為什麼AI硬件是一個芯片層的問題

AI模型正在超越運行它們的硬件，硬件初創團隊往往低估了將模型部署到實際硅片上的難度。芯片層（而非模型層或應用層）將決定未來三年哪些AI硬件產品能夠存活。文章分析了芯片層面臨的多維度約束，包括計算密度與功耗預算、內存帶寬、熱設計、軟件生態成熟度以及供應鏈成本。作者基於15年硬件項目經驗，指出許多產品由於芯片選擇不當而失敗，並介紹了Easelink如何幫助團隊完成芯片評估和架構驗證。