徽声在线7月14日讯（记者 李明轩 实习记者 陈思涵）步入2026年，随着AI大模型技术的持续迭代与智能体应用的加速落地，AI算力需求再次成为产业界瞩目的焦点。这一趋势不仅推动了AI技术的广泛应用，也对底层算力支撑提出了更高要求。

从近存计算架构的革新，到模型优化策略的探索，再到软件与算力基础设施的协同升级，AI芯片领域的技术创新正以前所未有的速度拓展边界。7月13日，上海本土创新企业东方算芯正式发布了其首款软件定义近存计算3D AI芯片——DF1000，标志着国产AI芯片在架构创新与系统集成方面迈出了关键一步。发布会现场，来自芯片设计、存储技术、大模型研发及算力运营等领域的多位专家与企业代表，围绕后摩尔定律时代AI芯片的技术演进路径展开了深入探讨。

在AI应用场景不断向推理计算、端侧部署及智能体系统延伸的背景下，国产AI芯片如何突破算力瓶颈、优化存储效率、提升通信能力，成为行业关注的焦点。与此同时，技术路径的选择与系统协同能力的构建，也将决定国产AI芯片在全球竞争中的地位。

多位业内权威人士指出，AI芯片的发展已从单纯追求硬件性能提升，转向架构创新、模型适配与系统协同的多维度探索。然而，如何实现模型、芯片与系统的高效协同，以及如何保障万卡级算力集群的高可靠性与高可用性，仍是后摩尔定律时代AI芯片发展亟待解决的核心课题。

AI算力需求持续攀升，技术挑战与机遇并存

近年来，大模型的快速发展不仅推动了AI应用的广泛渗透，也显著提升了算力需求。香港工程院院士、香港科技大学副校长郑光廷在发布会上强调，人工智能技术的进步正引发计算与存储需求的爆炸式增长，这对AI计算芯片的迭代能力提出了严峻挑战。

一方面，行业工作负载逐渐从训练阶段转向推理阶段，推理市场正逐步超越训练市场成为主流；另一方面，低延迟、高可扩展性、数据隐私保护及系统可靠性等需求，正推动AI计算从云端向边缘端迁移。此外，物理AI对感知、决策、交互及控制等环节的实时处理需求，也进一步加剧了算力与存储的紧张局面。

欧洲科学院院士、北京超弦存储器研究院执行院长赵超则从存储角度分析指出，AI技术的迅猛增长对存储器芯片，尤其是DRAM的需求产生了超常规拉动。与此同时，GPU在处理大量并行计算时面临的带宽瓶颈问题也日益凸显，成为制约系统性能的关键因素。

东方算芯副总裁郭炜在发言中表示，AI智能体时代的到来需要“更智能的模型”与“更低成本的应用”并行发展。前者依赖大算力与高访存带宽的支持，后者则要求在保证性能的同时降低推理成本。他同时指出，国产AI芯片当前面临三大挑战：算力墙、内存墙与通信墙。为突破这些瓶颈，东方算芯推出了DF1000芯片。

据介绍，DF1000通过软件定义芯片技术实现了软硬件的解耦与动态重构，利用空间并行与时分复用技术显著提升了硬件资源利用率。在相对成熟的工艺节点下，该芯片实现了520TFLOPS@BF16的算力表现。针对传统AI芯片的“存储墙”问题，DF1000采用3D混合键合技术将计算层与存储层垂直堆叠集成，将互连间距压缩至亚微米级别，从而实现了互连密度与带宽密度的数量级提升，访存带宽高达6.4TB/s。

东方算芯董事长兼CEO魏少军在接受徽声在线等媒体采访时进一步强调，近存计算是东方算芯的两大核心技术之一，但更为关键的是软件定义芯片技术。他表示：“软件定义芯片技术有效解决了高计算效率与高能量效率这两大核心问题，为AI芯片的可持续发展提供了新思路。”

