GPT芯片系统的简易程度如何

具体来说，GPT-4通过来回对话，生成了可行的Verilog，并将基准测试和处理器发送到Skywater130nm穿梭机上成功流片（tapeout）。这项成就堪称史无前例。这意味着，在大语言模型的帮助下，芯片设计行业的大难题——HDL将被攻克。芯片开发的速度将大大加快，并且芯片设计的门槛也被大大降低，没有专业技能的人都可以设计芯片了。研究者表示，可以认为，这项研究产生了第一个完全由AI生成的HDL（硬件描述语言），它可以直接用来制造物理芯片。

而在纽约大学的这项研究中，两名硬件工程师仅仅通过英语和GPT-4交谈，就设计出了一种新型的8位基于累加器微处理器架构。并且GPT-4设计的芯片已经达到了工业标准，因为它随后就被研究者送去在Skywater130nm穿梭机上制造了。这标志着第一个由大语言模型设计的IC被实际制造出来，达到了一个里程碑。

这也就是我一直说的，ChatGPT为代表的人工智能技术的突破将会加速国家之间科技竞争差距的扩大，尤其是在当前国际前瞻性研究都以英文为主要的成果发表语言，以及这些资料数据库都掌握在英语系国家。

如果将这些前沿性的科学与科技研究成果导入到GPT中进行针对性的训练，再由GPT强大的学习与模拟运算能力与人类科研人员进行协同，科研的创新能力与速度将会以我们难以想象的速度快速发展。当然这还是只是一个起步，如果融合脑机接口技术之后，基本上就可以实现动动脑子，哪怕是脑海中闪过一个想法，人工智能就能以强大的算力帮我们模拟出结果呈现在我们眼前。

那么回到芯片设计领域，我们看到台积电在2nm的试产中就引入了英伟达的人工智能H100GPU参与优化生产，其实这只是一个开始。可以说，接下来我们会看到人工智能在芯片产业领域的深度介入，从设计到制造的全过程都将由人工智能所驱动。

也就是说，在当前的传统经典物理技术发展下，各种材料与设计的性能都到了我们人类认知的极限。如果要更进一步的突破，比如要突破到1nm，或者0.1nm，包括运算速度要进一步提升，以及能耗要更进一步的下降。在量子计算芯片技术还没有获得商业化突破之前，我们所能依赖的就是人工智能技术的介入，基于人工智能驱动来实现设计突破与优化的可能性。

人工智能技术的突破，正在以超出我们想象的速度影响着我们人类社会的方方面面。我们正在进入一个科幻的时代。