“從單點突破到體系化布局，中昊芯英為國產(chǎn)AI芯片突圍帶來何種啟示？

2025年世界人工智能大會（WAIC）近日落下帷幕，作為全球AI及信息科技領(lǐng)域的頂級盛會，WAIC吸引了來自全球800余家企業(yè)、3000余項前沿技術(shù)同臺亮相。其中，“華北算力新引擎：國產(chǎn)自研GPTPU芯片變革AI算力效能”專題活動尤為引人注目，獲得《人民日報》《中國日報》等多家主流媒體的關(guān)注報道。數(shù)據(jù)猿亦作為科技媒體代表之一，現(xiàn)場見證了中昊芯英、天津移動、太極股份、博眾數(shù)智聯(lián)合啟動“天津移動TPU智算中心點亮儀式”，此舉有望推動國產(chǎn)AI算力實現(xiàn)從自主創(chuàng)新向生態(tài)協(xié)同的持續(xù)演進。

隨著人工智能進入“AI+”時代，大模型、具身智能等前沿技術(shù)飛速發(fā)展，算力已成為數(shù)字經(jīng)濟的核心生產(chǎn)力，同時國際地緣政治的復(fù)雜性給芯片供應(yīng)鏈帶來了巨大的不確定性，使得“國產(chǎn)替代”成為確保國家科技競爭力的必然選擇。國家 “東數(shù)西算” 工程、《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》等政策持續(xù)推動算力基礎(chǔ)設(shè)施集約化、智能化發(fā)展。

在這場國產(chǎn)算力的新浪潮中，唯有深耕核心技術(shù)、具備體系化能力的企業(yè)方能乘風(fēng)破浪。中昊芯英作為國內(nèi)少數(shù)專注于TPU架構(gòu)高性能AI芯片研發(fā)的企業(yè)，攜手天津移動、太極股份、博眾數(shù)智，基于各自優(yōu)勢明確分工，共同構(gòu)建了“自主創(chuàng)新+高效集成+智能運營”的閉環(huán)體系。此次強強聯(lián)合不僅是對國家戰(zhàn)略的有力響應(yīng)，也為國產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了可復(fù)制、可推廣的實踐范本。

從硅谷到中國，

中昊芯英的創(chuàng)新基因是什么

中昊芯英的誕生，本身就帶有強烈的創(chuàng)新基因和一段充滿前瞻性的創(chuàng)業(yè)歷程。最早可以追溯到中昊芯英創(chuàng)始人楊龔軼凡的求學(xué)歷程，他2005年被保送至上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院，期間進入了由張志剛教授創(chuàng)辦的電子信息實踐中心，2007年到美國密歇根大學(xué)繼續(xù)深造，并在美國先后獲得了密歇根大學(xué)學(xué)士學(xué)位、斯坦福大學(xué)碩士學(xué)位。

畢業(yè)后楊龔軼凡又有數(shù)年的硅谷工作經(jīng)歷，讓他深刻體會了硅谷的創(chuàng)新基因。2011年在Oracle，他參與芯片團隊重組和高性能芯片設(shè)計，2017年加入谷歌，成為TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元）核心團隊成員，深度參與TPU v2、v3、v4的架構(gòu)和研發(fā)，并見證TPU芯片訓(xùn)練出Transformer架構(gòu)的突破。

彼時，大模型尚未廣為人知，Transformer初顯強大泛化能力的雛形，預(yù)示著未來通向AGI的路徑。正是在這一趨勢中，楊龔軼凡敏銳洞察到AI芯片需求的持續(xù)增長，以及中美科技競爭的加劇，由此堅定了他回國創(chuàng)業(yè)、推動國產(chǎn)AI芯片設(shè)計與產(chǎn)業(yè)化的決心。

2018年楊龔軼凡正式回國并創(chuàng)立了中昊芯英，開始在AI芯片領(lǐng)域最初、最本質(zhì)的探索，從回國創(chuàng)業(yè)的第一行代碼、第一套指令集起，他帶領(lǐng)團隊堅持100%自主研發(fā)設(shè)計，其指令集完全由團隊自主研發(fā)，未采購任何國外IP，確保了從底層技術(shù)到上層應(yīng)用的完全自主可控。

