【头条】中国电信内部人士：华为未独占卫星通信技术；

  集微网消息，近期有消息称，小米、vivo等中国自主研发的手机厂商正布局卫星通信技术，但有博主爆料称，华为手机目前还是独占卫星通讯方案，因此其它手机生产厂商的卫星通信功能被砍，推出还需要时间。

  据新浪科技报道，中国电信内部的人说，华为并没有独占该技术，但要在手机上实现卫星通信确实有一定的技术门槛，需要很大的研发投入。需要涉及芯片、协议、终端等多个层面，需要很大的研发投入进行技术攻关，比如芯片模组小型化、卫星协议体制优化、用户终端管理等。

  据悉，华为Mate 60 Pro是首个支持卫星通话的大众智能手机。此前有产业链有关人员透露，华为Mate 60 Pro搭载的卫星通讯处理器是由中国电子科技集团公司下属研究所为华为定制。华为Mate 60 Pro是与中国电信合作来实现“卫星通话”服务的，利用了中国电信的“天通卫星”业务。

  此前高通公司表示，将与摩托罗拉、一加、荣耀、OPPO、vivo、小米等智能手机品牌合作，开发具有卫星通信功能的智能手机。这表明，除了华为以外，其它制造商也看好这一技术。目前智能手机换机周期延长、硬件发展遇到瓶颈，每年处理器、摄像头模组的更新已没办法吸引消费者。因此，卫星通信有望成为一个吸引消费的人换机的突破口。产业预计，卫星通信功能渗透至高端机型之外的更多产品线年实现。

  集微网消息，EDA（电子设计自动化）软件是半导体产业的“芯片之母”，在半导体制造、设计、封测等产业环节的仿真、验证等流程中都扮演着关键作用，但其在整个产业链中是壁垒极高的存在。近年来，伴随着中国EDA市场迅速增长、国外技术出口设限，国产替代迎迫切发展机遇，国内也涌现出一批新生力量，EDA新锐芯易荟（ChipEasy）表现亮眼，以强势自研技术推动本土EDA发展。

  今年4月，芯易荟正式对外发布了一款以C语言描述，基于RISC-V指令集架构的EDA工具“FARMStudio”，主要是针对密集计算和复杂数据处理的应用场景。对于这一工具推出的背后故事及市场布局、市场现状等，集微网有幸采访到了芯易荟公司创始人汪人瑞（Albert Wang）及CEO汪达钧（Bill Wang）。

  为了满足产品需求及市场，慢慢的变多公司开始选择自主开发SoC芯片。在芯片设计过程中，IP化让设计灵活而快速，也是芯片设计敏捷化的唯一道路。与此同时，芯片设计中同质化设计较多，公司需要定制化方能建立有竞争价值的IP和系统模块设计。因此，定制化IP成为目前市场的主流趋势。

  芯易荟创始人汪人瑞认为，定制化IP里定制处理器是最大类之一，也是发展最快的一类。他举例说明，“像GPU、GPGPU、TPU、DPU、VPU……形形的PU均是定制处理器，而前面的字母则是定制。顺应定制化IP市场趋势，FARMStudio的设计理念是，基于处理器加上定制指令进而实现多快好省的设计，这也是我们开发这款工具的初心。”

  除了基本设计理念，汪人瑞还从更深层次进行解释：传统软硬件具有不一样优势，软件具有高灵活性，硬件可实现高运算效率，但两者优势互斥，无法同时实现。FARMStudio推行的FARM（Flexible Advanced RISC Machine）设计方法学就是把运算效率和设计效率有机结合，即将上层软件到底层硬件的每一步的算法设计全部融合，真正的完成处理器软件和硬件的一体化设计，让算法、软件、硬件、验证工程师能够在同一个开发环境里根据应用需求快速定制开发产品。

