星联驰骋智能潮，芯片如风席四遥。 算力崛起天地震，未来已来步步高。 边缘计算开新道，技术引领世界超。 责任肩上非轻负，万众共赴梦中潮。 ----------------- 随着星联医疗的技术突破和更广泛的应用，以及在全球各地带来的深远影响的同时，星联半导体也是再次出现了新的技术突破。 在之前的几年时间当中，星联半导体联合国内各大厂商，已经完成了超低功耗芯片（nb-iot、lora芯片等）的成熟和普及。 因为它们拥有更高效的通信协议和更长的续航时间，所以也再一次推动了星联以及全国各大厂商在智能家居、智慧城市设备等方面的普及和发展，物联网行业基本已经形成了完整产业链。 同时，石墨烯等碳基材料，在年前的时候，也实现了部分商用应用。石墨烯的高导电性和强度，使其成为硅基半导体的重要补充或替代材料。 finfet技术在2009年时，也是在星联集团的推动下，首次实现了大规模应用。 而在今年2010年时，因为finfet在减小漏电流、提升开关速度方面极具优势，所以也是展现出了它的更大影响。 它显著提升了处理器能效比，推动移动设备性能爆发式增长。同时，也为ai芯片和图形处理芯片（gpu）的快速发展奠定了基础...... 在一个阳光明媚的上午，阳光透过星联集团总部的玻璃幕墙，洒在会议桌上。 李凡坐在主位，手中拿着一份厚厚的行业报告。他抬头看了看围坐的高管们，目光坚定。 “全球ai产业的崛起就像一场风暴，而我们星联，必须做风暴中心。”李凡的开场语没有任何铺垫，语调平稳却掷地有声。 “风暴中心？听着就够刺激！”曲云山笑了笑，“不过，李总，咱们已经是ai领域的佼佼者了，还有什么风暴需要我们制造？” 李凡把报告放在桌上，推了推，说道：“你们先看看这些数据再说。” 苏雅馨率先拿起报告，快速翻阅。 几页过后，她抬起头：“全球ai计算需求在过去五年里，增长了近十倍，而计算资源的供应却完全跟不上。” “各行各业对ai模型的依赖越来越强，特别是深度学习模型的训练和推理计算，消耗的算力指数级增长。” “没错。”李凡点头，“目前主流的计算资源，大多依赖传统的gpu，但gpu的架构虽然通用性强，却在ai领域显得效率不足。” “功耗高、速度慢、成本高，这些问题，正在成为ai发展的最大瓶颈。” 苏雅馨打开投影仪，切换到一份全球ai应用趋势的报告：“这是我们研究团队汇总的行业数据。当前，全球范围内的ai应用正在快速增长，主要集中在以下几个领域——” 她一边说，一边指向屏幕上的几个关键词： 自动驾驶：深度学习模型的实时推理，是实现自动驾驶的核心，但计算需求巨大，现有硬件难以支撑大规模普及。 智能医疗：无论是基因组学分析，还是医疗影像识别，都需要高效的ai计算来支撑，但这些领域对算力的要求，更是令人瞠目结舌。 社交平台：像星语（startalk）这样的平台，语音转录、内容推荐、智能搜索，背后都依赖ai的推理能力。 “还有金融领域、安防监控、制造业，甚至农业。ai的触角已经深入到每一个行业。”苏雅馨补充道。 “问题是，这些行业的需求增长太快，而目前的计算能力明显跟不上。” “那星联自身呢？我们的需求是不是也面临着瓶颈？”周汉祥问道。 “这个问题你算问到点子上了。”李凡轻轻敲了敲桌子，“星联旗下的业务板块，几乎每一个都对ai算力有极大的依赖。” “比如星语平台，它的语音识别服务，每天需要处理海量的语音指令。” “再比如我们的智能电力调度系统，每天也需要分析大量的数据，计算每一块电池的最优充电策略。” “至于其他相关业务需求，那也是