https://xiejiayun.github.io/tags/%E8%8A%AF%E7%89%87%E8%AE%BE%E8%AE%A1/Recent content in 芯片设计 on Jiayun's BlogHugozh-cnMon, 27 Apr 2026 00:00:00 +0000https://xiejiayun.github.io/post/edge-ai-silicon-model-gap/Mon, 27 Apr 2026 00:00:00 +0000https://xiejiayun.github.io/post/edge-ai-silicon-model-gap/<h2 id="引言一个被忽视的时间差">引言：一个被忽视的时间差</h2> <p>SemiEngineering的最新深度分析抛出了一个关键问题：<strong>Edge AI能跟上吗？</strong></p> <p>这个问题的核心不是&quot;端侧芯片的算力够不够&quot;——虽然这也是问题——而是一个更根本的矛盾：<strong>AI模型的迭代周期是3-6个月，而芯片的设计-流片-量产周期是18-36个月。</strong> 当你花三年时间为某个模型架构优化的芯片终于量产时，模型世界已经迭代了6-12代。</p>https://xiejiayun.github.io/post/tesla-chip-empire-2026/Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000https://xiejiayun.github.io/post/tesla-chip-empire-2026/<h2 id="一周之内tesla画出了一张完整的芯片版图">一周之内，Tesla画出了一张完整的芯片版图</h2> <p>2026年4月的Tesla Q1财报电话会议，表面上是一次平淡的财务汇报——224亿美元收入、4.77亿美元净利润，中规中矩。但如果你仔细听马斯克在电话会议上的发言，你会发现他花了大量时间在谈一件事：<strong>芯片</strong>。</p>https://xiejiayun.github.io/post/cpp26-speculation-silicon-waste-efficiency/Fri, 17 Apr 2026 00:00:00 +0800https://xiejiayun.github.io/post/cpp26-speculation-silicon-waste-efficiency/<blockquote> <p>程序员和芯片设计师看似生活在不同的世界里——一个写代码，一个画电路。但2026年4月的两个看似无关的进展，揭示了它们正在被同一个问题驱动：<strong>我们在&quot;猜测&quot;上浪费了太多资源。</strong></p>