2025，誰(shuí)是邊緣AI芯片架構之王？

當 2025 年被業(yè)界冠以"邊緣生成式 AI 元年"之名時(shí)，半導體產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷著(zhù)自移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)最劇烈的底層架構變革。在這場(chǎng)由智能終端設備、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和實(shí)時(shí)決策需求共同驅動(dòng)的技術(shù)革命中，傳統算力分配模式遭遇根本性挑戰。IDC 數據顯示，全球邊緣 AI 芯片市場(chǎng)規模在 2025 年 Q1 同比增長(cháng) 217%，其增長(cháng)速度遠超云端 AI 芯片市場(chǎng)。在這場(chǎng)變革中，GPU、NPU、FPGA 三大架構呈現出迥異的演化路徑，背后的技術(shù)哲學(xué)差異折射出半導體企業(yè)對未來(lái)計算范式的不同判斷。

GPU

在過(guò)去幾年以大模型為核心的 AI 浪潮中，通用 GPU 憑借其強大的稀疏計算能力和可編程性脫穎而出。然而，邊緣硬件不僅要處理單一模型的推理任務(wù)，還需對設備上的所有分支加速任務(wù)、用戶(hù)交互任務(wù)以及設備管理任務(wù)進(jìn)行處理。因此，AI 邊緣設計需要從全局視角出發(fā)，確保 AI 場(chǎng)景能夠與其他功能共存。更重要的是，隨著(zhù)性能提升和晶體管密度增加，還必須進(jìn)行熱分配和熱管理，這是新出現的關(guān)鍵問(wèn)題。在未來(lái)的邊緣 AI 應用中，每瓦算力（TOPS/W）將比絕對算力（TOPS）更為重要。

另一個(gè)在大模型應用中得到驗證的重要規律是，AI 模型和算法領(lǐng)域始終處于快速變化與演進(jìn)之中。硬件設計者需要通過(guò)提升加速器的能效和可編程設計能力，確保其設備能夠滿(mǎn)足未來(lái)的需求。此外，終端/邊緣設備及應用的多樣性也是關(guān)鍵因素。硬件設計不僅要適配當前流行的模型和特定應用，還需支持下一代模型以及快速變化的應用需求。這需要軟硬件協(xié)同配合，目前軟件內容應具備適應未來(lái)發(fā)展的能力，突破針對特定模型或應用開(kāi)發(fā)加速器的限制，這對于產(chǎn)品推出速度更快的中國大陸系統廠(chǎng)商及其主芯片供應商而言極其重要。

GPU 作為執行各類(lèi)任務(wù)的優(yōu)秀加速器，在云端 AI 工作負載中展現出卓越的性能、可擴展性和可編程性。近期，Imagination 公司最新推出的 E 系列 GPU IP，通過(guò)兩大核心創(chuàng )新——神經(jīng)核（Neural Cores）和爆發(fā)式處理器（Burst Processors），將 INT8/FP8 算力擴展至 200 TOPS，較前代性能提升 400%，同時(shí)功耗效率提升 35%。

IDC 研究總監 Phil Solis 表示：「各類(lèi)設備上的 AI 功能正在迅速演進(jìn)，但 AI 系統設計者依然面臨性能、效率與靈活性的多重挑戰。Imagination 憑借其長(cháng)期深耕低功耗 GPU 的經(jīng)驗，成功實(shí)現了 GPU 架構對圖形與 AI 的靈活支持。E-Series 結合了 GPU 的可編程性與 AI 性能的飛躍，為邊緣智能（Edge AI）系統開(kāi)發(fā)者帶來(lái)了極具吸引力的解決方案?！?/p>

NPU

隨著(zhù) AI 應用加速從云端向邊緣延伸，CPU、GPU 等傳統處理器逐漸暴露出在功耗、延遲及資源利用上的局限性。專(zhuān)為應對這些挑戰而生的神經(jīng)處理單元（NPU），在邊緣計算領(lǐng)域的價(jià)值日益凸顯。NPU 深度聚焦 AI 模型推理階段的加速優(yōu)化，區別于通用型 CPU 和兼顧多任務(wù)處理的 GPU，它通過(guò)消除冗余處理環(huán)節，顯著(zhù)提升 AI 任務(wù)的執行效率，在對象檢測、語(yǔ)音識別、異常監控等實(shí)時(shí)性要求極高的應用場(chǎng)景中表現尤為突出。

同時(shí)，NPU 在功率與性能的平衡上展現出獨特優(yōu)勢，能夠以較低功耗實(shí)現高性能 AI 運算，這種特性使其特別適配于散熱條件有限、能耗管控嚴格或空間緊湊的邊緣設備，包括無(wú)風(fēng)扇計算機、嵌入式物聯(lián)網(wǎng)系統以及工業(yè)自動(dòng)化控制器等。

