【免费送书】AI芯片，从过去走向未来：《AI芯片：前沿技术与创新未来》

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。

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。

《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。

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。

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。

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。

“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。

▲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。

“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。

▲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。

▲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。

▲精彩书摘

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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