前几天举办的 GTC 2024 大会再度把英伟达推上了神坛，下一代 AI 芯片 Blackwell 的发布，也证明了算力规模依然是老黄的信仰。

但历史一次又一次证明了，技术融入日常的道路从来都不止一条，如果说英伟达正在走的路是将算力规模推向新的高度，颠覆作为网络基础设施的全球服务器市场，那另一路就是在将 AI 算力更多地普及在终端设备上，比如手机、PC、电视甚至冰箱——AI手机、AI PC、AI电视，AI家电，也是雷科技在CES、MWC、AWE每一个科技展会上听到的最热门关键词。

说到AI芯片，人们第一个想到的可能是高通、联发科、Intel，抑或是英伟达、AMD。另外三个核心玩家则总是在被忽视：苹果、三星和华为，因为它们不专注于芯片而是横跨消费电子、通信、存储、云等业务，但事实上它们的芯片却很强大。

比如三星，就是不容忽视的芯片玩家，它的exynos系列就是跟苹果A系列同级的顶尖芯片。AI芯片，也是三星接下来的重中之重。

在刚举办的第 55 届年度股东大会上，三星电子宣布进军人工智能处理器市场，将于 2025 年初推出 Mach-1 AI 加速芯片。

但不同于英伟达是要攻占全球服务器市场，三星的目标在边缘计算领域，包括手机、PC 等智能设备、自动驾驶机器人以及 IoT 设备。

不难理解。仅从今年 1 月 CES、2 月 MWC、3 月 AWE 三场科技行业大会就能看出，AI 已经开始了大规模对终端产品的「改造」。尽管大部分行业都还处在探索和尝试的阶段，但有一点是无论如何不会改变的：

AI 驱动离不开算力。

图/三星

算力从哪来？底层无非是芯片。三星推出 Mach-1，就是希望在这个 AI 改造终端的过程中，成为各类终端的主要 AI 芯片供应商，成为边缘计算领域的英伟达。

Mach-1，三星 AI 芯片的第一枪

不同于英伟达 Blackwell 更追求算力规模（当然也追求效率），边缘计算领域更追求低功耗和高效。根据 Sedaily 的报道，Mach-1 的一大突破就是将推理所需的内存带宽大幅降低 87.5%：

是现有架构设计的 0.125 倍。

「即使是用低功耗内存而不是耗电的 HBM，Mach-1 也能进行大语言模型（LLM）推理。」

左一为庆桂显，图/三星

再加之，三星作为全球第一大存储芯片厂商以及仅次于台积电的全球第二大晶圆代工厂，理论上也都能为 Mach-1 带来一定的成本优势。

不过要特别说明的是，Mach-1 作为一款 ASIC（专用集成电路）芯片，缺点和优点都非常明显。

ASIC 芯片的特点是计算能力和计算效率都直接根据特定算法的需要进行定制，但同时具有体积小、功耗低、高可靠性、保密性强、计算性能高、计算效率高等优势。换言之，在其针对的特定应用领域内，ASIC 芯片的能效表现要远超 CPU、GPU 等通用型芯片以及半定制的 FPGA。

ASIC 芯片，图/ Wikimedia Commons

代价是缺少灵活性。ASIC 芯片在通用性上远不如 GPU，甚至不如 NPU，算法一旦改变就会导致效率下降甚至无法使用。

当然，ASIC 芯片并不是围绕单一算法设计的。相反，通常是有一个专门的架构，针对特定类别的计算任务进行了优化。具体到 Mach-1，目前可以肯定是，核心是面向预训练大模型的推理，而不包括训练。

另外依照三星公布的规划，Mach-1 目前已经在 FPGA 上完成了技术验证（FPGA 通常用于原型设计和验证），正在进行 SoC 的设计工作，预计年底前生产原型，2025 年初正式发布。

三星立志AI for All，AI芯片不可或缺

首先要指出的是，三星 Mach-1 的定位不是手机、PC 芯片中的 NPU，而更多是作为各种设备驱动人工智能模型推理的专用芯片。

在股东大会上公布 Mach-1 项目的时候，三星特别提到了 DS（半导体）部门与 DX（设备体验）部门的联手，并展示了一张图片：

三星股东大会现场，图/ X

图片右侧显示了 DS 部门的三星 DDR5 内存，暗示 Mach-1 可能采用该内存；图片左侧则是三星 DX 部门的冰箱、手机以及电视，暗示 Mach-1 将首先应用在这些产品之中。

比如说，三星明年就可能将 Mach-1 标配到自家的高端冰箱、手机和电视上，来专门驱动人工智能模型，冰箱和电视就能直接在端侧运行基于大模型的一些应用，如基于大模型的语音助手等。至于放在高端手机上，更多可能体现的就是 Mach-1 更低的功耗和更高的效率。

但肯定不只是冰箱、手机和电视。考虑到 Mach-1 在功耗、性能、成本等方面的优势，包括智能家居设备、IoT 传感器、无人机，甚至是手机和汽车都有一定的应用价值。正如前文所言，三星看中的是整个边缘计算领域。

而且，这也符合三星今年推出的「AI for All」战略。