上海
2026.07.13
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作者 |第一財經 金葉子
封圖|受訪者供圖
在大模型掀起的算力狂潮中，國內AI算力芯片面臨著AI算法快速迭代和先進制造工藝的可獲得性難題。芯片企業也在探索如何在現有工藝技術條件下實現高性能，滿足通用大模型的發展需求。
7月13日，剛成立兩年的上海東方算芯科技有限公司（下稱“東方算芯”）在上海發布了首顆旗艦芯片——DF1000。東方算芯董事長兼CEO魏少軍接受第一財經記者采訪時說，當前AI算力芯片的發展主要分為兩條路線，但均存在天然的局限性。其中專用路線（ASIC），在特定場景下性能表現優異，但其通用性和靈活性存在先天不足，面對每三個月或半年就發生大變化的AI算法，專用芯片極易因路線固化而面臨淘汰。而另外一條通用路線，雖具備極高的靈活性，但其性能的提升與半導體工藝的先進程度密切相關。
金葉子/攝
他解釋，DF1000選擇了依靠架構創新突圍的特殊路徑——“軟件定義加三維堆疊的近存計算”，該路線試圖通過架構優勢避開對國際最先進工藝平臺的依賴，在追趕國際先進AI算力芯片的進程中，整條技術路線不依賴尖端制程、供應鏈穩定可控、可持續自主迭代，為我國高端算力芯片提供了一條新的可落地、可規模化的技術路徑。
東方算芯副總裁郭煒說，作為全球首顆軟件定義近存計算3D芯片，DF1000以“軟件定義＋3D堆疊近存計算”的東方范式，破解了中國高端算力芯片發展面臨的三大核心瓶頸：突破制程依賴，走出供應鏈自主可控新路徑；打破存儲墻壁壘，通過創新算存架構釋放算力效能；構建全棧軟件生態，讓芯片真正可用、好用、易用。
郭煒解釋，DF1000聚焦底層計算架構的源頭創新，通過軟件定義芯片技術實現軟硬件解耦與動態重構，以空間并行與時分復用顯著提升硬件資源利用率，在相對成熟工藝節點下實現520TFLOPS@BF16的算力。
更具體來看，DF1000是國內首顆采用DRAM-Logic晶圓級混合鍵合3D垂直封裝的AI芯片。通過3D混合鍵合技術將計算層與存儲層垂直堆疊集成，把互連間距壓縮至亞微米級別，帶來數量級提升的互連密度與帶寬密度，訪存帶寬達6.4TB/s。這一設計從根本上破解了“存儲墻”“帶寬墻”和“功耗墻”三大行業痛點，支撐大模型訓練與推理等高強度算力需求。
魏少軍告訴第一財經，在現有工藝技術條件的限制下，他們并未盲目追求最先進工藝，而是依托國際現有的、資本受限的大規模存儲資源，通過實現高存儲量和大帶寬，利用架構創新彌補工藝劣勢，以達到追趕國際先進AI算力芯片的目的。
他在談到業內關注較高的3D堆疊時說，目前3D技術更多仍應用于“異質集成”以解決空間擺放問題，而在“同質集成”上的應用極少。原因在于同質3D融合帶來的成本壓力及諸多底層問題至今未獲得解決。
魏少軍告訴記者，在東方算芯的技術底層邏輯中，3D堆疊僅僅是實現方法，真正的解題核心在于“軟件定義”與“近存計算”的結合。其中，軟件定義芯片技術解決了高計算效率以及高能源效率這兩個根本問題，而近存計算則依托國際現有且資本受限的大規模存儲資源，主要解決帶寬瓶頸，從而實現高存儲量和大帶寬。
而東方算芯這一技術路線的雛形，可追溯至二十年前國內集成電路產業的劇變期。2006年，國內集成電路主要處在專業集成電路發展過程中，并開始轉向大批量生產。
“我們當時已意識到，當工藝進步到14納米甚至更小線條時，多品種小批量的專用集成電路將面臨高昂的單位成本阻力。為此，團隊從2006年開始研究可重構計算芯片（即軟件定義芯片的前身），以期在保證靈活性的同時控制成本。”魏少軍說。
他們未曾料到的是，隨著2022至2023年大模型引爆算力需求，這項本意應用于超算的技術，在AI算力缺口面前迎來了產業機遇。“人工智能的算力需求可能更為緊迫一點，所以我們就把這個技術用到人工智能來。”
談及接下來的技術突破，魏少軍認為，他們會和國際同行長期處于你追我趕、齊頭并進的狀態。雖然該路線實現了“用不那么先進的東西就能夠實現高性能”，但工藝依然是最終的天花板。“如果哪天我們有更好的工藝，一定會做得更好。”
微信編輯| 小羊
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