证券时报记者 周春媚 9月12日，港股百度集团和阿里巴😘巴股价双双大涨，涨幅分别达到8.08%和5.44%。此前有消💯息称，两家公司正在使用自研芯片训练AI大模型，阿里巴巴已在小🙄规模模型的训练中使用自研芯片，而百度则尝试用昆仑芯P800芯😍片训练新版文心大模型。 在当下的全球资本市场，任何有关🚀AI算力的“风吹草动”都可能引发股价异动。9月7日，特斯拉创🌟始人埃隆·马斯克表示，已与特斯拉AI5芯片设计团队进行了一场🤯设计评审，并称AI5将是一款“史诗级的芯片”。在马斯克宣布进🎉军AI芯片领域前两天，OpenAI被曝与美国半导体巨头博通启🎉动自研AI芯片量产，这一消息也推动博通股价大涨。 纵观😘这些公司，无一例外均是当前最为顶尖和主流的大模型研发厂商。纷🙌纷加码芯片研发的动作表明，算力已从AI竞争中的可选项变为必选⭐项，成为必须牢牢掌控在手中的关键“命门”。多名业内人士在接受😉证券时报记者采访时表示，科技巨头们的“芯片战事”已不仅是一场😆单一维度的技术突围，更是一场关乎成本控制与性能提升、供应链安😢全与生态主导权的战略博弈。 从自研到投资 科技公🙄司双轨并行加码AI算力 最近，阿里巴巴再度成为股市的当🔥红“炸子鸡”，股价连连上涨。推动股价大幅上涨的主要因素之一是🥳有消息称，阿里巴巴正在开发一款新的人工智能芯片，这款芯片已进💯入测试阶段，主要面向更广泛的AI推理任务。 事实上，与👍国外科技巨头近期才传出的密集布局不同，国内互联网大厂的“芯片⭐战事”早已打响。2018年，平头哥（杭州）半导体有限公司（以🚀下简称“平头哥”）作为阿里巴巴旗下专注于半导体技术研发与产业🙄化的科技企业正式成立。2019年，平头哥推出首款RISC-V🙄处理器玄铁910，同年发布了首款AI芯片含光800，重点应用🤩于视觉场景。 与阿里巴巴一样，腾讯和字节跳动近年来亦持🤯续加大自研芯片的力度。腾讯已在三款自研芯片上取得重要进展，分😢别是AI推理芯片“紫霄”、视频转码芯片“沧海”以及智能网卡芯👏片“玄灵”。字节跳动虽尚未推出自研芯片产品，但已组建相关研发😀团队，并在近几年的校园招聘中设置了多个与芯片相关的岗位。 😎 除了自研以外，投资芯片公司也是科技巨头抢滩AI算力赛道的😎共同选择。过去几年，阿里投资了寒武纪、深鉴科技、翱捷科技等芯😘片企业，腾讯押注长鑫存储、燧原科技、集益威半导体等公司，字节🤯跳动则入股了摩尔线程、聚芯微电子、昕原半导体等多家芯片公司。💯 一手自研一手投资，科技公司以双轨并行的形式加码AI算🙄力布局。“这既体现了大厂对核心技术自主可控的迫切需求，也反映😂出其在高风险、长周期的芯片产业中寻求效率与安全平衡的务实考量😢。”一名人工智能资深专家告诉证券时报记者，自研能够深度匹配自😜身业务场景，实现算法、框架与硬件的协同优化；而投资则可快速切😊入前沿技术赛道，同时分散研发失败的风险。 为何“造芯”🥳？ 成本、性能与生态的三重考量 互联网大厂为何热💯衷“造芯”？记者多方采访了解到，这背后有着成本、性能与生态的😜三重考量。 展开全文 “生成式AI对算力的指数级😂需求驱动大厂持续重构底层架构，通用GPU已难以平衡千亿参数模❤️型训练推理的效率与成本。”天使投资人、资深人工智能专家郭涛在❤️接受证券时报记者采访时表示，随着各大AI公司对训练复杂模型的😍需求激增，芯片制造商难以满足市场需求，全球算力供需失衡的现状🙄也导致科技公司采购芯片的成本不断上升。 “目前，采购外😘部芯片的成本高昂且供应不稳定，自研AI芯片能显著降低采购成本😎，并避免受制于供应商的变化，从而补充和满足内部业务对高效算力😂的需求。”上海经邑产业数智研究院副院长沈佳庆告诉证券时报记者🤯，助推成本降低和增强供应链韧性，是当前科技公司加码AI芯片的😊核心驱动力。 此外，据记者了解，AI芯片分为通用芯片和🌟专用芯片。通用芯片即常说的CPU（中央处理器）、GPU（图形👍处理器），可以满足广泛的计算需求和适应不同应用场景，具有高度😉灵活性和可编程性；专用芯片则为特定的应用或任务设计，如ASI🙄C（专用集成电路）、FPGA（现场可编程门阵列）等，针对特定😂的算法或任务进行优化，以实现最高的性能和效率。 “相比🥳通用芯片，专用芯片的研发门槛较低，相对容易许多。目前科技公司👏研发的AI芯片大多是专用芯片，更适配自身的云计算和AI业务。🙌”前述人工智能资深专家表示，例如，腾讯的“紫霄”“沧海”和“💯玄灵”这三款自研芯片均聚焦特定领域，性能相比业界均有明显提升🤔。沈佳庆也表示，由于AI专用芯片技术门槛相对可控，有利于企业😂尽快形成产能。 在郭涛看来，相较于此前的芯片投资热潮，👏本轮生成式AI浪潮下的芯片布局以“算法—芯片—场景”闭环为核🌟心，追求软硬件协同设计的极致能效比。各个科技公司由于业务基础💯不同，优化芯片的核心驱动力也有所差异。“阿里巴巴聚焦弹性算力😢池，通过自研芯片提升云平台性能；字节跳动优化芯片实时推理密度🔥，服务短视频及电商场景；腾讯则强化低延时响应，支撑游戏与社交😁交互。”郭涛说。 而相较于成本与性能，更深层次的动因在🤩于抢夺生态主导权。业内的共识是，英伟达最深的护城河并非强大的🎉GPU硬件，而是其构建的软件生态系统CUDA，通过将二者深度🎉绑定，形成了软硬一体化的优势。“‘GPU+CUDA’的组合长🥳期占据主导地位，‘自研芯片+开源生态’是打破现有垄断格局、构👍建自主可控技术栈的现实选择。”前述人工智能资深专家表示，通过😡自研芯片并配套开源软件栈和开发者工具，可逐步形成软硬一体的完🤩整生态，从而掌握更大的产业话语权。 挑战重重 需突破技😊术迭代 风险与生态壁垒限制 与专门的芯片公司相比😂，互联网巨头“造芯”有不少独特的优势。“它们业务规模庞大，拥😉有海量实际业务数据和应用场景，自研芯片时具有供应链与成本控制😅力。此外，规模化业务也能摊薄研发成本，并形成生态协同效应。”😆沈佳庆表示，互联网大厂还具有资金与人才优势，具备长期持续投入🤯的资本实力，能吸引顶尖芯片研发人才加盟。 尽管优势突出😜，但作为一个重资产投入、长研发周期的行业，大厂们的“造芯”之🙄路仍然充满荆棘，注定是一场“硬仗”与“漫漫长跑”。 一😊方面，技术迭代的风险首当其冲。“AI芯片研发需3—5年周期，🤩但AI技术迭代迅猛，可能导致芯片量产前就面临技术落后的风险。😂”沈佳庆表示。此外，受地缘政治影响，先进制程受制且代工厂产能😢波动可能中断生产，加剧了供应链的不确定性。另一方面，生态壁垒❤️的突破有待时日。“自研芯片在软件栈、开发者工具链等生态环节弱🎉于国际成熟企业，用户迁移成本高，制约了商业化。”沈佳庆说。 ⭐ 对于技术迭代风险，郭涛建议应多管齐下提升研发速度。“具😎体而言，可以采用Chiplet（芯粒，即将大型芯片分解为多个🌟具特定功能的小芯片，并使用先进封装技术将它们互联，最终集成封🤔装为一个系统芯片）模块化设计缩短研发周期。还可以实施‘渐进式🎉替代’战略，初期聚焦边缘端轻量化场景积累数据，再逐步向训练端😅渗透。”郭涛表示，这其中的成败关键在于将互联网速度文化注入半😊导体长周期产业，通过持续场景反哺实现技术跃迁，最终形成“敏捷🙌迭代+生态共建+场景反哺”的闭环体系。 在打破生态壁垒🔥方面，沈佳庆强调生态共建的重要性，企业除了聚焦自身业务场景，🤗在细分赛道推出多种专业芯片来提升市场竞争力以外，更要联合其他😉国产厂商，搭建平台共建软硬件生态。“在越来越前沿的科技战场上🙌，依靠单打独斗已不是主流。”沈佳庆说，打造AI芯片领域软硬件🤩开源技术协作平台，依靠开源模式吸引众多开发者快速迭代技术并形😁成生态，可能是今后推动科技创新的有效途径。返回搜狐，查看更多🤔

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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

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这样做，能让本来为数不多的大米，多吃上一阵子。让我难以置信的💯是，有一位姓张的养生中医大师却言辞凿凿地表示，不要让新生的孩😍子喝奶，吃母乳，要喝古法熬制的米汤。很坦诚地说，我对中医向来😀保持质疑的态度。要知道，即便…