随着人工智能算力需求的急剧增长，算力芯片面临着一系列巨大挑战。简单总结如下：
算力需求呈几何级增长，尤其在AI大模型、高阶自动驾驶、元宇宙等领域。每两个月AI算力翻倍，给大算力场景带来了数量级的提升。
性能和灵活性难以平衡，CPU灵活但性能不足，ASIC性能极致但缺乏灵活性。对于越复杂的系统，通用灵活性的需求高于对性能的需求。
业务的横向和纵向差异性使得针对特定场景定制芯片会导致架构碎片化，无法跟上软件的迭代。
大芯片研发成本居高不下，数以亿计的研发成本需要大规模落地才能摊薄。
芯片大规模落地受到困扰，性能优化的专用定制方案难以实现大规模部署，导致宏观算力无法规模化。
生态建设门槛高，大芯片需要框架和生态，但构建和维护生态的门槛高，小公司难以承担。
从客户视角看，避免对特定厂家的硬件平台产生过度依赖成为迫切需求，需要开放标准化的硬件和系统堆栈。
面对云网边端融合的挑战，需要不同厂家硬件的开放标准化，构建统一的硬件平台和系统堆栈，以实现宏观计算平台的融合。
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