AI引领变革浪潮，芯片重塑未来——“2025 AI技术创新论坛”精彩回顾

人工智能，已然成为推动全球产业变革与技术创新的核心引擎。从智能生活的细微渗透到传统产业的深度赋能，AI的触角无处不在、势不可挡。在这个AI飞速演进的时代，每一颗芯片都值得被重新定义；而构建AI的算力基础设施，则为技术落地与产业升级注入了无限潜力。

2025年4月15日，慕尼黑电子展期间，由半导体行业观察与慕尼黑电子展联合主办的“2025 AI技术创新论坛”隆重举行。论坛汇聚了概伦电子、兆易创新、速显微、英飞凌、得一微、达摩院、万国半导体、光羽芯辰、Imagination Technologies、上海百图、德州仪器等行业前沿企业与重量级嘉宾，共们围绕AI趋势展开深入解读，现场干货不断，观点碰撞激烈。

嘉宾演讲精彩纷呈，AI产业全面加速

上海概伦电子副总裁马玉涛发表了主题为“AI时代模拟和定制电路设计的挑战和机遇”的开幕演讲，系统阐释AI技术在电子设计自动化（EDA）领域的创新实践与产业突破。他指出，当前EDA工具在精度与速度上，面临双重挑战。概伦电子在AI技术上探索已久，覆盖芯片制造到设计优化全流程，贯穿成熟工艺与先进工艺，已部署和规划多维度AI/ML融合解决方案。概伦电子从设计场景、工艺协同、效能提升三个维度重构EDA工作流。作为国内首家EDA上市公司，关键核心技术具备国际市场竞争力的EDA领军企业，概伦电子将持续深化AI赋能，通过构建智能设计基座推动半导体产业向数据驱动型范式转型。

上海概伦电子副总裁 马玉涛

兆易创新市场经理田玥发表了主题为《AI服务器浪潮下，Flash需求的深度解读》的演讲。他指出，随着AI应用加速落地，AI硬件生态正迅速扩展，涵盖AI PC、AI服务器以及DS一体机等多类产品，其中AI服务器市场增长最为迅猛，预计到2028年全球市场规模将超过2330亿美元。当前，每台AI服务器所需的Flash价值约为100美元，AI服务器中SPI NOR Flash的市场规模约4.5亿美元。而兆易创新在SPI NOR Flash的市场占有率已位居全球第二，累计出货量超过270亿颗，实力领先。公司在SPI NOR Flash产品线上构建了覆盖512Kb到2Gb全容量段的完整矩阵，支持3V、1.8V、1.65V~3.6V宽电压、1.8V VCC & 1.2V VIO以及1.2V等多种电压规格，广泛适用于AI服务器、车规电子、消费终端等多元场景。

兆易创新市场经理 田玥

速显微电子董事长项天博士，带来主题分《AI下半场—DeepSeek引发的GPGPU新机遇》。他分析指出，DeepSeek技术实现了模型效率的重大突破，在推理阶段将每个Token的计算量减少了94%、KV缓存的存储需求降低了93%，极大减轻了算力负担，为大模型在边缘侧的部署提供了可行路径。项博士进一步介绍了速显微自主研发的“天元”GPU架构，该架构具备高并发计算能力，并充分兼容开源生态，构建了训练与推理一体化的软硬协同环境。他通过“GPU+存储计算”“GPU+数据流控制”等实际案例，强调了GPU在AI时代底层算力平台中的关键价值。在商业合作层面，速显微采取开放式全栈赋能模式，可提供覆盖IP设计、SoC开发、软件栈、算法库、模型部署及市场拓展的完整解决方案，助力终端客户快速落地AI产品，实现从芯片到应用的高效协同。

速显微电子董事长 项天博士

英飞凌科技消费、计算与通讯业务大中华区高级市场经理周成军，带来主题分享《英飞凌高能效AI电源解决方案》。他表示，人工智能发展很快，但是电网演化很慢，因此首先，我们需要考虑电力高效应用问题。英飞凌致力于构建从电网到Vcore核心芯片的一体化供电解决方案，全面应对AI高性能系统对电源提出的多重挑战。在演讲中，周成军特别强调封装技术在提升电源效率中的关键作用。英飞凌推出的集成式电源模块，采用新型背面供电封装架构，将功率损耗降低到2%，相比传统侧边供电方式约10%的损耗，能效优势显著。他还指出，凭借在高性能器件开发、先进封装技术、客户服务响应与大规模制造能力等方面的深厚积累，英飞凌已成为AI电源管理领域的全球领先者。

