新火種
2024-11-19 
新紫光集團聯席總裁陳杰：建議行業發力AI端側建設應用高地可積極探索存算一體化架構、3D晶體管等
第二十一屆中國國際半導體博覽會(lCChina2024)于今日上午十點在北京國家會議中心正式開幕。會議為期三日（18日起至20日止），在今日上午召開的開幕式暨主旨論壇上，新紫光集團聯席總裁、紫光國微董事長陳杰發表主旨演講。
陳杰指出，人工智能在商業模式、能源、技術路線等多方面都存在挑戰，應該采取守正創新的態度和模式，去迎接人工智能帶來的機遇和挑戰。
在當前還看不清楚通向人工智能的正確道路的時候，可以集中力量跟蹤目前國際上比較流行的進入大模型的算法和它搭建的通用架構，以及相應的大算力系統。除了大模型以外的RWKV、JEPA等等新的算法、架構，也可能演變成未來通向通用人工智能有效的手段。陳杰認為行業可以進行大膽的研究和探索，包括新型的存算一體化架構、芯片結構、3D晶體管等。
針對AI時代到來，陳杰認為，可以發揮國內在移動互聯網時代積累的應用端的優勢，把端側AI芯片做好、把端側應用做好，由此有望形成一個應用高地，“做出我們的特色”。
以下為陳杰演講全文：
尊敬的倪光南院士、各位領導、各位專家、各位來賓，上午好！非常感謝大會組委會給我一個機會分享一下我們對AI產業和技術方面的思考。
大家每天都在談的AI人工智能，實際上人工智能的發展經歷了快100年的歷史，但是一直不溫不火，一直到2016年，大家都記得AlphaGo打敗了世界冠軍李世石，所以人類才感受到人工智能的威力。2023年，我認為可能是進入人工智能發展里程碑的一年。去年，ChatGPT-4出現以后，引起了進入大模型的人工智能研究熱潮，所以我們真切感受到通用人工智能離我們越來越近。背后支撐大模型發展的大算力芯片，特別是英偉達GPU芯片，遭到了前所未有的重視，甚至搶購的熱潮，所以催生了半導體產業的大力發展。
現在到今天，大家都達成一個共識，大家認為人工智能時代，特別是通用人工智能時代一定會到來。大家關心的只是人工智能未來會怎么樣改變社會，改變我們的生活方方面面。人工智能的發展會給我們帶來巨大的產業機會，同時也會帶來很大的挑戰，包括社會治理、法律、倫理道德、技術等等。
現在大家都在思考我們怎么樣應對人工智能時代的機遇和挑戰，有很多不同的看法，今天我想和大家分享一下我對一些問題的思考，特別是對中國人工智能的發展和國外不太一樣，我們中國的人工智能半導體發展受到了很多邊界條件的限制，特別是對于中國支持人工智能發展的半導體芯片產業該怎么發展。我個人的一點建議就是守正創新。在接下來的時間，我想簡單回顧一下人工智能發展經歷主要的幾個重要的階段，主要從技術層面，同時也談一下人工智能可能給我們帶來的，特別是半導體產業帶來的重大機遇，以及我們面臨的挑戰性問題。
面對一些問題，我們在哪些方面應該進行守正，也就是說我們會直視一些重大的問題，集中力量，尋求突破，同時在哪些地方，我們還需要積極進行創新方面的研究，形成一些領域的優勢。
剛才也提到，人工智能的發展實際上是隨著腦科學和神經科學方面的發展，人們開始在思考能不能用類似人腦的神經元和由神經元構成的巨大的神經網絡來模仿人類的記憶、思考、推理的能力。經過了幾十年的發展，人工智能一直不溫不火。一個很重要的時間點就是1956年，由約翰麥肯迪在美國的達特茅斯上面第一次提出了AI的概念，就是Artificial Intelligence，我們稱為人工智能的時代。
經過了大概40年符號智能，20年專用智能的發展，我們現在認為開始要進入一個通用智能的發展階段。在通用智能時代，大家都認為主要是要借助大模型、大數據、大算力，在“三大”動力的支撐下，有可能我們的人工智能會邁入一個通用的時代，就是能夠具備人類記憶、思考、推理的能力。當然還有很漫長的路需要走。
人工智能現在有一些學者分為五個階段，和自動駕駛L1-L5非常類似。第一個階段主要是處理語音、圖像，以及多模態常規的日常生活中各個方面面臨的問題，在這方面已經取得了很大的進展。第二個階段就是邏輯推理的能力，特別是以OpenAI提出的O1一套算法和模型，我們認為可能進入到L2和L3級別。我們相信在未來的幾年，可能會演進到L4，最終達到L5，就是進入通用人工智能的時代。在那個時代，O1提出來的COT，就是思維力的概念，我相信為人工智能的發展會產生很重大的影響。
在人工智能的帶領下，最近幾年對半導體產業產生了重大的影響，2024年第二個季度，整個全球的半導體達到了1600多億美金的小高潮，但是實際上如果我們拋掉AI大算力芯片和相關的HBM存儲器以后，整個半導體產業還處于一個不溫不火的狀態，所以我們可以看到最近幾年推動半導體產業發展非常重大的因素就是圍繞人工智能的大算力芯片和相關的存儲器。
我相信，未來幾年人工智能也會給半導體產業帶來巨大的發展機遇，但是也面臨很大的挑戰。
