近日，谷歌 DeepMind 公布了其最新的 AI 系统 ——AlphaChip。这一系统致力于加速和优化计算机芯片的开发，AlphaChip 所设计的芯片布局已经在谷歌的 AI 加速器中得到应用。AlphaChip 的工作原理类似于我们之前所听说的 AlphaGo 和 AlphaZero，采用强化学习技术，迅速生成经过优化的芯片布局。根据谷歌 DeepMind 的介绍，AlphaChip 已经在过去三代的张量处理单元（TPU）AI 加速器中被使用。其中，在最新的第六代 TPU——Trillium 中，AlphaChip 实现了25个模块的布局设计，相比于人类专家，电线长度减少了6.2%。

知名AI应用巨头OpenAI正与博通等芯片公司洽谈合作，意图自行研发AI芯片以实现软硬件高效整合，并解决当前AI芯片短缺问题。为加速研发，他们积极招募前谷歌员工，特别是擅长开发Tensor处理器的专业人才。尽管面临与NVIDIA竞争的巨大挑战，多位专家预计研发周期有望缩短。OpenAI雄心勃勃的CEO萨姆·奥特曼提出筹集高达7万亿美元的计划，旨在改革半导体产业，推动AI行业发展，吸引大量AI投资，促进芯片生产和基础设施建设，预期将为全球提供丰富服务，并为人类创造巨大价值。

全球首个芯片设计开源大模型SemiKong在Semicon West2024大会上发布，由Aitomatic与FPT Software联手打造。基于Llama3微调的SemiKong性能超越通用大模型，在准确性、相关性以及对半导体工艺的理解上显著进步。此模型经过三个阶段训练，拥有8B参数量，专门针对半导体领域知识进行训练，为芯片公司提供强大的基础平台，加速创新并降低成本。SemiKong的开源，代表了人工智能在芯片设计领域的重大突破，并体现了开源精神的价值。业界对这一成果反应热烈，预测未来五年内半导体行业将发生翻天覆地变化，消费者将受益于更强大的设备以较低价格进入市场。首个针对工艺特定模型预计在9月发布，SemiKong的推出标志着一个具有重大意义的时代即将来临。

["Nvidia NeMo项目展示了生成式AI在半导体芯片设计中的应用，通过内部数据训练大型语言模型，提高生产力。","研究突出了Nvidia NeMo在半导体领域提供定制化AI模型的潜力，为竞争带来优势。","Nvidia的定制大型语言模型ChipNeMo的应用范围包括聊天机器人、代码生成器和分析工具，为半导体设计提供全面提升。"]