英飞凌科技消费、计算与通讯业务大中华区

高级市场经理 周成军

得一微电子市场副总监张淏楠在论坛上发表了主题为《得一微端侧AI训推一体解决方案》的演讲。他指出端侧大模型正在成为中小企业的智能革命。而数据的积累、整理和分析运用是中小企业AI转型的关键步骤。张淏楠分析道，目前中小企业在部署AI大模型时普遍面临四大痛点：硬件搭建成本高昂、缺乏大模型应用人才、专业数据资源有限、私有数据无法上云。为解决这些难题，得一微推出了面向中小企业的端侧AI训推一体机解决方案。该方案搭载自研AI-MemoryX卡，集成了AI专用芯片、平台软件、模型算法以及可调硬件资源，支持从训练到推理的全流程在本地完成，大幅降低技术门槛与部署难度。相比传统方案，该一体机可将关键GPU成本节省高达95%。此外，该系统支持断点训练、寿命预警、训推并行、二次开发等多项关键功能，具备开箱即用、一键部署、参数规模灵活配置、本地化运行等优势，能够兼容并支持最大110B甚至671B参数大模型的全量微调，为中小企业提供了低成本、高性能、可持续的AI落地路径。

得一微电子市场副总监 张淏楠

阿里巴巴达摩院玄铁商务拓展负责人李珏在论坛上发表了题为《产业协同，推动RISC-V走向新高度》的主题演讲。他指出，RISC-V是芯片产业发展的必经之路。目前，RISC-V在主流市场的年增长率已超过40%，仅用十年时间走完了Arm三十年的发展历程，正加速向高性能计算与AI加速方向迈进，伴随着生成式AI领域的发展将发挥架构优势，形成持续突破。达摩院也在不断迭代玄铁系列处理器，构建面向高性能与AI应用的技术底座。例如，玄铁C930处理器专为服务器级场景设计，具备强大的并行计算能力，满足大规模AI推理需求，拓宽了RISC-V在高性能领域的边界。在软硬件协同方面，达摩院打造了覆盖端、边、云的玄铁SDK软件栈以及“无剑”芯片设计平台，大幅降低开发门槛。同时通过“无剑联盟”开拓生态合作圈，加速上下游的技术生态合作，不断推动RISC-V的产业持续创新。

阿里巴巴达摩院玄铁商务拓展负责人 李珏

随着算力的持续提升，对电源的要求也越来越高。万国半导体应用工程资深总监刘松在《AOS AI 电源高性能解决方案》演讲中，围绕三个核心主题展开：首先介绍了AI电源的基本架构；接着讲解了AOS在AI服务器领域的功率MOSFET管解决方案及其特点；最后，分享了公司在GPU和CPU的VCore供电方面的创新方案及其优点。随着AI服务器功率等级和功率密度不断提高以及电源工作频率增加，系统的可靠性及严格的热设计对于半导体器件提出更高的要求和挑战，AOS的αSGT系列产品以独特技术优势满足不同的应用，如SOA增强技术产品适合高功率、高输出电容软启动对线性区性能的严格需求，低Rds(on)进一步降低稳态工作的功耗。优化Rds(on)和开关损耗，同时具有高可靠性的不同电压等级产品，可以满足高频高效的LLC电源模块或混合开关电容拓扑的需求。控制器加DrMOS或SPS，可以提供高效的VCore整体解决方案。