第一個挑戰就是商業模式挑戰，人工智能現在進入到大模型百模大戰等等，競爭非常激烈，知名的產業公司也投入巨大的人力、物力、財力，發展一些進入大模型的人工智能。整個商業模式大部分都是虧錢的，知名的OpenAI，未來還要虧上100多億美金，它的商業模式到底在哪，現在說實話也看不太清楚，大家都在投入，但是怎么樣產生收益，現在都在探索。
還有能源的問題，因為大模型需要巨大的算力，巨大的數據才能完成那么一些工作。人類大腦的能耗，我們看到一些資料，說不超過25W，早上給他一個饅頭，喝一杯水，說不定可以干一天的活，但是人工智能大算力就不行，它需要大量的能耗?，F在包括微軟、谷歌、亞馬遜一些公司，甚至在考慮是不是要租用核電站來解決未來大算力的問題。所以能耗很可能成為左右未來人工智能發展重要的戰略資源，在那個意義上來說，我們中國非常有機會，因為中國的能源，特別是新能源，太陽能、風力，可以為全球的人工智能的發展提供巨大的能源支持。
還有技術路線，現在人工智能研究熱潮主要基于transfomer大模型、大數據、巨大的參數，探索通用人工智能的發展。是不是一條正確的道路，或者是唯一的道路，現在都不好說，包括圖靈獎得主LeCun對這個問題有不同的看法，我個人也是認為人工智能通向通用人工智能一定不只有transfomer和大模型一條路可走，還有很多值得我們思考和探索的地方。
針對人工智能重大的挑戰，特別是我們中國將來應該走哪一條路，我想現在大家都在思考的問題。我個人的建議，我們應該采取守正創新的態度和模式，去迎接人工智能給我們帶來的機遇和挑戰。
在守正方面，也就是我們在哪些領域，我們必須面對，要采取集中我們的優勢資源進行攻關。比如說，在當前我們還看不清楚通向人工智能的正確道路的時候，我們可以集中力量跟蹤目前國際上比較流行的進入大模型的算法和它搭建的通用架構，以及相應的大算力系統。支撐大算力的通用GP/GPU芯片，也值得我們去研究去探索，甚至一些大的智算中心也可以考慮用一些大算力的GP/GPU組件。當然支撐大算力芯片的半導體底層的核心技術，目前大家都認為是非常好的技術路線，比如FinFET，或者是GAA新的晶體管結構，以及先進工藝那些方面我們也要集中力量進行突破。
同時，在大算力芯片要用到的大容量、大帶寬的存儲器方面，我們也應該集中力量進行突破。
在創新方面，除了大模型以外的RWKV、JEPA等等新的算法、架構，也可能演變成未來通向通用人工智能有效的手段，這方面我們可以進行大膽的研究和探索，包括新型的存算一體化架構、芯片結構、3D晶體管等等，能夠面向未來3納米以下發展的路徑，我們都應該積極進行研究。特別是剛才倪光南院士講到了我們采用Chiplet2.5D、3D堆疊的方法，都需要我們創新研究。所以我想我們采取守正創新的方式，可能是一套比較有效的方向。
具體的技術細節不講了，比如我們可以重視大3D芯片的系統和芯片架構的創新，那樣可以縮小和國外的技術差距。因為我們現在整個中國的半導體產業受到了很多的限制，在條件制約的情況下，我個人認為我們可以在AI的端側發力。端側應用要求不是那么高，比如說一般的端側算力芯片，從幾個tops每秒到幾百個tops，甚至包括自主駕駛，也只要幾百個tops就能解決那些問題，所以在那個領域，我們可以用相對落后的工藝，也能發出好的端側芯片，來解決很多問題，所以在那方面我們是有優勢的，應該在那個方面進行發力。
我們中國有一個巨大的優勢就是在應用端，大家知道在移動互聯網時代，我們中國涌現了一大批優秀的互聯網公司，可以說在引領全球的移動互聯網發展，在我們中國幾乎不用紙幣，全是用電子支付，在這方面我們有很多成功的經驗。針對AI時代到來，我們認為可以發揮我們在移動互聯網時代積累的應用端的優勢，讓我們把端側AI芯片做好，同時把端側的應用做好，有可能就形成一個應用的高地，做出我們的特色。
人工智能的發展需要巨大的投入，需要整個產業鏈的支撐，所以針對我們中國的發展，不能采取以前的那種嚴重內卷的路徑，還是應該減少重復性的投資，集中力量辦大事。比如說集中力量在全國做幾座大的智算中心來解決大模型應用的問題，但是不要遍地開花，那樣會浪費我們巨大的資源。
因為整個AI的發展，半導體產業的發展離不開全球的合作，剛才來自美國、日本、韓國、馬來西亞、巴西的朋友分享了他們對半導體產業，對人工智能發展的看法，給我們提供了非常有價值的參考，我相信我們中國的發展，世界的發展，特別是AI和半導體技術一定要開展全球的產業合作，我們不能單打獨斗，全球也不應該讓中國去單打獨斗，我們應該整合全球的產業資源，才能更有效率來解決人工智能和半導體產業面臨共同的問題，為人類的發展做出我們應有的貢獻。
最后，感謝大家給我們一個機會和大家分享我們對這方面的思考，謝謝。
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