中昊芯英創(chuàng)始人、CEO楊龔軼凡接受媒體采訪

來源：中央電視臺《新聞聯(lián)播》

經(jīng)過近五年時間的潛心打磨，中昊芯英于2023年量產(chǎn)了我國首枚全自研GPTPU架構(gòu)（General-Purpose Tensor Processing Unit，通用目的張量處理單元）高性能AI芯片“剎那®”，實現(xiàn)了在IP核、指令集與計算平臺等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的完全自主可控，成為我國首枚實現(xiàn)量產(chǎn)的高性能TPU AI專用芯片。

眾所周知，我國芯片產(chǎn)業(yè)面臨“卡脖子”難題，主要集中在先進制程和高性能芯片設(shè)計能力兩方面。制程方面，目前全球最先進的芯片已進入3納米、4納米階段，而我國相對成熟的工藝節(jié)點仍以7納米、14納米為主。盡管在制程工藝上存在差距，但通過架構(gòu)優(yōu)化、系統(tǒng)協(xié)同等方式，我國在中低制程節(jié)點上也在積極探索實現(xiàn)高性能的自主創(chuàng)新路徑。

據(jù)了解，“剎那 ®”芯片通過Chiplet技術(shù)與2.5D封裝工藝，在同等制程下實現(xiàn)性能躍升：算力性能超越海外知名GPU產(chǎn)品近1.5倍，能耗降低30%，單位計算成本降低50%，其存算一體設(shè)計與流水線式時空映射技術(shù)，可高效支撐超大參數(shù)AI模型的訓(xùn)練與推理任務(wù)，為智算中心奠定核心算力基礎(chǔ)。

楊龔軼凡表示，“從我們今天實際測試的結(jié)果來說，中昊芯英即使晚于國際巨頭一個制程，也能通過架構(gòu)創(chuàng)新實現(xiàn)相近甚至更強的性能和更低的能耗。”這種“以巧破力”的創(chuàng)新路徑，為國產(chǎn)芯片在技術(shù)制程受限的背景下，提供了寶貴的彎道超車機會。

除了性能上的突破，中昊芯英也洞察到算力產(chǎn)業(yè)綠色節(jié)能的趨勢。楊龔軼凡表示，TPU架構(gòu)本身就以其高效節(jié)能著稱，能耗僅為同性能GPU的1/4到1/3，天然符合綠色低碳的發(fā)展要求。

在談及備受關(guān)注的液冷技術(shù)時，數(shù)據(jù)猿記者向楊龔軼凡提出了一個業(yè)內(nèi)普遍關(guān)注的問題：當(dāng)前液冷系統(tǒng)中使用的非導(dǎo)電液體成本高昂，甚至被形容為“比黃金還貴”。在此背景下，液冷方案在能耗控制與整體經(jīng)濟性方面，是否真的具備可持續(xù)的優(yōu)勢？

楊龔軼凡回答道，隨著新型氟化有機相變液體的應(yīng)用，液冷系統(tǒng)的降溫效率大幅提升，中昊芯英與國內(nèi)領(lǐng)先液體廠商合作，已將整套液冷方案的構(gòu)建成本降至與傳統(tǒng)風(fēng)冷機房相當(dāng)。現(xiàn)在關(guān)鍵挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)向液體本身的可靠性——是否能穩(wěn)定支撐6到10年的智算中心運行周期，一旦這一驗證完成，液冷將成為未來智算中心主流方案，且不會帶來額外成本負擔(dān)。

在單芯片性能之外，中昊芯英也通過技術(shù)創(chuàng)新，致力于構(gòu)建大規(guī)模的AI計算集群。其基于“剎那®”芯片打造的“泰則®”集群，支持1024卡高速互聯(lián)，可支撐超千億參數(shù)大模型計算，該集群通過1024片芯片的高速片間互聯(lián)，使用光模塊等先進高帶寬通信，顯著提升了算力與帶寬利用效率，實現(xiàn)了集群化效能上的飛躍。

