网易首页 > 网易号 > 正文 申请入驻

AI落地,还差一口气

0
分享至

文 | 半导体产业纵横

纸面算力与实际产出之间的鸿沟有多大?WAIC 2026现场,多位行业人士给出了一个令人不安的参考数字:不到30%。也就是说,一台AI服务器交付到用户手中后,真正被有效利用的算力,可能连规格表上数字的三成都不到。

这并非个别人的判断。不同领域的芯片企业,不约而同地把话题从“算力有多大”转向了“算力用得好不好”。这种叙事方式的转变本身就是一个信号:AI产业已经跨过“能不能”的第一道门槛,向“好用”阶段迈进。

这个阶段的核心矛盾,正在从芯片本身向上迁移。

01 推理超越训练:不是预测,是既成事实

2024年,行业热钱几乎全部涌向训练侧;2026年,推理对于算力调用量已经超过训练。

训练芯片追求的是“学得更好”,推理芯片追求的是“用得更省”。曦望智能商业产品与解决方案高级总监付庆平表示,两种不同的设计哲学,对应的是两种不同的商业逻辑。推理调度的粒度正在从任务级细化到算子级:“越细粒度越高效,每高效一分,token成本就降一分。”这意味着推理芯片的竞争已经深入到模型层的调度效率,一个看似属于软件范畴的维度,正在成为芯片产品的核心卖点。

从视频处理的视角看,推理需求的爆发更为直观。VPU厂商判断未来80%的视频将由AI生成,而据测算,视频生成的token消耗是文字生成的1000倍。据介绍,通过将视频相关计算从GPU中剥离出来交给专用芯片处理,VPU+GPU协同有望将视频生成成本降低8成。

后摩智能战略生态VP杨大卫表示:“训练决定模型能力上限,推理决定AI能不能大范围落地。”当推理成为产业主轴,芯片行业的需求结构随之改变。云端需要规模化推理芯片,视频场景需要VPU,端侧快思考需要NPU,低功耗端侧推理需要存算一体架构。通用GPU不再是唯一答案,专用化正在从理论讨论变成商业现实。

02 算力经济学,成为行业共识

镕铭微电子联合创始人兼CEO朱照远认为算力成本降低的根本原因是效率提升。用交通方式的升级来理解硬件产品的更新:从马车到汽车再到火车,同样从A点到B点,成本是降低的,但降低的根本原因不在于“省”,而在于效率的“升”。

这解释了为什么WAIC 2026上,多家企业不再把TOPS数字放在首位,而是开始谈“综合成本”。数据中心客户在评估芯片方案时关注至少六个维度:稳定性、性能、延时、功耗、画质和TCO。“客户不关注你叫什么PU”,这句话背后的事实是:当AI从实验室进入生产环境,评价标准不是你的考试分数,而是你的工作结果。

推理芯片通过硬件裁剪掉训练相关的冗余功能来降低成本。这体现了从通用到专用的趋势。从最早的CPU,到GPU,再到DPU、VPU,每一次专用化都对应着某一类计算需求从通用平台中剥离出来。VPU+GPU协同降低成本的案例,已经为这一趋势提供了商业验证。现阶段国产芯片选GPU路线是市场选择。硬件厂家要面对市场,产品要一代接一代不能断,风险最可控的就是通用GPU,但再往后发展,各种各样的算力芯片会向细分领域发展,在局部形成独角兽。

边缘芯片的降本方案是依靠算法合作伙伴在不同场景上做适配,如果品类足够大(如手机、汽车),可以承担定制化成本;其他场景靠通用底座覆盖,才能让底层降本的红利惠及更多行业。从端侧角度看,问题更为复杂。端侧推理的三大刚需是隐私、成本和物理世界交互的延时,这三个维度决定了端侧芯片的设计逻辑与云端不同。爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟指出了端云之间的逻辑差异:云端先看体验再降成本,端边先看成本再提体验。这个顺序差异直接影响芯片设计取舍。端侧AI的商业模式也在因此发生变化,当用户发现订阅费可能比硬件本身还贵时,从订阅制转向一次性买断的诉求开始出现。