  而FARMStudio的推出，也让这一理念得以实现与有所突破。FARMStudio拥有开源的RISC-V基础指令、FPGA云开发测试环境等多项技术优势，特别值得一提的是拥有全球首创的多层次验证环境，实现了从C语言代码到指令级的周期精确仿真，到FPGA上的仿真，再到电路的RTL仿真等多个层次的相互验证。

  汪人瑞指出，传统系统模块设计环节中的验证复杂而繁重，因为传统设计环节中软件和硬件的验证方法完全不同。而如何将从软件到硬件的验证做到一致，做到方便，做到高效便是芯易荟试图解决的问题之一。“芯易荟推行的就是把‘从软件到硬件验证方法不一样的鸿沟’填满，让客户自然流畅地从系统到软件、指令、电路逐步地细化及验证，以简化系统模块设计逐步优化的任务和负担，这是使用传统设计方法和工具所没办法做到的事情。”

  据了解，FARMStudio的推出目前主要面向两大应用：一是面向数字运算；二是面向运算密集型应用，如音频处理、视频处理、AI、计算机视觉、IoT等应用场景，可实现跨多个行业的运算需求。

  对于后续FARMStudio的升级及拓展，芯易荟CEO汪达钧表示，首先在应用层面会持续拓宽，如后续会支持TinyML等特殊算力需求的应用；其次是技术深度慢慢地增加，例如运算效率是很重要的一点，将通过工具不断的提高MAC的利用率，同时降低功耗，达到单位面积的算力最高及功耗最低的目的。

  FARMStudio发布半年多以来，不断有客户通过FARMStudio进行IP定制化设计，汪达钧表示，本次ICCAD芯易荟将对这些定制化IP进行demo展示，包括DSP32的灵活的指令开发、DSP32优秀的浮点性能以及在ORB算法中可加速复杂指令设计等，向观众全方面展示FARMStudio这一工具的核心优势。

  在DSP32的灵活指令开发demo中，演示了在加入SIMD的定点指令后，DSP32计算resnet8网络的推理性能快速得到了提升。resnet8包含了卷积、残差、激活等多个主流神经网络算子，在算子转换成定点计算后，在DSP32上可以针对性采用VLIW和SIMD的方式对计算进行加速。

  得益于神经网络量化的优势，可以在不改变DSP32的架构情况下，使用FARMStudio高效地增加SIMD指令，在原先float指令基础上，提高处理性能。主要体现为：

  并行处理能力:SIMD指令能够同时处理多个数据元素，有效地利用了硬件资源；

  编程简化:使用intrinsic的方式，能够更容易地实现C代码，减少了编程的复杂性；

  汪人瑞特别指出，利用FARMStudio工具灵活增加SIMD及VLIW指令后，DSP32运算单元计算利用率在60%以上，还可以达到80%，这是这一工具的优势和竞争力所在。

  在浮点运算方面，FARMStudio表现同样出色。浮点运算由于可以提供的更大动态范围和精度，因此成为多种信号处理算法的一项要求。芯易荟定制化IP--DSP32拥有优秀的浮点性能，具体表现如下：

  浮点性能提升主要拥有两大难点，一是如何将浮点运算做快做小，降低硬件成本，提高运算效率；二是如何提高运算精度，因为多次运算容易累积更多误差。对于难点的处理，汪人瑞称：“首先芯易荟定制的浮点运算跟行业标准比起来要快很多，甚至可以快一倍，而且硬件成本低。其次，降低误差方面，在基于标准浮点运算指令之上，芯易荟拥有专利化的附加指令，使浮点运算在同行业内性价比领先。”

  采用VLIW微架构和低延时的浮点计算单元：VLIW架构能够并行执行多个指令，在大量并行任务的场景中，VLIW架构的DSP32表现更为出色。低延时浮点MAC微架构可以灵活地将不同计算合并在同一计算单元。

  优秀的编译器：在代码编译阶段就已经对指令进行了分析和优化，将可以并行执行的指令打包成一个指令包。这样，在CPU执行指令时，就可以同时处理多个指令包，从而提高了CPU的效率。