楊龔軼凡解釋道，傳統(tǒng)交換機的原理建立在用戶使用存在時段差異的假設(shè)之上，能夠通過整合波峰波谷，減少對出口帶寬的需求。但在大模型訓(xùn)練中，這一邏輯不再適用——數(shù)千乃至上萬個芯片需同時啟動、并行計算，對網(wǎng)絡(luò)帶寬和架構(gòu)提出了極高要求。傳統(tǒng)集群架構(gòu)難以支撐如此密集的通信需求，因此中昊芯英在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中創(chuàng)新性實現(xiàn)了二維環(huán)（2D Torus），并具備向三維環(huán)（3D Torus）等更高維拓撲擴展的能力，有效優(yōu)化了大規(guī)模同步通信的延遲和帶寬，重新設(shè)計高性能AI算力網(wǎng)絡(luò)，從而實現(xiàn)更高效的集群并行性能。

從高效能國產(chǎn)AI芯片“剎那®”的自主研發(fā)，到綠色節(jié)能材料的探索，再到面向未來智算中心的“泰則®”集群網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，相較于單點技術(shù)突破，楊龔軼凡帶領(lǐng)下的中昊芯英更強調(diào)體系化布局與對前沿趨勢的敏銳判斷，正如他在2017年即洞見Transformer將引領(lǐng)AI變革，并迅速投身創(chuàng)業(yè)，這種布局思路貫穿于該公司架構(gòu)設(shè)計、研發(fā)路徑與產(chǎn)品演進的全過程。

大模型應(yīng)用激增帶來成本挑戰(zhàn)，

中昊芯英堅定的應(yīng)對策略

眾所周知，人工智能進入大模型時代，整個產(chǎn)業(yè)對算力的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。面對模型規(guī)模化、具身智能興起以及未來產(chǎn)業(yè)格局的多重變化，這既為中昊芯英這樣的AI芯片新勢力帶來了前所未有的發(fā)展機遇，也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

從需求端看，大模型的規(guī)模正以驚人的速度向萬億參數(shù)邁進。楊龔軼凡在采訪中指出，去年業(yè)內(nèi)還在說模型參數(shù)7B就夠了，一塊芯片也能運轉(zhuǎn)，但今年所有行業(yè)模型全部迭代到70B，甚至沒有人再提7B的模型，那明年會不會普遍到700B？這種迭代幾乎是一個必然的趨勢。

面對這幾年應(yīng)用的發(fā)展趨勢，中昊芯英認(rèn)為具身智能、無人駕駛將在未來三到五年內(nèi)迎來新的落地可能性。楊龔軼凡以特斯拉FSD和斯坦福團隊的機器人研究為例，指出大模型的出現(xiàn)使得端到端模型成為可能，進而推動了具身智能的發(fā)展。屆時，將需要針對單體智能操作的特定算力支撐，而TPU適合深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)正是為這種場景而生。

楊龔軼凡強調(diào)，隨著AI應(yīng)用量的持續(xù)增長，芯片的定制化設(shè)計在性價比上將遠超通用器件，至少高出2−3倍，甚至可以達到5−10倍，這種趨勢正是TPU架構(gòu)的天然優(yōu)勢所在，因為TPU從設(shè)計之初就是為特定工作負載（AI計算）而生，其控制邏輯更為簡單，能效比更高，更適合進行定制化設(shè)計。

“與此同時，算力的需求量越大，成本隨之越高，本身70B落地就很難，因為成本很高，那700B落地是不是就更難，成本如果翻10倍了，這個時候怎么辦？”楊龔軼凡如是說道，“由于業(yè)內(nèi)想盡一切辦法降低計算成本，未來的方式將屬于AI芯片，定制化設(shè)計的方式會完全替代GPU成為計算生產(chǎn)力的核心，這也是中昊芯英的核心機遇。”

