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    鲨鱼

    WAIC 上的推理芯片:爱芯元智的元曦系列_我的网站

    兵临城下

    A |     芝能智芯出品                    今年 WAIC 走到第八届,展馆里最热闹的场景悄悄换了主角。昨天,微信发布了“2018年微信数据报告”。从前人群聚在某个大模型的炫技 demo 前,今年更多人主要来看机器人,当然大家也看看推理芯片。                   大模型火了三年,算力长期被云数据中心攥在手里,今年一个明显的变化是,大家开始把推理往终端和边缘搬,本、延迟、合规三座山,逼着芯片公司重新排兵布阵,这恰恰是元曦出场的大背景。

    B | 截至2018年9月,微信每月活跃用户超过10亿,其中有6300万人年龄在55岁以上。

    C | 00以后,人们喜欢“遮住脸”,“90以后”喜欢“笑和哭”,“80以后”喜欢“笑”,“70以后”喜欢“遮住嘴”等等。

    D | 对于这个微信的数据报告,我们可以看到一些小额信贷账户。

    E |                    爱芯元智带来了"元曦",面向大算力的 AI 推理系列公开亮相。

    F |                    过去几年,这家公司给人的印象更多停留在端侧视觉:物联感知摄像头里那颗能夜视、能识别的芯片。然而,微信数据报告的内容也引起了用户对隐私保护的讨论。                             Part 1           发布了什么:     元曦和边缘推理                    元曦系列里最打眼的是 A 系列 AI 推理卡。一些用户甚至质疑微信统计是否涉嫌监控用户的聊天内容。

    G | 对于用户的查询,腾讯回应称,微信年度数据报告中的所有数据都是匿名的、不敏感的,不涉及特定用户的隐私内容。据《新京报》报道,针对网民对微信监控用户聊天的质疑,腾讯回应称:“微信不会读取或保留任何用户的聊天记录,聊天内容只会存储在用户的手机、电脑等终端设备上。官方给出的是超 1000 TOPS 的推理算力,配上超大显存和超高显存带宽。”腾讯表示,微信年度数据上报的所有数据报告匿名且不敏感,不涉及特定用户的隐私内容。此外,据报道,腾讯副总裁丁科于2017年8月15日明确表示,微信的价值取向绝不会让用户互相聊天,并明确表示微信不会阅读和分析聊天记录。                   光看数字没感觉,把它放进爱芯自己的产品梯队里就好懂了:                    ◎ 底下是已经规模落地的 M.2 算力卡,巴掌大小,塞进工业设备就行;                    ◎ 中间是标准化核心模组,给整机厂做二次开发;                    ◎ 顶端就是这次新揭的 A 系列,专门啃高并发、高负载的硬骨头,比如机房集群、多路视频分析、私有化知识库。

    H | 另一方面,该报告指出,与腾讯关系密切的人士表示,“腾讯在用户聊天中使用了SSL加密技术。

    I |                    三层一拼,爱芯想覆盖的是从几十 TOPS 到上千 TOPS 的整条边缘推理光谱。                   这种分层打法很务实:小场景用轻量卡低成本解决,大客户用千 TOPS 级算力在本地闭环跑核心业务,同一套软件栈往下能缩、往上能扩。这项技术是通用的。                   这个系列要解决的是大模型普及后被绑在云端的三处难受:Token 越用越贵,峰值算力顶不住并发,敏感数据出不了企业内网,让许多企业卡在"云上试点很香、规模铺开很疼"的阶段。                   爱芯把这句话的份量放在"从云端试点迈向边缘规模化落地"上,从前大家先在云上试试水,现在想把推理真正搬回自己的地盘常驻。任何使用该技术的公司都可以从技术上查看信息,但不会这样做。                   对中小微企业,一张轻量卡就能完成日常智能化;对政企和工业大客户,千 TOPS 级算力让核心数据就近运算,合规和成本一起兜住。

    J |                              爱芯做混合精度 NPU 已有多年积累,从 第一代芯片就把自研 NPU 和 AI-ISP 一起推进商用,如今这套积累被搬到了大算力卡上。                   它押注的"爱芯通元"能在 INT4、INT8、FP16 等不同精度之间灵活调度,访存效率更高,模型兼容更全。