  此外，芯易荟还列举了FARMStudio在加速复杂指令设计方面的应用。ORB是Oriented Fast and Rotated Brief的简称，可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，这些特征向量可以用来识别图像中的对象。ORB算法在计算机视觉领域具有广泛的应用，其特点是速度非常快，而且在一定程度上不受噪点和图像变换的影响，例如旋转和缩放变换等。

  汪人瑞认为，ORB是典型的运算密集型应用，FARMStudio在此可以发挥最大作用。具体表现在：工具易用，传统Verilog开发流程需要6人在1年的时间才可完成，而使用FARMStudio后，1位工程师在2个月即可完成；工具的使用方法高效，使用容易；应用方面没有局限性，从简单指令到非常复杂的指令都能使用，从而达到最佳的PPA或性价比。

  目前，我国国产的EDA工具发展很快，但是与国际巨头如Synopsys、Cadence和Mentor相对差距仍然很大。汪达钧表示，“本土EDA工具正处于转折的关键时期，随着行业进入了后摩尔定律时代，本土EDA应加快技术沉淀和市场推广，助力行业的蓬勃发展。”

  他认为，今后的20年是大数据的时代，如果没有算法及算力把这些数据进行处理，数据是没有价值的。所以行业下一个10年甚至20年所要面对的挑战是，算法到算力的实现，即有效率地降低设计成本和周期。

  对于未来国产工具的发展，汪达钧表达了自己的期望，“挑战之下，国内EDA工具厂商应当更好的通过自主创新，为芯片设计行业带来更有价值、更具有独特性的技术方案，提供优质、可靠的产品和服务。线年将遇到的痛点问题，而不止是单纯的‘替代国外巨头’这样的目标。”

  汪人瑞对于这一话题也做了补充，他表示行业的痛点就是到了设计方法学必定要更新的时代，目前的方法学已经老旧，摩尔定律发展变慢，已跟不上市场需求的发展，方法学的改变是一个挑战，也是机遇。“最重要的是，企业不要说要超越谁，而是真正解决了什么问题，对客户贡献了什么价值。这是我对国产EDA工具发展最大的期待。”

  2023年11月10日-11日，中国集成电路设计业2023年会（ICCAD 2023）将在广州保利世贸博览馆举办。届时，芯易荟将携FARMStudio工具，工具背后的FARM设计方法学，以及ORB算法应用、定点运算、浮点运算等DEMO进行现场展示与讲解，欢迎大家莅临！

  “克洛斯特曼（按：飞利浦重复曝光光刻机和光图机架构师）通过显微镜第一次看到了芯片的样子：奇怪的昆虫，闪耀着彩虹般的色彩。”

  集微网报道（文/武守哲）集微网的老朋友，《光刻巨人——ASML崛起之路》作者Rene Raaijmakers在书中揭秘了光刻巨人ASML在强者环伺中逆风翻盘的非凡故事。上述的两段线年代的“前光刻时代”的种种事情。半个世纪过去了，那只“奇怪的昆虫”早已化蛹成蝶，撬动着全球数字经济和万物互联的世界。

  今年11月5日，疫情结束后首次恢复全面线下办展的进博会正式开幕。在这万商云集的盛会上，有一个区域这些年来愈发引人关注，那便是2021年设立的集成电路专区。在这近万平米区域里集结了高通、三星、德州仪器、美光、尼康、AMD、ADI、ASMPT等众多芯片产业上下游的重要参与者。

  已经参加过四次进博会的ASML，今年11月初再次参展，以“光刻未来，携手同行”为主题，亮相国家会展中心技术装备展区集成电路专区（4.1展馆A0-01展台）。借此机会，集微网有幸采访到ASML全球高级副总裁沈波先生。沈波先生就此次进博会的参展亮点、如何与客户共生共赢、在华业务总体布局和企业未来展望等议题向集微网作了全面介绍。

  光刻机对运行环境要求严苛，这也让ASML本次在进博会的展台别具一格。企业延续数字化路线，在虚拟空间——虚拟晶圆厂内让展台观众领略芯片制造全过程，并带领观众沉浸式体验ASML所专注的“成像环节”。

