AI 2024：回望哇声一片，前瞻道阻且长

搜索最新SoC解决方案
关于汽车电子...物联网...安全...音频...视频

过去的一年，ChatGPT拉开全民AI的序幕，AI经历"iPhone时刻"。这一年，大佬入局、独角兽"宫斗"、千模大战；这一年，AI芯片已经成为不容忽视的产业力量，对于国产芯片来说，如何"戴着镣铐"前进成为产业突围的重点......这是AI狂奔的一年，也是AI不断刷新认知的一年。

www.eefocus.com/, Jan. 05, 2024 –

高涨也好，低潮也罢，我们不能孤立地看待这些现象。AI这一波发展背后，是应用的快速变焦，炙手可热的计算机视觉、智能语音等赛道暂时平静，AIGC站上风口，相伴而来的还有无止境的算力焦虑......

只有直面困难，才能更好地走向未来。新年伊始，<与非网>对话AI芯片领域几家明星公司，听他们聊聊AI的难处和新机遇。

AI落地的冰与火

2023年，AI产业在生成式AI驱动下迈向新台阶，迎来了爆发式增长，大语言模型以及多模态大模型成为AI产业发展的重要推手。火爆的同时，国内外大模型在大规模应用和落地时也遇到了实际困难。

千芯科技董事长陈巍认为主要有三类：

第一，实际模型与客户场景的匹配问题。由于大模型精度和幻觉问题，好的大模型业务产品需要与客户协作深度打磨，单纯使用RAG方法和向量数据库增强可能还不够，需要结合Pre-train使用Fine-tune或Instruct-tune，并且模型参数量较大且训练时间较长。

第二，大模型部署的成本问题。大部分AI厂商面临大模型部署成本较高的问题，通常需要7nm或工艺更先进的算力芯片、12GB以上的存储，部署越多可能利润越低。

第三，国际大环境的客户需求下降和下行问题，当然这也是国际和国内普遍遇到的情况，不仅限于AI产业。