來源：《半導(dǎo)體芯科技》雜志

作者：Leo Charlton, IDTechEx公司技術(shù)分析師（研究興趣為量子技術(shù)和納米光子學(xué)）

在過去的五年中，生成式人工智能（AI）的出現(xiàn)（其中最著名的例子是 OpenAI 的 DALL-E 2 圖像生成器和 ChatGPT）是如火如荼的人工智能熱潮的一個(gè)重要里程碑。

特別是 ChatGPT 強(qiáng)大的預(yù)測(cè)能力，讓人們得以一窺人工智能跨眾多垂直行業(yè)（industry verticals）的變革力量，這里，各公司將面臨兩難的困境，就是隨著人工智能模型廣度和深度的增長，如何有效利用人工智能工具來實(shí)現(xiàn)最大的商業(yè)影響力。

雖然總的來說，最近軟件比硬件受到了更多的媒體關(guān)注-鑒于最終用戶和那些分析此類技術(shù)影響的人最終關(guān)心的是一個(gè)工具能做什么，而不是它怎樣做，所以這種情況并非不正常-如果設(shè)計(jì)和制造不能夠以具有成本效益的方式運(yùn)行這些模型的硬件，人工智能模型的承諾仍將無法實(shí)現(xiàn)。隨著軟件復(fù)雜性的增加（最先進(jìn)的人工智能模型比過去的模型計(jì)算量更大），需要采用先進(jìn)的硬件來促進(jìn)增長。

根據(jù)IDTechEx最近發(fā)布的一份關(guān)于人工智能芯片的報(bào)告實(shí)現(xiàn)自然語言處理、物體檢測(cè)和分類以及語音識(shí)別等人工智能功能的半導(dǎo)體電路(the semiconductor circuitry that enables such AI functionalities as natural language processing, object detection and classification, and speech recognition)-到2033年，全球人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模將增長到2500億美元以上，IT和電信、銀行、金融服務(wù)和保險(xiǎn)（BFSI）以及消費(fèi)電子行業(yè)將是新興人工智能技術(shù)的主要受益者。

邊緣設(shè)備中的人工智能應(yīng)用越來越多

在前述的《人工智能芯片：2023-2033》報(bào)告中，IDTechEx細(xì)致考究了在供應(yīng)鏈的設(shè)計(jì)和制造階段人工智能硬件投資的最新趨勢(shì)。除了新產(chǎn)品發(fā)布和主要市場(chǎng)參與者的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)外，還通過幾個(gè)粒度對(duì)未來十年人工智能芯片的收入增長進(jìn)行了建模。該報(bào)告的一個(gè)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)與預(yù)測(cè)期內(nèi)用于推理目的的芯片與用于訓(xùn)練的芯片之間的收入分配有關(guān)。訓(xùn)練和推理是機(jī)器學(xué)習(xí)過程的兩個(gè)階段，其中，計(jì)算機(jī)程序利用數(shù)據(jù)根據(jù)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后通過調(diào)整所使用的權(quán)重來優(yōu)化模型，使之與所提供的數(shù)據(jù)更好地匹配。實(shí)施人工智能算法的第一階段是訓(xùn)練階段，數(shù)據(jù)被饋入模型，模型調(diào)整其權(quán)重，直到它與所提供的數(shù)據(jù)適當(dāng)?shù)嘏浜蠟橹埂?/p>

第二階段是推理階段，在該階段中執(zhí)行訓(xùn)練好的人工智能算法，并以與獲得的數(shù)據(jù)一致的方式對(duì)新數(shù)據(jù)（在訓(xùn)練階段未提供的數(shù)據(jù)）進(jìn)行分類。在這兩個(gè)階段中，訓(xùn)練階段的計(jì)算量更大，因?yàn)檫@個(gè)階段需要進(jìn)行數(shù)百萬次相同的計(jì)算。

一些領(lǐng)先的人工智能算法的訓(xùn)練可能需要幾天時(shí)間才能完成，ChatGPT使用了大約10,000個(gè)Nvidia A100 GPU來訓(xùn)練它所基于的GPT-3.5大型語言模型（LLM）。然而，盡管這些數(shù)字已經(jīng)令人驚嘆，但是，IDTechEx預(yù)測(cè)，到2033年，用于推理目的的芯片將增長，占到人工智能芯片市場(chǎng)總收入的三分之二以上。

由于所有的人工智能訓(xùn)練都是在云計(jì)算環(huán)境中的數(shù)據(jù)中心內(nèi)進(jìn)行的，這不僅說明推理芯片在云環(huán)境中將繼續(xù)使用，而且也說明，在未來十年里，相比于云環(huán)境，邊緣設(shè)備中使用的人

工智能芯片的增長率更高（考慮到邊緣設(shè)備內(nèi)的人工智能芯片是用于推理目的的）。

在邊緣設(shè)備中采用具有人工智能功能的芯片對(duì)于某些應(yīng)用（如全自動(dòng)駕駛汽車）是勢(shì)在必行的，而在其他應(yīng)用（如手機(jī)）中也是越來越普遍。無論人工智能對(duì)某一特定應(yīng)用多么至關(guān)緊要，有效的部署人工智能都有可能在各行各業(yè)創(chuàng)造“新常態(tài)”。