  沈波向集微网介绍，ASML积极响应中国集成电路行业增长需求，聚焦良率和产能提升，为客户提供“铁三角”全景光刻解决方案，即光刻机、计算光刻和量测，帮助国内芯片制造商生产更小、更强大、更智能的芯片。

  芯片的良率、PPA（功耗，性能，面积这三项关键性指标的简称）、交付时间节点等和其生产过程中一千多道复杂的工艺的精确度紧密关联。沈波提到了“工艺窗口”这个概念：“在整个芯片的生产过程中，各个环节对工艺窗口的控制都很重要。”为尽最大努力优化光刻环节工艺窗口，ASML的“铁三角”应运而生，并被赋予了越来越重要的意义。

  相对于外界更熟悉的光刻机台，沈波这次向集微网重点阐述了此次进博会所展出的计算光刻和光学及电子束量测。

  计算光刻涉及整个光刻流程中一个非常重要的概念——光罩。若用相对浅显的话语概述光刻机的工作原理，即光刻机投射出的光线将光罩上客户设计的图案投影到晶圆，而后晶圆通过光刻胶的显影等后续工序把图案呈现出来。但是光的衍射效应等一系列问题让光罩设计变得尤为复杂，需要通过建立大量模型把这些物理效应充分考虑进去，因此，计算光刻在光刻过程中扮演着极为重要的角色。

  公开资料显示，2004年ASML就在深圳建立了首个计算光刻开发中心。经过近20年的人才积累，该中心已经成为ASML在全亚洲最大的专用软件开发中心。目前ASML在国内有深圳和武汉两个计算光刻开发中心。

  光刻工具之所以被称为工艺美学“皇冠上的明珠”，就在于它集成了高、精、尖、微的产品特性，并且把这些特性做到了极致。一月映万川，其复杂度和美感也体现在量测这一环节中，从中我们也可以一窥ASML在光刻机台之外更多重量级的产品。

  多年来，ASML在帮助客户确定路线图的过程中，探索出了一条全球领先的量测解决方案的可靠路径，其中包含光学量测与电子束量测两种技术。

  光学量测的优势在于“以快致胜”。而随着芯片架构越来越立体和复杂，集成度也越来越高，拥有更高穿透率的电子束量测尽管较光学量测的速度稍慢，但可以在缺陷检测方面保证更高的精度。对此，沈波作了专门阐述和分析。他指出，以每小时处理300余片晶圆的光刻机来计算，每一片晶圆的曝光过程可能只需要十几秒钟，这十几秒内打向晶圆的光束的过程是非常精细和复杂的，需要量测数据反馈给光刻机以适时调整工作状态。

  目前，ASML电子束量测在北京设有开发中心，这也是ASML电子束量测的全球四大开发中心之一，专门从事电子束系统关键组件的开发。

  综上所述，ASML此次在上海进博会展出的光刻机台、计算光刻、光学及电子束量测“铁三角”，多维度全方位拓展了“光刻”这一看似单一的概念。沈波着重强调：“严格意义上是没有‘光刻人才’这一说法的，因为光刻机的综合性非常高，涉及理学、工学的全方位知识，我们希望尽可能地通过进博会这样一个平台，能让大家对ASML有个更客观、更全面的认识。通过这次‘虚拟晶圆厂’的展示，力图让现场观众直观地认识到这三块业务是怎么一起协同工作的。”

  “三星要求ASML重新开始谈判。马里斯飞往首尔，握手签署了协议。韩国人同意支付一个双方都可以接受的价格，但他们有条件：要求迅速交货……在随后的几年里，韩国人将完全信任荷兰步进光刻机，不久之后，韩国的Hynix也开始使用PAS 5500……1998年，Hynix一跃成为ASML的最大客户。”

