标题：晶圆级芯片，是未来

如今，大模型的参数已达到“亿”级别，两年间计算需求激增1000倍，远超硬件发展速度。目前主流方案依赖GPU集群，但单芯片GPU存在物理尺寸限制和多芯片互联延迟问题，导致性能无法线性增长。面对万亿参数模型，即使堆叠数千块英伟达H100，也难逃算力不足、电费高昂的问题。

业内AI训练硬件分为两大阵营：采用晶圆级集成技术的专用加速器（如Cerebras WSE-3和特斯拉Dojo）和基于传统架构的GPU集群（如英伟达H100）。晶圆级芯片被视为突破方向，通过不切割晶圆，实现更高带宽和更低延迟，提升算力密度，缩小集群规模并降低功耗。

Cerebras WSE-3采用台积电5nm工艺，拥有4万亿晶体管，支持1.2PB片外内存，训练能力是H100的数百倍。特斯拉Dojo则通过Chiplet方式集成25颗D1芯粒，提供9Petaflops算力。两者均在特定场景下表现出色，但面临成本高、扩展性有限等问题。

相比而言，英伟达H100成本低，适合初期部署，但长期使用中能耗高、协作性能受限。晶圆级芯片虽成本高，但在超大规模AI模型训练中更具优势。未来，随着技术进步，晶圆级芯片或将成为算力发展的关键方向。