近期，亚马逊、微软等科技巨头纷纷加大自研芯片力度，以降低对英伟达的依赖。这些公司选择定制芯片来满足自身需求。在AI大模型热潮的推动下，越来越多的科技巨头开始亲自下场制造AI芯片。定制化芯片的重要性正在凸显。
这些公司希望优化芯片性能、寻求差异化方案。摩尔定律放缓，要想得到最佳的计算性能，必须仰仗针对特定应用和数据集合的体系架构。特别是在AI大模型领域，不同厂商均有着不同的差异化需求。通过芯片的定制，厂商可以通过优化，支持不断激增的数据量和计算量。
科技巨头们选择定制芯片，除了追求性能和差异化，降低成本也是现实考虑。
随着AI大模型的普及，运营成本高昂成为难题。微软开发的Athena芯片预计可将每颗成本降低1/3。未来，定制化芯片市场还将随着AI大模型、汽车等热门应用的推动而扩大。专家指出，定制芯片在云端计算、HPC向边缘计算延伸的趋势下，将更好地满足特定工作需求，提高成本与功耗效率。对于IC产业链的其他厂商来说，这是一个利好消息。
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