此外，NPU 讓設備端本地 AI 處理成為可能，有效降低了對云端算力的依賴(lài)，大幅減少數據傳輸延遲，同時(shí)強化了數據隱私保護。憑借并行計算架構與小型化設計，NPU 得以靈活部署于智慧城市、智能監控、移動(dòng)機器人、自動(dòng)駕駛等多樣化場(chǎng)景，為邊緣智能的規?；涞嘏c持續拓展提供核心驅動(dòng)力。

NPU 的核心優(yōu)勢在于能效比與任務(wù)專(zhuān)一性。例如，NXP 的 i.MX 95 系列處理器集成 eIQ Neutron NPU，算力 2 TOPS，在圖像識別任務(wù)中較前代速度提升四倍，同時(shí)功耗降低 30%16。這種特性使其在智能安防、醫療設備等對實(shí)時(shí)性要求苛刻的場(chǎng)景中占據主導地位。

FPGA

FPGA 以其可重構特性，在邊緣 AI 中扮演了獨特角色。2025 年 4 月，英特爾旗下 Altera 獨立后，宣布將重點(diǎn)布局邊緣 AI 推理市場(chǎng)。FPGA 的并行處理能力與低延遲特性，使其適合需要快速迭代算法的場(chǎng)景。

并行處理是 FPGA 與 GPU 的共同優(yōu)勢，但 FPGA 能在更細粒度邏輯單元級別并行計算。對于 8K 視頻這類(lèi)數據量巨大的處理任務(wù)，CPU 指令串行處理難以勝任，GPU 多核渲染也存在局限，而 FPGA 可將視頻流程分階段處理，實(shí)現像素級并行。如諾亞星云 MX2000 pro 顯示控制器采用 AMD 的 FPGA，實(shí)現單臺設備帶載 88K 超大屏，滿(mǎn)足電影虛擬拍攝中高清 LED 顯示控制、倍頻插幀等技術(shù)需求。

此外，FPGA 能夠通過(guò)硬件實(shí)現特定算法，繞過(guò)傳統 CPU、GPU 的軟件堆棧瓶頸，實(shí)現超低延時(shí)。以顏色空間轉換為例，FPGA 處理延時(shí)僅為 CPU、GPU 的 1/100。此外，FPGA 固定的電路結構保證確定性延遲，而 CPU、GPU 因系統調度存在延遲抖動(dòng)。在醫療 8K 內鏡視頻處理、高頻交易等對延遲要求嚴苛的場(chǎng)景中，FPGA 優(yōu)勢顯著(zhù)。

當前 FPGA 開(kāi)發(fā)門(mén)檻降低，廠(chǎng)商提供專(zhuān)業(yè) IP 模塊與完整解決方案，高層綜合等開(kāi)發(fā)方法也適用于音視頻處理。此外，FPGA 生命周期長(cháng)，滿(mǎn)足專(zhuān)業(yè)音視頻設備長(cháng)服役需求，實(shí)現「一次開(kāi)發(fā)終身可用」，相比依賴(lài)算力持續升級的 GPU，在該領(lǐng)域更具應用價(jià)值。

廠(chǎng)商布局

各大廠(chǎng)商基于自身技術(shù)優(yōu)勢和市場(chǎng)定位，在不同技術(shù)路線(xiàn)上展開(kāi)布局。

在 NPU 陣營(yíng)，意法半導體、瑞薩、華為昇騰等廠(chǎng)商通過(guò)「MCU+NPU」的組合策略，全力搶占 IoT 市場(chǎng)份額。這種將微控制單元與神經(jīng)處理單元相結合的方案，既能發(fā)揮 MCU 在控制和管理方面的成熟優(yōu)勢，又借助 NPU 強大的 AI 運算能力，滿(mǎn)足 IoT 設備對低功耗、實(shí)時(shí)性 AI 處理的需求。全志科技推出的 V821 芯片已實(shí)現量產(chǎn)，并成功搭載于領(lǐng)為創(chuàng )新 AI 眼鏡，為智能穿戴設備的 AI 應用提供了有力支持，展現出 NPU 在終端設備上的廣泛應用潛力。

GPU 陣營(yíng)中，曾被蘋(píng)果棄用的 Imagination 正憑借「AI+圖形」的融合架構謀求新突破。其 E 系列 GPU IP 具備強大的并行處理能力，支持 16 個(gè)虛擬機實(shí)例并行運行，這一特性使其能夠完美適配車(chē)載座艙多屏交互與 ADAS 監控等復雜場(chǎng)景，為汽車(chē)智能化升級提供高效的圖形與 AI 處理解決方案。而行業(yè)巨頭英偉達則依托 Jetson 系列產(chǎn)品，深度滲透機器人視覺(jué)領(lǐng)域。Jetson 平臺以其高性能、低功耗的特點(diǎn)，成為眾多機器人開(kāi)發(fā)者的首選，助力機器人在復雜環(huán)境中實(shí)現精準的視覺(jué)識別與決策。