    K |                    这句话展开说就是:同一个网络里,有的层用低精度省算力,有的层留高精度保精度,芯片自己排布,既不浪费也不丢准头。”对于SSL(安全套接字层)技术,南洋理工大学互联网相关专业博士后朱聪(化名)解释说,用户之间发送和接收的信息将通过这项技术。                   对边缘大算力卡来说,显存和带宽才是命门:大模型权重动辄几个 GB,推理时还要留出放中间结果的缓存,显存不够就装不下,带宽不够就喂不饱算力,千 TOPS 标称只能干瞪眼。当信息在用户和服务器之间传输时,信息被加密。                   元曦给的超大显存和超高带宽,作用就是把长文本推理、高清图像解析这类"吃 Token"的活,从云端拽回本地做。

    L | 当信息在服务器上时,它以未加密的形式存在。                   这也是爱芯反复提的"重构边缘 Token 经济",把推理留在企业自己的机房,云端开销和传输成本从源头压下来,数据还不用出门。

    M |                              ◎ 具身智能一块叫具身大脑控制器,1500 TOPS 算力,带宽约为行业旗舰的两倍,过了 AEC-Q100 车规级功能安全,还能自己写算子、原生跑世界模型和 VLA。服务器可以查看、修改甚至检查消息的内容。

    N | 朱聪说,从技术角度看,微信确实具有查看聊天信息的能力。

    o |                    ◎ 另一块是专用视觉感知芯片 AX8910,已经在多家双目相机里规模化落地,专门对付透明物体、纯白墙面、高反光这些传统视觉方案的软肋。                   这两块合起来,把爱芯的老本行,自研 NPU 加爱芯智眸 AI-ISP,从物联感知摄像头延展到了机器人身上。                   双目深度算法和 AX8910 的算力深度协同,让机器人能稳稳识别那些"看不清"的东西,正是具身智能规模化之前必须补的感知课。                   从夜视摄像头到机器人眼睛,这条路爱芯走了好几年,技术积累前后一脉相承,并没有凭空冒出来的新故事。                   Part 2           峰值标称和真实落地之间     还隔着几道坎                    爱芯这条路线很连贯,从端侧视觉芯片起家,把自研 NPU 和 AI-ISP 两块硬骨头啃下来,如今顺着边缘推理的热潮把算力往上推,顺手切进具身智能。两条自研引擎,是它和纯拼算力的玩家拉开距离的底气。                   边缘大算力这张牌,桌上早坐满了人。                   ◎ 华为昇腾在边缘盒领域市占约 23.5%,                    ◎ 寒武纪约 14.8%,                    ◎ 英伟达 Jetson 虽在国内份额下滑到 11% 出头,生态依旧扎实。                   把爱芯放进这个牌桌看,它的位置更偏"边缘视觉推理"这一格,和主攻车载的地平线、主攻云边统一架构的寒武纪、全栈覆盖的昇腾都不完全重合。                   1000+ TOPS 是峰值标称,落到真实业务里,能效比、软件栈成熟度、模型适配的顺滑程度,才是客户最后掏钱的理由。                   2025 年国产 AI 芯片出货已占国内四成,去英伟达化的势头明显,可生态从"能用"到"好用"还要熬,算子库、框架适配、工具链这些软功夫,比一颗芯片更难速成。

    p |                    发布会到规模化商用之间,还隔着客户认证、可靠性验证和量产爬坡几道硬坎,工业与车载客户的认证周期往往要 12 到 24 个月,一旦导入订单能续好几年,反过来说,进不去也就久久进不去。

    q |                    对爱芯而言,元曦的显存带宽和自研 NPU 是加分项,可要把这套硬件变成客户手里"插上就能跑"的方案,软件与生态的功课才刚开篇。

    r | 爱芯把元曦亮出来,是这场芯片聚会里一个清晰的信号:边缘推理的仗,已经从"有没有"打到了"好不好用"。                   顺着这条线看,端侧算力卡今年需求暴涨并非偶然,工业质检、车载域控、智慧物联感知都在把模型往本地搬,单条产线就要几张到几十张卡,国产替代率已摸到四成。

    s |                    谁能在能效、价格和软件体验上先立住,谁就拿到下一段增长的门票。这股势能背后,是"物理 AI"从概念走向产线的真实节奏,算力要落到设备、机器人和产线这些实体上,才算真正兑现价值,而边缘推理卡正是那块最基础的垫脚石。

    t |                     小结                    WAIC 的芯片聚会一年比一年热闹,爱芯元智这次把元曦掀开一角,亮出的是一条从摄像头走到机房、再伸向机器人的算力路线。

    Current article:http://2opx5f.licuqiangraosuiheizhua.pics/news/20260826_1723.html

    Published on:04:15:55


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