AI芯片行业正进入以TCO为核心考量的成熟期。在这个阶段,软件优化能力和系统工程能力的价值,可能超过硬件参数本身。

与此交织的另一个分歧是:下一场AI革命在哪里爆发。有人认为云端(AI视频生成)和端侧(具身智能)都会发生革命;有人把2026年定义为“物理AI元年”,最看好机器人;也有人认为全行业都会爆发,落地最快的一定是最懂AI的行业。

03 物理AI元年:具身智能走到哪了

具身智能被多家企业提及为下一个爆发点。WAIC现场的机器人展区提供了佐证:不同于往年表演型机器人,拿水、打拳击;今年已有机器人能长时间连续完成细致性工作,从展台秀进入工厂产线。

但具身智能的产业形态远未收敛。有观点主张广义——扫地机、割草机这类能自主干活的机器就可以称为“机器人”;也有观点倾向人形路线,理由是人类所有基础设施都为人形设计,人形机器人适用性最广,是最通用的硬件载体,规模化后成本可降。但现阶段人形制造成本仍高,最终取决于哪种形态先做到成本可行。

机器人对AI的依赖程度与其他终端有本质区别。有存算一体路线的企业给出了一个尖锐对比:PC离开AI还是PC,汽车离开AI还是汽车,但机器人离开AI就是一块铁。这意味着机器人对端侧AI的刚需最为迫切,体现在三个维度:隐私(数据不能上云)、Token成本(频繁调用云端太贵)、物理交互的实时性和安全性(隧道无信号时不能失控,机器人命令不能依赖云端)。在这三个维度上,端侧芯片的低功耗和高能效比成为关键变量,而存算一体架构可将功耗能效比提升一到两个数量级。

对于具身智能行业来说,数据瓶颈已有所缓解。行业巨头已收集大量视频和操作数据;算法基本可用,WAIC上多家机器人公司的展示已经证明。真正的挑战在于算法如何高效跑在算力上:模型剪枝、低功耗、低延时必须协同优化,本质仍是系统工程问题。

数百家具身智能创业公司正在不同场景试水——物流、装配、陪伴——但尚未出现公认的杀手级应用。底层的芯片行业相信,给客户打开一道通往万物智能的大门,自然会涌现出很多应用。

04 软件生态:比芯片更厚的壁垒

如果说成本效率是竞争的终点,软件生态就是通往终点的关键路障。回到开篇提到的纸面算力与实际产出的巨大差距,其根源在于模型选型、微调、知识库建设、中底层软件栈优化和机房配置等环节。交付一台AI服务器和实施一个AI项目,就像买了一口锅和炒出一盘菜,中间还有着相当大的工作量。

芯片的生态壁垒的核心不仅是技术问题,更是开发者习惯问题。存算一体等新架构面临的核心挑战:不是芯片做不出来,而是软件生态跟不上。即便芯片参数已经很漂亮,但系统工程:适配、调优、客户场景打磨,还需要大量工作。

在端侧AI场景中,模型迭代速度极快。云侧大模型已经从半年一个版本加速到两个月一个版本,端侧模型同样在快速演进。每一次模型迭代都需要与芯片重新适配,工程落地的速度直接决定商业化速度。“一项技术从能用到好用,需要很多脏活累活。”

有观点指出,中底层软件栈可以把同样硬件的算力输出提高2到5倍,但这次WAIC上深入讨论这个方向的并不多。全栈落地需要多方面专业人才协同,智能体、模型优化、知识库、底层算力调度和运维,把这些角色凑齐,才有可能实施一个真正高效的全栈。

当被问及国产AI芯片最需要发展的是性能还是生态时,一家推理芯片企业的回答是:两者都不构成当前瓶颈,最缺的是产业协同。

从存算一体到端侧NPU,从VPU到全栈集成,不同技术路线的企业全部指向软件生态而非硬件性能。芯片架构的专用化方向已有行业共识,但各企业对专用化的速度、深度和最终形态存在实质分歧。分歧的底层逻辑是:AI应用场景的碎片化程度,是否足以支撑多种专用架构共存?还是最终会收敛到少数几个通用平台?