人工智能的變革力量

雖然ChatGPT在2022年的誕生提供了迄今為止最引人注目的例子，展現(xiàn)了生成式人工智能的能力，但在這之前，它和其他工具已經(jīng)發(fā)展了很多年。谷歌DeepMind的AlphaGo在2016年戰(zhàn)勝了圍棋世界冠軍李世石，這可以說是人工智能的里程碑，開啟了其當(dāng)前的發(fā)展熱潮，因?yàn)樵诖酥?，人們普遍認(rèn)為圍棋對(duì)于人工智能來說是一項(xiàng)難度過高的博弈項(xiàng)目，它無法在錦標(biāo)賽的規(guī)定時(shí)間內(nèi)戰(zhàn)勝人類選手。

IDTechEx認(rèn)為，人工智能的最新時(shí)代開始得稍早一些，蘋果手機(jī)在2011年就引入了Siri虛擬助手。作為一款虛擬助手，Siri使用語音識(shí)別來回答用戶的詢問或遵循用戶的指示。通過用話語“Hey Siri”觸發(fā)虛擬助手，用戶對(duì)著手機(jī)說話，語音識(shí)別軟件將說話的內(nèi)容翻譯成計(jì)算機(jī)代碼，并輸出文字和/或來自Siri的語音回應(yīng)。多年來，Siri的功能得到了擴(kuò)展，從簡單的電話指令，如“閱讀我的新消息”，到通過蘋果支付（Apple Pay）處理付款。

雖然這是虛擬助手的第一個(gè)實(shí)例，但它并不是唯一的一個(gè)，微軟的Cortana和亞馬遜的Alexa現(xiàn)在也是廣為人知。語音助手有效地展示了人工智能應(yīng)用于消費(fèi)電子設(shè)備的早期潛力，它們過去（現(xiàn)在也是）能夠?yàn)橛脩籼峁┟馓峥刂坪透鼜V泛的輔助功能選項(xiàng)（accessibility options）。

△圖1：據(jù)預(yù)測(cè)，到2033年，在人工智能芯片銷售收入方面居領(lǐng)先地位的將是BFSI、消費(fèi)電子、IT和電信等垂直行業(yè)。來源：IDTechEx。

圖2：邊緣處的人工智能與云端中的人工智能之間的不同特征。邊緣計(jì)算環(huán)境是在某臺(tái)設(shè)備上執(zhí)行計(jì)算的環(huán)境（通常是創(chuàng)建數(shù)據(jù)的同一設(shè)備），該設(shè)備位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣（因此，靠近用戶）。這與位于網(wǎng)絡(luò)中心的云計(jì)算或數(shù)據(jù)中心計(jì)算形成鮮明對(duì)比。來源：IDTechEx。

圖3：人工智能芯片應(yīng)用。來源：IDTechEx

自那時(shí)起，人工智能已被部署在消費(fèi)類電子設(shè)備的幾個(gè)不同領(lǐng)域，以改善用戶體驗(yàn)。通過對(duì)消費(fèi)者行為的分析，經(jīng)由智能電視和音樂平臺(tái)提供個(gè)性化的推薦，既讓終端用戶獲得符合自己口味的體驗(yàn)，同時(shí)也增加了廣告商的收入。

近年來，在主要智能手機(jī)品牌的領(lǐng)先產(chǎn)品中，支持人工智能功能的智能手機(jī)芯片組已經(jīng)變得相當(dāng)普遍。這些芯片組的圖像和物體檢測(cè)能力為手機(jī)上的攝影和視頻提供了更強(qiáng)大的方法，其中相機(jī)設(shè)置會(huì)根據(jù)畫面中的物體自動(dòng)調(diào)整，而且物體能夠在后期被刪除/調(diào)整。

在銀行、金融服務(wù)和保險(xiǎn)行業(yè)，人工智能已經(jīng)在高頻交易中得到了有效的應(yīng)用；GPU目前占據(jù)了云人工智能市場(chǎng)的大部分，在云人工智能中，并行處理的能力允許在有效的延遲屏以處理初始查詢，并實(shí)現(xiàn)日常工作的自動(dòng)化，從而提高使用這些工具的公司的運(yùn)營效率。

后幾個(gè)例子表明，人工智能對(duì)企業(yè)和消費(fèi)者的好處并不是相互排斥的；個(gè)性化的推薦改善了用戶體驗(yàn)，同時(shí)還通過更有效的市場(chǎng)營銷增加了公司收入。從另一個(gè)角度看，使用人工智能通過自動(dòng)化來簡化流程（以及根據(jù)用戶反饋和潛在的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析來協(xié)助產(chǎn)品設(shè)計(jì)），對(duì)于那些能夠確定其業(yè)務(wù)領(lǐng)域可以從自動(dòng)化中受益的公司來說，代表了長期的成本節(jié)約，并藉此將員工解放出來，承擔(dān)更多的高價(jià)值任務(wù)。接下來，成本的節(jié)省會(huì)對(duì)產(chǎn)品價(jià)格點(diǎn)產(chǎn)生下游效應(yīng)。

IDTechEx設(shè)想，鑒于軟件和硬件發(fā)展的快節(jié)奏屬性，以及大多數(shù)公司在運(yùn)營層面有效使用人工智能工具尚未釋放的潛力，未來十年將看到人工智能的廣泛應(yīng)用。

硬件功能使高頻交易中的欺詐檢測(cè)成為可能，在高頻交易中，對(duì)大量金融交易進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)可能表明存在欺詐活動(dòng)的模式。此外，聊天機(jī)器人和虛擬助手正在各行各業(yè)（不僅僅是BFSI）的客戶端使用，它們可以處理初始查詢，并實(shí)現(xiàn)日常工作的自動(dòng)化。

審核編輯 黃宇