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「好像是沒有，這可就被華夏佔據絕對先機了。」

長期以來，晶元的設計耗時耗力，嚴重拖累了晶元的迭代速度，這也是為什麼半導體企業都會有一個五年七年甚至十年發展藍圖的原因。」

華夏企業依然佔據著主場優勢，上台的大部分都是華夏企業代表，大家也都在各自的發言中透露著一些共同信息，比如AI晶元將對工藝發展有很大依賴。

這就有了現在的兩個AI晶元新領域，FPGA和ASIC，FPGA憑藉其可編程專用性以及高性能的特點，主要應用於設備端，而ASIC憑藉其小體積，低功耗，低成本，高度保密性等特徵，更多使用於消費者終端。

「還有一個重點不能忽略啊，所有的可穿戴AI晶元用的都是鴻蒙架構，這是在為造生態鋪路呢，華夏企業的可穿戴AI晶元這麼一爆發，終端產品陸續上AI晶元之後，這個生態就完全落在華夏這邊了。」

梁夢鬆開始對文件做詳細解讀，通過很多細節的數據來展現用深度學習反推進晶元發展的可行性及高效性。

「別說追上了，不被甩開英特爾都該慶幸了。」

「ASIC還是有一段路路要走的吧，而且FPGA在雲計算領域的攻勢很猛，先搶下市場，後續ｈtｔps://ｍ.hetuｂoｏk•ｃｏｍ.ｃoｍ就能壟斷了。」

「大風集團靠著工藝製程優勢已經追平甚至趕超英特爾了吧？英特爾那10nm+市場反響不是不太好么？」

我們最早的實驗目標的就是全局布線，因為這是晶元設計中最複雜也是最耗時的階段，我們利用深度學習演算法，通過對過往布局網表的學習，成功為從未見過的新網表生成優化的晶元設計方案，更重要的是，我們壓縮了10倍的時間。」

華夏企業不限制他們，他們就該謝天謝地了吧。」

「GPU是目前的主流，ASIC是未來的趨勢，FPGA感覺夾在中間的樣子。」

但是對於快速爆發的人工智慧來說，一來不存在所謂的壟斷半導體企業，二來產品迭代太快，五年十年的規劃根本無法適應人工智慧這個領域。

而更受大家關注的共通點就在於，華夏企業在多個AI晶元領域的集體爆發。

「而且你隨便單拎一個產業出來又是一個產業鏈，就拿晶元來說，設計，製造，材料，工藝，現在還有AI共生髮展技術，近在眼前的硬體革命……

因此，對於AI晶元的發展來說一條必經之路就是得想辦法壓縮設計時間，可對於人類專家而言和-圖-書，面對日益複雜的晶元進化根本沒有能力壓縮設計時間，直到我們找到了一個有趣的技術發展方向。

可以說，深度學習爆發的根本是深度學習框架，而深度學習爆發的開始，就是大風集團建立的GPU平台，將GPU推向了深度學習領域。

梁夢松同樣先介紹了一下大風集團在AI半導體領域的主要晶元發展，然後開始了今天的最後一個話題，「這些年人工智慧尤其是深度學習的發展更進一步的證實了我們公司多年前的一個論點，人工智慧的發展需要新的硬體架構來滿足指數級增長的算力需求，也就是我們之前提到的硬體革命。

