Вчений Huawei попереджає, що масштабування чіпів NVIDIA наближається до фізичних меж

ME AI Повідомлення: Ляо Хен, головний науковець напівпровідників Huawei та один із засновників чіпів Ascend AI, у недавньому інтерв’ю висловив попередження, що західні гіганти напівпровідників, такі як NVIDIA, наближаються до фізичних меж у прагненні до потужніших процесорів — «розширення шляхом постійного збільшення кількості обчислювальних чіпів та більшої кількості HBM обов’язково має межу. Галузь продовжує рухатися вперед, але як тільки ми перетнемо цю фізичну межу, виникне лавина». Ляо Хен порівняв всю ланцюжкову цінність AI з «18-поверховою сторожовою вежею», зіставляючи це з концепцією «шарового торта» генерального директора NVIDIA Хуан Женсюня, підкреслюючи, що Китаю необхідно розвивати синергетичні здібності на кожному рівні, особливо між виробниками чіпів та розробниками AI-моделей. Ляо Хен також розкрив, що Huawei скоро випустить перший смартфонний чіп, розроблений на основі рамки Tau Scaling Law, реалізований за допомогою технології LogicFolding. Після того як такі інститути, як SemiAnalysis та TechInsights, розберуть його, «світ у кінці цього року чітко зрозуміє, як цей альтернативний шлях допоможе скоротити розрив». Tau Scaling Law — це інноваційна концепція дизайну, запропонована Huawei, яка зосереджується на підвищенні швидкості передачі між компонентами комп’ютерної системи, коли власні переваги мікронізації чіпів поступово зменшуються. Ляо Хен також високо оцінив Лян Веньфена, засновника DeepSeek, вважаючи, що ключ до створення ним передових моделей за дуже низьких обчислювальних ресурсів у 2025 році полягає в інноваційному дизайні архітектури моделей. Він порівняв китайські AI-інновації з оптимізацією простору в маленькому квартирному приміщенні, тоді як західні колеги живуть у більш просторих віллах. Ляо Хен зазначив, що Huawei також розробляє AI-чіпи за допомогою механізму сполученого дизайну чіпа та моделей, щоб краще підтримувати ефективні архітектури: «Ми повинні вкладати більше зусиль у дизайн, обмінюючи більшу складність на менше споживання обчислювальних ресурсів». (Джерело: BlockBeats)