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　　11月12日-13日，上交所国际投资者大会举行。董事长兼总裁戴伟民表示，当前，AI定制化芯片（AI ASIC）需求正显著增长。面对国内外客户日益增长的AI ASIC需求，这位半导体行业的资深舵手为我们勾勒了芯原的战略布局与未来机遇。

　　GPU和AI ASIC相辅相成，各有聚焦

　　戴伟民首先澄清了一个行业误区，即认为GPU和AI ASIC是各自独立发展的市场。他强调，GPU在于通用灵活的部署，AISC在于极致的性价比，而AI模型持续演进和更新，二者相辅相成地发展。芯原提供全面且灵活的技术组合。“芯原在AI加速处理器，比如GPU、GPGPU、ASIC上均有布局，可以为不同的应用场景定制不同类别的芯片产品。”戴伟民还指出AI ASIC在端侧有巨大的发展空间。

　　从“读万卷书”到“行万里路”，AI需要“世界模型”

　　戴伟民用生动的比喻阐释了AI发展的关键跃迁。他将大语言模型的训练比作“读万卷书”——通过海量文本数据学习规律。但这远远不够。“行万里路不如阅人无数”，戴伟民补充道，AI更需要理解人类的情感和复杂场景，构建所谓的“世界模型”。这意味着，未来的AI不仅需要处理文本和图像，更需要处理空间、物理和上下文信息，进行真正的“思考”。这一趋势对算力提出了全新的、多样化的要求。

　　端侧推理崛起，“数字树叶”蕴藏巨大商机

　　目前，行业对算力需求清晰地划分为“云”与“端”。戴伟民形象地指出，云上大规模训练如同粗壮的“树干”，而真正产生海量价值空间的，是生长在树干上的“枝繁叶茂”。

　　“端上主要做推理和微调两种AI计算工作。”他解释道，在手机、汽车、智能眼镜、物联网设备等终端上进行模型的推理和微调（如在医疗、金融、教育等垂直领域进行模型优化），是未来AI落地和商业化的关键。

　　赋能终端：从智能眼镜到AI玩具，芯原的“端侧”实践

　　戴伟民以多个实例展示了端侧AI的广阔前景。他提到，在智能手机上，通过AI 相关定制芯片，可以实现远超当前的拍照效果、画质优化和功耗控制。他特别看好AI在智能眼镜上的应用，认为这是一个潜在的增量市场。他设想，在眼镜上搭载小型、高效的AI模型，可以实现实时、离线的语音翻译和场景交互，无需依赖云端，体验更加流畅自然。

　　此外，戴伟民将教育视为AI可能带来重要颠覆的领域之一，尤其是AI玩具带来的市场革新。 AI玩具可以通过搭载的小模型，根据孩子当天所见所闻，即时生成简单的故事，并能模仿父母的声音进行讲述，解决家长无暇陪伴的痛点。

　　他强调，这些端侧应用的核心在于可“离线”执行。例如对AI玩具而言，孩子的活动空间不应受限于Wi-Fi覆盖的室内，也更应该注意隐私和安全性问题。

　　聚焦核心IP和AI ASIC，拥抱“端侧”革命

　　戴伟民的分享传递出一个明确信号：AI算力的战场正在从云端向边缘终端蔓延。对于芯原而言，其核心战略正是依托自身强大的半导体IP储备和芯片设计服务能力，专注于为这场“端侧革命”提供AI ASIC解决方案。

　　他最后呼吁：“端侧智能将成为更大的市场机遇。这既是芯原股份对未来趋势的判断，也是对所有行业参与者的战略提示——在AI普惠化的浪潮中，赋能千行百业的终端设备，才是下一个万亿级的黄金赛道。“

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