文| 红墨
编辑| 红墨
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前言
而芯片高不高端直接影响电子产品的性能，甚至国内外各大科技公司离开芯片也是寸步难行，谁能先一步取得突破，谁才有继续坐在牌桌上的机会，这次我国工作人员又率先取得颠覆性突破。
他们的芯片研究进展到哪一步了？到底有什么用呢？
信源：光明网2024-08-08《“太极-Ⅱ”光芯片面世！清华光芯片研究再获新突破》
暗流涌动的芯片市场
英伟达是一家比较年轻的芯片生产商，它能从西方众多老牌芯片公司中脱颖而出，和它自身的先见之明有很大关系。
其它芯片公司都不看好AI行业的时候，英伟达选择研究和生产支持AI正常运行的芯片。
英伟达能做出这个选择也并非脑子一热，确实是因为AI这个行业有一定的发展潜能。
智能手机里面的语音助手功能，就是AI行业发展的产物，多多少少具备一些聊天功能，还能帮助手机用户做一些力所能及的事情。
还有家具领域的智能窗帘、智能晾衣架等产品，也离不开AI技术的支持。
甚至部分看似平平无奇的手机软件背后，也有大量程序员绞尽脑汁研究代码，只为帮助自家软件增强用户依赖程度。
无论是软件还是AI系统，离开芯片就不可能存活，尤其是它们的用户越来越多后，芯片的算力，也就是工作能力达到一定水平，才能支持它们的软件和系统不崩溃。
普通人日常能用到的火车订票软件，除了自身足够稳定之外，也离不开后台强大的服务系统和高速工作的芯片。
于是芯片是各大科技公司不可缺少的一部分，凡是缺芯片的公司，都很难绕开被卡脖子的命运。
像英伟达这样有上进心的单位，已经发现市场对传统芯片的需求有限，开始预判消费者的预判，我国清华大学研究单位也不例外。
低调的科技突破
今年8月7日，清华大学研究光学芯片已经取得进展，名字是“太极-Ⅱ”光芯片，这款芯片主要解决了传统芯片面临的两大难题。
传统芯片要提高自身工作效率，减少工作能耗，唯一能做的就是缩小体积的同时，在芯片上增加更多晶体管。
简单来说每颗芯片上的晶体管数量越多，芯片的工作效率越高，但是也不绝对。
因为芯片生产商在芯片上增加晶体管的时候，也不能保证每一粒晶体管的位置排列合适、不会受到劣质原材料影响寿命大大下降。
于是芯片的良品率也是个很值得关注的问题，可在芯片上堆叠更多的晶体管，就意味着制造商要更新芯片生产工艺，花费更多的时间和金钱。
它们再考虑提高芯片良品率问题的话，就意味着从生产结束后到芯片问世前，他们还要再淘汰掉一批芯片，保证送到客户手中的芯片都是匠心之作。
但今年我国清华大学研究出的“太极-Ⅱ”光芯片，不必过多地以来物理手段堆叠晶体管，几乎是从源头上解决芯片生产的成本问题。
可生产成本低，并不是一款芯片最大的优点，关键是它的工作能力要跟得上，“太极-Ⅱ”光芯片就能做到。
“太极-Ⅱ”光芯片算力被提高，意味着几十枚普通AI芯片能完成的工作，这款芯片只要一枚或几枚就能完成，芯片越少，能耗越容易控制，用户越满意。
再加上这款芯片生产用到的是我国研究人员比较熟悉的光学原理，从器件、架构到生产工艺、材料，大部分国内生产商都能供应得上。
这样科技企业和研究单位考虑量产芯片问题的时候，只要给出详细的生产规划，剩下的事情根本不用麻烦英伟达等国外AI芯片巨头。
英伟达也并非泛泛之辈，他们研究芯片之余，已经开始考虑如何帮助自家芯片满足ChatGPT的需求。
因为ChatGPT的用户不断增加后，对后台各种服务的要求也更高，后台设备上芯片的算力达不到，系统就面临着崩溃的结局。
这样的话ChatGPT好不容易培养起来的用户好感，也会因为芯片硬件条件跟不上，逐渐被败光。
于是英伟达主要研究的就是算力比较强大的芯片，这种芯片研究出来之前，他们也有其它方案解决问题。
科技皇冠上的明珠不好摘
英伟达为帮助ChatGPT满足更多用户需求，选择了一个最直接的方式，就是增加后台设备上的芯片数量。
原理很简单，就是一枚芯片干不了的工作，分担给多枚芯片就可以完成，但事情并没有这么简单。
大量芯片集中在一个地方，带来比较直接的影响就是增加设备能耗，还有就是芯片越多，出现问题的可能性就越大。
因为使用芯片的这批人，也不能确定它用到的每一枚芯片是不是都合格，但凡他同时使用的50枚芯片里，有一枚芯片存在基础性问题，就意味着他要么排查问题，要么换掉所有芯片。
于是大部分研究芯片的单位也有个共识，就是早点研究出来性能更强大的芯片才是硬道理，但道理很简单，做起来却很难。
英伟达、镁光公司等芯片单位不断内卷，研究人员都是绞尽脑汁要生产技术领先于别人的芯片，真正能脱颖而出的却少之又少。
但今年我国清华大学另辟蹊径研究出“太极-Ⅱ”光芯片，和其它研究普通芯片的单位，基本上都不在一个赛道。
但芯片的工作效率、功耗各方面依然有强大的技术支持，被生产出来依然是一枚富有市场竞争力的芯片。
无论采用什么生产工艺和技术，生产出来符合市场需求的芯片，远比拘泥于从28nm芯片到5nm的更新迭代更重要。
再加上我国的“太极-Ⅱ”光芯片，应用到的生产设备，也不用过分依赖于阿斯麦等企业，从研发的那一刻起，就已经在为后续的芯片量产铺路。
科技改变生活，我们应该支持更多工作人员加快研究步伐，也要为他们提供良好的研究环境，对他们个人和他们的技术进行必要的保护。