  在这本书中，我们可以通过一系列精彩的故事领略到ASML是如何通过过硬的内功和灵活的定价谈判技巧，一步步赢得客户信赖的。

  多年来，ASML已经把客户至上的信条植入到公司的DNA中，在与产业生态伙伴和下游客户伙伴合作两个维度上，ASML都有着独到的经营理念。

  众所周知，芯片的前道设备工艺涉及涂胶显影，刻蚀、离子注入等多个环节。在其中，光刻工艺最为复杂，耗时最长，成本也最高。

  从产业生态伙伴的角度看，ASML担负着为其他工艺流程“留有余量”的使命。换言之， 在光刻机、计算光刻和量测等工序做得越精准，交付的时间节点把控的越好，就可以把前文中提到“工艺窗口”做到最优解，留有余量——为设备商同侪负责；从下游客户的角度看，机器+服务缺一不可。“我们公司的一个很大的附加值是不仅仅提供机器，还有机器运转的流程优化，帮助配合客户工艺去做调整，以实现他的工艺要求。这其实也远远超出了维修设备这个范畴”，沈波谈到。

  这种超越买方卖方的商业合作模式，也是对本次ASML进博会参展主题“光刻未来，携手同行”这一主题的最佳宣讲。

  在成熟制程细分市场发展的推动下，中国客户对于DUV光刻系统的需求创下历史新高，并且在可预见的未来仍将保持强劲势头。毫无疑问，ASML DUV（深紫外线）光刻系统是中国市场的主力军。多年来，ASML在遵守相关法律法规的前提下，向中国客户提供优质的光刻机台和相关产品，帮助客户制造成熟制程下不同节点和技术的芯片，并实现降本增效。

  受整个全球半导体产业大势，如终端需求起伏，上下游库存调整，以及宏观经济景气度等一系列因素影响，不同生态位和细分赛道的半导体厂商出现了“传导感知”的时间差。对ASML来讲，沈波概括为：“光刻机在整个芯片生产工序中基本上属于交货周期最长的设备，我们在这个行业里的特点就是，当冬天来临的时候我们可能最后一个知道，当春天来临的时候我们第一个知道。”

  ASML首席执行官Peter Wennink曾在Q3财报电话会议上表示：“过去两年里，包括中国客户在内的市场需求满足率不足50%。而中国大陆对DUV系统的需求持续强劲，今年向中国客户发货的系统大部分订单都是在2022年预订的。”

  沈波告诉集微网，因产能供不应求，当前ASML手上尚未执行的订单规模约为350亿欧元，这些订单是在2021年和2022年下单的 “今年给了我们一个喘息的机会，来交付一部分过去一两年未完成的订单。”沈波特别强调，从1988年第一台ASML步进式光刻机进入中国之后，到2023年底，ASML 在中国的光刻机加上量测的机台装机量接近1400台。

  目前，ASML在中国设有16个办事处、12个仓储物流中心、3个开发中心、1个培训中心以及1个维修中心。ASML在中国大陆的员工总人数已经超过1600人。

  广阔的中国市场成为ASML展现自己身ESG的最好舞台，过去三年来，ASML不但多次获得“中国典范雇主”系列奖项，上海科普教育发展基金会客户捐赠杰出贡献奖，上海市集成电路行业基础贡献奖等大奖，还在中国大陆设有全球培训中心、本地维修中心等团队。全球视野配合本土关怀，ASML的“3C文化”（挑战Challenge、合作Collaborate、关爱Care）在中国落地生根并不断茁壮成长。

  “格拉斯曼（注：蔡司在ASML的PAS 5500所用的镜头扩产时主要推动者）的怀疑论也有其道理。他在高科技行业的经验是，无论哪里有小问题，最终都会出大问题。”

  业界把ASML与蔡司的关系比喻成难舍难分的“婚姻伴侣”。双赢合作模式的达成的驱动力，背后是ASML对技术迭代路线、市场变幻前瞻的敏锐洞察力。这就是为何几十年来ASML每每遭遇产业逆风时总能保持着一股必需的韧劲。

