在大模型参数呈指数级增长的今天，AI 对算力的需求已远超硬件迭代速度。传统 GPU 集群虽为主流方案，但单芯片 GPU 的物理尺寸限制与多芯片互联损耗，使得其在面对万亿参数模型时力不从心。在此背景下，晶圆级芯片凭借创新架构脱颖而出，成为行业公认的未来突破口。
颠覆传统：晶圆级芯片的技术革新
常规芯片生产流程中，晶圆光刻后被切割封装成独立芯片，而芯片尺寸受曝光窗限制难以突破，制约算力增长。晶圆级芯片另辟蹊径，通过制造不切割的晶圆级互连基板，集成常规裸片，形成巨型芯片。其电路单元与金属互连更紧密，构建出高带宽、低延时的互连结构，相比 GPU 集群，相同算力下占地面积缩小 10 - 20 倍以上，功耗降低 30% 以上 ，从根本上解决了传统芯片的性能瓶颈问题。
双雄逐鹿：全球晶圆级芯片领军企业
Cerebras 与特斯拉作为该领域的先行者，各自展现出强大的技术实力。Cerebras 自 2015 年成立后不断迭代，其第三代产品 WES - 3 采用台积电 5nm 工艺，晶体管达 4 万亿个，AI 核心 90 万个，缓存 44GB，支持 1.2PB 片外内存 。在训练能力上，四颗并联可在一天内完成 700 亿参数调教，相比英伟达 H100，其片上内存容量是 880 倍、单芯片内存带宽 7000 倍、核心数量 52 倍、片上互连带宽速度 3715 倍，尤其擅长处理超大型模型。
特斯拉的 Dojo 则采用 Chiplet 路线，在晶圆尺寸基板上集成 25 颗 D1 芯粒，单个 D1 芯粒含 500 亿晶体管，提供 362TFlops BF16/CFP8 计算能力。Dojo 系统专为自动驾驶模型训练定制，通过 “芯粒 - 训练瓦 - 托盘 - 机柜 - ExaPOD 超算系统” 的层级架构，最终实现 1.1EFlops 的计算性能，在自动驾驶数据处理上优势显著。
性能对决：晶圆级芯片 VS 传统 GPU
从每秒浮点运算次数、内存带宽、延迟和吞吐量等关键指标对比来看，晶圆级芯片在特定场景下优势明显。Cerebras WSE - 3 的 FP16 训练峰值性能达 125PFLOPS，支持 24 万亿参数模型训练且无需分区，850 个核心独立运行并直接访问本地内存，计算吞吐量出色。相比之下，英伟达 H100 虽通过多 GPU 互联可实现超 1ExaFLOP 的 FP8 AI 性能，但分布式架构导致数据传输成为训练超大型模型的速度瓶颈。
延迟与吞吐量方面，WSE - 3 单片架构避免多芯片数据传输，软件复杂度降低 90%，实时 GenAI 推理延迟降低 10 倍以上；特斯拉 Dojo 虽跨区块扩展存在一定延迟，但仍能实现 100 纳秒芯片间延迟，并优化自动驾驶训练吞吐量；英伟达 H100 即便配备高速通信技术，其多 GPU 架构的延迟仍高于晶圆级系统 。
不过，晶圆级芯片也存在短板，如可扩展性有限、制造成本高、通用工作负载灵活性不足，而英伟达 GPU 虽单芯片成本低，但长期使用能耗与协作性能问题会增加运营成本。
前景展望：重塑芯片产业格局
当前，英伟达等企业通过提升节点集成密度优化 GPU 集群效率，但从长远看，进一步提升算力密度必然走向晶圆级芯片路线。尽管晶圆级芯片目前在成本与通用性上存在挑战，但其在超大规模 AI 模型训练、特定领域计算的卓越性能，已展现出巨大潜力。随着技术发展与成本降低，晶圆级芯片有望重塑芯片产业格局，成为推动 AI 技术迈向新高度的核心力量。