爱集微APP|逆向创新正深入上游芯片，【芯观点】AI进化论：由技术驱动到商业驱动( 二 ) ：【芯观点】AI进化论：由技术驱动到商

而Cerebras之所以推出这款AI芯片，主要是针对深度学习的工作负载。当今人工智能的发展受训练模型所需花费时间的限制，如何缩短训练时间是整个行业共同面临的问题。根据Cerebras的说法，该芯片是目前唯一的万亿级晶体管晶圆级处理器，基于该芯片推出的CS-1系统可以提供比其他系统更少的空间和功耗的计算性能，相当于标准数据中心机架的三分之一，同时取代对数十万个GPU的需求。
据悉，台积电的这一技术有望在两年内以InFO（集成式扇出封装技术）衍生的工艺开始量产。
同样地，老对手三星电子也在经历类似的技术研发蜕变。三星电子高级副总裁MoonSooKang日前在世界人工智能大会上指出，从应用趋势来看，通过定制设计的AI处理器来实现更高效的计算将是AI计算的未来。
MoonSooKang称，尽管AI应用尚处于初期阶段，但已经无处不在——从超大规模数据中心到汽车以及各类个人设备（手机、可穿戴设备等），都充斥了大量多样化的AI应用程序，它们需要多样化的计算需求和技术要求。
“没有单一的解决方案能满足所有的需求。 ”MoonSooKang说，三星电子由此预计，到2025年，定制AI芯片或将取代当前CPU在数据中心推理应用市场占据的主导地位，占据将近一半的市场份额。
此外，近年来硅片技术的最新趋势——异构整合（heterogeneousIntegration）的发展也与之相关。主要原因是，随着终端应用日趋多样复杂，带来芯片设计及工艺成本的成倍提升，高端制程的逻辑工艺越来越贵，先进工艺的硅片制造成本越来越高。但MoonSooKan指出，并非所有的设计都值得引入高级技术节点，例如，模拟设计不会随着先进技术节点的发展而缩小。因而分解的思路成为新趋势，比如，单个芯片可以分为多个小芯片(Chiplet) ，这些小芯片可以组装在中介层(Interposer)的顶部或多芯片封装模块中。而这些都将引发相关技术层面的连锁变化。 “当然，这其中需要克服很多技术和经济上的障碍。但这正在成为不可否认的趋势，至少在某些细分市场中是这样。 ”MoonSooKan说。
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