  在Q3财报电话会议上，ASML的CEO和CFO共同认为，2025年将是产能扩充大年，彼时，半导体下行的寒冬色彩将会褪去。关于这一点，沈波表示：“我们总体的判断是，2025年将是一个重要的增长年份。2024年则是一个调整年。我们积极和供应商沟通，以期在配合和协作下，确保顺利地响应、满足2025年的产能爬升。如果各个方面都配合顺利，我们会在2025年底或者2026年初就具备500到600台DUV的全球产能。”

  一切过往皆为序章，也是书写未来的起点。在市场筑底、蓄力、调整时刻，ASML在本届进博会的亮相恰逢其时，不但向我们展示全景光刻解决方案，也呈现着企业对未来，对中国市场积极乐观的洞察力。

  集微网报道 （文/陈炳欣）11月7日，美国人工智能公司OpenAI举办了首届开发者日大会。这是在ChatGPT推出近一年后举办的，吸引了来自全球的数百位开发者。根据会上发布的信息，目前ChatGPT的周活用户数达到1亿人，已经有200万开发者正在使用OpenAI的API，92%的财富500强公司正在使用OpenAI的产品搭建服务，展现出良好的发展前景。

  不仅是OpenAI，近一年以来各大科技巨头都在不遗余力地推进大模型战略。亚马逊除自研Titan，还投资第三方Anthropic、Stability AI/AI21 Labs、Cohere等大模型；谷歌自研PalM2、Gemini外，支持第三方和开源模型80多个。Meta也推出Llamma2，并将之开源。

  国内市场同样火热。8月15日，我国正式实施《生成式人工智能服务管理暂行办法》，首批便有讯飞星火、百度文心一言、商汤SenseChat等共十余款人工智能大模型面向公众开放服务。根据研究机构统计，我国累计发布超过130个大模型，上半年AIGC领域的融资事件57起，已披露融资总额63.13亿元，涉及投资机构数66家。

  在大模型热潮不断且显露发展前景的同时，一个问题也不能忽视，即企业如何取得真实营收，进而获利。尽管国际大厂当前都把AI作为未来的核心战略，不是特别关注短期效益，但是产品好不好用，能否有效满足客户需求，为社会创造价值，关键的还是要看它的性能、商品化能力，以及适用性。加快落地应用越来越成为检验大模型发展的试金石。

  这也是本次开发者日召开伊始，OpenAI首席执行官Sam Altman便率先宣布将对GPT-4进行一次大升级的重要原因。新推出的GPT-4 Turbo将具有更长的上下文长度、更强的控制、更好的模型知识升级，以及多模态、模型微调定制和更高的速率限制等优势。加快构建生态，推进GPT-4的商业化应用已经成为OpenAI的当务之急。Sam Altman今年年初就提出目标，要在2023年实现2亿美元的年营收，2024年达到10亿美元。而按照OpenAI目前已拥有200万付费用户和92%财富500强公司的基数来看，或许今年就能提前完成2024年的年度计划。

  国内企业同样积极推动大模型商业落地。在日前召开的百度技术论坛上，百度首席技术官王海峰强调，深扎技术之根，赋能千行百业，惠及千家万户将是大模型接下来的发展重点。5月份以来，百度云已经与近10个大型央国企单位签订协议，共同探索AI在各行各业的应用。而在近日举办的云栖大会上，阿里也宣布实现通义千问的2.0升级。阿里云CTO周靖人发布一站式大模型应用开发平台——阿里云百炼，简化底层算力部署、模型预训练、工具开发等工作，方便开发者的应用。

  应用层的落地，是大模型必经之战，已经成为行业共识。如果说上半场，大模型企业是在拼参数、拼算力，下半场的竞争将步入实际场景，比拼的是商业化应用。三六〇集团曾在其发布的2023年半年财报中透露，360推出的大模型“360智脑”已为公司创造近2000万元的相关业务收入。但这也只是大模型商业应用之路上的一小步。

