“一种芯片适应所有场景”的神话已经破灭。2024年，全球出现了超过200种不同类型的AI加速芯片，每种都针对特定场景优化：
自动驾驶芯片需要：
确定性的低延迟(<100毫秒)
功能安全等级(ASIL-D)
多传感器实时融合能力
大语言模型芯片则追求：
超大规模参数支持(>万亿)
高带宽内存(>1TB/s)
分布式训练效率
开源硬件的崛起
RISC-V架构正在改变游戏规则。与x86和ARM的封闭生态不同，开源指令集允许深度定制：
阿里巴巴平头哥：添加了矩阵运算扩展
英伟达：开发了AI专用RISC-V核心
学术界：可以自由实验新颖架构
开源不仅降低了成本，更加速了创新周期。传统芯片设计需要2-3年，而基于开源生态的快速迭代可将周期缩短至12-18个月。
三维集成的垂直革命
当平面扩展遇到瓶颈，芯片开始向上生长。台积电的3D Fabric技术实现了：
顶层：逻辑芯片(CPU/GPU核心)
中间层：缓存和内存堆叠
底层：基础IO和电源管理
通过硅通孔(TSV)垂直互联
这种三维集成带来了多重好处：
互连密度提升100倍
信号延迟降低至1/10
能效提高30-50%
软硬件协同的黄金时代
芯片与算法的协同进化正在创造新的可能性。最典型的例子是稀疏计算：
算法层面：剪枝、量化、知识蒸馏
硬件层面：支持稀疏矩阵的专用单元
协同效果：某些模型效率提升10倍
Google的Pathways系统展示了未来方向——根据任务动态分配计算资源，不同芯片各司其职，形成一个有机的计算整体。
