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【导语】11月23日，IC China 2025在北京开幕，镕铭微电子CEO朱照远在第七届全球IC企业家大会上称，视频AI时代VPU或重塑全球算力格局，其核心竞争力体现在六大维度，有四大核心功能发展趋势，正从数据中心“新型算力单元”成长为“核心基础设施”，迎来长周期蓝海市场。

11月23日，第二十二届中国国际半导体博览会（IC China 2025）在北京国家会议中心开幕，在同期举办的第七届全球IC企业家大会上，镕铭微电子（济南）有限公司首席执行官朱照远表示，在视频AI时代，VPU（视频处理芯片）将有可能重塑全球算力的格局。

朱照远在演讲中指出，人工智能已历经三代演进：从知识驱动的专家系统，到数据驱动的深度学习，如今已迈入以ChatGPT为标志的生成式人工智能时代。这一时代的核心特征是内容生成的多元化。“AIGC时代下，生产的内容大体有四种形态，分别是文生文、文生图、文生音频以及文生视频。”朱照远总结道。目前，文字生成类大模型的庞大算力需求有目共睹，而视频作为综合性媒体形态，其生成将会消耗更大算力，形成“算力之墙”，亟需专用芯片解决方案。

对比信息媒介的演进规律，人类已从文字、图形时代全面进入视频时代，“一图胜千言，一视频胜千图”的传播逻辑使得视频处理成为数据中心的核心负载之一。朱照远介绍，媒介变化和底层算力的解决方案同频发展，CPU适用于处理文字信息，GPU支撑图形渲染，而当下，使用VPU来应对视频相关的算力增长成为了业界的普遍共识——Google方面表示，在专用视频处理芯片的投资部署，可为Google显著减少YouTube所需的服务器数量，并在今后几年内降低20%-33%的成本；AMD CEO苏姿丰认为，未来AI模型将使用不同类型的芯片组合，包括而今占到主导地位的GPU以及仍有待开发的更专门化的芯片，以实现各种功能。

朱照远强调，VPU的核心竞争力体现在六大维度：高稳定性适配数据中心大规模部署、高性能支撑多路4K/8K视频处理、低延时满足互动场景需求（<1秒）、高画质平衡压缩效率与视觉体验、低功耗响应全球能源转型需求、优化成本降低运营支出，这些优势使VPU成为处理视频算力的最优解。

想要在未来的竞争中拔得头筹，VPU展现出四大核心功能的发展趋势。一是智能分析能力，将视频处理与AI分析一体化，在内容理解、目标识别、轨迹追踪等场景中实现相较于分离式方案效率更高；二是智能压缩技术，通过优化算法适配不同视频格式，在提升压缩率的同时保障视频画质；三是实时生成与交互，既能承接数据中心视频生成需求，降低对GPU的算力依赖，又能以低延时、低带(dài)宽(kuān)特(tè)性(xìng)满(mǎn)足(zú)直(zhí)播(bō)、点(diǎn)播(bō)等(děng)场(chǎng)景(jǐng)的(de)互(hù)动(dòng)需(xū)求(qiú)；四(sì)是(shì)高(gāo)清(qīng)晰(xī)度(dù)呈(chéng)现(xiàn)，通(tōng)过(guò)算(suàn)法(fǎ)优(yōu)化(huà)保(bǎo)证(zhèng)视(shì)频(pín)的(de)清(qīng)晰(xī)度(dù)和(hé)流(liú)畅(chàng)度(dù)，同(tóng)时支持多视角、多场景的智能适配。此外，在AI视频生成应用中，VPU可以在解码重建、内容生成、编码压缩等阶段发挥作用，为视频传播提供便利，真正实现“全链路支撑”。

随着AIGC技术成熟与视频应用普及，VPU正从数据中心“新型算力单元”成长为“核心基础设施”。朱照远分析：“面向5G、AIGC文生视频、云游戏、VR/AR、智能安防与直播应用的全面爆发，市场对专用视频处理芯(xīn)片(piàn)的(de)需(xū)求(qiú)呈(chéng)指(zhǐ)数(shù)级(jí)增(zēng)长(zhǎng)，专(zhuān)为(wèi)视(shì)频(pín)流(liú)智(zhì)能(néng)任(rèn)务(wu)而(ér)生(shēng)的(de)VPU芯(xīn)片(piàn)，正(zhèng)迎(yíng)来(lái)一(yī)个(gè)长(zhǎng)周(zhōu)期(qī)的(de)蓝(lán)海(hǎi)市(shì)场(chǎng)。”数(shù)据(jù)显(xiǎn)示(shì)，当(dāng)前(qián)全球(qiú)VPU市(shì)场(chǎng)规(guī)模(mó)已(yǐ)接(jiē)近(jìn)200亿(yì)美(měi)元(yuán)，预(yù)计(jì)到(dào)2030年(nián)将(jiāng)突(tū)破(pò)千元美金。

“把握历史机遇，VPU的赛道为我们提供了换道超车的绝佳机会。”朱照远表示，镕铭微电子将持续深耕技术创新，以低功耗、高性能的芯片产品赋能全球客户，助力国产芯片产业在专用算力领域实现突破，为AI视频时代的算力变革贡献更大力量。