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IC修真院 level
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西安电子科技大学
2016
芯片研发
IP属地:陕西
打造IC科技生态圈 提供1对1的IC入行诊断分析
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中低端的同质化竞争,初创IC企业到底该不该去?在芯片行业热闹的表现下面存在着低水平的同质化争斗,国内大量的融资和投资以及良好的国产替代氛围,使得国内的芯片设计同时蓬勃发展。一个有基础的大规模的芯片公司,本来是要进行高端芯片的研发,但是因为现在的投资火热,挖人的现象严重,很多人才选择高薪进入新得初创公司,这就导致小公司出现很多小公司里面有高薪挖过来得人才,这些人才的水平都不低,但是资源能力和整合能力肯定没有之前大公司好,所以他们起步的研发,不可能一开始就很高端,而投资呢,也不愿意等太长的时间,才获得一个demo,因为为了尽快demo,途径只能是先走低端,先做出产品,然后再从低端中积累经验和利润,然后再向高端进军。目前消费电子市场需求下滑,芯片产能供需逐渐发生变化,之前的中低端企业已经开始出现了不断积压库存的现象,库存积压的多,以后的低端市场肯定会更加惨烈。如果利润下滑的话,可能就没有力量进行更高端的产品研发,为了能在竞争激烈的低端市场赚取多一点点的微薄利润,公司通常是拼命的降低成本,而降低成本一定会带来性能的损失,所以会一直纠缠在低端的恶性竞争中,企业是很难有长足的发展。这也是很多人不敢踏足初创公司的原因之一。芯片想要发展,保持一定的毛利润是非常重要的,因为你只有一定的利润了,才能够进行更高端产品的研发,你看华为的手机卖的价格不便宜,但是他们的理念是对的,他们只有保持利润,才能有更多的钱去做高端的研发。#初创公司值得去吗#
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🤖ChatGPT热潮席卷全球。在问答模式的基础上ChatGPT可以进行推理、编写代码、文本创作等等,这样的特殊优势和用户体验使得应用场景流量大幅增加,其2023年1月月活跃用户达到1亿,是史上月活用户增长最快的消费者应用⤵1、▲芯片需求=量↑ x 价↑ , AIGC拉动芯片产业量价齐升量:AIGC带来的全新场景+原场景流量大幅提高① 技术原理角度:ChatGPT基于Transformer技术,随着模型不断迭代,层数也越来越多,对算力的需求也就越来越大;② 运行条件角度:ChatGPT完美运行的三个条件:训练数据+模型算法+算力,需要在基础模型上进行大规模预训练,存储知识的能力来源于1750亿参数,需要大量算力。价:对高端芯片的需求将拉动芯片均价采购一片英伟达顶级GPU成本为8万元,GPU服务器成本通常超过40万元。支撑ChatGPT的算力基础设施至少需要上万颗英伟达GPU A100,高端芯片需求的快速增加会进一步拉高芯片均价。2、ChatGPT的“背后英雄”:芯片,看好国内GPU、CPU、FPGA、AI芯片及光模块产业链 GPU:支撑强大算力需求。由于具备并行计算能力,可兼容训练和推理,目前GPU被广泛应用于加速芯片; CPU:可用于推理/预测。AI服务器利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求; FPGA:可通过深度学习+分布集群数据传输赋能大模型。FPGA具备灵活性高、开发周期短、低延时、并行计算等优势; ASIC:极致性能和功耗表现。AI ASIC芯片通常针对AI应用专门设计了特定架构,在功耗、可靠性和集成度上具有优势; 光模块:容易被忽略的算力瓶颈。伴随数据传输量的增长,光模块作为数据中心内设备互联的载体,需求量随之增长。#chatGPT#
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