在 FPGA 陣營(yíng)，Altera 聚焦數據中心與邊緣推理市場(chǎng)，充分發(fā)揮 FPGA 可編程、靈活高效的特性，為數據處理和 AI 推理提供定制化解決方案，滿(mǎn)足數據中心對高并發(fā)、低延遲處理的需求，以及邊緣設備在復雜場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)推理要求。Lattice 則憑借低功耗 FPGA 產(chǎn)品，成功打入智能攝像頭與傳感器市場(chǎng)。在這些對功耗和體積要求嚴苛的應用場(chǎng)景中，Lattice 的低功耗 FPGA 既能保證設備長(cháng)時(shí)間穩定運行，又能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)數據處理和 AI 分析的需求，為智能安防、環(huán)境監測等領(lǐng)域的設備智能化升級提供了可靠的技術(shù)支撐。

并購潮起

除了憑借自身研發(fā)力量拓展技術(shù)版圖外，各大廠(chǎng)商也紛紛通過(guò)并購整合資源、強化優(yōu)勢，以在快速變化的市場(chǎng)中搶占先機。

意法半導體（ST）收購 AI 軟件公司 DeepLite，旨在深化自身在 AI 算法優(yōu)化領(lǐng)域的實(shí)力。DeepLite 的核心技術(shù)能夠將 AI 模型壓縮至極致，使復雜的 AI 算法在低功耗設備上高效運行。此次收購完成后，意法半導體可以將 DeepLite 的技術(shù)深度融入其「MCU+NPU」產(chǎn)品體系，進(jìn)一步鞏固在 IoT 市場(chǎng)的優(yōu)勢地位，為智能家電、可穿戴設備等終端產(chǎn)品提供更具競爭力的 AI 解決方案。

高通宣布收購邊緣AI 開(kāi)發(fā)平臺 Edge Impulse，是其完善邊緣計算生態(tài)的重要舉措。Edge Impulse 平臺專(zhuān)注于簡(jiǎn)化邊緣設備上的 AI 開(kāi)發(fā)流程，支持開(kāi)發(fā)者快速創(chuàng )建、訓練和部署 AI 模型。高通通過(guò)此次收購，能夠將 Edge Impulse 的開(kāi)發(fā)工具與自身的芯片技術(shù)相結合，降低邊緣 AI 應用的開(kāi)發(fā)門(mén)檻，吸引更多開(kāi)發(fā)者基于高通芯片進(jìn)行創(chuàng )新，加速 AI 技術(shù)在智能家居、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的落地應用。

恩智浦（NXP）收購 AI 芯片初創(chuàng )公司 Kinara，則聚焦于強化其在高性能 AI 推理領(lǐng)域的能力。Kinara 開(kāi)發(fā)的 AI 處理器以高效能和低功耗著(zhù)稱(chēng)，尤其適用于智能汽車(chē)、工業(yè)自動(dòng)化等對實(shí)時(shí)性要求極高的場(chǎng)景。此次收購后，恩智浦將 Kinara 的技術(shù)整合到自身產(chǎn)品線(xiàn)中，能夠為汽車(chē)制造商和工業(yè)客戶(hù)提供更強大的 AI 處理解決方案，進(jìn)一步鞏固其在汽車(chē)半導體和工業(yè)控制領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

結尾

在這場(chǎng)由邊緣生成式 AI 掀起的技術(shù)浪潮中，半導體產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷著(zhù)一場(chǎng)深刻而廣泛的變革。從 GPU 的靈活通用，到 NPU 的高效專(zhuān)一，再到 FPGA 的可重構性，不同架構在各自擅長(cháng)的領(lǐng)域里開(kāi)疆拓土，也映射出行業(yè)對未來(lái)計算形態(tài)的多元探索。

技術(shù)的演進(jìn)從來(lái)不是單一線(xiàn)性的替代過(guò)程，而是在不斷適應場(chǎng)景、解決問(wèn)題的過(guò)程中尋找最優(yōu)解。面對碎片化且快速變化的邊緣 AI 應用場(chǎng)景，單一架構難以包打天下，真正的競爭力在于如何結合軟硬件優(yōu)勢，構建更高效、更靈活、更具延展性的系統方案。

與此同時(shí)，廠(chǎng)商們也在通過(guò)并購加速補足短板，強化生態(tài)布局。這種「內生+外延」并重的發(fā)展策略，不僅加快了產(chǎn)品迭代的速度，也為整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈注入了更多協(xié)同創(chuàng )新的可能性。

站在 2025 年這個(gè)被稱(chēng)作「邊緣生成式 AI 元年」的節點(diǎn)回望，我們會(huì )發(fā)現，這場(chǎng)變革才剛剛開(kāi)始。