01
AI芯片行业全景概览
定义、分类（GPU/FPGA/ASIC/类脑芯片）及市场驱动力分析。
全景市场
02
算力架构创新
从冯·诺依曼瓶颈到存算一体与3D堆叠技术。
架构存算一体
03
软件生态壁垒
CUDA护城河与OpenAI Triton等新兴挑战者。
生态CUDA
04
先进制程与封装
台积电CoWoS与Chiplet技术如何决定芯片性能天花板。
封装CoWoS
05
数据与算法协同
稀疏化、量化与模型剪枝对硬件设计的反向定义。
算法剪枝
06
场景化落地能力
从云端训练到边缘推理的差异化策略。
落地边缘
07
资本与供应链管理
流片成本、产能锁定与地缘政治风险。
供应链资本
08
人才梯队建设
跨学科（架构/算法/驱动）复合型团队的构建。
人才团队
09
NVIDIA 生态垄断之路
从游戏显卡到AI帝国的生态垄断之路。
标杆NVIDIA
10
Google TPU 专用架构
专用架构如何定义超大规模数据中心标准。
TPU数据中心
11
华为昇腾 国产替代
国产替代下的全栈自主可控挑战。
昇腾自主可控
12
Groq与Cerebras 激进创新
存算一体与晶圆级芯片的激进创新。
存算一体晶圆级
13
新兴架构探索
光子芯片、量子计算与模拟AI芯片的前景与局限。
光子量子
14
边缘AI芯片实战
低功耗设计、NPU微架构与TinyML的落地。
边缘NPU
15
编译器与中间件
TVM、MLIR与XLA如何优化硬件利用率。
编译器TVM
16
芯片验证与测试
从仿真到硅后调试，如何确保一次流片成功。
验证流片
17
散热与功耗管理
TDP、液冷与动态电压频率调整。
散热液冷
18
芯片互联技术
NVLink、PCIe 5.0/6.0与CXL在AI集群中的角色。
互联CXL
19
RISC-V在AI芯片中的应用
开源指令集能否打破ARM/x86的垄断。
RISC-V开源
20
AI芯片的网络安全
侧信道攻击与可信执行环境。
安全TEE
21
汽车AI芯片
自动驾驶对算力、安全与实时性的苛刻要求。
汽车自动驾驶
22
数据中心AI芯片
从推理到训练的算力需求演变。
数据中心算力
23
AI芯片的商业模式
IDM、Fabless与IP授权模式的利弊。
商业模式IP
24
中国AI芯片产业现状
算力瓶颈、政策扶持与突围路径。
国产政策
25
标准化与互操作性
ONNX、OpenCL与SYCL的作用。
标准ONNX
26
芯片生命周期管理
从设计、流片、量产到退役的全流程。
生命周期管理
27
可靠性设计
ECC纠错、冗余与容错机制。
可靠性ECC
28
AGI对芯片算力的终极需求
AGI对芯片算力的终极需求与物理极限。
AGI物理极限
29
AI for Chip
用AI设计AI芯片的闭环。
AI设计闭环
30
课程总结与行动指南
如何构建AI芯片领域的核心竞争力。
总结行动