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本期主題: AI雙輪驅動：從大模型爆發到晶片設計改變
近些年，人工智慧技術實現了從實驗室探索到產業大規模落地的關鍵跨越，其影響深度和廣度前所未有。以ChatGPT、Gemini和DeepSeek為代表的生成式大模型，正重塑軟體、內容與服務業態；另方面AI技術反向滲透至硬體底層，徹底革新了半導體晶片的設計研發模式。
在軟體與應用層面，AI大模型已在廣泛應用。全球市場格局從OpenAI“一家獨大”演變為ChatGPT與Gemini“雙雄爭霸”，背後是技術路線與生態策略的全面較量。OpenAI憑藉在自然語言理解和龐大開發者生態上的優勢，通過激進的API定價吸引全球開發者。而Google則發揮其搜索、辦公及安卓生態的協同效應，將Gemini深度集成，在B端市場和企業級應用滲透上展現出強大後勁。更值得關注的是中國力量的崛起，DeepSeek以“開源+低成本+高性能”的純強化學習路徑實現技術突圍，其訓練成本的大幅降低和模型的快速反覆運算，不僅挑戰了“算力至上”的傳統模式，更通過開源策略推動了全球AI開發民主化，引發了行業對發展路徑的重新思考。
與此同時，AI的變革力量正深刻地“由軟及硬”，深入半導體產業鏈的核心。在晶片設計領域，AI已從單點輔助工具進化為“全流程智慧夥伴”。一方面，AI大模型的爆發式增長，對底層算力提出了前所未有的饑渴需求，直接推動了AI晶片（如GPU、TPU）的快速反覆運算與先進封裝技術的發展。另一方面，AI賦能的晶片設計工具，又反過來能設計出更高性能、更高效的AI晶片，從而加速大模型本身的訓練與推理，形成了一個“AI優化AI”的強大正向回饋閉環。例如，NIVIDA利用自研AI工具加速GPU設計，而這些GPU又為訓練更強大的大模型提供了算力基石。
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