）. 生成式 AI 的采用速度比智能手機和平板電腦攀升得更快。eMarketer 的

9. 圣路易斯聯邦儲備銀行。（2024）. 生成式 AI 的快速采用。

10. 福布斯。（2023）. 突然人工智能：歷史上采用最快的商業技術。

11. 卡奇瓦拉，Z.（2025 年）。NVIDIA 面臨美國 AI 芯片新出口限制的收入威脅。路透社。