我們將從即日起為全球企業提供這一技術支持，為硬體革命，為AI晶元的發展再進一份力。」

從目前的企業格局來看，銀河科技是GPU領域的最大玩家，英偉達緊隨其後。

「大風集團再努努力，什麼時候如果能在傳統CPU工藝上跟英特爾一較高低，以大風集團的工藝製程優勢，就真的能徹底把英特爾挑下馬了。」

說到這，梁夢松突然停頓了一下才繼續，「我們大風半導體之所以在半導體領域有如此建樹，很重要的一個原因就是我們對半導體產業發展的預判精準。

「整體工藝應該還是和_圖_書有差距吧？現在誰也說不清楚，兩家公司對外說的話，都有水分。」

懂的人自然都懂。

那就是用深度學習來推動硬體革命。

……

而且這一技術突破不僅能壓縮晶元設計周期，還能幫助小而美的公司以一個相對較低的成本開發專用AI晶元，進一步促進專用晶元的大爆發。

是的你們沒有聽錯，硬體革命推動了深度學習的發展，而深度學習的發展又反過來推動硬體革命，這也就是我之所以說有趣的原因。

……

而這也是部分半導體企業一直想要壟斷這個行業的原因，因為越壟斷，就越能精準預判未來，畢竟對於壟斷者而言，未來的發展是可以控制的。

GPU在深度學習領域的優勢自不必多言，時至今日，GPU依然是目前最普遍採用的深度學習運算單元。

「在不久的未來我們很有可能會看到的一個場景是，上半年剛聽說3nm量產，下半年就聽說2nm量產，再過個年1nm量產就來了，我相信這個未來很快會到來。

我們稱之為：AI共生髮展技術。」

「我現在有點疑惑了，就華夏這科技水平和市場份額，米國企業哪來的底氣限制他們？

「在這個領域米國企業還沒有一家入局？」

這場硬體革命顯然已經拉開了大幕，m.hetubook.com.com而在驅使這場硬體革命向前進的過程中，大家都遇到了一個問題。

英特爾的工藝製程怕是再也不可能追上大風集團了啊。」

台下議論著，台上也開始換人了，跟深度學習框架的介紹一樣，主持人鋪墊完，各企業代表開始上台針對自家產品和行業發展進行講話。

「這招有點厲害了，通過AI晶元催動硬體革命，直接終結摩爾定律，進而終結英特爾長年以來的壟斷。」

ASIC領軍企業是大風半導體，主要玩家則包括華為，谷歌，索尼，阿里等。

「我來捋一捋現在的情況，從底層晶元到深度學習框架，再到到通用AI技術，最後到人工智慧應用，華夏在人工智慧的發展上，這一條線打通了啊。」

在台下的議論聲中，大風半導體的梁夢松登上了舞台。

「何止是推動AR眼鏡啊，可穿戴智能設備的增長率已經連續3年超過30%了，這可是一個巨大的未來趨勢，現在可穿戴AI晶元居然被華夏企業包圓了。」

其中最貼近大眾生活的，無異於可穿戴AI晶元在華夏爆發了，大風，華為，小米，中興，海爾等9家華夏企業都在2018年推出了自己的可穿戴AI晶元。

深度學習框架之後自然就是AI晶元，還是主持人先鋪墊，「深度學和_圖_書習的爆發離不開深度學習架構，也離不開AI晶元。

「這次可穿戴AI晶元的爆發，是不是預示著大風集團的AR眼鏡走向消費市場又進了一步啊？」

你們可別忘了，雖然米國是FPGA的核心技術玩家，但華夏是FPGA最大的市場，只要華夏企業能夠在各個領域產出取代晶元，整個市場完全可以拋棄FPGA，當然，前提是如果有這個必要的話。」

梁夢鬆開始展示一份文件，「我們利用深度學習，通過學習過去的晶元設計經驗，讓機器來參与晶元的更新優化。

「ASIC最大的問題就在專用局限性上，但是華夏企業只要發力夠猛，向深度學習框架那樣做到細緻分工，這個問題是可以用最原始的辦法解決的。

「看來GPU跟ASIC都是華夏在引領，米國目前只有在FPGA上佔有優勢。」台下又開始議論起來。

FPGA領軍企業是英特爾，主要玩家包括ACTEL，賽靈思，國微電子等。」

但是我們也已經看到，隨著深度學習的持續發展，GPU的局限性日益凸顯。深度學習包含訓練和應用兩個計算環節，GPU在深度學習演算法訓練上非常高效，然而在應用上卻無法展現并行度優勢，同時，GPU無法靈活配置硬體結構，市場需要新的發展。