  事实上，现在很多模型企业已经对商业运营模式进行了有益探索，比如按照调用量（token、次数）计价收费。虽然C端客户付费意愿不强，但只要用户量足够大，模型公司依然可以获得可观收益，还可以从广告方面获得补偿。企业客户由于工作需求，付费能力更强，日常使用调用量较大，将有更大的商用空间。大型企业拥有更强的付费能力，为银行、大型央企、国企、上市公司等提供定制化、一站式服务，可以为大模型企业带来更多收入。下一步，在商业应用的推动下，大模型的发展将是结合各公司的技术特点和不同应用方向，朝着更加专业、更细分的方向推动。

  集微网消息，市调机构TechInsights近期发布的研究报告指出，尽管由于疫情后需求的残留和全球主要市场持续的经济挑战，全球平板电脑市场规模仍在下滑，但2023年第三季度，全球平板电脑市场出货量同比下降14%，是今年目前为止最好的市场表现。

  从厂商排名上看，苹果排名第一，全球出货量（批发）同比下降13%，至1300万，市场份额为39%；三星排名第二，出货量为600万，同比下降16%，市场份额小幅下滑至18%；亚马逊出货量为300万，比去年同期下降19%，市场份额降至9%，排名第三；联想排名第四，该公司平板电脑出货量同比仅下降4%，至260万，市场份额上升至8%；华为以140万台平板电脑的出货量位居第五，同比仅下降4%，市场份额为4%。

  此前另外一家市调机构Counterpoint Research在分析平板电脑趋势时指出，近年来越来越多的消费者喜欢更大屏幕尺寸的平板电脑。这种设备既有便携性，又具备一定的生产力，能够满足消费者的各类应用需求。统计显示，2020年至2023年，平板电脑的屏幕尺寸逐年增加，消费者也越来越倾向于选购11英寸及以上的产品。2022年，这类平板电脑的出货占比为34.0%，预计2023年占比能够达到37.9%。

