人工智能正在经历第三轮浪潮。
上世纪的40-50年代，通用计算机的出现，带来了人类对人工智能的第一次探索；进入上世纪90年代，以日本第五代计算机成为重要标志的第二次人工智能浪潮，通过通用推理方式实现了部分人工智能。目前，我们正在处于机器学习带来的第三次人工智能浪潮。
在本轮AI浪潮中，一个突破性的变化是，人工智能已经在多方面超越人类。
随着人工智能的加速发展，使得算力规模不断扩大、算力需求持续攀升。在这样的背景下，如何更加高效地配置、共享、调度并释放更多算力，成为人工智能发展的一个新的挑战。
9月14日，在2023全球AI芯片峰会上，清华大学教授、中国半导体行业协会副理事长魏少军表示，未来人工智能技术需要从终端应用出发，以应用定义软件，再用软件来定义芯片，以满足各种人工智能终端设备的定制化需求，并提升算力的供给。
魏少军教授认为，工业革命延伸了人类体力极限，信息革命延伸了人类感知极限，而正在发生的智能化革命即延伸了人类的认知极限。
如今，智能化发展已经取得了巨大进步。以谷歌为例，谷歌的智能玩家比人类专业玩家能力强10倍，智能唇语识别的精准度达93.4%，语音识别的错词率只有5.9%。由机器学习推动的第三次AI浪潮，出现了突破性变化，即机器在多方面超越人类。
AI需要软硬协同的芯片架构
人工智能的发展在给人们带来惊喜的同时，也在不断推动人工智能芯片向前演进。从早期功能芯片到性能专用芯片，再到追求灵活性的可重构AI芯片。而随着大模型的出现，人工智能芯片的发展目标又转向高算力。
在魏少军教授看来，尽管智能化发展已经取得了阶段性的进展，但人工智能依旧存在两个现实问题。第一，算法在不断演进，新算法层出不穷。第二，没有统一的算法，只能一种算法对应一种应用。
现有的条件是，芯片制造完成后其物理结构基本特性随即固定，难以兼具高能效和高灵活性，来满足人工智能算法演进变化的需求。因此，亟需变革芯片架构和设计范式。
如何设计兼具高能效和高灵性的芯片，这就需要找到一种新的架构。魏少军教授认为，新架构要同时考虑硬件和软件两个部分。在计算机工作的过程中，芯片是承载智能运算的底层硬件，而软件则承载智能功能的实现。
如何在软件和硬件之间形成有效结合？基于软件可编程性和硬件可编程性，我们将这两者构成AI芯片的坐标体系。比如，处理器放在第二象限，专用集成电路放在第三象限，FPGA放在第四象限。而第一象限，即是具备软件和硬件的双可编程性，通过软件和硬件之间的有机融合，来用软件定义芯片。
在硬件结构方面，我们需要考虑如何利用软件来实现，将软件转换为一个可以与硬件结构匹配的大小分块。之后我们将推出一个分块软件系统。当硬件架构运行时，软件与硬件将实现映射。硬件功能不断根据软件编程结果的变化而发生变化。由此获得一个具备软件和硬件的双可编程性的智能架构芯片。
魏少军认为，通用仍然是人工智能芯片的主流架构，然而此通用非彼通用，未来的通用人工智能芯片，需要在通用的基础上，变得更加智能，以满足各种各样终端应用的定制化需求。
目前，我国在软件定义芯片的方向上做的比较好，实现了芯片架构和功能的纳秒级重构，使硬件电路可随软件算法的变化而快速变化，在确保灵活性的同时，大幅提升能量效率。
值得一提的是，如今，高性能计算机的计算能力已经进入E级时代，即每秒可进行百亿亿次数学运算的超级计算机。未来还将进入Z级时代，比E级还快1000倍。但在追求高算力的同时，在功耗和资金投入上花费都是巨大的。
2022年，世界第一的超算 E 级美国Frontier超算的GPU芯片使用了先进的6nm工艺，可以达到1.1亿个Flops，若算力再提高到1000倍，即使技术能达到3纳米，想要实现Z级计算，功耗为8000兆瓦，相当于2021年北京市总电力负荷的三分之一。
那么，8000兆瓦是8000万度电，一度电要花费5毛钱，用一个小时的400万人民币。前沿计算机花费了6.6亿美元实现了E级计算，相当于40亿人民币。
此外， CPU、FPGA、GPU等现有的计算芯片也难以满足下一代计算的要求，一是计算芯片计算资源占比低，仅不到0.1%；二是技术资源利用率低，仅不到5%；同时，数据传输能耗高达90%。
在人工智能完全智能化的发展中，我们一个重要的任务就是提高芯片自学能力和接受教育的能力。如同人类接受教育和学习成长一样。但芯片并非如此，芯片出厂即巅峰，后面逐渐衰减。因此芯片在物理上无法实现不断学习成长。但智能软件是实现智能的载体，应具备自我学习能力，通过软件赋予硬件持续迭代的能力。因此，在强大算力需求的推动下，若想让芯片变得更通用、更智能，可以以应用定义软件，再用软件定义芯片，保证芯片在具备灵活性的同时兼顾效率提升。
最后，魏少军教授总结了智能AI芯片应具备的基本要素：
1、学习能力、接受教育并成长的能力;
2、算法和软件的自主演进能力;
3、自主认知、自主判断、自主选择和自主决策；
4、可编程性：适应算法的演进和应用的多样性;
5、架构的动态可变性：适应不同的算法，实现高效计算;
6、高效的架构变换能力：<10 Clock cycle，低开销、低延迟；
7、高计算效率：避免使用指令这类低效率的架构;
8、高能量效率:~10 TOPS/W；某些应用: 功耗<1mW；某些应用: 识别速度>25F/s
9、低成本:能够进入家电和消费类电子
10、体积小:能够装载在移动设备上;
11、应用开发简便:不需要芯片设计方面的知识
芯榜：榜单评选.
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