人工智能的未来：AI行业的蓬勃发展

I、人工智能市场的爆炸式增长

过去十年，人工智能（AI）已经不再局限于实验室，而是走入了大众视野🔝。从医疗检测到智能手机，再到如今风靡全球的GPT，AI的应用范围不断扩大。预计到2030年，全球AI市场规模将达到15,970亿美元，实现爆炸式增长。这一增长势头得益于半导体创新，包括AI片上系统（SoC）的高速并行数据处理能力以及用于设计和制造芯片的AI工具。如今，AI技术的基础设施已不再限于现有的芯片供应商和代工厂，越来越多的领域，包括汽车制造商、超大规模用户和设备制造商都在努力开发定制芯片，以开发创新解决方案🔥。AI市场的持续开放也让”AI热”再度升温。那么，未来AI将如何发展呢？

II、人工智能的边缘计算和集成挑战

据预计，到2025年，全球将有超过20亿台AI增强型设备投放市场，边缘计算仍将成为推动人工智能发展的巨大市场动力，促进技术和应用的不断创新。随着边缘设备中的人工智能处理越来越多，未来一年里，将有很多努力和创新集中在一个领域，那就是集成✨。在边缘设备中，AI系统需要执行各种不同的任务，这不仅需要不同类型的计算能力，还需要不同类型的内存、连接和传感器输入。将多种异构组件集成到一个高能效、可投产的功能性设计中是一项重大挑战。这不仅牵涉到半导体开发和制造，还涉及机械设计、光学设计、电气设计以及数字和模拟半导体设计等其他工程设计领域。同样复杂的集成挑战也存在于数据中心中。尽管数据中心用例可能更加数字化和可预测，但并不意味着部署人工智能更容易👍。为了提供所需的深度计算性能，需要将多个裸片集成到一个芯片器件中。这些组件主要由密集的数字逻辑组成，例如用于加速大型神经网络的计算能力。举个例子，开发者可能需要将八个相同的CPU集成到一个3D器件中，这在基板、Die-to-Die通信、散热和功耗等方面都带来了前所未有的挑战。AI设计工具的采用率将进一步增长，以满足不断增加的芯片和制造复杂度。AI设计工具的应用已经呈指数级增长😃。去年，全球首个由AI设计的商业芯片通过新思科技DSO.ai成功实现了计算机芯片的自动化设计。一年间，由AI设计的商业芯片数量至少增加了一个数量级。随着AI设计技术的普及，训练数据集变得更加全面，设计团队开始广泛地利用新型工具的优势。预计这一趋势将继续下去，新思科技帮助流片的设计将从今年的数百个增加到2023年的数千个。未来，AI驱动的新设计能力将在芯片设计领域带来生产力的突破，并开始帮助打造更加复杂的设计，以满足功耗、性能和面积（PPA）方面的需求😃。因此，当2023年出现基于AI强化学习的应用来解决各种设计挑战，并且数字设计、定制设计和验证迅速普及时，也就不足为奇了。

III、生成式AI的加速应用开发

在开发新的AI应用时，构建模型和优化训练是最具挑战性和耗时最长的环节之一。目前，这项工作仍然无法完全自动化。随着AI应用的不断增加，模型构建变得越来越成为发展的障碍。为了解决这个问题，研究人员加大了对所谓的基础模型的研究投入。基础模型是一种只需设计一次、就可以利用大规模数据集进行训练的AI模型，以实现多种目标🤔。经过训练后，基础模型可用于许多不同的应用。通过向基础模型提供不同类型的数据，开发者可以训练它来处理新的工作。基础模型规模巨大，使用户能够实现全新的功能，这是以前使用早期架构所无法实现的。基础模型的普及也推动了生成式AI的发展。生成式AI专注于创造新的内容，基于底层模型使用大量数据进行训练，包括文本、图像、语音甚至传感器的3D信号。

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