現在人工智慧大型模型正在向多模式模型發展。 谷歌Gemini、ChatGPT等多模態大模型引起了全球AI市場的高度關注。 作為多模態模型，Gemini 能夠在文字、影象、音訊等不同模態之間靈活切換和處理資訊。 ChatGPT也已將自己公升級為多模態。 儘管大型模型的計算量不斷增加，但目前人工智慧硬體的算力遠遠跟不上這個步伐，存在著巨大的差距。 因此雜湊率晶元發展將是解決這個問題的方法危急
國內外智慧型計算市場的構成主要包括算力晶元、記憶體和連線的裝置。 而在計算能力方面晶元其在AI計算中的地位突出，佔據了市場的中心。 然而，由於美國對AI技術出口的限制，國內算力不足晶元面對挑戰，與英偉達與國外公司最新產品相比，還存在一定的技術差距。 不過，國內一些龍頭企業已經開始著力布局算力晶元研發，例如：華為寒武紀等。 華為的 Ascend910晶元它已成為全球單曲晶元計算最密集的晶元一。 這顯示了中國的計算能力晶元為行業內的製造商提供了巨大的發展機會。
從技術建築透視， 計算能力晶元主要可分為CPU、GPU、fpga跟asic四大類。 目前，GPU 是通用的人工智慧晶元它在市場上佔據主導地位，也是應用最廣泛的。 與 CPU，fpga跟asic與 GPU 的並行性相比建築使它更適合處理大規模矩陣運算的是執行深習需要大規模計算的首選。 英偉達它是GPU市場的領先者，全球市場份額接近90%。
fpga是為了知足人工智慧半定製和全定製，專為特殊需求而設計晶元。由於其可程式設計性和易於除錯等fpga可以顯著改善人工智慧演算法在硬體層面計算速度。然而fpga晶元技術壁壘相對較高，需要大量的研發資金和技術資源。 目前，全球市場主要由海外公司主導，國內廠商市場占有率較低。
asic是完全定製的晶元，根據客戶的具體需求設計和製造。 在深習在加速度方面，asic在效率尤其是速度。 目前，全球市場是主流asic晶元是的英偉達TensorCore晶元跟谷歌TPU（TensorProcessingUnit）。晶元。這些晶元專門用於深習並設計建築具有強大的計算效能和能效。 國內寒武紀還有asic晶元寒武紀在其研發領域取得了突破性進展晶元成為中國第乙個商業化的人工智慧晶元
1.加固深習算力：具有深習對計算能力的需求也在增加。 未來的計算能力晶元將進一步提高計算效能，滿足更複雜的需求深習演算法以及模型的需求。
2.實現低功耗和高效能：能效就是計算能力晶元發展危急。未來的計算能力晶元會更加關注能源利用效率以低功耗實現高計算效能，減少能源消耗並減少散熱需求。
3.多模態和多工處理：具有多模態人工智慧大模型的興起，計算能力的未來晶元將更加注重支援多模式輸入和處理，提供更全面的方法人工智慧計算能力。
4.與硬體和軟體高度整合協同設計未來的計算能力晶元會有更多的關注晶元內部整合和硬體和軟體協同設計。通過放更多演算法和嵌入到中的模型晶元在內部，改進計算效率和響應能力。
簡而言之，與人工智慧技術的飛速發展和應用領域的不斷拓展，算力晶元重要性越來越突出。 未來，算力晶元會繼續推動人工智慧發展，並在深習、多模態處理和能效優化。