楊龔軼凡表示，要能支撐不斷增長的模型運行又能控制成本，芯片設(shè)計需從兩個維度進行優(yōu)化：其一是在單芯片層面，通過針對大模型核心算子（例如Attention）的定制優(yōu)化，實現(xiàn)比傳統(tǒng)GPU更高效的向量計算；其二是降低控制邏輯復(fù)雜度，提升晶體管利用率。傳統(tǒng)GPU像是一座由萬人組成的萬能工廠，調(diào)度成本高、效率低；而TPU等新架構(gòu)則通過“任務(wù)分工”實現(xiàn)更高效的模型運行，它是面向AI未來的硬件演進方向。此外，單芯片做到極致還不夠，支持萬億甚至百萬億的模型，還需要構(gòu)建集群。

楊龔軼凡表示，雖然很多人認(rèn)為算力價格在不斷下降，會做出比較樂觀的判斷，實際上當(dāng)前算力的成本依然過高，以AI Agent為例，如果采用671B滿血版的大模型，大約需要400萬人民幣，而且只能同時支持約64個工程師使用。算力是AI大部分應(yīng)用最大的成本項。

面對這些機遇與挑戰(zhàn)，中昊芯英的應(yīng)對策略是明確而堅定的。楊龔軼凡表示，“以我們今年的第二代芯片產(chǎn)品為例，性價比將實現(xiàn)翻倍，高性價比帶來的利潤空間和可落地性就會大幅增強，如此大幅降低算力成本，方能解決AI應(yīng)用落地的‘最后一公里’問題。”

楊龔軼凡特別給出了一個未來產(chǎn)品規(guī)劃：中昊芯英計劃通過下一代芯片產(chǎn)品將大模型部署成本降低50%。成本下降，將極大降低AI應(yīng)用的門檻，使得更多企業(yè)和個人能夠用得起、用得上AI算力，從而推動AI技術(shù)的廣泛普及和產(chǎn)業(yè)化落地，形成一個良性的正向循環(huán)。

中昊芯英TPU AI芯片——剎那®，來源：中昊芯英

楊龔軼凡在接受數(shù)據(jù)猿記者采訪時還提到，由于TPU架構(gòu)的邊界復(fù)雜程度遠低于GPU，因此軟件棧的開發(fā)成本也低很多倍，借助自動編譯與高效算子的適配機制，TPU可更快速支持新算法落地，從而釋放更多研發(fā)資源，提升對硬件架構(gòu)本身的專注度與產(chǎn)品成熟度。中昊芯英的TPU架構(gòu)目前已兼容TensorFlow等主流深度學(xué)習(xí)框架，并成功適配了多款國內(nèi)主流大模型。

面對算力難題，中昊芯英更選擇與天津移動、太極股份合縱連橫

僅有開源生態(tài)的參與還遠遠不夠，將技術(shù)突破轉(zhuǎn)化為可規(guī)?；瘡?fù)制的產(chǎn)業(yè)實踐，離不開上下游的深度協(xié)同，中昊芯英正是基于這一判斷，積極拓展更廣闊的生態(tài)合作空間。本次中昊芯英與天津移動、太極股份等企業(yè)的合作，不是簡單的資源疊加，而是對國產(chǎn)算力發(fā)展痛點的一次系統(tǒng)性回應(yīng)。

在該項目的合作中，中昊芯英扮演著“核心算力引擎”的角色，作為中國TPU架構(gòu)AI芯片研發(fā)的先行者與領(lǐng)導(dǎo)者，中昊芯英基于TPU AI芯片“剎那®” 構(gòu)建的“泰則®”TPU AI服務(wù)器，為項目提供了核心的AI算力效能。

太極股份作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)的國家隊，致力于算力集群的軟硬件系統(tǒng)集成建設(shè)與運維服務(wù)。搭載太極自研的TAIJI2000-Z001 CPU服務(wù)器與中昊芯英的“泰則®”TPU AI服務(wù)器，集成AI算力服務(wù)器系統(tǒng)，同步開發(fā)適配國產(chǎn)芯片的嵌入式軟件，并提供一次性集成部署及后期運維等全生命周期服務(wù)，通過“軟硬件+集成+運維”的一體化能力，確保了算力集群的高效穩(wěn)定運行。

