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杨志亮
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猫眼影戏记者 马巷路 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
2025年的商业天下正站在新旧转换的十字路口 。在商业叙事重构、科技浪潮席卷确当下，WISE2025商业之王大会以“景物这边独好”为基调，试图在不确定中锚定中国商业简直定性的未来 。我们在此纪录这场头脑盛宴的开篇，捕获那些在变局中依然坚定前行的声音 。
11月27-28日，被誉为“年度科技与商业风向标”的36氪WISE2025商业之王大会，在北京798艺术区传导空间落地 。
今年的WISE不再是一场古板意义上的行业峰会，而是一次以“科技爽文短剧”为载体的陶醉式体验 。从AI重塑硬件界线，到具身智能叩响真实天下的大门 ；从出海浪潮中的品牌全球化，到古板行业装上“赛博义肢”——我们还原的不但是趋势，更是在捕获在无数次商业实践中磨炼出的真知 。
我们将在接下来的内容中，逐帧拆解这些“爽剧”背后的真实逻辑，一起看尽2025年商业的“景物独好” 。
“未来五到十年，端边侧盘算将从以逻辑控制为主，转向以AI为主 。我们正站在端边侧AI爆发的前夜 。”在大会上，后摩智能首创人兼CEO吴强这样判断 。
他以为，端边AI盘算正在履历类似数据中心已往十年的“范式迁徙”——从控制优先转向数据优先，而推动这一厘革的焦点动力，正是大模子落地带来的算力重构需求 。
吴强指出，目今端边盘算仍以CPU及控制为主，AI仅是配角 ；但随着感知、明确、决议类使命逐渐成为端侧主流，通用AI芯片将迎来爆发 。行业剖析机构STL Partners展望，端边盘算的市场规模在未来五至十年有望抵达四千亿美元量级 。
可是，端边通用AI芯片仍面临严肃的挑战：古板架构面临“存储墙”与“功耗墙”的制约，约90%功耗耗在数据搬运上，而非盘算自己 。
针对这一痛点，后摩智能选择了“存算一体”手艺路径，提升盘算效率效，并于今年7月推出首款针对端边大模子的芯片M50 。该芯片以10W功耗提供100-160T算力，可支持百亿级参数大模子在端侧运行，现在已与AIPC、智能办公、陪同机械人、5G+AI等场景的客户睁开相助 。
在吴强看来，除了现有场景，具身智能将是下一代端边AI的要害赛道 。“具身智能机械人需要一颗实时、强头脑、可交互的‘最强盛脑’，而这正是存算一体架构的优势所在 。”他体现，公司正基于下一代DRAM PM存算一体芯片，与机械人算法及计划厂商配合推进“最强盛脑”式的芯片解决计划 。
随着M50明年起逐步落地，以及信创PC、智能办公、陪同机械人等场景的一连拓展，后摩智能正与工业链上下游共建端边AI生态 。
吴强强调，端盘算不但是算力的竞争，更是生态的竞争——“我们希望与相助同伴一起，在端侧实现AI的普及与普惠 。”
以下为后摩智能首创人兼CEO吴强的演讲实录，经编辑：
各人好，我是后摩智能的吴强 。我们是一家专注于端边AI芯片的公司，今天想借这个时机，和各人分享我们关于端边AI盘算的一些思索和实践 。
大模子推动了AI进入2.0时代，这不但改变了云端数据中心的盘算名堂，也让英伟告竣为全球首家突破5万亿美元市值的公司 。我们以为，未来几年，端边侧也将迎来重大机缘 。由于端边装备对实时性、隐私性有自然需求，再加上AI普惠化的生长趋势，我们相信，端边AI盘算会逐渐崛起，成为AI竞争的主战场 。
现在，端边盘算的市场规模才刚刚起步，但我们预计在未来五到十年，它将迎来爆发式增添 。例如，STL Partners展望，这个市场的规？赡艿执锼那б诿涝踔粮 。
今天，端边盘算仍然以逻辑控制为主 。那么未来五到十年，端边盘算的名堂会怎样？我们以为，它会从现在的逻辑控制为主，逐步转向以数据为中心的AI盘算为主 。
