技术革命与AI发展 - 生成式人工智能(GenAI)性能每六个月翻一番，超越摩尔定律，被称为"超摩尔定律"，云端AI芯片制造商预计未来十年性能每年翻一番或三倍[1] - 专家预测通用人工智能(AGI)将在2030年左右实现，随后超级人工智能(ASI)也将出现，AGI具备类似人类推理能力，ASI能自我编程并超越人类智力[1] - 人工智能在复杂任务上迅速超越人类，并逼近推理、数学问题解决和代码生成等领域，能力提升速度远超历史停滞期[2] 半导体行业影响 - GenAI推动对先进云端SoC的强劲需求，预计2030年该领域规模接近3000亿美元，复合年增长率33%[4] - GenAI发展速度颠覆半导体市场旧有假设，其普及速度超过PC、智能手机、平板电脑和互联网，39.4%的18-64岁美国人在ChatGPT发布后两年内使用[5][7] - 地缘政治加剧市场震荡，中美科技竞争使半导体成为战略资产，美国实施出口限制阻止中国获得AI处理器，中国以开源芯片等举措应对[7] AI芯片市场格局 - NVIDIA B200以4.5 PFLOPS(FP16)、192GB VRAM和8TB/s带宽领先，采用4nm工艺[10] - AMD MI325和Intel Gaudi 3分别以1.3 PFLOPS和1.835 PFLOPS(FP16)竞争，采用5nm工艺[10] - Cerebras WSE-3以125 PFLOPS(FP16)和21PB/s带宽展现晶圆级芯片创新，但VRAM仅44GB[10][12] 芯片制造商策略 - NVIDIA和AMD凭借GPU架构和海量HBM内存带宽主导市场[11] - AWS、Google和Microsoft依赖定制硅片优化数据中心性能[12] - Cerebras和Groq推动晶圆级芯片和数据流执行等创新架构，Cerebras单芯片运算达125 PFLOPS，Groq强调超低延迟推理[12] 行业挑战与趋势 - GenAI加速发展重塑半导体行业，芯片制造商竞相提升处理能力和效率，策略多样且创新[12] - 基于云端的AI部署面临有效且可持续扩展的复杂性挑战[12]

摩尔定律的终结与AI计算的崛起 - 摩尔定律预测晶体管数量每两年翻倍的传统即将结束，晶体管已接近原子级极限，进一步缩小变得极其昂贵和复杂 [1] - AI计算能力每年提升5倍，远超摩尔定律每两年2倍的速度，主要依赖并行处理、专用硬件和算法优化 [3] - AI计算能力每六个月翻一番，得益于GPU/TPU等专用硬件和模型量化等技术进步 [6] 行业领导者与技术创新 - Nvidia开发高度专业化AI处理器，提供惊人速度和效率以满足LLM训练需求 [3] - 特斯拉Dojo超级计算机将AI训练时间从数月缩短至数周，能耗降低，专为自动驾驶技术优化 [4][5] - Google DeepMind的AlphaCode通过优化代码编写效率推动AI生成软件开发，其学习模型能动态适应现实数据 [5] 超级智能(ASI)的发展路径 - 专家预测ASI最早2027年出现，AI已具备递归式自我改进能力，可优化算法且无需人工干预 [2][5][6] - 神经架构搜索(NAS)技术使AI能自主设计神经网络，提升效率性能，是迈向超级智能的关键 [7] - OpenAI和DeepMind研究RLHF等安全措施，但AI安全性进展滞后于技术发展速度 [7][12] AI对行业的影响潜力 - 医疗领域：ASI可加速药物发现、改善诊断并开发抗衰老疗法 [9] - 经济领域：自动化重复性工作，释放人类创造力与问题解决能力 [10] - 环境领域：优化能源使用、资源管理及污染治理方案 [10] 技术变革的核心驱动力 - AI通过改变计算范式(并行处理/专用硬件)而非晶体管微缩突破性能瓶颈 [3] - 大型语言模型(如GPT-4/Gemini)推动对强大算力的需求，形成正反馈循环 [3] - 自我改进算法使AI系统能持续提升效率，加速行业向自主进化时代迈进 [5]