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猫眼影戏记者 陈一平 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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