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沈丹萍
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猫眼影戏记者 刘耀文 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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