为什么AI硬件是一个芯片层的问题

AI模型正在超越运行它们的硬件，硬件初创团队往往低估了将模型部署到实际硅片上的难度。芯片层（而非模型层或应用层）将决定未来三年哪些AI硬件产品能够存活。文章分析了芯片层面临的多维度约束，包括计算密度与功耗预算、内存带宽、热设计、软件生态成熟度以及供应链成本。作者基于15年硬件项目经验，指出许多产品由于芯片选择不当而失败，并介绍了Easelink如何帮助团队完成芯片评估和架构验证。