Transformer引领AI新时代：从训练到推理的全面革新

Transformer：AI技术的新引擎

Transformer自2017年由Google提出以来，迅速成为AI领域的核心技术之一。其基于自回归机制的架构设计，不仅推动了大型语言模型（LLM）的快速发展，也深刻影响了AI训练与推理的格局。随着生成式AI向多模态融合加速演进，Transformer正重塑存储与计算产业的技术标尺。

AI发展重心从训练转向推理

近年来，AI技术的重心逐渐从训练转向推理。这一趋势在2025年尤为明显，预计全球AI服务器出货量将增长近28%。定制化ASIC（专用集成电路）因其功耗和成本优势，成为CSP（云服务提供商）业者布局的重点。

ASIC的优势

• 低功耗：ASIC在特定任务上的能效比显著高于通用处理器。
• 低成本：随着软件生态的成熟，ASIC的研发和制造成本逐步降低。
• 高性能：针对特定AI任务优化，ASIC在推理和训练中的表现更为出色。

Transformer推动存储技术革新

随着AI模型的规模不断扩大，对存储性能、容量和能效的需求也日益增长。Transformer技术的广泛应用，进一步推动了存储技术的革新。

存储技术的关键突破

• 高带宽内存（HBM）：HBM在AI训练中至关重要，其高带宽特性显著提升了GPU的算力释放。
• 大容量SSD：QLC SSD在AI推理中的应用，不仅提高了存储密度，还降低了数据中心的空间和能耗。
• 先进封装技术：3D堆叠和CXL等技术的应用，进一步提升了存储设备的性能和能效。

晶圆代工产业的机遇与挑战

AI技术的快速发展，也对晶圆代工产业提出了新的要求。2024年四季度，全球前十大晶圆代工企业的合计营收达384.82亿美元，台积电的营收占比突破67.1%。

晶圆代工的关键趋势

• 先进制程：7nm及以下制程的需求持续增长，AI相关芯片的代工需求尤为强劲。
• 产能扩张：为满足AI芯片的旺盛需求，晶圆代工厂纷纷加大资本支出，扩大先进制程产能。
• 供应链整合：晶圆代工厂与AI芯片设计公司的合作日益紧密，共同推动AI技术的落地应用。

结论

Transformer技术的广泛应用，不仅推动了AI训练与推理的革新，也深刻影响了存储与晶圆代工产业的发展。随着定制化ASIC的普及和存储技术的突破，AI技术的未来将更加高效、智能和可持续。相关上市公司如国科微和富满微，也将在这一浪潮中迎来新的发展机遇。

通过不断的技术创新和产业合作，Transformer将继续引领AI新时代，为各行各业带来深远的影响。