人工智能的云边端及其芯基石

励民

瑞芯微电子科技公司董事长

　　瑞芯微是中国人工智能物联网AIoT 的 SoC芯片领先者。

　　瑞芯微2001年成立，从注册资金100万，企业员工13个人开始发展，到现在为止每年盈利。芯片技术从0.65微米开始，做到现在8纳米，产品从复读机世界第一、MP4世界第一、安卓平板世界第一，到人工智能物联网，涵盖除苹果系列外几乎所有的国际国内客户。

　　我们是AIoT SoT芯片的领先者，百度、阿里、腾讯的边缘计算，大量地用我们公司的芯片。在教育电子方面系列产品如辞典笔、学习平板、边缘计算、智能学习灯、电子班牌、智能计算机等。在机器视觉方面系列产品如安防IPC、人脸门禁、工业相机、机器人等。在国产汽车电子方面系列产品如仪表、音频、流媒体、后视镜等。比亚迪仰望U8热卖的车子里面，我们公司的旗舰芯片有两颗，用于处理显示屏和各种视频AI应用。在电信运营商方面系列产品如家用IPC、8K 电视盒子云终端、家用NAS、VR 眼镜、视频会议一体机等。

　　在电力领域方面系列产品如集中器、继电器、边缘计算、智能巡检和能源控制器等。在办公方面系列产品如我们有办公本、会议大屏、拾音器、iPhone、会议一体机，全世界主要的这些都用我们的。在智慧家庭方面系列产品如扫地机器人、智能音箱、Soundbar移动屏、智能开关。

　　新硬件的十年，为什么认为AIoT是主要的？

　　芯片业与摩尔定律的关系，什么时候出iPad，什么时候Nvidia A100，它是由摩尔定律决定的。iPhone1只能在2007年出来，Nvidia A100 5纳米的他研发两年，只能在这个时候出来，所以这是由摩尔定律决定的。

　　第三个，是人工智能算力的发展趋势，我们从扫地机、各种的AIoT的产品发现，人工智能的算力每半年增加一倍，就是一年增加4到5倍。现在Chat GPT4.0是5万张A100，明年5.0的时候很可能是25万张A100。

　　基于我们的看法，我们把算力应用分为端侧AIoT、边缘计算、云端超算三大类。

　　端侧AIoT中小算力10Tops以内的，我们旗舰的3588，大概整体算力算出来也差不多10Tops。边缘计算是大算力，从几十Tops到1000Tops，这大概是叫边缘计算。云端超算，GPT3.5用到1万片Nvidia A100，到GPT4.0用到5倍算力。根据环境、实时性、可靠性不同，算力分布在AIoT的边端和边缘计算端、中心端，前面讲的都是中心端。实际上算力在野外，在4G信号、5G信号不强的地方，你怎么可能接入云端？

　　如果在三五秒内要反应的，比如说工业制造等一些流程，怎么可能能够在三五秒内？不可能，所以按照时延应用的场景，按照可靠性分析，人工智能是分成这种的，而且需求最大的在中小算力。我们8纳米现在已经是中国目前AP中最好的，我们现在要马上规划5纳米、3纳米的更高制程，因为AIo T的多样性要思考Chip let和算力协处理器。

　　对中国人工智能集成电路发展的建议，由于各方面资本超规模投入，中美竞争引发的各方殷切希望，所以造成过热发展。我国IT设计公司4000到5000家，对比美国100多家，对比台湾100多家、日本100多家、韩国几十家，我们人才紧缺价格内卷，现在人员的工资已经超过日本直奔美国硅谷，但是价格毛利比他们差得多。

　　“卡脖子”的集成电路制造业是集化学、化工、光学、机械、电子、自动控制等几十门学科的上百种产业而形成的，并非只是光刻机，光刻机只是里面的一部分。如果以举国之力做了光刻机，而光刻胶、清洗液、蚀刻等小东西出问题，大量的投资就会打水漂的。

　　要思考新的工业人工智能模型，不能照抄Chat GPT。国内三年内人工智能模型要与国内三年内的芯片发展相适应，不相适应的到时候西方一做点小动作，我们前面大家所谈的也打水漂。要赛马而不是相马，我们国内经常说谁谁谁做哪个，这种从日本的经验来说，是完全失败的。拒绝PPT产业，不能靠PPT做产业。

　　（以上内容根据嘉宾发言速记整理）