在人工智能飞速发展的当下，AI芯片与算力基础设施作为行业发展的基石，正成为推动技术突破与产业变革的关键力量。备受瞩目的CES Asia 2025即将盛大开幕，同期举办的“AI芯片与算力基础设施论坛”已吸引全球行业目光，一场聚焦前沿技术与发展趋势的科技盛会蓄势待发。

本次论坛精心设置多个核心议题，将深度探讨AI芯片与算力基础设施领域的创新与挑战。AI芯片架构创新（训练/推理/边缘）是论坛的重要议题之一。在训练芯片方面，为满足大模型训练对海量数据处理和高速运算的需求，新架构不断涌现。例如，一些芯片通过优化计算核心布局和数据传输路径，大幅提升了训练效率，使得训练时间缩短了30%以上。推理芯片则朝着低延迟、高吞吐量的方向发展，以适应实时性要求高的应用场景，如智能安防监控中的实时目标识别。边缘芯片更加注重低功耗和小型化，以便在智能终端设备上实现高效运行，像智能手表通过搭载新型边缘AI芯片，能够实时分析用户健康数据并给出精准建议。论坛上，企业和科研机构将展示他们在AI芯片架构创新方面的最新成果，分享研发经验，共同探索如何进一步提升芯片性能，以应对不断增长的AI应用需求。

算力网络与分布式训练也是本次论坛的焦点议题。随着AI模型规模的不断扩大，对算力的需求呈指数级增长，传统的单机训练模式已难以满足要求，算力网络与分布式训练成为必然趋势。通过构建算力网络，将分散在各地的数据中心算力进行整合，实现资源的高效调配和共享。例如，某大型互联网公司通过算力网络，将不同地区数据中心的闲置算力充分利用起来，使整体算力利用率提高了40%。在分布式训练方面，通过优化算法和通信协议，减少数据传输延迟和计算资源浪费，提升训练效率。某研究团队采用新的分布式训练算法，成功将训练时间缩短了一半。论坛将邀请行业专家和企业代表，共同探讨算力网络的建设模式、分布式训练的技术挑战与解决方案，推动算力网络与分布式训练技术的发展与应用。

存算一体等新型计算范式正逐渐成为解决传统冯·诺依曼架构“内存墙”问题的有效途径，也将在论坛中深入讨论。存算一体将存储和计算单元融合在一起，减少数据在存储和计算之间的搬运，从而提高计算效率和降低功耗。实验数据显示，存算一体芯片在某些应用场景下，能效比传统芯片提升了10倍以上。除了存算一体，其他新型计算范式如光子计算、量子计算等也在不断取得进展，为未来的计算能力提升带来了新的希望。光子计算利用光信号进行数据传输和处理，具有高速、低功耗的优势；量子计算则基于量子比特实现超强的计算能力，有望解决一些传统计算难以攻克的复杂问题。论坛将汇聚相关领域的专家学者，分享新型计算范式的研究成果和应用前景，探讨如何加速这些技术的产业化进程。

国产AI芯片进展与生态建设是我国AI产业发展的重要支撑，也是本次论坛的关键议题。近年来，我国国产AI芯片取得了显著进展，在一些领域已达到国际先进水平。例如，某国产AI芯片在智能驾驶领域的应用中，实现了对复杂路况的精准识别和快速响应，性能可与国际同类产品媲美。然而，国产AI芯片的生态建设仍面临一些挑战，如软件适配、人才短缺等问题。论坛将邀请国内AI芯片企业、科研机构和相关产业链企业，共同探讨如何加强国产AI芯片的生态建设，促进产学研用协同发展，打造自主可控的AI芯片产业生态。

大模型时代的算力需求与挑战是当下行业关注的热点话题，也将在论坛中展开深入交流。随着GPT、文心一言等大模型的广泛应用，对算力的需求急剧增长，这给算力基础设施带来了巨大挑战。一方面，需要不断提升算力硬件的性能和规模，以满足大模型训练和推理的需求；另一方面，要优化算力资源的管理和调度，提高算力利用率。例如，某云服务提供商通过采用智能算力调度系统，将算力利用率提高了30%。同时，大模型的发展也对算力的能耗、成本等方面提出了更高要求。论坛将邀请行业专家和企业代表，共同分析大模型时代的算力需求特点，探讨应对挑战的策略和技术方案，为大模型的持续发展提供坚实的算力保障。

CES Asia 2025 “AI芯片与算力基础设施论坛”的举办，为全球AI芯片与算力基础设施领域提供了一个交流合作、思想碰撞的平台。在这里，行业精英们将齐聚一堂，共同探讨前沿技术、分享创新成果、解决发展难题。相信通过本次论坛，我们将在AI芯片与算力基础设施领域取得新的突破，为人工智能产业的发展注入强大动力。让我们共同期待这场科技盛会，见证AI芯片与算力基础设施的创新与变革，携手共创人工智能的美好未来。
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