关于三起扶贫领域腐败和作风问题典型案例的通报

在半导体产业面临历史性转折的当下，领先的计算平台公司Arm于近日发布的《芯片新思维：人工智能时代的新根基》行业报告揭示了AI时代芯片技术的演进路径。芯粒与先进封装技术的崛起正突破传统摩尔定律的物理极限，为架构创新、能效革命与安全范式重构提供了新的可能性，从而为人工智能的爆发式增长构建新型算力基座。

随着传统缩放技术的终结，先进的封装技术已逐渐成为摩尔定律的真正继任者——尽管其本身也面临着诸多限制。芯粒设计趋势的兴起，实际上并不是为了让芯片变得更小。事实上，随着晶体管数量的增长速度超过单纯缩放技术所能支持的速度，系统整体尺寸仍在持续加大。Arm解决方案工程部执行副总裁Kevork Kechichian指出，这一技术演变始于2010年代，当时台积公司推出了CoWoS技术，使系统能够突破晶圆厂光刻设备的物理尺寸限制，实现系统扩展。

Arm 解决方案工程部执行副总裁 Kevork Kechichian

现代芯片设计正经历从平面集成到3D堆叠的质变。通过先进封装将计算、存储单元进行空间重构。Microsoft Azure Cobalt与Google Axion定制芯片的实践表明，Arm Neoverse计算子系统（CSS）正成为架构创新的核心载体：其模块化设计允许SoC设计人员围绕经过验证的核心计算功能以及灵活的内存与 I/O 接口配置，在确保软件一致性的同时，使其能够基于CSS周围新增定制子系统，以打造差异化的解决方案。

这种变革正在颠覆传统制造范式。当CFET（互补场效应晶体管）等3D集成技术突破7纳米以下制程瓶颈，芯片设计商与代工厂的协作深度达到空前水平。Arm在报告中指出，企业已无法在不了解 IP 如何在实际芯片中实现的情况下，进行芯片IP设计。设计与制造之间曾经的界限正在逐渐消融，取而代之的是原本各自独立运作的领域之间必须展开紧密协作。

能效：AI计算的生死线

高盛最新研究显示，AI数据中心电力消耗将在2030年消耗美国7.5%的供电量。从芯片设计的角度来看，最主要的能耗来源有两个：计算和数据传输。此外，还需要对过程中所产生的热量进行冷却处理。Arm在报告中提到了三大技术趋势：全行业推动采用FP4（4位浮点数）灵活架构并推出新指令集和功能，带来了增量收益，并有助于实现更高效的AI计算；芯片堆叠技术和3D封装技术的发展，也催生了诸如芯粒等更高能效的芯片设计方案。此外，业界已经证明，更小型、更高能效的AI模型是完全可行的。

高盛预计 AI 将推动数据中心的电力需求增长达 160%

可以预见，无论是现在还是将来，AI都需要在云端和端侧进行混合处理。边缘处理将与数据中心处理相辅相成，以更节能的方式完成推理任务。通过智能分配工作负载，可以提高整体系统能效。从移动端到物联网，一系列采用了更小型、更高能效 AI 模型的设备正在推动 AI 转向边缘侧。例如，Arm 与 Meta 的优化合作使得Meta Llama 3.2大语言模型能够以前所未有的速度在基于Arm架构的移动设备上运行。

而在底层架构方面，新的指令集和功能的引入，能够为AI带来重大的创新机遇。比如，Arm在Armv9架构中引入的SME（可伸缩矩阵扩展）功能，通过量化技术减少AI和ML模型的内存带宽、占用空间以及计算复杂性，进而提高其效率。 

安全：对抗AI驱动的威胁与攻击

DarkTrace 在2024年的安全报告中一组数据揭示了变革的紧迫性：近74%的受访者表示AI驱动的网络威胁对他们所在的组织已带来显著冲击，60%的受访者担心其所在组织尚未做好充分准备来应对这类AI驱动的威胁与攻击。半导体行业正在通过构建多层级的软硬件防护体系，升级其防御能力。从嵌入在芯片中的加密技术，到经AI强化的安全监测系统，现代SoC架构正不断加固防线，以抵御传统攻击与新一代威胁。

专用计算的兴起催生了对定制芯片解决方案的空前需求，每种芯片解决方案都针对特定应用进行量身打造。这种定制化在显著提升性能优化的同时，对安全性提出了更高要求。因此，稳健的安全框架对于确保这些专用芯片依然符合严格的保护标准是必要条件。Arm 推出的PSA Certified 认证项目已成为安全芯片设计领域的黄金标准。通过对安全启动、加密服务以及更新协议等方面制定全面的要求，PSA 认证项目为芯片制造商提供了清晰的路线图，使其能将安全机制深植于定制芯片解决方案的基础架构中。

此外，随着AI从集中式数据中心向网络边缘延伸，边缘计算不仅是一场技术革新，它还从根本上改变了我们对数据保护的思考方式。由于其本地处理能力，边缘计算大幅减少了在网络中传输敏感信息的需求，这种本地化的特性天然地强化了隐私与安全性，并缩小了潜在数据泄露的攻击面。然而，边缘侧的数据保护需要成熟的硬件解决方案。现代SoC集成了安全飞地和可信执行环境 (TEE)，在芯片内部构建了加固的数字保险库。这些隔离环境能够有效保护敏感的 AI 运算，尤其是推理处理，使其免受未经授权的访问或篡改。

重构计算边疆的生态革命

Arm 在报告中指出，当前行业正处于一种全新基础模型范式的关键转折点，这不仅会增加AI推理的复杂性，还将催生对更多对专用CPU架构的需求。AI时代，AI工作负载正在改变多计算模块的需求格局。因此，唯有通过 CPU、GPU、加速器及网络等技术的共生协作，才能够最好地满足这些需求。而Arm计算平台的灵活性让三大层面的工作得以实现：

1） 异构计算：基于Arm架构的CPU正成为GPU和TPU等AI加速器的理想搭档——既能高效管理数据流和通用计算任务，又能应对工作流程中遇到的瓶颈。

2） 推理效率：大型AI模型的训练通常依赖高性能GPU，而Arm的高能效处理器则非常适合在端侧和数据中心执行推理任务。

3） 可扩展性：Arm架构支持CPU、GPU与专用加速器的无缝集成，这对于打造优化的AI系统至关重要。

在这场芯片变革的跃迁中，Arm正以架构创新为支点，带动整个计算产业的范式重构。当3D堆叠芯片突破物理限制，当开源框架消融生态壁垒，半导体行业的游戏规则已被改写。正如Kechichian在报告的结语中强调："未来几年，半导体行业持续创新并适应AI需求的能力变得至关重要。唯有通过整个生态系统的协作，我们方能构建起必要的技术基石——既能释放AI的变革潜力，又能有效管控其计算成本与复杂度。"