拿到本书，先随手翻翻，整体概览下：
可以看到本书装帧设计是非常不错的，封面字体是有立体感觉的，一本实体书捧在手里阅读，是由电子书体验不到的感觉的，所以个人比较喜欢阅读实体书。
扉页可以看看作者介绍，作者是科班出身，且有丰富的工程行业经历
翻翻本书，可以看到纸张质量非常好，全书彩色印刷，有丰富的彩色图表
本书内容
先从目录大致浏览下本书内容
全书分为九章
第一章介绍了生成式AI，各种AI芯片，边缘AI芯片，以及算力与能耗的挑战，
个人觉得AI芯片本身是否具备竞争力最主要的还是看算力与能耗两个参数，当然配套生态等也是非常重要的。
第二章介绍了实现深度学习AI芯片的创新方法和架构
第三章提到了思考，AI的未来:提升AI算力还是AI智力?提到了AI智力概念。
介绍了AI芯片背后的半导体产业，摩尔定律，集成芯片，新材料新工艺等内容。
提到了使用化学生物方法实现AI，个人也在想，实现AI，是否只有半导体一条路? 是否有可能从根本上另辟蹊径? 比如生物化学路径? 这个可以探讨，各抒己见，甚至天马行空。
介绍了AI在科学发现中的创新应用，即科学中怎么去应用AI帮助实现新的科学发现，感觉可能是一个正向的”复利”发展，AI主力新的科学发现，显得科学发现进一步提高AI能力，继续主力更高层的科学发现。 AI是否有可能加速科学的发展速度? 毕竟上个世界以来，各个学科的基础科学大厦基本完成，现在无非是修修补补， AI是否有可能让基础科学实现跨越进步?
介绍了实现神经形态计算与脑类芯片创新方法。但是个人觉得模拟脑类工作并不一定是正确的高效的方式，比如学习鸟飞翔不一定要煽动翅膀，所以实现神经形态计算，也不一定要模拟脑类的工作方式。
介绍了具身智能芯片，这是一个热点，个人觉得关注点偏了，关注点不应在具身，而应在于智能本身， 至于形态是人是兽都无所谓， 反而具身更多作为了资本的噱头，总之估计很快热点就会冷却下来，回归技术需求本身，如何实现智能。
提到了AGI芯片的概念，介绍了对应的算法与模型与实现，总之概念很多，没必要炒概念，如何实现更高阶的智能才是核心本身。
本书特点全彩印刷，纸张量很好，阅读体验非常好
丰富的彩色图表
每章前的名人名言，可以看看大佬对相关问题是如何思考的。
从前面内容也可以看到，本书涉及内容很多很丰富，可以通过本书了解一些AI相关的前沿技术等。
也可以抱着开放的态度对本书的内容进行探讨。本人也是从事端侧AI行业，所以后面就结合本书内容和工作再详细阅读本书各章。
