智能芯片作为承载计算能力的核心物质载体，是推动人工智能产业发展的关键支撑。加速推进面向大模型技术与产业需求的智能芯片创新，既是支撑我国人工智能产业发展的必要基础，也是满足大模型技术迭代需求的关键举措。
大模型以千亿甚至万亿级别的庞大参数规模，对智能芯片的计算能力提出了持续迭代的要求。面向这一需求，智能芯片需聚焦更大规模计算任务开展创新研发：通过采用更高效的并行计算架构与存储架构，设计可适配不同任务的计算资源与功能模块，实现对多元算法的高效支持，从而精准匹配大模型算法的新特性，为其创新发展提供坚实支撑。
在这一领域，寒武纪研发的通用型智能芯片产品展现出独特优势。其具备灵活的指令集和精巧的处理器架构，技术壁垒高但应用面广，可覆盖人工智能领域高度多样化的应用场景（如视觉、语音、自然语言理解、传统机器学习、生成式人工智能等）。与CPU、GPU等芯片相比，通用型智能芯片能够更好地匹配和支持人工智能算法中的关键运算操作，在性能和功耗上存在显著优势。
具体来看，寒武纪的智能芯片和处理器产品可高效支持大模型训练及推理、视觉、语音处理和自然语言处理以及推荐系统等技术相互协作融合的多模态人工智能任务，可支持目前市场主流开源大模型的训练和推理任务，包括DeepSeek系列、LLaMA系列、GPT系列、BLOOM系列、GLM系列及多模态（Stable Diffusion）等。
2025年，寒武纪持续加大研发投入，仅2025年第一季度研发投入达到2.35亿元，同比上年增加38.33%。在硬件研发方面，寒武纪持续优化芯片架构设计，提升对自然语言处理大模型、视频图像生成大模型以及垂直类大模型的训练推理等场景的适配能力，在编程灵活性、易用性、性能、功耗、面积等方面提升产品竞争力。在软件生态方面，寒武纪针对大模型训练和推理应用场景进行持续优化，完善基础系统软件平台功能，提升公司软件平台的易用性和稳定性，全面增强寒武纪的产品在训练和推理场景中的竞争优势。
免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。