郭炜还透露了公司的产品迭代计划：DF2000预计将于今年四季度发布，而DF3000则计划在2027年四季度亮相。

AI芯片技术路径聚焦算力、模型与系统协同

随着AI技术进入智能体时代，AI芯片的技术突破方向成为行业关注的焦点。围绕“后摩尔定律时代AI芯片的东方范式”这一主题，清华大学教授刘雷波与郭炜、上海智能算力科技有限公司董事长兼总经理孙跃、上海阶跃星辰智能科技股份有限公司CTO朱亦博、上海曦智科技股份有限公司CEO沈亦晨及上海灵睿智芯计算技术有限公司总经理刘洋等专家在发布会上展开了深入交流。

孙跃从算力服务器维度分析认为，软件、芯片与系统是当前制约算力发展的三大关键要素。从算力基础设施整体来看，芯片、模型与云三者之间的高效协同与协作至关重要。他同时指出，万卡集群的复杂性不仅体现在投资规模上，更体现在系统架构的软硬件高度耦合特性上。一个万卡集群并非简单地将一万张算力卡连接在一起，而是需要在全生命周期内保障其高可靠性与高可用性，这是当前集群建设与运维过程中的一大难题。

站在大模型企业的角度，朱亦博将关注点放在了模型与芯片之间的适配问题上。他表示，除技术挑战外，产业生态的构建同样重要。当前芯片与系统技术已逐渐步入“深水区”，不同模型子结构对计算能力与带宽的需求存在差异。未来如何设计出能够充分发挥新技术路线优势的模型与软件，将是更大的挑战。

沈亦晨则从应用场景出发，强调了芯片系统架构的定制化需求。他认为，不同应用场景下芯片系统架构的“短板”各不相同，需要根据具体需求不断优化架构设计。从技术层面看，芯片堆叠层数的增加会带来技术难度的提升，而不同传输距离也需要选择合适的连接方式。他比喻道：“这就像建设一座城市，3D堆叠相当于把楼建高，互联则像铺马路、建地铁，但最终都是城市中不可或缺的元素。”

刘洋则从AI系统整体效率的角度出发，强调了计算、存储与传输等环节协同优化的重要性。他表示，未来仍需持续推进这些环节之间的协同工作，以不断提升整体系统效率。

产业与资本双向赋能，上海加速布局AI芯片生态

“自2024年落户浦东以来，东方算芯在短短两年内便完成了DF1000大算力芯片的流片验证，并成功落地了128卡规模的算力集群。公司走出了一条架构自主原创、供应链全国产化的特色发展道路，这不仅为浦东本土算力芯片领域带来了重大技术突破，也为浦东3D集成电路特色产业集群的建设注入了新动能。”上海浦东新区副区长李慧在发布会上表示。

魏少军在接受徽声在线等媒体采访时也表示，上海作为集成电路产业的高地，已形成了中国最为完整、政策支持最为完善的产业生态。选择在上海发展，正是看中了这里的生态环境优势，尤其是张江地区的产业集聚效应。

据李慧介绍，集成电路是上海浦东的三大先导产业之一。经过30多年的深耕发展，浦东已成长为中国集成电路产业链最完整、集成度最高、综合竞争力最强的区域之一。截至2025年，浦东新区的集成电路产业规模已超过3600亿元，同比增长约23%，占全国集成电路产业规模的五分之一，是上海集成电路产业规模的四分之三。

上海国有资本投资有限公司党委书记、董事长袁国华表示：“我们投资东方算芯，看中的不仅是其产品的市场潜力，更是团队二十年磨一剑的技术积淀。‘软件定义、3D近存计算’这条差异化自主路线具有战略价值，而团队扎根上海、依托全国产供应链打造高端算力芯片的坚定决心也让我们深感信赖。因此，我们在公司设立之初便进行了投资，并在每一轮融资中都给予了坚定支持。”

（徽声在线记者 李明轩 陈思涵）