氣候變化給全球數(shù)據(jù)中心帶來了新的挑戰(zhàn)，也暴露出新的安全漏洞。溫度破記錄的熱浪使冷卻系統(tǒng)不堪重負(fù)，導(dǎo)致服務(wù)器過熱，進(jìn)而致使全球許多熱門網(wǎng)站和應(yīng)用紛紛崩潰。
隨著Al大模型應(yīng)用的加速落地和智算中心建設(shè)的加速，國內(nèi)外廠商對算力的需求不斷提升，Al服務(wù)器的需求量也大幅增加。
隨著AI應(yīng)用的迅速擴(kuò)張，設(shè)計AI芯片的公司也一股腦地冒頭。受到垂直市場的刺激，大家都想進(jìn)入這一創(chuàng)新的芯片體系架構(gòu)中，但又迫切需求專門針對AI優(yōu)化的設(shè)計解決方案，這也就是專門針對AI芯片設(shè)計提供了解決方案的EDA/IP廠商從中獲益的緣由。
不僅是國際巨頭，中國本土GPU廠商，特別是更具前瞻性的幾家創(chuàng)業(yè)公司，在發(fā)展GPU方面也需要研發(fā)更具競爭力的技術(shù)和產(chǎn)品，而在當(dāng)下美國政府推出各種限制政策的大環(huán)境下，中國本土GPU芯片技術(shù)和生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)可以拓展更多思路，將更多先進(jìn)的技術(shù)和理念融入相關(guān)產(chǎn)品。在本土企業(yè)客戶給出更多采用和試錯空間的情況下，中國芯片企業(yè)或許可以加快追趕國際先進(jìn)GPU的步伐。
目前，人們對于生成式模型的關(guān)注還主要在于以O(shè)penAI和谷歌為代表的人工智能巨頭運行在云端服務(wù)器的模型，這些模型需要巨大的算力，并且一般運行在GPU上。
人工智能的一個大問題是，算法和計算模型的發(fā)展和變化速度比從頭開始設(shè)計的速度更快。
