AI硬件核心,需求爆发增长

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作者：茁安
AI硬件核心的需求正在经历显著的增长，这一趋势主要由以下几点因素推动：

1. **算力和存力需求提升**：AI芯片在处理大量并行数据时需要高算力和大带宽。随着AI应用的增多，对于算力的需求也随之增长，而存储器的带宽成为限制AI芯片性能发挥的关键瓶颈之一。

2. **技术进步**：新的AI硬件产品不断推出，如Rabbit发布的独立AI硬件设备R1，它基于大型动作模型（LAM）并具备通用应用程序控制能力。这类技术的进步推动了对AI硬件的需求。

3. **AI芯片作为基石**：AI芯片是AI+硬件的基石，对于想要顺利运行AI大模型的硬件终端来说，AI芯片是不可或缺的。因此，随着AI+硬件市场的扩大，AI芯片行业也将受益。

4. **市场竞争加剧**：AI芯片厂商之间的竞争愈发激烈。例如，NVIDIA推出了全新的GeForce RTX SUPER桌面端GPU，并在汽车业务上也取得了新进展，如理想汽车选择使用NVIDIA DRIVE Thor车载计算机为其下一代汽车提供动力。

5. **HBM市场增长**：HBM（High Bandwidth Memory）因其高带宽、低功耗的特点，在AI训练芯片中得到了广泛应用。目前主流AI训练芯片均使用HBM，市场需求呈现爆发式增长。

6. **新架构的推出**：英伟达计划在未来几年推出新的GPU架构，如Blackwell和X100，预计将大幅提升处理能力。这些新架构的芯片特别适用于AI相关任务，预示着AI硬件的性能将迎来更大的飞跃。

综上所述，AI硬件核心的需求增长是由多方面因素驱动的，包括技术发展、市场需求、竞争加剧以及新架构的推出等。随着AI技术的不断进步和应用的扩展，预计这一趋势将持续发展。