在商業格局加速演變的當下，一場聚焦科技與商業前沿的盛會——36氪WISE2025商業之王大會于北京798藝術區傳導空間舉行。此次大會以“風景這邊獨好”為主題，在充滿不確定性的商業環境中，探尋中國商業確定性的發展路徑，吸引了眾多行業目光。
與傳統的行業峰會不同，今年的WISE大會別出心裁，以“科技爽文短劇”的形式打造了一場沉浸式體驗。從AI對硬件邊界的重塑，到具身智能開啟真實世界新入口；從品牌在出海浪潮中實現全球化，到傳統行業借助科技完成升級，大會呈現的不僅是行業趨勢，更是在無數商業實踐中沉淀的寶貴經驗。
在大會上，后摩智能創始人兼CEO吳強分享了關于端邊AI計算的深刻見解。他指出，大模型推動AI進入2.0時代，不僅改變了云端數據中心的計算格局，也讓端邊側迎來巨大發展機遇。由于端邊設備對實時性和隱私性的天然需求，以及AI普惠化的發展趨勢，端邊AI計算有望成為AI競爭的主戰場。
目前，端邊計算市場規模雖處于起步階段，但未來潛力巨大。行業分析機構STL Partners預測，未來五到十年，端邊計算市場規模可能達到四千億美元甚至更高。當下端邊計算以邏輯控制為主，不過未來五到十年，格局將發生重大轉變，從邏輯控制為主逐步轉向以數據為中心的AI計算為主。回顧數據中心過去十年的發展，計算范式由應用場景演變驅動，從邏輯控制類計算為主轉變為AI計算為主，端邊側也有望出現類似變化。未來，端邊任務將更多轉向感知、理解、決策等，以數據和AI為主導。
端邊AI計算可分為垂類和通用兩大類。垂類場景如手機、智能駕駛等，因場景明確、體量大，已受廣泛關注并做了大量軟硬件協同優化。而端邊通用AI計算覆蓋眾多不同場景，每個場景規模雖不大，但總和可觀。這類計算需求多樣，既要保證效率又要兼顧通用性，目前才剛開始受到重視。
端邊通用AI芯片處于端邊側，面臨成本敏感、功耗敏感、帶寬易成瓶頸等問題，尤其在大模型時代更為突出。同時，作為通用芯片，它要適配眾多場景，需在不損失通用性的前提下提升能效。傳統架構雖靈活性好，但如今遇到“存儲墻”和“功耗墻”瓶頸，數據搬運成為主要阻礙，90%的功耗可能都耗費在數據搬運上。因此，突破這兩大瓶頸成為提升端邊通用AI效率的關鍵。
存算一體被認為是突破存儲墻和功耗墻的有效路徑之一。它通過拉近數據與計算的距離，減少數據搬運，從而提升能效。存算一體有多種實現方式，基于SRAM適合提升計算密度和能效，基于DRAM更擅長解決帶寬問題。后摩智能自成立起就專注于存算一體的大算力芯片研發，是首家將存算一體大算力從論文推向實踐的企業，已推出兩代量產產品。
今年7月，后摩智能發布旗艦芯片M50，這是首款專為端邊大模型設計的芯片。它提供約100 - 160T算力，功耗僅10W，能支持從140億到1200億參數的大模型。產品形態多樣，如M.2卡和Duo M.2卡，最小的M.2卡僅口香糖大小，卻可運行140億甚至300億參數的模型，給端邊場景客戶帶來驚喜。
發布以來，后摩智能積極推動M50落地。端側合作場景包括智能語音設備、AIPC、陪伴機器人、AI NAS等；邊側主要聚焦AI網關、5G + AI、計算盒子等。針對M50，后摩智能提供完整工具鏈，支持各類已訓練好的模型直接轉換到硬件運行，無需重新訓練，且支持bFP等浮點精度，編譯過程順暢，客戶可快速完成模型適配。
從7月至今，后摩智能與芯片上下游伙伴緊密合作，完成了與多種操作系統（包括Windows、Linux，以及麒麟、統信等信創系統）的適配，也協同了各類主控芯片（x86、ARM及國產CPU）。同時，正與算法層、解決方案層伙伴開展大量適配工作，預計明年初將有更多落地應用推出，致力于與更多伙伴共建端邊AI生態。
