在 AI 大模型参数呈指数级增长的当下，对计算能力的需求如饥似渴。仅仅两年间，大模型所需算力暴增 1000 倍，远超硬件迭代速度。主流的 GPU 集群方案在应对 GPT-4、文心一言等万亿参数模型时，已显露出 “力不从心” 的尴尬，而晶圆级芯片，正以破局者的姿态，被视为未来的关键突破口。
芯片发展困境：单芯片 GPU 的瓶颈
单芯片 GPU 在提升算力的道路上面临着难以逾越的障碍。其一，物理尺寸限制了晶体管数量的增加，即便采用先进制程工艺，算力提升也逐渐逼近摩尔定律的极限；其二，多芯片互联时，数据在芯片间传输产生的延迟与带宽损耗，导致整体性能无法随芯片数量线性增长。例如，即便堆叠数千块英伟达 H100 来支撑大模型训练，依然摆脱不了 “算力不足、电费爆表” 的困境 。
晶圆级芯片：两大玩家的创新探索
晶圆级芯片另辟蹊径，为算力提升提供了全新思路。在常规芯片生产中，晶圆光刻后会被切割成小裸片单独封装，而晶圆级芯片则制造不切割的晶圆级互连基板，将常规裸片集成封装，形成巨大芯片，其电路单元与金属互连更紧密，构建出高带宽、低延时的互连结构。
全球已有 Cerebras 和特斯拉两家公司推出晶圆级芯片产品。Cerebras 的 WSE-3 采用台积电 5nm 工艺，晶体管数量达 4 万亿个，AI 核心数量 90 万个，缓存容量 44GB，可支持 1.2PB 片外内存，在训练大模型上优势显著，其性能指标远超英伟达 H100 。特斯拉的 Dojo 则采用 Chiplet 路线，在晶圆尺寸基板上集成 25 颗 D1 芯粒，专为全自动驾驶模型训练定制，通过独特的系统架构提供强大算力 。
晶圆级芯片与 GPU 对比：性能、成本的全方位较量
算力性能：各有千秋，晶圆级芯片潜力突出
在每秒浮点运算次数这一衡量原始计算能力的指标上，Cerebras WSE-3 的 FP16 训练峰值性能达 125 PFLOPS，支持训练 24 万亿参数的 AI 模型且无需分区，其独特设计使核心可独立运行并直接访问本地内存，有效提升计算吞吐量。英伟达 H100 虽采用模块化和分布式方法，但在训练超大型模型时，GPU 间通信会影响训练速度。在处理超大型模型训练任务时，WSE-3 表现更优 。
延迟与吞吐量：晶圆级芯片的速度优势
数据传输方面，WSE-3 单片架构避免多芯片数据传输，显著降低延迟，软件复杂度降低 90%，实时 GenAI 推理延迟降低 10 倍以上；特斯拉 Dojo 也大幅降低通信开销，但跨区块扩展仍有延迟；英伟达 H100 虽有高速通信技术，但数据传输延迟高于晶圆级系统 。不过，晶圆级系统存在可扩展性有限、制造成本高和通用工作负载灵活性不足的问题 。
成本考量：不同选择下的经济账
硬件购置成本上，特斯拉 Dojo 单台成本 3 - 5 亿美元，采用成熟工艺和先进封装，良品率高且便于规模化生产；Cerebras WSE 系统因先进工艺和复杂设计，成本较高，WSE-2 每个系统成本 200 - 300 万美元；英伟达单 GPU 采购成本低，但长期使用能耗高、多芯片协作存在性能瓶颈，运营成本会不断增加 。
结语：未来之路，晶圆级芯片前景可期
常规集群随着算力节点增加，通信开销增大、效率降低，英伟达虽通过提升节点集成密度优化，但想要进一步提升算力密度，最终可能走向晶圆级芯片的发展道路。晶圆级芯片作为目前算力节点集成密度最高的形态，尽管存在一些挑战，但凭借在算力、延迟等方面的巨大优势，拥有无限潜力，必将在未来 AI 计算领域占据重要地位，引领芯片技术的变革与发展 。