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后摩智能首创人兼CEO吴强:端边通用AI算力瓶颈迎来破局点 ,存算一体将重构工业生态|WISE 2025 商业之王

2025-12-09 06:21:33
泉源:

猫眼影戏

作者:

罗伯特·托

手机审查

  猫眼影戏记者 汪长福 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

2025年的商业天下正站在新旧转换的十字路口 。在商业叙事重构、科技浪潮席卷确当下 ,WISE2025商业之王大会以“景物这边独好”为基调 ,试图在不确定中锚定中国商业简直定性的未来 。我们在此纪录这场头脑盛宴的开篇 ,捕获那些在变局中依然坚定前行的声音 。

11月27-28日 ,被誉为“年度科技与商业风向标”的36氪WISE2025商业之王大会 ,在北京798艺术区传导空间落地 。

今年的WISE不再是一场古板意义上的行业峰会 ,而是一次以“科技爽文短剧”为载体的陶醉式体验 。从AI重塑硬件界线 ,到具身智能叩响真实天下的大门;从出海浪潮中的品牌全球化 ,到古板行业装上“赛博义肢”——我们还原的不但是趋势 ,更是在捕获在无数次商业实践中磨炼出的真知 。

我们将在接下来的内容中 ,逐帧拆解这些“爽剧”背后的真实逻辑 ,一起看尽2025年商业的“景物独好” 。

“未来五到十年 ,端边侧盘算将从以逻辑控制为主 ,转向以AI为主 。我们正站在端边侧AI爆发的前夜 。”在大会上 ,后摩智能首创人兼CEO吴强这样判断 。

他以为 ,端边AI盘算正在履历类似数据中心已往十年的“范式迁徙”——从控制优先转向数据优先 ,而推动这一厘革的焦点动力 ,正是大模子落地带来的算力重构需求 。

吴强指出 ,目今端边盘算仍以CPU及控制为主 ,AI仅是配角;但随着感知、明确、决议类使命逐渐成为端侧主流 ,通用AI芯片将迎来爆发 。行业剖析机构STL Partners展望 ,端边盘算的市场规模在未来五至十年有望抵达四千亿美元量级 。

可是 ,端边通用AI芯片仍面临严肃的挑战:古板架构面临“存储墙”与“功耗墙”的制约 ,约90%功耗耗在数据搬运上 ,而非盘算自己 。

针对这一痛点 ,后摩智能选择了“存算一体”手艺路径 ,提升盘算效率效 ,并于今年7月推出首款针对端边大模子的芯片M50 。该芯片以10W功耗提供100-160T算力 ,可支持百亿级参数大模子在端侧运行 ,现在已与AIPC、智能办公、陪同机械人、5G+AI等场景的客户睁开相助 。

在吴强看来 ,除了现有场景 ,具身智能将是下一代端边AI的要害赛道 。“具身智能机械人需要一颗实时、强头脑、可交互的‘最强盛脑’ ,而这正是存算一体架构的优势所在 。”他体现 ,公司正基于下一代DRAM PM存算一体芯片 ,与机械人算法及计划厂商配合推进“最强盛脑”式的芯片解决计划 。

随着M50明年起逐步落地 ,以及信创PC、智能办公、陪同机械人等场景的一连拓展 ,后摩智能正与工业链上下游共建端边AI生态 。

吴强强调 ,端盘算不但是算力的竞争 ,更是生态的竞争——“我们希望与相助同伴一起 ,在端侧实现AI的普及与普惠 。”

以下为后摩智能首创人兼CEO吴强的演讲实录 ,经编辑:

各人好 ,我是后摩智能的吴强 。我们是一家专注于端边AI芯片的公司 ,今天想借这个时机 ,和各人分享我们关于端边AI盘算的一些思索和实践 。

大模子推动了AI进入2.0时代 ,这不但改变了云端数据中心的盘算名堂 ,也让英伟告竣为全球首家突破5万亿美元市值的公司 。我们以为 ,未来几年 ,端边侧也将迎来重大机缘 。由于端边装备对实时性、隐私性有自然需求 ,再加上AI普惠化的生长趋势 ,我们相信 ,端边AI盘算会逐渐崛起 ,成为AI竞争的主战场 。

现在 ,端边盘算的市场规模才刚刚起步 ,但我们预计在未来五到十年 ,它将迎来爆发式增添 。例如 ,STL Partners展望 ,这个市场的规 ?赡艿执锼那б诿涝踔粮 。

