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2025-11-12 20:24:46 半导体产业纵横

总的趋势是推动AI生态系统内部的战略合作伙伴关系和垂直整合加速。芯片制造商正与领先的AI公司建立长期联盟，而科技巨头也日益将芯片设计整合到其运营中。这不仅减少了对单一供应商的依赖，还允许针对特定AI应用对硬件和软件进行更大程度的优化。半导体领域投资和竞争的加剧，将推动硬件性能和能源效率的快速创新，从而促进更强大AI模型的开发，并可能通过使先进AI计算更便宜、更普及，在长期内实现其民主化。

展望未来，在对AI专用硬件的永不满足的需求和主要投资者的战略转变的推动下，半导体行业和AI领域将持续快速演进。短期内，焦点将是推进制造节点，预计2nm技术的批量生产将开始。高带宽内存(HBM)正在经历积极的产能爬坡，HBM4预计将于2025年下半年问世，成为AI基础设施的核心部分。大型科技公司也在加紧努力开发定制AI芯片(ASIC)，如谷歌的第七代TPU “Ironwood”和Meta的MTIA芯片，以减少对通用GPU的依赖并优化特定的AI工作负载。AI PC也预计将在2025年“启动”，预计AI笔记本电脑将在几年内占全球PC出货量的50%以上，从而改变个人计算。

从长远来看，AI芯片的演进将侧重于更根本的架构变革，以满足不断升级的计算需求并提高效率。这包括内存技术在十年末向HBM5/HBM5E的进一步发展、结合各种处理器类型的异构计算，以及先进的3D芯片堆叠和先进封装技术，以改善数据传输并降低能耗。使用光进行数据传输的硅光子等新兴技术有望实现超高速率和更低延迟。模仿人脑建模的神经形态计算旨在实现无与伦比的能源效率，有可能彻底改变边缘AI。到2030年，预计很大一部分生成式AI计算需求将转向推理工作负载，这有利于专门的、高能效的硬件，如ASIC。

这些进步将解锁大量新的应用和用例。AI将日益优化半导体制造业本身，改进芯片设计工作流程，并通过预测性维护赋能智能工厂。生成式AI和“代理式AI”应用将在复杂的对话式AI和集成多媒体内容创作方面实现指数级增长。更长远的未来指向“物理AI”，包括自主机器人、人形机器人和工业系统，这将需要专门构建的芯片组。边缘AI将扩展到物联网设备，实现本地数据处理和最低功耗，从而增强从医疗保健到金融等各行业的隐私和实时能力。

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