2024年芯片时代
芝能科技出品
2024年，芯片和系统领域将经历巨大的变革，这一变革将在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域达到新的高度。从定制硬件到数字孪生，从数据中心到边缘计算，一起探讨这一波芯片行业的创新潮流。
1. 人工智能/机器学习的巨变
随着Google Gemini AI的发布，AI/ML领域即将进入全新的篇章。Gemini不仅对ChatGPT形成竞争，还推动了多模式AI的突破。Gemini系列的灵活性和广泛应用范围，从数据中心到电池供电设备，使其在市场上引起了广泛关注。大公司（如谷歌和特斯拉）都在开发定制人工智能芯片，以加速创新。这一趋势将在未来几年中加速，各行各业都将从这些定制硬件中受益。对于初创企业而言，利用云技术构建AI芯片将成为解决特定问题的有效途径，从汽车到医疗设备。
人工智能将继续深刻改变我们的生活和工作方式。专用芯片的崛起，如Gemini，将在推动AI技术的进步和推动其广泛应用方面发挥关键作用。低功耗加速算法和在计算能力较强领域运行AI工作负载的芯片将受到更多关注，涵盖大型语言模型、生成式人工智能和自动驾驶等领域。
2. 人工智能助力芯片设计
人工智能不仅在AI芯片领域有所突破，还在芯片设计流程中发挥关键作用。AI的引入可以优化生产力，特别是在面对工艺几何尺寸减小和设计时间压力的情况下。通过引入人工智能，设计师能够更有效地应对未来可能出现的劳动力短缺。
数字孪生技术的崛起为芯片设计工程师提供了更多可能性。数字孪生与大型语言模型的集成将在未来十年成为一个巨大的市场。生成式网络将成为数字孪生技术中的重要角色，使其在工作场所决策中发挥更加关键的作用。
3. 数据中心的演进（数字孪生）
人工智能在数据中心的应用将持续演进，尤其是在解决较小问题方面。任务如填补体力劳动缺口、提供能源管理建议或自动化容量管理等，将由人工智能来完成。
人工智能在解决一些重大挑战，如运行整个数据中心而不需要人类操作员，方面还有待发展。数据中心也在与边缘计算共同发展，实现更多分布式智能和实时响应。边缘人工智能推理的兴起意味着在企业运营方面迈出了一大步，尤其是与汽车等行业的交叉，带来了巨大的变革。
AI对芯片设计工程师的价值不仅体现在硬件方面，还表现在与数字孪生的集成上。数字孪生的发展势头迅猛，市场规模预计将在2030年达到1112亿美元。数字孪生将生成式网络纳入技术中，使其成为工作场所决策的关键要素。此外，数据中心也开始与边缘共享训练和推理，实现更多分布式智能和实时响应。
在2024年，数据中心的应用将更加多样，从填补体力劳动缺口到提供能源管理建议，AI将在其中发挥越来越重要的作用。然而，实现整个数据中心的自主运行仍然是一个待解决的挑战。
4.定制化和软件定义架构（SDAs）
定制化芯片的发展正引起人们对软件定义架构（SDAs）的关注。SDAs将功能由软件定义，使得产品更加灵活。特斯拉等公司展示了大量芯片和处理器的例子，这些芯片在设计上由软件驱动。这种趋势与RISC-V的兴起相吻合，RISC-V为芯片设计人员提供更大的自由度，促使越来越多的公司采用RISC-V架构。在构建混合架构SoC时，从一个相对封闭的生态系统转变为需要跨越所有标准互操作的生态系统，需要解决一系列不同的挑战。在这一过程中，小芯片可能成为解决方案之一，通过标准化和互操作性确保更定制的芯片能够在不同市场中快速投放市场。
5.量子计算
2023年底，IBM推出了IBM Quantum Heron和IBM量子系统二号，DARPA团队创建了带有逻辑量子位的量子电路。这为量子计算带来了巨大的突破。然而，随着量子计算技术的发展，安全性也成为一个重要问题。设计师需要考虑新的加密方案，以应对未来可能出现的量子计算对传统加密的威胁。 
当然除了这些以外，一些比较传统的地方：
● 企业将更加注重电力传输和散热方面的效率，以确保计算能力的增长是可持续的。监管要求的增加也推动了可持续发展的举措，企业需要按照可持续发展标准建造系统。
● 随着电子产品不断演进，对可靠性和抗辐射性的需求也在增加。在较低的制程节点，α粒子可能对可靠性产生影响，这可能导致需要更昂贵的抗辐射芯片，在商业客户中引起更多关注，尤其是对于超高可靠性的商业应用。
结论：2024年，芯片和系统行业将经历科技的巨大变革。从AI/ML到量子计算，从可持续发展到可靠性和抗辐射性，这一变革将为未来的技术发展打开新的大门。在这个充满活力的时代，芯片设计师、工程师和创业者将迎来更多的机会和挑战，共同推动技术的辉煌未来。