当硬件参数竞赛接近边际收益递减的拐点,竞争主阵地必然上移到软件层。而这个上移的过程,恰恰是国产芯片从“追赶性能”转向“追赶体系”的关键窗口期。行业人士进一步指出,国产生态的普及率已经非常高,高校直接在国产生态上教学,关键领域客户选用国产生态,这种自上而下的生态建设路径,是中国独有的优势。

更进一步的判断是:国产AI芯片在性能和生态上都不构成当前瓶颈。这个判断如果放在三年前几乎不可想象。但芯片参数已经很漂亮,系统工程还需要大量工作。差距不在“能不能”,而在“好不好”。一个考了70分、80分的模型已经可以干活了,但要干好活不是一个模型、一颗芯片单独的问题,是需要工具链、编译器、调度系统、行业适配的全面跟进。从AI推理芯片到真正落地,需要大量的产业协作:解决方案合作、用户场景合作、超节点网络合作,每一个环节都需要有人去做。

全栈整合的样本确实存在,从CPU到软件集成公司再到硬件制造,集团化的体系在关键领域的大型全栈工程上具备优势。但这种能力在行业中并不普遍,更多企业仍在各自为战。

从客户侧看,据行业反映,数据中心芯片从接触到大规模上线通常需要6到24个月,测试周期长、导入门槛高。这意味着即使芯片技术达标,商业化落地仍需要漫长的验证周期。这个周期不是单点技术能压缩的,需要芯片厂商、软件供应商和客户方的深度协同。

2026年的AI芯片行业正在经历一个微妙转向:竞争的主阵地从晶圆厂和流片车间,迁移到了编译器、工具链和系统调度层。当多家企业从不同技术路线出发,却不约而同地指向同一道鸿沟时,这已经不再是某一个人的判断,而是一种行业集体认知。

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。

Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.

相关推荐
热点推荐
1949年部队转移途中道路堵塞,89军军长刘伯龙一怒之下开枪击杀修车堵路的少校,行事残暴的他仅仅半年时间就落得自取恶果的结局

1949年部队转移途中道路堵塞,89军军长刘伯龙一怒之下开枪击杀修车堵路的少校,行事残暴的他仅仅半年时间就落得自取恶果的结局

唠叨说历史
2026-07-21 14:44:45
83年飞行员王学成叛逃台湾,邓丽君慰问时耳语一句后被强行支走

83年飞行员王学成叛逃台湾,邓丽君慰问时耳语一句后被强行支走

鉴史录
2026-05-24 15:48:49
阳气最旺的40天来了!中老年人记得常喝这3汤,排出寒湿一身轻松

阳气最旺的40天来了!中老年人记得常喝这3汤,排出寒湿一身轻松

江江食研社
2026-07-15 23:30:04
乌克兰发动最大规模空袭,俄罗斯四大物流中心被炸:“野莓”背后水很深

乌克兰发动最大规模空袭,俄罗斯四大物流中心被炸:“野莓”背后水很深

鹰眼Defence
2026-07-25 16:45:07
小鹏X9空悬 "趴窝" 背后:供应链降本1.8万,谁在买单?

小鹏X9空悬 "趴窝" 背后:供应链降本1.8万,谁在买单?

座驾
2026-07-24 14:17:28
他是粤籍顶级后卫,曾当过国家队队长,64岁还在广东当青训教练

他是粤籍顶级后卫,曾当过国家队队长,64岁还在广东当青训教练

阿讯说天下
2026-07-24 14:40:32
普京终于采纳主战派谏言,不再抱有幻想,连炸乌克兰19轮

普京终于采纳主战派谏言,不再抱有幻想,连炸乌克兰19轮

激情与荣耀并存
2026-07-25 18:41:13
上海人注意了!这3个区域将有大动作,未来将会成为价值顶流

上海人注意了!这3个区域将有大动作,未来将会成为价值顶流

亿通电子游戏
2026-07-25 01:45:59
“全程录音录像、诱导医生发火”专业钓鱼团队正在“扫荡”医院

“全程录音录像、诱导医生发火”专业钓鱼团队正在“扫荡”医院

凉羽亭
2026-07-25 09:40:01
从党内大咖出场情况看隐忧,韩国瑜大牌,赵少康高明,朱立伦漏气

从党内大咖出场情况看隐忧,韩国瑜大牌,赵少康高明,朱立伦漏气

小陆搞笑日常
2026-07-25 15:11:00
原海关总署署长牟新生:赖昌星拿3700万想拉拢我,也曾想干掉我!

