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AI时代下集成电路有哪些机遇?这场圆桌对话告诉你
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2025中国科创领袖大会暨科创板开市六周年活动中,集成电路产业发展闭门会聚焦“人工智能时代的集成电路新机遇”。与会嘉宾围绕AI对集成电路产业带来的机遇与挑战进行了深入探讨。摩尔定律逼近极限,AI、5G等技术催生芯片需求增长,为产业带来新机遇。云端算力、端侧智能、软件应用领域均有广阔前景。专家指出,架构创新是应对算力需求和技术限制的关键,同时需关注技术迭代与可持续商业模式的平衡,以及数据连接效率的提升。解决芯片制造中的数据孤岛、算力成本等挑战,推动AI与产业深度融合是行业重点。

💡 AI赋能集成电路产业迎来新机遇:随着人工智能、5G等新兴技术的发展,芯片需求激增,为集成电路产业带来了新的发展契机。云端算力(如GPU)、端侧智能应用(如自动驾驶、AI手机)以及AI基础设施(AI infra)和AI代理(AI agent)等领域,都展现出巨大的商业化潜力。

🚀 架构创新是应对挑战的关键出路:面对摩尔定律的物理极限和技术环境限制,通过架构创新实现高算力功耗比、提升存储带宽和利用率成为重要方向。这包括在不依赖先进工艺或DRAM工艺的情况下,通过创新设计和优化架构来满足AI对算力和带宽的无限需求。

🧩 场景化落地与底层价值回归是AI芯片的核心:AI在集成电路领域的机遇体现在深度融合与场景化落地。例如,在语音交互领域,AI可优化智能家居和车内空间的交互体验。更重要的是,AI应回归底层价值,通过“算法+芯片”整合方案解决实际生产问题,提升制造效率,实现技术与产业的深度绑定。

📈 商业模式与数据整合是持续发展的挑战:AI与集成电路交叉领域的技术迭代快,但基础研究投入大、回报周期长。企业需在保持技术敏锐度的同时,构建可持续的商业模型。同时,解决芯片设计和制造过程中数据孤岛、客户对数据价值认知不足的问题,以及推动全生命周期数据整合,是实现AI技术高效落地的关键。

🤝 资本与生态协同推动产业发展:一级市场的硬科技VC作为服务型机构,在推动集成电路产业发展中扮演重要角色。通过链接高校、创业者与AI链主企业资源,并助力创业者对接客户,可以加速国产异构AI芯片的落地和应用,促进整个产业链的协同发展。


《科创板日报》7月26日讯(记者 陈俊清) 昨日(7月25日),最重磅科创盛会——“2025中国科创领袖大会暨科创板开市六周年”正式开幕。本届大会由上海报业集团指导,财联社、《科创板日报》、上海长三角G60科创集团联合主办。

作为此次大会的重要组成部分,“2025科创领袖大会暨集成电路产业发展闭门会”备受瞩目,成为集成电路行业思想碰撞的重要交流平台。

本次闭门会的圆桌论坛环节,以“人工智能时代的集成电路新机遇”为主题,探讨AI对集成电路产业当前发展带来的机遇与挑战。光羽芯辰科技董事长兼CEO周强、上海孤波科技董事长兼CEO何为、深聪半导体CTO刘珂、耀途资本创始合伙人白宗义、正海资本合伙人花菓、千乘资本合伙人方昕参加交流并分享观点,利扬芯片CEO张亦锋主持对话活动。

张亦锋在主持中表示:“今年AI特别火,所有的会逢会必讲AI,最火的AI大模型碰上我们最硬的IC半导体会有怎样的火花。”

AI时代下的集成电路的新机遇

当前,全球半导体产业正经历深刻变革,摩尔定律逐渐逼近其物理极限,人工智能、5G等新兴技术的发展促使芯片需求急剧增长,集成电路产业迎来新的发展机遇。

白宗义表示,今年是云端以GPU算力为代表的集成电路商业化和IPO大年,耀途资本多家投资组合迎来资本市场IPO的拐点,同时,网络,互联,光通信等领域创业公司和上市公司业绩开始明显放量,数据中心硬件生态在生成式AI第一波商业化浪潮中显著受益。

