隨著新一輪科技革命進程加快，人工智能已在全球范圍內形成發展的巨浪。作為人工智能領域發展的核心基礎——AI芯片，它的任何研發與創新，都將成為影響全球人工智能領域發展快慢的關鍵要素。7月8日，2021世界人工智能大AI芯片主題論壇在上海舉行，來自全球頂尖科研機構及尖端頭部企業的二十余位重量級專家、代表匯聚于此，圍繞AI技術發展的基石——芯片進行深度探討，共同探索AI芯片的未來發展方向。

“根據貝爾定律，能耗每提升1000倍，就會衍生出新形態運算系統。在如今人工智能大規模迅速發展的時候，很難想象芯片消耗上萬瓦能耗完成一項人類可以輕而易舉完成的任務，這就需要集成電路芯片有質的飛躍”，在AI芯片主題論壇上，中科院院士劉明表示。

2020年，蘋果發布了搭載 M1 芯片的 Mac，M1 芯片的性能顯著提升，包括將機器學習速度提升最高 15 倍，與此同時電池續航時間最高提升 2 倍。蘋果公司副總裁、大中華區董事總經理葛越介紹，“M1芯片是首款采用先進 5 納米制程打造的個人電腦芯片，封裝了高達 160 億個晶體管，這款低能耗芯片搭載了世界上最快的中央處理器核心，擁有最卓越的中央處理器性能功耗比，配備了世界上最快的個人電腦集成顯卡，它的蘋果神經網絡引擎更帶來了突破性的機器學習性能”。一個顯著的特點是，蘋果端到端的產品設計，從芯片到硬件再到軟件全棧式覆蓋。這意味著蘋果設計的是完整的用戶體驗，包括從芯片到操作系統，以及從拍攝到分享、溝通、創造和學習等一系列的豐富功能。

將芯片深度嵌入整個系統中，與整個架構“融為一體”，才能夠為用戶提供更為獨特的體驗。而從數據變化而言，處理海量數據只能依靠人工智能，多元化數據形態也需要很多新的算法去梳理。英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強表示，“進入到新的時代，AI芯片需要掌握更多不同的架構組合，以此滿足專屬特定領域的需求”。如FPGA、圖像處理和人工智能加速器等等，這也是英特爾所提出的“XPU”概念。CPU去對數據標量處理、GPU處理矢量運算、AI專門進行矩陣加速，對數據存取進行優化、FGPA大幅降低I/O、計算的消耗。“把不同架構的芯片整合起來各取所需，打組合拳，好過使用一種武器去解決所有問題。” 宋繼強說。

“機器學習需要使用大量數據，但人工智能和機器學習的有效性并不需要以犧牲用戶隱私為代價。”葛越強調，隱私是首要關注點，也是基本的價值觀。同樣的隱私保護也融入到蘋果全球產品設計的每個階段之中。當機器學習是在用戶的設備端實時發生的時候，它不僅更安全，還更實用，更加個性化。