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星联驰骋智能潮，芯片如风席四遥。
算力崛起天地震，未来已来步步高。
边缘计算开新道，技术引领世界超。
责任肩上非轻负，万众共赴梦中潮。
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随着星联医疗的技术突破和更广泛的应用，以及在全球各地带来的深远影响的同时，星联半导体也是再次出现了新的技术突破。
在之前的几年时间当中，星联半导体联合国内各大厂商，已经完成了超低功耗芯片（NB-IoT、LoRa芯片等）的成熟和普及。
因为它们拥有更高效的通信协议和更长的续航时间，所以也再一次推动了星联以及全国各大厂商在智能家居、智慧城市设备等方面的普及和发展，物联网行业基本已经形成了完整产业链。
同时，石墨烯等碳基材料，在年前的时候，也实现了部分商用应用。石墨烯的高导电性和强度，使其成为硅基半导体的重要补充或替代材料。
FinFET技术在2009年时，也是在星联集团的推动下，首次实现了大规模应用。
而在今年2010年时，因为FinFET在减小漏电流、提升开关速度方面极具优势，所以也是展现出了它的更大影响。
它显著提升了处理器能效比，推动移动设备性能爆发式增长。同时，也为AI芯片和图形处理芯片（GPU）的快速发展奠定了基础......
在一个阳光明媚的上午，阳光透过星联集团总部的玻璃幕墙，洒在会议桌上。
李凡坐在主位，手中拿着一份厚厚的行业报告。他抬头看了看围坐的高管们，目光坚定。
“全球AI产业的崛起就像一场风暴，而我们星联，必须做风暴中心。”李凡的开场语没有任何铺垫，语调平稳却掷地有声。
“风暴中心？听着就够刺激！”曲云山笑了笑，“不过，李总，咱们已经是AI领域的佼佼者了，还有什么风暴需要我们制造？”
李凡把报告放在桌上，推了推，说道：“你们先看看这些数据再说。”
苏雅馨率先拿起报告，快速翻阅。
几页过后，她抬起头：“全球AI计算需求在过去五年里，增长了近十倍，而计算资源的供应却完全跟不上。”
“各行各业对AI模型的依赖越来越强，特别是深度学习模型的训练和推理计算，消耗的算力指数级增长。”
“没错。”李凡点头，“目前主流的计算资源，大多依赖传统的GPU，但GPU的架构虽然通用性强，却在AI领域显得效率不足。”
“功耗高、速度慢、成本高，这些问题，正在成为AI发展的最大瓶颈。”
苏雅馨打开投影仪，切换到一份全球AI应用趋势的报告：“这是我们研究团队汇总的行业数据。当前，全球范围内的AI应用正在快速增长，主要集中在以下几个领域——”
她一边说，一边指向屏幕上的几个关键词：
自动驾驶：深度学习模型的实时推理，是实现自动驾驶的核心，但计算需求巨大，现有硬件难以支撑大规模普及。
智能医疗：无论是基因组学分析，还是医疗影像识别，都需要高效的AI计算来支撑，但这些领域对算力的要求，更是令人瞠目结舌。
社交平台：像星语（StarTalk）这样的平台，语音转录、内容推荐、智能搜索，背后都依赖AI的推理能力。
“还有金融领域、安防监控、制造业，甚至农业。AI的触角已经深入到每一个行业。”苏雅馨补充道。
“问题是，这些行业的需求增长太快，而目前的计算能力明显跟不上。”
“那星联自身呢？我们的需求是不是也面临着瓶颈？”周汉祥问道。
“这个问题你算问到点子上了。”李凡轻轻敲了敲桌子，“星联旗下的业务板块，几乎每一个都对AI算力有极大的依赖。”
“比如星语平台，它的语音识别服务，每天需要处理海量的语音指令。”
“再比如我们的智能电力调度系统，每天也需要分析大量的数据，计算每一块电池的最优充电策略。”
“至于其他相关业务需求，那也是个个都不小。”
他顿了顿，又补充道：“这些需求还只是冰山一角。未来的AI模型会越来越复杂，数据量也会越来越庞大。”
“按照目前的计算资源增长速度，两年之内，我们就会面临算力的严重短缺。”
“所以，算力的问题不仅是行业的，也是我们的核心问题。”杨庆华沉声说道。
“别忘了，全球的玩家都在盯着这块蛋糕。”苏雅馨切换到下一张幻灯片，显示了一张全球科技企业的竞争态势图。
“目前，美国的几家科技巨头，已经开始针对AI计算开发自己的专用芯片。”
“例如，某知名科