De acordo com pt.wedoany.com-A LingSi Technology planeja lançar no final deste ano a série Nebula de chips de inferência de IA para grandes modelos em dispositivos de borda, visando a demanda subjacente de poder computacional por trás da explosão de dispositivos inteligentes terminais. Esta série de chips é nativamente projetada para grandes modelos do tipo Transformer, com previsão de alcançar uma aceleração computacional de 10 vezes e suporte a parâmetros de modelo 10 vezes maiores, com velocidade de inferência superior a 100 tokens/s, e utiliza tecnologia de empilhamento 3D-DRAM para aumentar a largura de banda da memória em 5 a 10 vezes em comparação com a LPDDR tradicional.
Na recém-concluída Conferência Mundial de Inteligência Artificial de 2026 (WAIC 2026), o foco da área de IA está se deslocando de clusters de computação em nuvem para dispositivos terminais como celulares, PCs com IA, robôs humanoides, cockpits inteligentes e centrais de controle residencial. Essa tendência impõe novos requisitos aos chips de poder computacional subjacentes: eles devem realizar inferência local eficiente, estável e escalável de grandes modelos sob restrições de baixo consumo de energia, miniaturização e baixo custo.
O desenvolvimento de grandes modelos em dispositivos de borda passou da verificação de viabilidade "se pode rodar" para a fase prática de "tempo real, estável e baixo consumo". Cenários como robôs e cockpits inteligentes exigem respostas de decisão críticas em milissegundos, sem depender de redes em nuvem a longo prazo. A lógica da competição de chips está mudando do pico de TOPS para a eficiência sistêmica em todas as dimensões, com indicadores abrangentes como velocidade real de tokens/s, latência do primeiro token, consumo de energia operacional, largura de banda da memória e cadeia de ferramentas de software se tornando cruciais.
Para resolver a questão da utilização do poder computacional, o chip Nebula redefine a arquitetura computacional com base nas características dos algoritmos de grandes modelos, adaptando-se às cargas dinâmicas das fases de Prefill e Decode. Em termos de largura de banda da memória, o empilhamento 3D-DRAM encurta o caminho de dados entre armazenamento e computação. Esta série de chips também suporta diferentes capacidades de memória empilhada para se adequar a várias especificações de modelo, e permite expansão elástica de poder computacional através de cascateamento de chips. A cadeia de ferramentas, SDK e designs de referência visam reduzir a barreira para que grandes modelos em dispositivos de borda passem do protótipo à produção em massa.
Han Chaoyang, vice-presidente de marketing da LingSi Technology, destacou durante a WAIC 2026 que ainda há escassez de chips de IA para dispositivos de borda nativamente projetados para algoritmos de inferência de grandes modelos no mercado.
A LingSi Technology já enviou mais de 100 milhões de chips acumulados. Na área de voz, suas soluções entraram na cadeia de suprimentos de gigantes de eletrodomésticos como Haier e Midea; na área de visão, trouxe capacidades locais de IA para dispositivos como canetas de leitura, estabilizadores portáteis e fechaduras inteligentes. A série Nebula estende as capacidades de percepção originais para compreensão, geração e raciocínio. Han Chaoyang acredita que, no futuro, chips de percepção de pequenos modelos em dispositivos de borda serão responsáveis por percepção em tempo real de baixo consumo, enquanto chips de grandes modelos cognitivos lidarão com compreensão semântica complexa, ambos colaborando para impulsionar a melhoria da experiência de IA em dispositivos de borda.
Em termos de industrialização de aplicações, a LingSi Technology já iniciou pré-pesquisas conjuntas com empresas como Lenovo, LingDong Robot, Haier, Midea e Mianbi, focando em quatro direções principais: PCs com IA, robôs, casas inteligentes e cockpits inteligentes, para promover a implementação de chips de inferência de IA para grandes modelos em dispositivos de borda em cenários reais.