回首数据中心已往十年的生长，我们可以看到类似的变迁 。以前，数据中心80%的支出用于逻辑控制类盘算，好比网页处置惩罚、数据库操作等，只有20%用于数据类盘算 。现在天，这个比例已经反转：80%用于AI盘算，20%用于逻辑控制 。这种盘算范式的迁徙，正是由应用场景的演变驱动的 。
那么，在端边侧，我们是否也能预见同样的转变？现在，端侧的盘算仍以CPU为主，AI更多是辅助角色 。但我们预计，未来五到十年，端边的使命将更多转向感知、明确、决议等，走向以数据和AI为主的偏向 。这是我们做出的第一个判断 。
详细看端边AI盘算，它可以分为垂类和通用两大类 。垂类场景如手机、智能驾驶等，由于场景明确、体量大，已经受到普遍关注，并且在算法与芯片架构上做了大宗软硬件协同优化 。
而另一类是端边通用AI盘算，它笼罩成千上万种差别场景，每个场景规模不大，但总和非？晒 。这类盘算需求多样，既要包管效率，又要兼顾通用性，现在才刚刚受到重视，也是我们接下来想重点谈的 。
那么，端边通用AI芯片的特点和挑战是什么？首先，它处于端边侧，本钱敏感、功耗敏感，带宽也容易成为瓶颈，特殊是在大模子时代 。其次，作为通用芯片，它要适配各行各业、众多场景，需要高通用性才华知足所有需求 。我们必需在底层架构上，在不损失通用性的条件下，提升能效，知足端边侧的需求 。这是行业已往几年一直在探索的偏向 。
要解决这个问题，首先要看清目今架构的瓶颈 。古板架构无邪性好，但现在遇到了“存储墙”和“功耗墙”——数据搬运成为主要瓶颈，90%的功耗可能都花在数据搬运上，而不是盘算自己 。因此，要想提升端边通用AI的效率，就必需从基础上突破这两大瓶颈 。
我们以为，存算一体是突破存储墙和功耗墙的最佳路径之一 。它实质上是通过拉近数据与盘算的距离，来镌汰数据搬运，从而提升能效 。存算一体有多种实现方法，好比基于SRAM和DRAM 。SRAM更适合提升盘算密度和能效，DRAM则更善于解决带宽问题 。
后摩智能从建设之初，就专注于存算一体的大算力芯片研发，也是第一家将存算一体大算力从论文推向实践的企业 。经由四五年的手艺积累，我们已经推出了两代量产产品 。今年7月，我们宣布了最新的旗舰芯片——M50 。
M50是我们首款专为端边大模子设计的芯片，提供约100-160T的算力，功耗仅10W，能够支持从140亿、200亿、300亿直至1200亿参数的大模子 。我们提供了多种产品形态，如M.2卡和Duo M.2卡，最小的M.2卡只有口香糖巨细，却可以运行140亿甚至300亿参数的模子，这在端边场景中给客户带来了很大惊喜 。
宣布以来，我们一直在与客户推动M50的落地 。在端侧，我们相助的场景包括智能语音装备、AIPC、陪同机械人、AI NAS等 ；在边侧，主要聚焦AI网关、5G+AI、盘算盒子等场景 。
一个好的芯片离不开好的工具链 。针对M50，我们提供了完整的工具链，支持种种已训练好的模子（包括开源模子）直接转换到硬件运行，无需重新训练 。由于M50支持bFP等浮点精度，整个编译历程很是顺畅，客户可以快速完成模子适配 。
从7月宣布至今，我们与芯片上下游同伴细密相助，完成了与多种操作系统（包括Windows、Linux，以及麒麟、驮市砣信创系统）的适配，也协同了种种主控芯片（x86、ARM及国产CPU） 。同时，我们正与算法层、解决计划层的同伴开展大宗适配事情，预计从明年头最先，会有更多落地应用推出 。我们希望与更多同伴共建端边AI生态 。
最后我想总结，只管目今端边盘算仍以控制和逻辑为主，但我们坚信，未来五到十年，它将转向以AI为主，端边通用AI盘算也将迎来爆发 。这是一个历史趋势 。后摩智能愿与上下游同伴一起，共建端边AI生态，推动AI普及与普惠，让生涯越发优美 。
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