在端侧智能方面,生成式AI赋能端侧应用机会很大,自动驾驶,低空经济,AI+AR眼镜,消费智能硬件,具身智能等领域产业很多新的供应链创新以及新终端的机会,耀途资本在上述领域多家投资组合已成长为行业头部企业。

软件与应用方面,白宗义认为,随着开源大模型带来技术平权,当前更大机会在应用领域,AI infra, AI agent等创业机会在全球范围内都是风险投资机构最为关注的方向。

周强从光羽芯辰的核心方向上分享了当下AI变革带来的机遇,他表示,光羽芯辰以“存储+计算”融合技术为核心,在端侧以低成本、低功耗实现接近云端的大模型性能,铺设端侧大模型的“高速公路”。

“从智能手机到AI手机的变革可能会使手机领域出现更多的新玩家,我们只需要做一件事情,为AI变革提供芯片算力和存算一体的平台,让所有设备都智能化”周强表示。

刘珂认为,AI时代在多个领域展现出突破性机遇,核心聚焦于AI技术与集成电路产业的深度融合及场景化落地。他认为,在语音交互及场景延伸领域,AI推动语音体验持续升级,已在智能家居中实现低延迟、噪声消除、成熟转写等基础体验优化,未来将进一步向车内空间拓展,通过AI更灵活地实现主动降噪、环境降噪、发动机降噪等进阶功能,提升场景化交互价值。

此外,他认为AI的核心机遇在于回归底层价值,通过“算法+芯片”的整合方案,解决实际生产中的底层问题,推动AI从上层艺术创作等场景下沉到提升制造效率的核心环节,实现技术与产业的深度绑定。

集成电路产业难题破解之道

AI的快速发展,对芯片算力提出了指数级需求,中国企业应该聚焦专用芯片的场景创新(如边缘计算、自动驾驶),还是持续攻坚通用算力的突破?AI在芯片制造环节面临的数据孤岛、算力成本等挑战应如何解决?成为半导体产业当前关注的一大重点。

在数据管理与场景落地方面,何为在圆桌论坛中表示,高质量的产品数据是芯片设计公司利用AI技术做产品决策和运营决策的基础,但推动芯片全生命周期的数据整合面临挑战,客户对抽象数据价值认知不足,更关注实际痛点。“针对量产数据易收集但工程研发阶段数据零散的问题,上海孤波科技从很多具体场景切入,通过硅后验证自动化和在线量产质量卡控来解决客户效率问题,比如将MCU测试从三个月缩短至两周,让客户受益后逐步推动数据整合。”

周强认为,AI对算力和带宽的需求具有无限性,而制程物理极限及中美技术环境限制构成现实挑战,解决出路在于架构创新。

他表示,架构创新需聚焦两大方向:一是通过创新设计,在不依赖先进工艺的情况下,实现高算力功耗比与性能,且满足相关规定、保障供应链稳定;二是针对存储带宽,利用架构优化,在不采用先进DRAM工艺、不触碰存储密度限制的前提下,提升带宽及利用率。

AI和集成电路交叉领域存在大量技术迭代的机会,同时也面临基础研究投入大、回报周期长方面的压力,如何保持技术敏锐度的同时构建可持续的商业模型是投资人关注的重点。

花菓认为,技术超前性与商业需求即时性的矛盾对不同规模企业影响不同。大型企业可通过分层资源布局较好平衡,而创业公司因资源有限,需重点关注公司现金流,看公司账上现金能否支撑技术迭代至商业落地形成正向现金流阶段。由于股权投资基金存续期的影响,解决这一矛盾的挑战较大,能兼顾技术前瞻性与商业落地效率也是创业者核心竞争力之一。

方昕表示,AI系统中数据连接至关重要,如同高速公路的ETC提升效率,其投资逻辑聚焦解决片上、片间、系统间数据瓶颈,布局AI连接、增材、耗材领域。

谈及资本作用,他表示,一级市场硬科技VC是创造增量价值的服务型机构,需发挥资本链接作用:一方面为高校、创业者对接AI链主企业资源;另一方面助力创业者对接互联网和数据中心客户,推动国产异构AI片落地。

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