AI芯片战
作者：微信文章有人说：“科技竞争，道高一尺魔高一丈。”这话放到今天的AI芯片战场，再合适不过。
就在刚刚过去的2025年，来自加拿大的一家初创公司特拉斯（Teras），只有20几个人，却推出了一个颠覆性的AI推理芯片。他们给出的核心数据更是炸裂：相比英伟达H100，性能提升了50倍，成本只有1/20，功耗更是只有1/10。
听起来很神奇对吧？甚至很多人以为这是华为或者美国高薪聘请的专家团队研发出来的。那么这样的芯片是如何做到的呢？
原来呀，特拉斯的芯片放弃了通用人工智能芯片的设计思路，转而采用了“模型固化”的架构。换句话说，就是把一个AI模型直接做进去了，就像培养一个超级专业的“专科医生”，只解决一个问题。这就跟我们熟悉的英伟达的通用人工智能芯片这个“全科医生”彻底分道扬镳了。
所以，特拉斯的芯片不需要考虑不同模型之间的切换，也不需要考虑数据传输的问题，只需要专注于一个问题，自然就能发挥出超越英伟达等通用人工智能芯片的性能。
我拿到了他们的芯片，也做了实际测试。确实，特拉斯芯片的反应速度非常快，只要把问题放进去，几乎就是瞬间，2000字的回答就生成完毕了。而同样的问题，使用英伟达的芯片可能需要几十秒钟的时间。
但是，特拉斯也有缺点。因为它的模型是固化到芯片当中的，所以它使用的一定是一个固定的模型版本。这也意味着，特拉斯的产品从诞生的那一天开始，就不能得到任何的迭代和升级。因此，特拉斯也会面临各种老旧人工智能模型所产生的问题，例如逻辑混乱、答案错误等等。
所以，这种类型的芯片其实更加适合那些不需要进行任何性能提升的设备。比如现在已经被全面复刻的任天堂经典红白游戏机，就可以完美地适配特拉斯的芯片。
特拉斯的首席执行官拉贾·塔雷克（Raja Tareq）表示，他们希望专注于那些只需要最低计算能力且没有迭代需求的领域，比如工业设备或消费电子产品。
换句话说，特拉斯已经看准了未来的“端侧AI”。这里的端侧，可以是一台电脑、一部手机，也可以是一个智能门铃、一个汽车车灯。
2025年被称为“端侧AI元年”，各大厂商都在发力布局端侧AI的能力。而在端侧AI时代，芯片战场的竞争重点也从单纯的算力转变为能效比。华为去年发布的昇腾310P，其能效比就达到了惊人的48TOPS/W。
但是，专用化程度越高，通用性就越差。就像特拉斯一样，为了追求极致的效率，就必须放弃灵活的支持不同的模型。这也是为什么目前大热的开源AI平台社区如此重要的原因，因为他们提供的是通用的人工智能能力，并且开放给所有人去使用和开发。
而对应的专用化与通用化的斗争，也将继续在未来很长一段时间内持续下去。而且，越是专用化的产品，对于客户的选择就会越少，市场风险也就越大。
总结一句话：未来的AI芯片市场会进一步加速分化，而端侧AI的专用化将成为各大厂商争夺的关键突破口。
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