而天津移動作為駐地央企，積極落實天津市政府打造“算力”產(chǎn)業(yè)發(fā)展新高地戰(zhàn)略思路，以 “供給者、匯聚者、運營者” 定位全面推進 “AI+” 行動計劃。通過“算力運營平臺、MaaS 平臺、云管平臺”三大關(guān)鍵平臺的建設(shè)，從“算力提供者”向“智能服務(wù)提供者”進行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。構(gòu)建以異構(gòu)融合、高速傳輸、統(tǒng)一調(diào)度、服務(wù)化供給為核心特征的“四位一體”新型AI算力體系。

中昊芯英與天津移動、太極股份通過“芯片-服務(wù)器-運營”的垂直整合模式，構(gòu)建了一個高效、可控的國產(chǎn)算力核心底座。三方協(xié)作構(gòu)建的天津移動TPU智算中心，不僅實現(xiàn)了國產(chǎn)算力技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用，更成為推動華北AI產(chǎn)業(yè)升級的核心引擎。該中心可高效支撐Llama、Qwen、Gemma、Baichuan等主流大模型的部署，標(biāo)志著我國在AI算力領(lǐng)域從 “技術(shù)突破” 邁向 “生態(tài)落地”。

天津移動TPU智算中心點亮儀式，來源：WAIC

在項目實施過程中，各方的分工與洞察也充分印證了這一模式的戰(zhàn)略價值。數(shù)據(jù)猿記者在采訪中提到，當(dāng)前很多智算中心存在算力閑置、高質(zhì)量算力稀缺等行業(yè)痛點。對此，天津移動城三分公司副總經(jīng)理高亢和天津移動網(wǎng)運中心算力平臺維護支撐室經(jīng)理柴華回應(yīng)道，天津移動正致力于從“算力提供者”向“智能服務(wù)提供者”轉(zhuǎn)型。他們發(fā)現(xiàn)通用大模型在垂直行業(yè)的應(yīng)用價值有限，因此正積極依托高質(zhì)量算力，為醫(yī)療、金融等行業(yè)客戶量身定制垂類模型，提供全閉環(huán)的智算服務(wù)，而中昊芯英提供的易用且高性價比的算力資源，正是實現(xiàn)這一愿景的關(guān)鍵。

太極股份數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)集團總經(jīng)理孟凡池則從市場供需角度進行了客觀分析。他指出，當(dāng)前無論是國產(chǎn)還是進口芯片都供不應(yīng)求，但算力需求卻異常旺盛，尤其是互聯(lián)網(wǎng)大廠都在進行大規(guī)模的戰(zhàn)略布局。

孟凡池強調(diào)，這種“一卡難求”的局面，正是國產(chǎn)算力發(fā)展的窗口期。他認(rèn)為，中昊芯英的TPU技術(shù)路線獨具特色，對于垂直行業(yè)應(yīng)用量身定做，成本低、性能好，性價比更好，在國產(chǎn)算力市場中擁有獨特的競爭優(yōu)勢，而太極股份則憑借其在客戶端的行業(yè)優(yōu)勢和集成能力，能夠?qū)⒅嘘恍居⒌募夹g(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為具體的行業(yè)解決方案。這一合作，正是抓住了市場缺口和技術(shù)機遇，共同推進國產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)化。

而對于中昊芯英而言，這一合作的成功，不僅是其技術(shù)實力在生態(tài)伙伴中得到延伸，也充分證明了與合作方的優(yōu)勢互補，能夠推動國產(chǎn)算力邁向新階段。楊龔軼凡表示，“如今三方的結(jié)合在芯片、系統(tǒng)、云計算及整個產(chǎn)業(yè)鏈上已形成強聯(lián)聯(lián)合，我們希望通過共同努力，助力國家開創(chuàng)人工智能產(chǎn)業(yè)化的新紀(jì)元。”