原海关总署署长牟新生:赖昌星拿3700万想拉拢我,也曾想干掉我!

史鹷的生活科普
2026-07-25 17:59:29
国家一级女演员陈丽云被逮捕!

国家一级女演员陈丽云被逮捕!

许三岁
2026-03-28 09:24:30
7岁写作、19岁上清华,30岁后她为何亲手毁掉了自己?

7岁写作、19岁上清华,30岁后她为何亲手毁掉了自己?

妈咪OK
2026-07-24 17:10:17
西班牙国脚佩德里现身“苏超”现场,已抵达苏州市体育中心;南京五台山硬控高温上冰块,给球迷发17000个冰杯;今晚5场比赛速看首发名单

西班牙国脚佩德里现身“苏超”现场,已抵达苏州市体育中心;南京五台山硬控高温上冰块,给球迷发17000个冰杯;今晚5场比赛速看首发名单

扬子晚报
2026-07-25 19:18:12
全世界都被普京骗了!打击乌克兰只是个幌子,真正目标已布局四年

全世界都被普京骗了!打击乌克兰只是个幌子,真正目标已布局四年

君笙的拂兮
2026-07-22 01:22:36
国家电网很多年没见过这么严峻的形势了

国家电网很多年没见过这么严峻的形势了

花小猫的美食日常
2026-07-16 14:17:42
重庆40℃高温卖椒老人离世,一句赶不上车,竟成人生最后终点

重庆40℃高温卖椒老人离世,一句赶不上车,竟成人生最后终点

川渝视觉
2026-07-25 13:25:07
同时段开球:中国女排VS土耳其女排,中国男篮PK格鲁吉亚,谁能赢

同时段开球:中国女排VS土耳其女排,中国男篮PK格鲁吉亚,谁能赢

体育大学僧
2026-07-25 08:48:55
2026年质量督察第一督察组进驻广东省开展质量督察

2026年质量督察第一督察组进驻广东省开展质量督察

界面新闻
2026-07-25 17:03:13
张雪峰曾说过,真正有远见的父母,不会把小学六年浪费在钢琴、机器人、舞蹈等兴趣班

张雪峰曾说过,真正有远见的父母,不会把小学六年浪费在钢琴、机器人、舞蹈等兴趣班

户外阿毽
2026-07-15 06:02:59
2026-07-25 19:59:00
钛媒体APP incentive-icons
钛媒体APP
独立财经科技媒体
137163文章数 862476关注度
往期回顾 全部

科技要闻

星舰13飞全中!20颗真卫星出舱

头条要闻

SK掌门人离婚前妻分43.7亿 男方登报承认与他人婚外情

头条要闻

SK掌门人离婚前妻分43.7亿 男方登报承认与他人婚外情

体育要闻

拿过两个金球奖,却说它只值10英镑

娱乐要闻

王祖贤这么缺钱吗 竟然把自己卖给了AI

财经要闻

滥用市场支配地位 携程被罚没51.79亿元

汽车要闻

精致硬汉 吉利银河战舰700是台不一样的方盒子SUV

态度原创

游戏
健康
教育
手机
旅游

《时之笛重制版》或将推出主题Pro手柄而非限定主机

教你三步快速识别中风

教育要闻

没矿的家庭,请不择手段培养这六项底层能力

手机要闻

小米神秘旗舰三证齐全:玄戒芯片+OS+AI大模型大会师!全自研

旅游要闻

郑州·登封——五岳名山庙宇中最大千年古柏群丨树说中原第六期

无障碍浏览 进入关怀版