大模型时代，边缘AI芯片技术架构将如何演进？
发布时间：
2025-05-19 09:30:26
【导语】随着深度学习技术的蓬勃发展，大模型已成为推动人工智能迈向新高度的关键力量。在2025年春节期间，以DeepSeek为代表的大模型技术开源化，更是为边缘AI芯片领域带来了颠覆性变革。本文将深入探讨边缘AI芯片在大模型技术驱动下的产业升级，分析当前芯片架构的多元化趋势及企业(yè)创(chuàng)新(xīn)实(shí)践(jiàn)，展(zhǎn)望(wàng)未(wèi)来(lái)的(de)竞(jìng)争(zhēng)关键与(yǔ)市(shì)场(chǎng)机(jī)遇(yù)。同(tóng)时(shí)，视(shì)觉(jué)物(wù)联(lián)联(lián)合(hé)AIoT星(xīng)图(tú)研(yán)究(jiū)院(yuàn)即(jí)将(jiāng)发(fā)布(bù)的(de)《2025边(biān)缘(yuán)计(jì)算(suàn)市(shì)场(chǎng)调(diào)研(yán)报(bào)告(gào)》也(yě)将(jiāng)为(wèi)行(xíng)业(yè)提(tí)供(gōng)深(shēn)度(dù)洞(dòng)察(chá)与(yǔ)结(jié)构(gòu)化(huà)参(cān)考(kǎo)。
如(rú)果(guǒ)说(shuō)深(shēn)度(dù)学(xué)习(xí)是(shì)培(péi)育(yù)智(zhì)能(néng)的(de)土(tǔ)壤(rǎng)，那(nà)么(me)大(dà)模(mó)型(xíng)就(jiù)是(shì)这(zhè)片(piàn)土(tǔ)壤(rǎng)中(zhōng)生(shēng)长(zhǎng)出(chū)的(de)参(cān)天(tiān)大(dà)树(shù)。
依(yī)托(tuō)深(shēn)度(dù)学(xué)习(xí)的(de)算(suàn)法(fǎ)根(gēn)基(jī)，大(dà)模(mó)型(xíng)通(tōng)过(guò)海(hǎi)量(liàng)数(shù)据(jù)灌(guàn)溉(gài)和(hé)算(suàn)力(lì)滋(zī)养(yǎng)，将(jiāng)特(tè)征(zhēng)提(tí)取(qǔ)、模(mó)式(shì)识(shi)别(bié)等(děng)能(néng)力(lì)推(tuī)向(xiàng)新(xīn)维(wéi)度(dù)，让(ràng)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)从(cóng)“感(gǎn)知(zhī)”迈(mài)向(xiàng)“认(rèn)知(zhī)”新跨越。
随着AI大模型不断迭代升级，特别是在2025年春节期间以DeepSeek为代表的大模型技术开源化，不仅大幅拓展了人工智能的应用边界，也为边缘、端侧AI应用发展带来颠覆性变革。
除市场应用带来变革之外，大模型也将对边缘计算AI芯片的技术架构、应用场景和产业生态等方面进行重构。
那么，我们今天就来聊聊，边缘AI芯片在大模型技术驱动下将如何进行产业升级。
视觉物联了解到，目前边缘AI芯片架构呈现多元化趋势，企业根据能效、算力、灵活性需求选择不同方案，主要有GPU、NPU、ASIC、FPGA、RISC-V和存算一体等。
其中，NPU因高能效占据主流，代表企业包括高通、瑞芯微、全志科技、恒玄科技、国科微和爱芯元智等。但因大模型运算使得边缘推理算力需求指数级攀升，传统单核NPU架构已无法满足需求，企业开始纷纷创新升级。
例如，为解决传统NPU芯片大模型推理效率不足问题，国科微创新提出MLPU芯片概念（面向多模态大模型的新型AI芯片架构），既能高效支持大模型推理计算，同时兼容传统小模型的高效推理。
据了解，国科微基于MLPU创新架构设计的AI SoC产品，预计将于2026年开始逐步量产上市。该架构具有高能效、低功耗、高性价比的特点；相比于市面已有的NPU芯片，能够更高效地支持大模型的端侧部署和推理应用，从而保证模型推理效率和应用效果。
同(tóng)时(shí)，基(jī)于(yú)MLPU的(de)创(chuàng)新(xīn)架(jià)构(gòu)设(shè)计(jì)，国(guó)科(kē)微(wēi)积(jī)极(jí)布(bù)局(jú)AI生态建设。其围绕大模型及其大模型产品，深度优化适配，提供从模型压缩转化、推理部署、应用开发端到端全栈大模型工具链，方便开发者和客户能够简单高效地完成模型部署和应用开发。
而瑞芯微则通过Chiplet异构集成的方式，为满足不同市场、产品应用对性能和算力的差异化需求，其在自研NPU中内置不同性能层次的CPU、GPU内核，从而帮助客户有效缩短产品研发周期，节省研发投入。
面向AI大模型部署、大数据实时处理等场景带来的复合算力需求，多核化、专用化、低功耗的多核异构SoC也成为多模态复杂场景下的高效处理方案。
其中，全志科技通过集成CPU、GPU、NPU、DSP等不同架构的处理核心，可以在适应不同场景功能需求的同时，提升整体计算能力，结合软件系统带来的异构基础功能拓展衍生，构建起"分工协作"的高效计算体系，以支持更多样化的应用。
目前，全志科技的多核异构方案已经在大量产品场景中实际应用。例如，在消费电子产品中，通过协处理器在主核上电前预加载引导程序，异步解压系统镜像，同时延迟加载驱动至CPU启动后执行，使开机动时间相较传统方案显著提升，搭配低功耗控制、AI ISP视觉引擎，可将快启差异化类法案部署在低功耗IPC、智能门铃等产品中。
小结
大模型时代正推动边缘AI芯片架构从“专用加速”向“智能原生”演进，企(qǐ)业需在架构创新、生态构建和场景深耕三方面同步发力，推动边缘AI在消费电子、智能汽车和工业物联网等领域的规模化落地。未来，能效比优化、大模型端侧部署能力及生态兼容性将成为竞争关键。
近日，视觉物联联合AIoT星图研究院即将启动《2025边缘计算市场调研报告》，将从技术发展与落地应用等方面展开深度调研，揭示行业基本面，洞察竞争格局，为企业战略制定、投资决策、市场拓展等提供结构化的参考依据，欢迎边缘计算产业朋友一起参与到报告调研中。
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