今天 ,端边盘算仍然以逻辑控制为主 。那么未来五到十年 ,端边盘算的名堂会怎样 ?我们以为 ,它会从现在的逻辑控制为主 ,逐步转向以数据为中心的AI盘算为主 。

回首数据中心已往十年的生长 ,我们可以看到类似的变迁 。以前 ,数据中心80%的支出用于逻辑控制类盘算 ,好比网页处置惩罚、数据库操作等 ,只有20%用于数据类盘算 。现在天 ,这个比例已经反转:80%用于AI盘算 ,20%用于逻辑控制 。这种盘算范式的迁徙 ,正是由应用场景的演变驱动的 。

那么 ,在端边侧 ,我们是否也能预见同样的转变 ?现在 ,端侧的盘算仍以CPU为主 ,AI更多是辅助角色 。但我们预计 ,未来五到十年 ,端边的使命将更多转向感知、明确、决议等 ,走向以数据和AI为主的偏向 。这是我们做出的第一个判断 。

详细看端边AI盘算 ,它可以分为垂类和通用两大类 。垂类场景如手机、智能驾驶等 ,由于场景明确、体量大 ,已经受到普遍关注 ,并且在算法与芯片架构上做了大宗软硬件协同优化 。

而另一类是端边通用AI盘算 ,它笼罩成千上万种差别场景 ,每个场景规模不大 ,但总和非 ?晒 。这类盘算需求多样 ,既要包管效率 ,又要兼顾通用性 ,现在才刚刚受到重视 ,也是我们接下来想重点谈的 。

那么 ,端边通用AI芯片的特点和挑战是什么 ?首先 ,它处于端边侧 ,本钱敏感、功耗敏感 ,带宽也容易成为瓶颈 ,特殊是在大模子时代 。其次 ,作为通用芯片 ,它要适配各行各业、众多场景 ,需要高通用性才华知足所有需求 。我们必需在底层架构上 ,在不损失通用性的条件下 ,提升能效 ,知足端边侧的需求 。这是行业已往几年一直在探索的偏向 。

要解决这个问题 ,首先要看清目今架构的瓶颈 。古板架构无邪性好 ,但现在遇到了“存储墙”和“功耗墙”——数据搬运成为主要瓶颈 ,90%的功耗可能都花在数据搬运上 ,而不是盘算自己 。因此 ,要想提升端边通用AI的效率 ,就必需从基础上突破这两大瓶颈 。

我们以为 ,存算一体是突破存储墙和功耗墙的最佳路径之一 。它实质上是通过拉近数据与盘算的距离 ,来镌汰数据搬运 ,从而提升能效 。存算一体有多种实现方法 ,好比基于SRAM和DRAM 。SRAM更适合提升盘算密度和能效 ,DRAM则更善于解决带宽问题 。

后摩智能从建设之初 ,就专注于存算一体的大算力芯片研发 ,也是第一家将存算一体大算力从论文推向实践的企业 。经由四五年的手艺积累 ,我们已经推出了两代量产产品 。今年7月 ,我们宣布了最新的旗舰芯片——M50 。

M50是我们首款专为端边大模子设计的芯片 ,提供约100-160T的算力 ,功耗仅10W ,能够支持从140亿、200亿、300亿直至1200亿参数的大模子 。我们提供了多种产品形态 ,如M.2卡和Duo M.2卡 ,最小的M.2卡只有口香糖巨细 ,却可以运行140亿甚至300亿参数的模子 ,这在端边场景中给客户带来了很大惊喜 。

宣布以来 ,我们一直在与客户推动M50的落地 。在端侧 ,我们相助的场景包括智能语音装备、AIPC、陪同机械人、AI NAS等;在边侧 ,主要聚焦AI网关、5G+AI、盘算盒子等场景 。

一个好的芯片离不开好的工具链 。针对M50 ,我们提供了完整的工具链 ,支持种种已训练好的模子(包括开源模子)直接转换到硬件运行 ,无需重新训练 。由于M50支持bFP等浮点精度 ,整个编译历程很是顺畅 ,客户可以快速完成模子适配 。

从7月宣布至今 ,我们与芯片上下游同伴细密相助 ,完成了与多种操作系统(包括Windows、Linux ,以及麒麟、驮市砣信创系统)的适配 ,也协同了种种主控芯片(x86、ARM及国产CPU) 。同时 ,我们正与算法层、解决计划层的同伴开展大宗适配事情 ,预计从明年头最先 ,会有更多落地应用推出 。我们希望与更多同伴共建端边AI生态 。

最后我想总结 ,只管目今端边盘算仍以控制和逻辑为主 ,但我们坚信 ,未来五到十年 ,它将转向以AI为主 ,端边通用AI盘算也将迎来爆发 。这是一个历史趋势 。后摩智能愿与上下游同伴一起 ,共建端边AI生态 ,推动AI普及与普惠 ,让生涯越发优美 。

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责编:闫庆文

审核:伊杜刚

责编:拉希莉

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