近年來，全球半導體與人工智能（AI）領域的競爭一直以 “規模” 為核心驅動力 —— 從建設更大規模的數據中心、開發更龐大且功能更強的模型，到研發日益復雜、功耗極高的芯片，皆體現了這一趨勢。據斯坦福大學數據，僅 2024 年全球 AI 領域投資就達 2523 億美元，較前一年增長 50%。在這一生態體系中，主流觀點普遍認為，競爭力的強弱取決于能否吸引巨額投資，并盡快打造最強算力。

這種邏輯雖在近年催生了諸多重大創新，卻也形成了一種特殊格局：僅有少數國家和機構具備參與這場高端競爭所需的資源。

瑞士人口不足 900 萬，既非歐盟成員國，也沒有中美等強國那樣廣袤的土地和豐富的自然資源（可支撐數據中心和大型制造工廠），但該國研究人員另辟蹊徑，在這個競爭激烈的市場中闖出了自己的道路。瑞士并未試圖與大國 “硬碰硬” 比拼實力，而是聚焦于效率、專業化和精準度領域，深耕超低功耗半導體設計，以此建立優勢。

如今，支撐當前主流半導體設計理念所需的資源（從稀土到能源）日益緊張，瑞士的這條發展路徑正從 “有效選擇” 轉變為 “必然選擇”。

芯片與人工智能遭遇 “能源瓶頸”

過去幾年，大型 AI 模型規模大幅擴張，隨之而來的是對更復雜芯片、更大數據中心以及更多資源的需求。近期報告預測，到 2028 年，僅美國的數據中心年耗水量就可能超過 680 億加侖；到 2030 年，全球約 3% 的電力消耗將與 AI 需求相關。

行業這種以規模為核心的發展軌跡，正逐漸觸及物理與經濟層面的極限，電網已不堪重負。即便是曾倡導 “激進規模化” 的領先企業，如今也開始探索如何根據當下的能源現狀合理設計芯片 —— 通過整合能效優化、模型壓縮、硬件專業化和終端智能等手段，降低成本與碳足跡。

當無法 “向外擴張” 時，人們總能選擇 “向內優化”—— 改進流程的每個環節、減少不必要的計算、提升能源效率。在這方面，瑞士的表現堪稱典范。

通過向內優化，芯片能夠完成面部匿名化、駕駛員監測、醫療推理、狀態監控等更復雜的任務，而能耗僅為傳統云基 AI 流程的一小部分。隨著能源需求與成本持續攀升，這種優化水平已成為 AI 未來部署的核心要素。

特定場景下，專業化勝于規模化

瑞士的發展路徑基于一個日益清晰的認知：通用 AI 模型并非在所有場景下都是最高效的選擇。全球最大的 AI 模型是非凡的工具，幾乎每天都在改變我們的工作與生活方式。然而，其功能的廣泛性往往伴隨著取舍 —— 這不僅體現在高能耗上。通常而言，當我們試圖成為 “樣樣通” 時，往往會陷入 “樣樣松” 的困境。

相比之下，瑞士的研究機構與創新中心（如瑞士電子與微技術中心 CSEM）專注于量身定制的系統，力求在高度專業化的功能上實現卓越表現。例如，在定制專用集成電路（ASICs）的研發中，已有案例表明，專用電路的性能可與通用處理器持平甚至超越，而能耗僅為后者的一小部分。在其他場景中，針對特定領域訓練的 AI 模型（旨在識別受限環境中的模式），在目標應用場景下的表現往往優于大型通用模型。

盡管這種聚焦限制了潛在應用范圍，但它精準鎖定核心關鍵功能，確保特定任務能夠在本地、可靠、安全且快速地完成。工程師通過明確單一問題的約束條件，開發出僅需足夠算力和能源即可解決該問題的方案。例如，隱私保護型 AI 系統會在輸入后立即刪除個人生物特征數據；駕駛員監測系統需持續運行，且不能影響車輛電池性能。這些挑戰需要的是小型、本地且高效的智能方案，而非試圖在遙遠的數據中心云端一次性完成所有任務的大型模型。

這些專業化技術并非與規模化技術形成競爭，而是互為補充。這為那些無法獲得數十億美元投資或海量資源的國家和研究機構開辟了一條獨特的賽道。瑞士對全球生態體系的貢獻，并非取代大規模 AI，而是提供高效能組件，為那些需要以高度可持續和精準方式滿足特定功能需求的場景賦能。

精密工程：瑞士的國家優勢

瑞士在這一細分領域的成功并非偶然。這源于該國數十年來（甚至數世紀以來）形成的 “精準” 生態體系，以及旨在為數字時代傳承這些技能的教育系統。從深厚的制表業根基，到現代先進制造業、生物醫學儀器和微電子研究，瑞士在打造 “完美執行高度專業化任務的設備” 方面享有盛譽。這些領域與超低功耗、高能效半導體設計的需求天然契合。

瑞士還精心打造了強調速度與靈活性的協作環境，助力專業芯片的快速原型開發與測試。研究人員和工程師與行業合作伙伴緊密合作，確保理念能從實驗室快速推向實際應用，同時保持高標準的性能與可靠性。對跨學科合作（融合教育、制造、技術與研究）的重視，使得整個研發過程能夠聚焦核心目標。

此外，瑞士的政治中立性和穩定的研究資金環境，也為長期項目的發展提供了保障。機構無需追逐短期市場周期，而是可以投資于價值創造周期以 “年” 為單位（而非以 “月” 為單位）的技術。該國從事芯片開發的工程師秉持國家精神，找準那些 “精準度、可靠性和效率比規模更重要” 的戰略細分領域，并在這些邊界內追求卓越。

展望未來：為何這一模式對 AI 與芯片的未來至關重要

隨著全球 AI 與半導體生態體系以前所未有的速度演進，瑞士的發展路徑為那些希望在全球芯片競爭中做出貢獻、卻無法實現大規模投入的國家和地區提供了一份可行藍圖。未來的競爭并非僅由最大的模型或最龐大的數據中心定義，我們還需銘記：

1. 效率是核心競爭優勢。隨著能源成為限制性因素，低功耗、高性能的系統將在各行業中展現出越來越高的價值。

2. 專業化可超越規模化。特定領域智能與定制硬件將繼續在實時應用、安全關鍵型應用和隱私敏感型應用中提供更卓越的性能。

3. 細分領域的卓越表現能強化全球生態體系。小型、高度優化的模型和芯片可與大型 AI 系統整合并增強其功能，使整個系統的性能超越單一方案所能達到的水平。

展望未來十年，那些能夠專注于更精準、更可持續發展路徑的參與者，不僅能在市場中占據一席之地，還將為全球打造一個更強大、更具適應性的 AI 與芯片環境。