万国半导体应用工程资深总监 刘松

上海光羽芯辰科技产品副总裁兼联合创始人杨磊在演讲《端侧AI的新趋势、新变革、新发展》中强调，随着消费电子、汽车、医疗等领域加速整合AI技术，端侧AI大模型芯片作为核心组件，推动了各行业的智能化升级，形成了新的产业生态，并重塑了企业的竞争力。他指出，端侧大模型生态的崛起为硬件企业带来了前所未有的商业机会。端侧AI的优势主要体现在实时性、可靠性、定制化、低成本和隐私保护等方面。然而，个人智能体在性能、私有化和成本上仍面临挑战，亟需提升性能以满足日益增长的需求。针对这一需求，光羽芯辰的近存计算解决方案，作为应对端侧AI性能提升的有效路径。

上海光羽芯辰科技产品副总裁兼联合创始人 杨磊

Imagination 中国高级业务经理黄音结合公司产品情况，从AI算力、图形渲染，以及基于两者的嵌入式设备性能平衡等方面进行了主题分享。黄音回顾了AI模型自2012年起的发展历程，强调了大模型（LLM）和小模型（SLM）的不同特点及其对端侧应用的影响，特别是与物理AI的结合带来的增长。同时，她介绍了硬件架构的变革，从CPU、NPU到GPU的不同应用，强调端侧AI不仅需要高算力，还要兼顾存储、通讯及隐私安全等需求。她重点介绍了Imagination在边缘AI中的优势，尤其是其D系列GPU在AIPC等桌面应用极为突出，其丰富的驱动支持得到业界广泛采用 。其次AI手机和自动驾驶也是他们图形和计算的主要场景。黄音还展望了未来AI硬件的需求，特别是效率、集成度和灵活性，同时呼吁产业链合作，推动硬件架构的创新。

Imagination 中国高级业务经理 黄音

百图股份研发总监陆琤在《高性能导热粉体方案探讨》演讲中指出，随着各行业对导热性能的需求持续上升，导热填料的性能已逐步逼近材料应用的上限，市场对精细化、定制化解决方案的需求愈发迫切。目前，氧化铝和氮化铝仍然是高导热率领域主流导热材料，具备多种形貌和粒径选择，适配范围广，可满足2–15W/m·K导热性能要求，广泛应用于凝胶、垫片、硅脂和相变材料等导热界面材料中。此外，氮化硼凭借其低介电常数、高绝缘性和优异的导热性能，在通讯电路板和PI薄膜等高要求应用场景中展现出独特优势。他提出，可从材料本征性能的优化、粉体规格的拓展以及功能性赋予等多个维度着手，可以进一步满足应用场合的需求。

百图股份研发总监 陆琤

德州仪器现场应用工程师吴纪宣在题为《适用于实时控制系统并由AI赋能的高精度故障监控》的演讲中，讲述了电机及电弧故障检测的重要性。他指出，相较于传统分析方法，基于边缘AI的检测方案在分类准确率、抗噪声能力、对新工况的适应性、算法灵活性以及开发效率等方面表现更为出色。同时，边缘AI在多个应用场景中也展现出相比云端AI的独特优势，如响应更快、隐私保护更强、部署更灵活等。在具体实现上，德州仪器采用了集成神经网络处理单元（NPU）的边缘AI架构，该NPU具备小体积、低功耗、高性价比等特点，能够在单一硬件上高效运行多种神经网络模型，包括CNN、DNN、RNN等，广泛适用于电机故障识别、电弧检测等场景。同时，TI提供完善的API库和模型编译工具链，客户无需为NPU手动编写代码，进一步降低了AI模型的部署门槛。

德州仪器现场应用工程师 吴纪宣

高峰对话：AI芯片的下一步怎么走？

在论坛的产业对话环节，光羽芯辰杨磊、速显微项天、Imagination黄音三位嘉宾围绕“AI芯片未来的设计逻辑与生态协同”展开深入探讨。

他们一致认为：AI对芯片的需求已从通用算力向多样化、模块化、低功耗、端边协同加速转变，未来芯片设计不仅要关注计算性能，更需深入理解AI应用场景本身，打造更有“场景感知力”的架构设计。

结语

“2025 AI技术创新论坛”的成功举办，不仅展示了AI技术在芯片、设计、系统、电源等多个维度的突破性进展，也彰显了产业链协同、生态互促的重要性。当技术与产业深度耦合，AI正一步步从“工具”跃升为“引擎”。而芯片，则是这场深度革命的硬核支点。未来已来，唯创新者先。

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