AI模型两周一变，芯片要用三年以上：Fractile怎样押注下一代推理

导读

AI 模型更新很快，芯片从设计到部署却需要多年，还要适应之后的模型变化。Fractile 创始人 Walter Goodwin 的应对是研究未来负载，把内存、架构和物理设计放进更短的反馈链，同时接受制造与最终签核仍有固定周期。公司早期押注高速 SRAM，后来担心参数和长上下文超过容量，转向研究兼顾容量与带宽的 DRAM 路线。团队把模型工作负载研究、芯片设计和封装人员放在一起，希望更早发现彼此的限制；AI 可帮助探索布局，但晶圆制造、耗时的布局算法和制造规则检查不会因此消失。Walter 还研究能否用更高带宽支持更稀疏的模型，减少计算需求。他希望加快设计反馈，让团队保留多种候选方案，在信息更充分时再选出进入批量制造的平台。