本文介绍了AI芯片技术的现状和未来发展趋势，包括各种芯片类型、应用场景和市场前景。作者指出，AI芯片是未来技术发展的重要方向，将在各个领域发挥重要作用。同时，AI芯片的发展也面临着技术和市场的挑战，需要持续创新和合作。
AI芯片：前沿技术与创新未来读后感(一)
GPU 和 AI 芯片是芯片研究和研发的热点。在传统 CPU 的发展速度逐渐落伍的今天，AI 芯片正逐渐成为时代的追捧对象。国产 GPU 据说与美国的差距只有 4 年，这比连指令集都懒得自己研发的国内 CPU 行业真不知道要强上多少。国产的高端芯片不仅是 14 亿人产业升级的问题，也能为整个世界带来更便宜的计算能力。
想象一下 10 年之后世界上的普通人人手一台 256G 内存的笔记本，内置高端 GPU 和人工智能芯片，价格只有 4000 人民币。到了那个时代，人人都可以做人工智能和大数据。高端技术将不再垄断在公司手里，人们将像懂得微积分那样懂得算法和数据。到了那个时候，基于人工智能、大数据和物联网的工业 4.0 革命将彻底完成自己的使命。
AI芯片：前沿技术与创新未来读后感(二)
几年前，从人脸识别，图像识别到自动驾驶，开始认识AI, 然后读过几本算法书, 大概知道了机器学习，然后还有深度学习，强度学习，无监督学习、等等概念， 本来觉得AI发展就这样了，后来chatGPT横空出世, 再次点燃了世界的热情。我再次从万维钢，吴军，卓老板的课上了解到一此应用及原理。但是，这些也只是在应用层面认知AI，也只是消费端的认知。 我还读过《光刻巨人：ASML崛起之路》，《芯片战争》，也并不能让我的认知上一层次，只算是增进了解。而这本很不一样，它有技术干货为底，加上产业链上游开始，从以前使用过的技术讲到现在正在用的技术，讲未来的技术发展，有一个技术演进的路线，让我对每一个技术点的有理性的认识，懂了什么是优缺点选择，什么是利弊的权衡，什么是技术的陷阱和壁垒。这本书既讲有芯片，又讲算法，这确实是AI芯片和现在其它芯片不同的地方，性能和能耗也都是要优先考虑的。 运算精度是一个可以按实际需要来调整的。当今世上，懂算法的人不一定懂芯片，懂芯片的人不一定懂算法，而本书却能把这两者都讲到了技术痛点，真是神来之笔。怎么才算懂了AI行业，读这本书就是了!
AI芯片：前沿技术与创新未来读后感(三)
要说近几年被炒得最火的概念，我想AI和元宇宙一定会拥有一席之地，还有朋友们曾经以为电影《头号玩家》中酷炫的虚拟世界即将出现在我们的现实世界之中。
不过幻想归幻想，我们到底离那样的世界还有多远，期间还有多少问题等待我们去解决，这个是需要我们一步一步去探索的。
这次我看到了这本《AI芯片：前沿技术与创新未来》，本身也是相关行业的从业者，正好通过这本书了解一下当前最热门的技术领域是什么样的。
AI芯片是什么？
我们都知道CPU，就是每一台计算机的大脑。CPU的功能非常强大，即可以进行控制，也可以进行计算，所以CPU的应用范围非常广，甚至也可以进行人工智能的开发。
但是这种“全能型”的选手就有一种“通病”，那就是不够精，不够精就导致了如果用CPU来实现人工智能的话，算法的计算效率会非常低，因为CPU中有许多的模块并不是用于计算的，导致只有部分的模块可以参与到AI算法的实现中。
于是人们开发了专用集成电路来进行AI芯片的设计。在专用集成电路中，所有的模块可以根据AI算法进行设计，剔除无用的模块，一边降低成本，一边提高效率。
其实整体上来说，AI芯片是一个相对比较宽泛的概念，可以用于AI计算的芯片基本上都可以被称为AI芯片，但是由于人们对于算力要求的提高和细化，人们更加倾向于制造出功能更加专一但是性能更加强大的芯片，再将其整合起来运用于人工智能领域。
为什么要有AI芯片？
从芯片被发明以来，我们所追求的一直是“精确”，所以人们不断地追求小数点后更多的位数，以求找到这个世界的终极。但是AI的出现让我们更强烈得意识到了一个问题：更高的精度代表着更高的能耗，而绝大多数时候，我们并不需要这么高的精度。
但是数字的世界就是意味着准确，它会忠实地用最高精度来执行每一步计算，直到得出它所认为的最终答案，与人脑不同，它并不会“近似”。在它的世界里只有“是和否”，不存在“好像”。
而AI的存在就是为了模仿人，但是相比于人脑来说，一台承载AI的主机能耗实在是太高了。当初人工智能的成名之战，就是AlphaGo对战围棋世界冠军李世石，虽然李世石落败，但是当时AlphaGo的服务器能耗高达1MW，是人脑功耗的5万倍。所以从这个角度来看，很难说AI是否真的胜利了。
所以AI芯片的任务就是用实际的电路来匹配算法，完成用最小的能耗，完成最复杂的计算。
AI芯片的未来
仅仅是降低功耗并不是AI芯片的终点。人工智能的终点就是“生物”，所以如今的AI还仅仅只是一个雏形而已。
大家都知道光刻机，大概知道芯片的制造是由光刻机在晶圆上蚀刻出一条条沟道完成的。人们不断在探索沟道的极限距离，人们常说的14nm、7nm、5nm就是沟道的距离，距离越短，单位面积上可以放置的晶体管就越多，芯片的运算速度也就快。理论上沟道距离的极限是硅原子的直径，也就是0.22nm。但是理论和实际总是有着巨大的差距。
当沟道的距离小到一定程度的时候，宏观物理发挥的作用就越来越小，而量子力学逐渐开始在这样的芯片中产生巨大的作用，而对现在的技术来说，这种作用很多时候让整个芯片功能变得不可控，因为你无法想像一个电子在芯片的沟道之间随机闪现会造成怎样的问题。
而当人们慢慢触摸到这个壁垒，我想应该是真正AI芯片的开始。在传统的芯片中代表数值的只有两种状态0和1，但对于人来说，一个问题并不总是非黑即白，而应该存在一个既非0又非1，既是0又是1的中间态。我想这会是未来硬件需要客服克服的问题。
写在最后
如今AI发展得十分迅速，企业对于AI芯片的需求也在不断增加。当然在这个过程中也发现了不少问题：AI非常耗电，对于能源消耗非常大，如果真的让AI全力运行，或者将AI普及，那么现在的能源或许并不够用；其次运行AI的时候会产生大量的热量，所以同时会需要大量的水资源对其进行降温，而人类的淡水资源并不足以支撑这种消耗；再有就是当芯片制程达到一定的程度，只有极少部分的加工厂可以进行加工，这并不是人多就可以完成的工作，再加上越精密的芯片研发周期越长，成本越高，并不是所有公司都可以负担得起。
所以就目前来看我们并不需要担心AI会对人类进行反制，就如同刘慈欣曾经所说的：“保护我们人类免受AI统治的，恰恰是人类的无能。”而在我们肉眼可见的未来，AI仍然是大势所趋，也鞭策我们的继续提高我们的基础学科的能力，去研究出更高效的算法，找到更适合做芯片的材料，造出更精密的仪器，去探索这个我们或许永远无法探知的世界。
