Ученый Huawei предупреждает, что масштабирование чипов NVIDIA приближается к физическим пределам

ME AI Сообщение: Ляо Хэн, главный научный сотрудник полупроводниковой компании Huawei и один из основателей чипов Ascend AI, предупредил в недавнем интервью, что западные гиганты в области чипов, такие как NVIDIA, приближаются к физическим пределам при стремлении к созданию более мощных процессоров: «Расширение масштабов за счет постоянного увеличения количества вычислительных чипов и HBM неизбежно столкнется с потолком. Отрасль продолжает продвигаться вперед, но как только этот физический предел будет превышен, произойдет лавинообразный крах». Ляо Хэн сравнил всю цепочку создания ИИ с «18-уровневой пагодой», противопоставив это концепции «слоеного пирога» генерального директора NVIDIA Хуан Жэньсюня, подчеркнув, что Китаю необходимо развивать синергетические способности на каждом уровне, особенно тесное сотрудничество между производителями чипов и разработчиками моделей ИИ. Ляо Хэн также сообщил, что Huawei вскоре выпустит свой первый смартфонный чип, разработанный на основе рамок Tau Scaling Law с использованием технологии LogicFolding; после того как такие организации, как SemiAnalysis и TechInsights, проведут его разбор, «мир в конце этого года четко поймет, как этот альтернативный путь поможет сократить разрыв». Tau Scaling Law — это инновационная концепция проектирования, предложенная Huawei, основная идея которой заключается в том, чтобы при постепенном ослаблении преимуществ микроскопирования чипов сосредоточиться на повышении скорости передачи данных между компонентами компьютерной системы. Ляо Хэн также высоко оценил основателя DeepSeek Лян Вэньфэна, отметив, что ключом к созданию им топовых моделей с минимальными вычислительными ресурсами в 2025 году стало инновационное проектирование архитектуры модели. Он сравнил китайские инновации в области ИИ с максимальным использованием пространства в маленькой квартире, в то время как западные коллеги живут в более просторных виллах. Ляо Хэн отметил, что Huawei также разрабатывает чипы ИИ с помощью механизма совместного проектирования чипов и моделей, чтобы лучше поддерживать эффективные архитектуры: «Мы должны вложить больше усилий в проектирование, чтобы обменять более высокую сложность на меньшее потребление вычислительных ресурсов».(Источник: BlockBeats)