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大模型时代，边缘AI芯片技术架构将如何演进？
- 分类：行业动态
- 作者：
- 来源：
- 发布时间：2025-05-19 09:30:42
- 访问量：464
【概要描述】【导语】随着深度学习技术的蓬勃发展，大模型已成为推动人工智能迈向新高度的关键力量。在2025年春节期间，以DeepSeek为代表的大模型技术开源化，更是为边缘AI芯片领域带来了颠覆性变革。本文将深入探讨边缘AI芯片在大模型技术驱动下的产业升级，分析当前芯片架构的多元化趋势及企业创新实践，展望未来的竞争关键与市场机遇。同时，视觉物联联合AIoT星图研究院即将发布的《2025边缘计算市场调研报告》也将
大模型时代，边缘AI芯片技术架构将如何演进？
【概要描述】【导语】随着深度学习技术的蓬勃发展，大模型已成为推动人工智能迈向新高度的关键力量。在2025年春节期间，以DeepSeek为代表的大模型技术开源化，更是为边缘AI芯片领域带来了颠覆性变革。本文将深入探讨边缘AI芯片在大模型技术驱动下的产业升级，分析当前芯片架构的多元化趋势及企业创新实践，展望未来的竞争关键与市场机遇。同时，视觉物联联合AIoT星图研究院即将发布的《2025边缘计算市场调研报告》也将
- 分类：行业动态
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- 发布时间：2025-05-19 09:30:42
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【导语】随着深度学习技术的蓬勃发展，大模型已成为推动人工智能迈向新高度的关键力量。在2025年春节期间，以DeepSeek为代表的大模型技术开源化，更是为边缘AI芯片领域带来了颠覆性变革。本文将深入探讨边缘AI芯片在大模型技术驱动下的产业升级，分析当前芯片架构的多元化趋势及企业创新实践，展望未来的竞争关键与市场机遇。同时，视觉物联联合AIoT星图研究院即将发布的《2025边缘计算市场调研报告》也将为行业提供深度洞察与结构化参考。
如果说深度学习是培育智能的土壤，那么大模型就是这片土壤中生长出的参天大树。
依托深度学习的算法根基，大模型通过海量数据灌溉和算力(lì)滋(zī)养(yǎng)，将(jiāng)特(tè)征(zhēng)提(tí)取(qǔ)、模(mó)式(shì)识(shi)别(bié)等(děng)能(néng)力(lì)推(tuī)向(xiàng)新(xīn)维(wéi)度(dù)，让(ràng)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)从(cóng)“感(gǎn)知(zhī)”迈(mài)向(xiàng)“认(rèn)知(zhī)”新(xīn)跨(kuà)越(yuè)。
随(suí)着(zhe)AI大(dà)模(mó)型(xíng)不(bù)断(duàn)迭(dié)代(dài)升(shēng)级(jí)，特(tè)别(bié)是(shì)在(zài)2025年(nián)春(chūn)节(jié)期(qī)间以DeepSeek为代表的大模型技术开源化，不仅大幅拓展了人工智能的应用边界，也为边缘、端侧AI应用发展带来(lái)颠(diān)覆(fù)性(xìng)变(biàn)革(gé)。
除(chú)市(shì)场(chǎng)应(yīng)用(yòng)带(dài)来(lái)变(biàn)革(gé)之(zhī)外(wài)，大(dà)模型也将对边缘计算AI芯片的技术架构、应用场景和产业生态等方面进行重构。
那么，我们今天就来聊聊，边缘AI芯片在大模型技术驱动下将如何进行产业升级。
视觉物联了解到，目前边缘AI芯片架构呈现多元化趋势，企业根据能效、算力、灵活性需求选择不同方案，主要有GPU、NPU、ASIC、FPGA、RISC-V和存算一体等。
