NPU行业现状 - 当前NPU市场发展迅猛，传统和新兴厂商均在布局该赛道，但多数采用矩阵计算与通用计算分离的架构[1] - 主流IP供应商（CPU/DSP/GPU厂商）5-6年前通过添加独立矩阵加速器进入NPU领域，策略为微调传统指令集+处理20个左右常见ML运算符[1] - 行业形成同质化竞争格局，10-12家领先IP公司的AI子系统均采用传统核心+硬连线加速器的相似架构[2] 传统架构的技术缺陷 - 分离式架构需对算法进行分区运行，在Resnet等简单模型上表现良好（仅需1次分区），但无法适应Transformer等新模型的多样化图运算符需求[4] - 硬连线加速器面临技术迭代困境，客户需承担高昂的硅片重新流片成本[4] - 第二代加速器仍延续第一代缺陷，难以应对自注意力等持续演进的算子[6] 行业转型困境的深层原因 - 技术路径依赖：5年前传统厂商选择短期方案（外挂加速器）而非长期投入可编程NPU，导致现有机遇窗口关闭[5] - 内部创新阻力：开发全新NPU架构需否定传统IP核价值，面临资源分配矛盾（新编译器团队投入与现有产品线竞争）[6] - 市场认知冲突：厂商既需向客户传递传统IP局限性，又无法提供专利费折扣，形成商业逻辑悖论[6] 技术路线对比 - Quadric提出创新方案：将矩阵计算与通用计算紧密集成，避免总线连接造成的算法分割问题[1] - 传统厂商受历史成功束缚，难以突破"创新者窘境"，持续陷入"加速器迭代陷阱"[1][6]