在人工智能技术迅猛发展的当下，AI芯片与算力基础设施已成为推动各行业智能化变革的关键支撑。随着CES Asia 2025的脚步日益临近，同期举办的“AI芯片与算力基础设施论坛”吸引了全球行业目光，一场聚焦行业前沿、探索发展新路径的盛会即将震撼开启。

本次论坛紧扣行业发展脉搏，精心设置了多个核心议题，力求为参会者带来一场干货满满的思想盛宴。AI芯片架构创新（训练/推理/边缘）无疑是论坛的重头戏。训练芯片方面，面对大模型对算力的海量需求，一些企业通过采用先进制程工艺，大幅提升芯片的计算密度，让训练效率实现质的飞跃。例如，某知名芯片企业推出的新一代训练芯片，在相同功耗下，计算性能相比上一代提升了50%，助力大模型训练时间大幅缩短。推理芯片则朝着更加高效、灵活的方向发展，以适应多样化的应用场景。在智能安防领域，低功耗、高准确率的推理芯片能够实时对监控画面进行分析，快速识别异常行为并及时报警。边缘芯片在智能家居、智能穿戴设备等领域大显身手，凭借其体积小、功耗低的特点，为终端设备赋予强大的AI处理能力，实现本地实时数据处理，减少数据传输延迟。论坛上，芯片研发企业和科研机构将分享他们在AI芯片架构创新上的最新成果和实践经验，共同探讨如何进一步优化芯片架构，提升芯片性能和能效比。

算力网络与分布式训练也是论坛关注的焦点议题。随着AI应用的不断拓展，对算力的需求呈爆发式增长，构建高效的算力网络与分布式训练体系迫在眉睫。算力网络通过整合各地的算力资源，实现算力的按需分配和高效利用。例如，某云计算企业搭建的算力网络平台，能够将闲置算力资源进行统一调度，为不同用户提供定制化的算力服务，使算力利用率提升了35%。分布式训练则通过将大规模的计算任务分解为多个子任务，分配到不同的计算节点上并行处理，有效提高训练速度。某科研团队在训练超大规模语言模型时，采用分布式训练技术，将训练时间从数月缩短至数周，大大加速了模型研发进程。论坛将邀请行业专家、企业代表，共同探讨算力网络的建设模式、分布式训练中的技术难题及解决方案，推动算力资源的优化配置和高效利用。

存算一体等新型计算范式为解决传统计算架构的瓶颈问题提供了新思路，也将在论坛中深入探讨。存算一体芯片打破了存储和计算分离的传统架构，将存储单元和计算单元紧密结合，减少数据搬运开销，显著提升计算效率和能效。据实验数据显示，存算一体芯片在图像识别、语音识别等AI任务中的能效比传统芯片提高了8 - 10倍。除存算一体外，量子计算、光子计算等新型计算范式也在不断取得进展。量子计算利用量子比特的叠加和纠缠特性，具备强大的并行计算能力，有望解决一些传统计算难以攻克的复杂问题，如密码学、金融风险分析等领域。光子计算则以光信号作为信息载体，具有高速、低功耗、抗电磁干扰等优势，在数据中心内部高速数据传输和处理方面展现出巨大潜力。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进展和应用前景，探讨如何加快这些前沿技术从实验室走向产业化的步伐。

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芯片在技术研发和市场应用方面取得了显著成绩。在安防监控领域，国产AI芯片凭借其高性价比和本地化服务优势，占据了相当大的市场份额，能够实现对复杂场景的精准识别和实时分析。然而，国产AI芯片的生态建设仍面临一些挑战，如软件工具链不完善、人才短缺等问题。论坛将邀请国内AI芯片企业、科研机构、软件开发商以及相关产业链企业，共同探讨如何加强国产AI芯片的生态建设，促进产学研用协同创新，完善软件工具链，培养专业人才，打造具有自主知识产权、安全可靠的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面临的重要课题，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，对算力的需求呈现指数级增长。一方面，大模型训练需要大量的计算资源和存储空间，对算力硬件的性能和规模提出了极高要求；另一方面，模型推理阶段也需要高效的算力支持，以满足实时性和响应速度的需求。同时，大模型的发展还带来了算力成本、能耗等方面的挑战。例如，训练一个超大规模的语言模型，需要耗费大量的电力资源，成本高昂。论坛将邀请行业专家、企业代表，共同分析大模型时代的算力需求特点，探讨如何提升算力供给能力、优化算力资源管理、降低算力成本和能耗，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搭建了一个交流合作、思想碰撞的优质平台。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。

张胜：16621645116（同微）