其中，NPU因高能效占据主流，代表企业包括高通、瑞芯微、全志科技、恒玄科技、国科微和爱芯元智等。但因大模型运算使得边缘推理算力需求指数级攀升，传统单核NPU架构已无法满足需求，企业开始纷纷创新升级。
例如，为解决传统NPU芯片大模型推理效率不足问题，国科微创新提出MLPU芯片概念（面向多模态大模型的新型AI芯片架构），既能高效支持大模型推理计算，同时兼容传统小模型的高效推理。
据了解，国科微基于MLPU创新架构设计的AI SoC产品，预计将于2026年开始逐步量产上市。该架构具有高能效、低功耗、高性价比的特点；相比于市面已有的NPU芯片，能够更高效地支持大模型的端侧部署和推理应用，从而保证模型推理效率和应用效果。
同时，基于MLPU的创新架构设计，国科微积极布局AI生态建设。其围绕大模型及其大模型产品，深度优化适配，提供从模型压缩转化、推理部署、应用开发端到端全栈大模型工具链，方便开发者和客户能够简单高效地完成模型部署和应用开发。
而瑞芯微则通过Chiplet异构集成的方式，为满足不同市场、产品应用对性能和算力的差异化需求，其在自研NPU中内置不同性能层次的CPU、GPU内核，从而帮助客户有效缩短产品研发周期，节省研发投入。
面向AI大模型部署、大数据实时处理等场景带来的复合算力需求，多核化、专用化、低功耗的多核异构SoC也成为多模态复杂场景下的高效处理方案。
其中，全志(zhì)科(kē)技(jì)通(tōng)过(guò)集成(chéng)CPU、GPU、NPU、DSP等(děng)不(bù)同(tóng)架(jià)构(gòu)的(de)处(chù)理(lǐ)核(hé)心(xīn)，可(kě)以(yǐ)在(zài)适(shì)应(yīng)不(bù)同(tóng)场(chǎng)景(jǐng)功(gōng)能(néng)需(xū)求(qiú)的(de)同(tóng)时(shí)，提(tí)升(shēng)整(zhěng)体(tǐ)计(jì)算(suàn)能(néng)力(lì)，结(jié)合(hé)软(ruǎn)件(jiàn)系统带来的异构基础功能拓展衍生，构建起"分工协作"的高效计算体系，以支持更多样化的应用。
目前，全志科技的多核异构方案已经在大(dà)量(liàng)产(chǎn)品(pǐn)场(chǎng)景(jǐng)中(zhōng)实(shí)际(jì)应(yīng)用(yòng)。例(lì)如(rú)，在(zài)消(xiāo)费(fèi)电(diàn)子(zi)产(chǎn)品(pǐn)中(zhōng)，通(tōng)过(guò)协(xié)处(chù)理(lǐ)器(qì)在(zài)主核(hé)上(shàng)电(diàn)前(qián)预(yù)加(jiā)载(zài)引(yǐn)导(dǎo)程(chéng)序(xù)，异(yì)步(bù)解(jiě)压(yā)系(xì)统镜像，同时延迟加载驱动至CPU启动后执行，使开机动时间相较传统方案显著提升，搭配低功耗控制、AI ISP视觉引擎，可将快启差异化类法案部署在低功耗IPC、智能门铃等产品中。
小结
大模型时代正推动边缘AI芯片架构从“专用加速”向“智能原生”演进，企业需在架构创新、生态构建和场景深耕三方面同步发力，推动边缘AI在消费电子、智能汽车和工业物联网等领域的规模化落地。未来，能效比优化、大模型端侧部署能力及生态兼容性将成为竞争关键。
近日，视觉物联联合AIoT星图研究院即将启动《2025边缘计算市场调研报告》，将从技术发展与落地应用等方面展开深度调研，揭示行业基本面，洞察竞争格局，为企业战略制定、投资决策、市场拓展等提供结构化的参考依据，欢迎边缘计算产业朋友一起参与到报告调研中。
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