建立两岸<AI+IC>的协同设计发展之路

当今AI生态中，无论图像、音乐、影片的生成，皆以Diffusion 为核心机制。包括Stable Diffusion、Dall-e3等皆是。这么巨大的通用性应用场域，很适合当今世界最强大的台湾IC产业来自主研发(设计+制造) 适用于Diffusion的AI GPU，由此，与大陆IC相关产业密切协同。

用一个大家皆熟悉的软件系统架构来看Diffusion带来的天赐巨大商机。这个都熟知的软件架构就是：Linux内核空间系统架构。这是天作的巧合安排：在Diffusion的核心也有个〈潜藏空间〉(Latent space)。于是我们可把它们对应起来：Diffusion的潜藏空间(Latent space)，就等同于Linux操作系统的内核空间(Kernel space)了。

我们继续剖析下去：Linux内核空间里有什么神秘之物呢? 大家都知道这答案，就是：与各种CPU、GPU等芯片相连的驱动程序(Drivers)。显然，大家会很好奇地问道，那么在Diffusion核心潜藏空间里，又是什么神秘的东西呢？ 答案是：一个称为UNet的神经网络模型。这个UNet模型的神秘之处有二：

1.它等同于驱动程序，直接链接到硬件芯片(如CPU、MPU、TPU、GPU)。

2.它是在生成式AI运行中极为耗时、费算力的核心点，所以需要为它量身订制一个强大的GPU。

由于Diffusion的绘图、音乐、影片等是开源生态，台湾的AI软件专业人士可研发形形色色、多样化的UNet，甚至取名TNet皆可，展现出更多的创新功能。同时，两岸的IC芯片专业人士可协调同步研发形形色色、多样化的UNet、TNet专用芯片，展现更高的运算效能。

于是，两岸自主研发制造的Diffusion Image、Audio、Vedio通用型GPU，就日益成长、无尽繁荣了。也大大展现台湾<AI+IC>协同设计(Co-design)的务实创新力。

AI芯片的实现关键，几乎不在于如何将算法植入芯片中，而在于软件架构设计，如何与IC设计融合为一体，也就是非常传统的软硬整合之道。算法常常因为需求更新而改变，但是支撑算法的软件架构(包括上下层接口和协议)可以是稳定而弹性的。

稳定意味着：可以吸收上层需求及算法变化所产生的涟漪效应，而不波及下层的芯片设计。弹性意味着，不断地发挥底层更强大的执行效能，给予上层AI应用更优越的客户体验。不变更上层的功能，而能进行功能的持续优化。例如，针对潜藏空间做加速型AI芯片。

LLM生态化对两岸产业发展的巨大意义：茂密的树枝叶，激发底层根部(芯片算力)的扩大伸展。茂密的树枝叶，与广阔根部之间，会长成壮硕的〈树干〉。

随着积木式芯片的成长，与上层容器之间的co-design就愈有商业价值。因为硬件需要软件Drivers（驱动程序）。而Drivers需要运行于Linux空间里。硬件如农产品，在超市先进行组合；然后在美食街(AI模型层)再组合(快炒)。那么，为什么树根不能直接连到树枝和树叶呢？因为树根、树枝、树叶与树干是构成有机体，于是愈茂盛的树叶，以及愈广密的树根之间，就需要更巨大的树干。

随着全球LLM大语言模型的急速发展，AI模型里的潜藏空间，就相当于Linux操作系统的<内核空间>，掌握此空间，即成为两岸IC芯片产业的绝佳护城河。

今天，能够带给两岸的幸运草由此出现：全球AI产业即将进入产业的革命性的转折点，也逐渐浮现AI模型货柜(Container)的身影。例如，AI模型里的潜藏空间(Latent space)，极可能就是AI模型货柜(简称：AI货柜)的码头(Docker容器)。

于是，Edge AI（边缘AI）生态带来美好的商业效益。这项美好商业效益，包括：透过AIGC文创作品的无限复制及传播，将能大幅提升两岸IC芯片销售和营收。

----高焕堂，兰洪春/台湾Android领域框架开发联盟总架构师