  随着 ChatGPT 热潮席卷全球，2023 年 AI 已经成为一个炙手可热的话题，但苹果对 AI 说得太少了，以至于人们认为它已经落后了，而且正在斥巨资迎头赶上。实际上，机器学习形式的人工智能多年来一直是苹果产品不可或缺的一部分，苹果执行长库克 (Tim Cook) 最近将其描述为“基础技术”。摩根士丹利新报告指出，苹果不仅在 AI 领域比公开宣称的更为领先，而且最早在 2024 年，它将成为全球六大“关键受益者”之一，今年是边缘 AI 的催化剂之年。“边缘人工智能”是摩根士丹利定义模糊的标签，指的是 AI 不再是类似 chatgpt 的应用程序，而是融入所有运算的情况。报告提及：“随着 AI 渗透到新的消费者用例中，预计边缘运算将在 2024 年成为 AI 推理的新兴推动者，因为它具有更低的查询成本、改进的延迟、更高的个人化、更好的资料安全性 / 隐私性以及更容易存取的优势。”因此，虽然现在生成式 AI 越来越多地成为微软 Bing 等应用程式的选项，但未来人工智能将不再是一项明显独立的服务。相反，AI 将成为消费者无形的动力工具。库克在苹果最新的财报电话会议上表示:“(当) 我们发布 iOS 17 时，它拥有个人语音和即时语音邮件等功能。AI 是这些功能的核心。”摩根士丹利称：“虽然一些投资者质疑苹果进军 AI 的意图，但我们相信苹果将成为 AI 的推动者，相信鉴于苹果 20 多亿设备和 12 亿多用户的独特数据，苹果对数据隐私权的关注，以及苹果领先的硬体、软体、芯片和服务垂直整合，苹果将成为这场竞赛的关键赢家之一或者可以说是『边缘人工智能推动者』。”因此，摩根士丹利的核心逻辑是有两点，它认为人工智能工具需要强大的设备，而且这些工具也需要接触到非常广泛的受众。鉴于苹果已经采用强大的芯片，如苹果的 A17 Pro SoC，每秒可以处理 35 兆次操作，摩根士丹利称，苹果 iPhone 已经可以为设备上的 AI 提供动力，预计新的电池技术、芯片和边缘设备将在 2024 年以后出现，该公司表示，这有助于激发投资人对这一主题的兴趣。摩根士丹利指出：“要让人工智能提供真正差异化的结果，需要利用独特的资料集，而苹果的 20 亿多台设备和 12 亿多用户产生比大多数平台都更有见解的数据。”报告说明：“苹果 (AAPL-US) 在数据隐私方面的行业领先优势，以及当今市场上一些最强大的智能型手机和个人电脑硬体 / 芯片，一旦结合在一起… 我们始终相信苹果可以成为一个真正的 AI 推动者，这是许多其他公司做不到的。”摩根士丹利表示：“尽管一些投资者质疑苹果是否真的在 AI 领域全力以赴，但有消息显示，苹果在 AI 技术上投入了数十亿美元，这表明苹果成为领先的 AI 提供者只是『何时』的问题，而不是『是否』的问题。”Siri 可能是 AI 杀手级应用摩根士丹利表示:“传统上，人工智能与苹果的产品和服务生态系统深度整合 (想想 FaceID、TrueDepth 相机、跌倒侦测、智能听写等)。”“苹果设备上可能出现的其他边缘 AI 用例包括更有效率的程式码开发，将 AI 整合到苹果的原生生产力应用程式中，以及 AI 驱动的健康、金融和健身助理等。”但摩根士丹利也认为，Siri 作为终极智能助手，仍然是杀手级 AI 应用。报告继续写道：“对我们来说，使用 LLM (AI 大型语言模型) 来支持 Siri 作为最终的虚拟助手，是苹果能够向市场推出的最清晰的杀手级 AI 应用。报告显示， 这种整合最早可能在明年出现在苹果设备上。”摩根士丹利相信：“由 LLM 驱动的 Siri 能成为一个智能层，位于用户 iPhone 和网站 / 应用程式之间，成为使用许多品牌的重要中央控制器。”摩根士丹利表示，展望未来将重视明年 6 月 WWDC 全球开发者大会上，苹果是否释出有关 AI 的消息，包括“苹果 (或第三方) 推出的新芯片将为 AI 工作负载提供支援”、“AI 招聘、资本支出或零件采购计划增加”，以及“与 Alphabet 等现有 AI 供应商的合作公告。”钜亨网7.ChatGPT突暂停服务抢修 OpenAI：错误率过高；OpenAI 的当红人工智能 (AI) 聊天机器人 ChatGPT 周三 (8 日) 因错误率很高而暂停服务，但随后已逐渐恢复服务。根据外媒报导，在美东时间周三早上 9 点 (北京周三晚上 10 点) 之前，ChatGPT 就已发生故障。OpenAI 在美东时间早上 9 点 50 分的状态报告中表示：“我们已发现一个导致 API 和 ChatGPT 错误率很高的问题，目前仍在努力修复。”而 ChatGPT 服务中断 1 个半小时后 (美东时间早上 10 点 33 分)，OpenAI 又发文表示已在修复问题，服务逐渐恢复，目前正在监测状况。与此同时，ChatGPT 的竞争对手 Anthropic 的 Claude 2 聊天机器人同日也似乎发生故障问题。Claude 2 向用户表示：“由于意外的容量限制，Claude 无法回覆讯息。”OpenAI 于本周一举行首次开发者大会活动，该公司在会上宣布迄今为止最强大的 AI 模型 GPT-4 Turbo，以及允许用户打造自定义版本的 ChatGPT 的新选项。OpenAI 技术长 Mira Murati 当时向记者表示，超过 92% 的财富 500 强企业在使用自家平台，高于 8 月份的 80%，范围涵盖金融服务、法律应用和教育等行业。钜亨网

  北京大学集成电路学院/集成电路高精尖创新中心2篇文章入选第56届国际微体系结构国际研讨会（MICRO’23）