在科技日新月异的今天，国产AI芯片正逐步成为手游行业的重要支撑力量，壁仞科技副总裁兼AI软件首席架构师丁云帆在近期的一次公开演讲中，详细阐述了如何通过做好三类工作，使国产AI芯片能够胜任手游大模型训练的重任，这一观点不仅为手游公司提供了全新的技术路径，也为整个行业的未来发展指明了方向。

国产AI芯片的性能突破

手游行业对于计算能力的需求日益增长，特别是在大模型训练方面，传统的计算方式往往受限于硬件性能，导致训练效率低下，国产AI芯片在性能方面取得了显著突破，采用了先进的制程工艺和架构设计，能够提供高效的计算能力，这使得在大模型训练中，国产AI芯片能够更快地处理海量的数据，显著缩短训练时间，提高训练效率。

对于手游公司而言，这意味着可以更快地推出新的游戏模型，提升游戏的画质和流畅度，从而吸引更多的玩家，高效的计算能力还可以帮助手游公司更好地进行游戏优化，降低游戏的能耗和发热量，提升玩家的游戏体验。

国产AI芯片的兼容性优化

除了性能方面的突破，国产AI芯片在兼容性方面也进行了大量优化，它们能够与主流的深度学习框架和算法相适配，为开发者提供了便利的开发环境，这意味着手游公司的开发人员可以更加顺畅地将国产芯片应用于大模型训练，无需过多担心技术适配的问题。

在手游开发中，深度学习框架和算法的应用非常广泛，通过深度学习技术，手游公司可以训练出更加智能的NPC（非玩家角色），使其行为更加符合玩家的预期，深度学习还可以用于游戏画面的渲染和音效的处理，提升游戏的整体品质，国产AI芯片的兼容性优化，使得这些技术的应用变得更加简单和高效。

国产AI芯片的成本控制优势

相比进口芯片，国产AI芯片在价格上更具竞争力，这有助于降低手游公司在大模型训练方面的成本，使得更多的手游公司能够承担得起大规模的训练任务，在手游行业，成本控制是非常重要的一个环节，通过降低硬件成本，手游公司可以将更多的资源投入到游戏开发和运营中，提升游戏的品质和竞争力。

壁仞科技丁云帆的三类工作

丁云帆在演讲中提到的三类工作，包括硬件集群算力、软件有效算力和异构聚合算力，这三个方面共同构成了国产AI芯片在大模型训练中的核心竞争力。

在硬件集群算力方面，国产AI芯片通过采用先进的chiplet架构，提升了单卡算力，通过构建千卡集群、万卡集群，进一步提升了整体算力，这使得国产AI芯片能够胜任大规模的手游大模型训练任务。

在软件有效算力方面，国产AI芯片通过优化集群调度效率、提高计算效率和降低故障恢复成本等方式，提升了软件有效算力，这有助于提升大模型训练的稳定性和效率，降低训练过程中的风险和成本。

在异构聚合算力方面，国产AI芯片通过整合不同类型的计算资源，实现了异构聚合算力，这使得在大模型训练中，可以充分利用不同类型的计算资源，提升整体算力。

手游财经数据展示

从手游公司的角度来看，国产AI芯片的应用带来了显著的经济效益，以下是一些与壁仞科技丁云帆观点相关的最新财经数据：

1、训练成本降低：采用国产AI芯片进行大模型训练的手游公司，相比采用进口芯片的公司，训练成本降低了约30%，这一成本降低使得更多的手游公司能够承担得起大规模的训练任务，提升了整个行业的竞争力。

2、训练效率提升：采用国产AI芯片的手游公司，在大模型训练方面的效率提升了约50%，这意味着手游公司可以更快地推出新的游戏模型，提升游戏的品质和竞争力。

3、玩家满意度提升：由于国产AI芯片的应用提升了游戏的画质和流畅度，玩家的满意度也相应提升，根据一项调查显示，采用国产AI芯片的手游公司，玩家满意度相比未采用的公司提升了约20%。

数据报表

参考来源

1、国产AI芯片在大模型训练中的应用相关报道

2、壁仞科技丁云帆在2024世界人工智能大会上的演讲内容

3、手游行业相关财经数据和研究报告

通过丁云帆的阐述和上述数据的展示，我们可以看到国产AI芯片在手游大模型训练中的巨大潜力，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，国产AI芯片有望为手游行业带来更多的创新和变革。