赠书 | 从 FinFET 到类脑芯片:《AI 芯片》解码后摩尔时代突破路径

芯榜 2025-08-16 17:37
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Part.1

AI芯片,从过去走向未来


四年前,市面上仅有的一本AI芯片全书在世界范围内掀起一阵求知热潮,这本畅销书就是《AI芯片:前沿技术与创新未来》,讲述了AI芯片的基础知识,包括原理、种类、厂商、产业等概况,展望新技术与研究应用。

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《AI芯片:前沿技术与创新未来》出版后获得了“忆阻器之父”蔡少棠教授的力荐,当时他认为“这是一本关于深度学习和神经形态计算等类别AI芯片的及时、全面而富有远见的书。” 那么时至今日,这个世界发生了什么变化呢?


在这四年间,最重大的技术变革无疑就是大模型的横空出世,人类的时间仿佛被装上了加速器,从ChatGPT到DeepSeek,大模型应用密集出现、频繁升级,这让作者意识到有必要撰写一本新的AI芯片图书,以紧跟时代步伐、介绍新兴领域和最新动向。

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这就是《AI芯片:前沿技术与创新未来》的姊妹篇——《AI 芯片:科技探索与 AGI 愿景》。 这本新书针对大模型技术浪潮,详细讲解了AI芯片的主流技术、挑战与创新解决方案,并介绍了下一代芯片工艺和颠覆性AI实现方法,并探索具身智能、AGI等前沿话题。 

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Part.2

从科技创新到AGI,一起来探索AI芯片


本书从创新视角出发,系统梳理了AI芯片的前沿技术与未来方向,串联起从算法到系统的实现路径,全景式展现AI芯片的技术原理与应用场景。


书中核心内容可分为算法创新、工艺创新、材料创新、应用创新、系统创新五个部分,接下来一一解读。


算法创新

在深度学习AI芯片的创新上,书中围绕大模型与Transformer算法的算力需求,提出了一系列架构与方法创新,包括存内计算技术、基于开源RISC-V架构的AI加速器、量子AI芯片、光电组合AI芯片等。

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随着大模型面临收益递减、资源浪费等困境,书中接着将目光投向 “后Transformer” 时代的新兴算法。详细解读了超维计算、耦合振荡计算、神经符号计算,终身学习与迁移学习。


此外,书中提出 “小模型替代大模型” 的思路,通过强化学习、指令调整、合成数据等技术,在降低算力消耗的同时保持智能水平,为AI算法的可持续发展提供了新方向。


工艺创新

这部分深入剖析了推动芯片性能跃升的工艺创新,从晶体管架构到颠覆性制造技术,展现了后摩尔时代的突破路径。


在传统工艺升级上,晶体管架构正从FinFET向CFET(互补场效应晶体管)演进,通过三维堆叠提升集成度。晶背供电技术打破传统布线限制,降低信号延迟与能耗。

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“集成电路”向“集成芯片”的范式转变,芯粒与异质集成技术将不同功能芯片组合,3D堆叠通过垂直方向的高密度连接实现算力倍增。“无封装” 晶圆级单片芯片,则让单块芯片的晶体管数量有着巨大提升。


更具颠覆性的是两类新兴工艺:分子器件与分子忆阻器以单个分子为单元,实现纳米级存储与计算;打印类脑芯片则借鉴3D打印思路,通过材料精准沉积构建类脑神经网络。


材料创新

这部分将视角投向化学与生物领域,探索 “湿件”的可能性,重新定义AI芯片的形态。


化学计算开辟了全新路径,通过酸碱反应构建逻辑门与神经网络,让化学反应成为计算的 “语言”。液态忆阻器、MAC计算单元及存储器则摆脱固态硬件的束缚,在液态环境中实现数据存储与运算。

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▲在一个作为基底的CMOS芯片上进行后期制造的256个电化学单元阵列


生物计算则更贴近自然智能,活细胞计算利用细胞内的生化反应模拟神经网络,真菌计算借助菌丝网络的分布式连接实现信息处理。这些技术跳出传统框架,直接通过生物体模仿大脑功能,有望实现质的飞跃。


