戴偉民：大模型過剩！微調(diào)是關鍵！端側AI芯片迎大機遇！

幾千年前，人類的腦力和肌力發(fā)展相對緩慢，而1800年后的機械化時代，機器開始替代人類的體力，隨后腦力也逐漸得到增強。如今，在AIGC的推動下，各行業(yè)對AI的應用正在加速，我們已經(jīng)從弱智能時代邁入了強智能時代，甚至開始展望通用人工智能乃至超級人工智能的未來。

7月6日，在世界人工智能大會（WAIC）期間，在題為“智”由“芯”生——RISC-V和生成式AI的論壇上，芯原股份創(chuàng)始人、董事長兼總裁，中國RISC-V產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟理事長戴偉民對AIGC芯片的機遇和挑戰(zhàn)進行了深度剖析，他強調(diào)，在探討AIGC芯片的機遇與挑戰(zhàn)時，我們需從“第一性原理”這一核心思想出發(fā)，重新審視生成式人工智能的發(fā)展歷程及其對各行各業(yè)的深遠影響。

戴偉民表示，回顧歷史，圖靈在1950年曾預測，在60至100年內(nèi)，即2010年至2050年間，超級智能可能會出現(xiàn)。而庫茲韋爾則預測這一事件將在2020年代中發(fā)生。去年3月，馬斯克和其他千名科技界人簽署了一封公開信，呼吁暫停至少六個月的人工智能系統(tǒng)開發(fā)。這些歷史節(jié)點和事件都預示著AI技術的迅猛發(fā)展及其帶來的挑戰(zhàn)。

一位因“泄露信息”被解雇的前OpenAI的安全研究員Aschenbrenner預測，在2025-2026年，人工智能將達到大學生的智力水平，2027年AI模型將能夠完成人工智能研究人員/工程師的工作，同時一個領先的人工智能實驗室將能在一分鐘內(nèi)訓練出一個GPT-4級別的模型。這些預測揭示了AI技術的迅猛發(fā)展勢頭。

然而，隨著模型規(guī)模的不斷增長，訓練計算量也呈指數(shù)級增長。GPT4的出現(xiàn)標志著這一趨勢的顯著加速，隨后GPT5、Gemini等模型的相繼涌現(xiàn)，展示了AI技術的快速迭代。在這個過程中，各大科技巨頭如谷歌、OpenAI等都在競相追趕，不斷推出新的多模態(tài)交付模型和訓練技術。但值得注意的是，并非所有技術都是最優(yōu)選擇，例如對于GPU是否就是最好的選擇，市場上仍存在爭議。

戴偉民認為，在當前“百模大戰(zhàn)”的背景下，實際上并不需要如此多的模型，預計到2028年，中國基礎大模型的數(shù)量將少于10個。他指出，建立訓練中心需要大量訓練卡，但這并不是最有效的利用方式。更重要的是垂直領域的微調(diào)技術，這是在端上實現(xiàn)的關鍵。實際上，到2028年，用于端側微調(diào)卡和推理卡的銷售額將超過用于云側的訓練卡；到2030年，關鍵計算領域的半導體收入將達到數(shù)萬億美元，其中服務器、電腦和手機的增長尤為顯著，這很大程度上得益于AI的推動。

在處理器方面，帶有AI功能的處理器與一般處理器在半導體中的價值存在顯著差異，到2030年，生成式AI將使服務器領域的半導體收入增至三倍，這是一個巨大的市場機遇。然而，當前的一個問題是數(shù)據(jù)建好后卻缺乏合適的芯片來運行，這導致了英偉達等公司的芯片被倒賣以獲取利潤。采用生成式AI與不采用之間存在巨大的差異。

各大科技公司如Intel、微軟等都在積極應對這一趨勢。微軟通過OpenAI定義了40TOPs作為AIGC的標準，并認為未來的電腦必須具備這一能力才能具有市場競爭力。同時，聯(lián)想等公司也在積極布局，盡管它們目前還缺乏自己的芯片。在Phone領域，蘋果和高通都在積極將AI技術融入手機中，以提升用戶體驗。

此外，AR眼鏡作為一個新興的市場機遇也受到了廣泛關注。盡管谷歌在這方面已經(jīng)努力了十年但仍未實現(xiàn)商業(yè)化，但國內(nèi)的一些技術領先者正在迅速崛起。戴偉民認為國內(nèi)的AR眼鏡將比谷歌早一年實現(xiàn)商業(yè)化，而谷歌則會比蘋果早一年。預計到2026年，全球雙目全彩AR眼鏡出貨量將突破1,000萬臺。

戴偉民強調(diào)，端上有很多機會都與芯片息息相關。需要關注Chiplet 的發(fā)展，包括IP芯片化、芯片平臺化、平臺生態(tài)化。蘋果已經(jīng)在使用最先進的工藝來制造最大尺寸的芯片，并通過多芯片并聯(lián)的方式來實現(xiàn)更大的存儲容量，這對于AI應用來說至關重要。同時，業(yè)界也看到了芯原高端應用處理器項目完整軟件堆棧，以及FuSa IP、VADP自動駕駛軟件平臺框架在汽車等AI終端領域的廣泛應用前景。