浪潮下的縮影，

多維驅(qū)動國產(chǎn)算力引擎邁向新階段

我們認(rèn)為，今天中昊芯英與兩大央企的強強聯(lián)合，其背后所折射出的，是中國國產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷的一次深刻變革與持續(xù)演進，這并非孤立的企業(yè)合作，而是國家戰(zhàn)略、市場需求與技術(shù)創(chuàng)新共同驅(qū)動的必然結(jié)果，也為我們提供了觀察行業(yè)未來趨勢的窗口。

首先，國產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已超越單點技術(shù)攻關(guān)，邁向了系統(tǒng)化、生態(tài)化的協(xié)同發(fā)展新階段。從國家“東數(shù)西算”工程、《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計劃》等政策導(dǎo)向中可見，國家層面正在推動算力基礎(chǔ)設(shè)施的集約化與智能化發(fā)展。中昊芯英的TPU芯片、太極股份的服務(wù)器集成、天津移動的算力運營，三者構(gòu)成的全鏈條模式，正是對政策號召的具象化響應(yīng)。這一實踐表明，未來的算力競爭將是生態(tài)體系的競爭，只有打通上下游產(chǎn)業(yè)鏈，才能將技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為真正的產(chǎn)業(yè)動能。

這一現(xiàn)象同樣呼應(yīng)了行業(yè)的共識：即中國AI芯片產(chǎn)業(yè)正呈現(xiàn)出“多芯、多技術(shù)路徑”的繁榮局面。正如中昊芯英創(chuàng)始人楊龔軼凡所觀察到的，未來三到五年內(nèi)，中國AI芯片產(chǎn)業(yè)將呈現(xiàn)出“多芯、多技術(shù)路徑”的發(fā)展模式。他指出，在硅谷已經(jīng)沒有新的GPU創(chuàng)業(yè)公司，但在國內(nèi)卻有十幾二十家不同版本的AI芯片初創(chuàng)公司，這正是中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展成熟度的體現(xiàn)。

該路徑反映出在大模型浪潮下，市場對多元化、定制化算力需求的爆發(fā)。中昊芯英的TPU路線，正是這股創(chuàng)新浪潮中的典型代表。它提醒我們，在追趕傳統(tǒng)通用芯片的同時，國產(chǎn)算力更應(yīng)探索差異化路徑，在細分領(lǐng)域和特定場景中尋求突破，實現(xiàn)“以巧破力”的彎道超車。

此外，成本與能效正在成為國產(chǎn)算力在市場中脫穎而出的核心競爭力。在當(dāng)前算力“一卡難求”且價格高企的市場環(huán)境下，楊龔軼凡所提出的通過TPU架構(gòu)實現(xiàn)單位計算成本大幅降低、能耗顯著下降的策略，顯得尤為關(guān)鍵。這不僅能夠解決AI應(yīng)用落地的“最后一公里”問題，也符合國家對綠色低碳發(fā)展的要求。它促使我們思考，國產(chǎn)算力在追趕性能的同時，如何以“極致性價比”和“綠色節(jié)能”為突破口，探索差異化競爭的路徑，從而在激烈的市場競爭中贏得一席之地。

最終，所有這些趨勢都指向一個核心命題：自主可控。面對復(fù)雜的國際技術(shù)壁壘和供應(yīng)鏈不確定性，國產(chǎn)替代已不再是簡單的商業(yè)選擇，而是關(guān)乎國家戰(zhàn)略安全和產(chǎn)業(yè)韌性的必然要求。正如孟凡池在采訪中指出，AI核心底座的算力之爭，背后就是大國之間的科技國力競爭。而中昊芯英從創(chuàng)業(yè)之初就堅持全自研的技術(shù)路線，其選擇與央企的合作也證明了全面自主可控的可行性與價值?？梢哉f，中昊芯英現(xiàn)象是中國國產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)在時代浪潮下的一個縮影，它正通過技術(shù)創(chuàng)新和生態(tài)協(xié)同，為中國在全球AI競爭中扮演更重要的角色，奠定堅實的基礎(chǔ)。

來源：數(shù)據(jù)猿