应用创新

书中将科学发现划分为5种范式:从经验观察、理论推导、计算机模拟、数据驱动,到如今的 “AI驱动”。


AI在科学发现中的创新应用,体现在对科研全流程的重构,从数据采集、假说生成到实验验证,AI能高效处理海量信息,发现人类难以察觉的规律。

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“AI 科学家”的构想富有颠覆性,通过自动化科学发现框架,AI能自主生成假说、设计实验、分析结果,将传统 “小作坊式” 科研升级为 “批量生产式” 创新。


书中展望,这类系统有望催生诺贝尔奖级别的成果,让科学发现从 “偶然突破” 走向 “可控产出”。


系统创新

这部分介绍了云端神经形态计算架构、超导与非超导低温类脑芯片、自旋波类脑芯片。这些技术让芯片运行模式更接近人类大脑,为低功耗、高智能AI奠定基础。

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▲基于磁子 / 自旋波的类脑芯片示意


具身智能芯片填补了AI与物理世界的感知鸿沟,书中提出,真正的智能需具备对物理环境的感知与执行能力,这类芯片集成视觉、触觉、听觉等多模态传感器,通过 “感存算一体化” 技术实现从感知到决策的无缝衔接。


最终,所有创新都指向AGI芯片这一终极目标。书中探讨了AGI芯片的技术需求与架构可能,涵盖MoE模型、Q*算法、大型多模态模型等关键技术,并思考了其伦理挑战。


作者介绍

张臣雄 毕业于上海交通大学电子工程系,在德国卡尔斯鲁厄理工学院(Karlsruhe Institute of Tech-nology,KIT)理论电子学研究所获得工学硕士和工学博士学位。


张博士曾在德国西门子、美国Interphase任职多年,并在一家世界500强大型高科技企业担任首席科学家,曾任上海通信技术中心CEO,两家创业公司的创始人之一。


他长期致力于半导体芯片的研究与开发,参与并领导了多个重要的国际研究项目,多次获得业内奖项。有200余项专利在多个国家获授权或在申请中,出版多部专著并发表多篇学术论文。


张博士以其多年丰富的专业知识写成两本《AI芯片》,在这一图书领域填补了空白,成为众多技术人士与爱好者的专业指南。


Part.3

结语


《AI芯片:科技探索与AGI愿景》围绕AI芯片从多方面深入剖析,展现前沿技术与未来走向,为我们展开了一幅波澜壮阔的科技与应用图景。


本书一大特点是内容系统,技术前沿。从算法、工艺、材料、应用到系统多个维度,全面且系统地阐述AI芯片技术体系。


书中各章节层层递进,先介绍深度学习AI芯片创新方法,再深入半导体工艺和材料创新,接着探讨AI芯片在科学发现中的应用,最后聚焦类脑芯片、具身智能芯片和AGI芯片等系统级创新,构建了完整的AI芯片知识框架。


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▲精彩书摘


另一大特点注重实践与产业结合,书中包含大量产业实践案例,介绍各类AI芯片在实际场景中的应用。


对半导体芯片产业前沿技术的讲解也紧密联系产业实际,为技术从业者提供实践指导,同时为科研人员指明研究方向,为投资者提供产业发展洞察。

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▲精彩书摘


对于初次接触AI芯片的读者来说,可以搭配阅读两本《AI芯片》。


《AI芯片:前沿技术与创新未来》书中了解AI芯片基础知识,包括技术原理、芯片种类、国内外厂商、全球产业环境,知悉各种可能催生新型AI芯片的基础理论研究与应用场景。


《AI芯片:科技探索与AGI愿景》书中则可以聚焦当下面向大模型的AI芯片,了解新颖的技术、实现方法和重要应用领域,对AI芯片向着具身智能、AGI方向发展的演进建立起认知。

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AI和芯片领域的研究人员、工程技术人员、科技产业决策和管理人员、创投从业者以及相关专业学生等,都可以从这两本书中把握AI芯片的技术动向,为产业落地提供关键洞察。


立足当下,洞察趋势,《AI芯片:科技探索与AGI愿景》每一页中都藏着解码未来的金钥匙!

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—END—


原创

初审:栾传龙  

复审:刘鑫

终审:孙英


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