国产AI算力芯片的三大桎梏

先进制程、高性能内存、供应链

近年来，半导体制程工艺的推进速度已明显放缓，晶体管尺寸逐渐逼近物理极限，摩尔定律正在走向失效。传统的依赖制程微缩来提升芯片性能的路径，所带来的收益正日益减少。与此同时，追逐先进制程所需的研发与制造成本却呈指数级攀升，使得传统“升级制程”驱动性能增长的模式难以为继。特别在人工智能（AI）对于算力需求持续爆发的背景下，制程红利已无法再提供足够覆盖这些需求的性能跃升，导致“算力饥渴”与“成本鸿沟”之间的撕裂感愈发强烈。

另一方面，当前主流计算机系统仍沿用的冯·诺依曼架构，其核心特征在于计算单元与存储单元相互分离，数据需在二者之间频繁搬运——计算前从内存读取，计算后再写回。这种“存算分离”的设计在早期通用计算中尚可接受，但在人工智能、大数据分析、高性能计算等数据密集型场景爆发式增长的背景下，短板越来越凸显。典型问题包括：功耗墙（数据搬运能耗远高于计算本身）、性能墙（处理器运算速度远超内存带宽，计算单元常处于“等待数据”的状态）、以及内存墙（存储容量与带宽增长远落后于算力需求），三者相互叠加，严重制约系统整体效能。

当前，在AI算力需求已经开始由训练转向推理应用的趋势下，Decode依然占据当前大模型推理的绝大部分时间，而决定Decode阶段性能的关键指标，就是缓存带宽的高低。要想在单位成本下获得更高的Token吞吐量，就需要在单位成本下拥有更大的内存容量和更高的网络带宽。

而要解决这些问题，过去业界主要是依赖于制程工艺的提升、计算架构的优化、内存芯片容量和带宽的提升、高速互联接口性能的提升等。但是，在美国联合其盟友对于先进制程、先进芯片架构、高性能算力芯片、先进制造设备、先进内存芯片（HBM）持续出口管制之下，中国AI芯片通过依靠传统路径来升级正面重重阻碍。

比如，目前国内AI芯片厂商可获取的先进制程工艺主要还集中在14nm/16nm，与国际领先的3nm/5nm制程工艺存在数代的差距，极大地限制了算力芯片性能的提升；其次，先进HBM获取受限，国际上领先的AI芯片已经开始采用HBM4，而国内仍无HBM制造能力，内存和带宽的劣势进一步被放大；此外，高速互联接口性能受限，同等物理带宽下，互联带宽大幅缩水，制约了卡间互联性能。

显然，在这样的复杂的产业技术与地缘政治背景之下，如果我们继续沿用传统计算芯片架构，与国际先进产品的差距只会持续拉大。因此，我们只能依靠源头的架构和技术创新，以及现有的国产化的供应链来突围。

对于魏少军教授来说，这不仅是一次职业身份的转换，更是一次深具象征意义的姿态：从“学术研究者”、“政策建言者”变为“技术商业化的践行者”，从“制定规则的人”变为“在规则中求生存的人”。

结语

然而，惊叹之余，几个问题仍需审慎审视。

首先，软件定义芯片的前身是可重构计算（CGRA），其核心思想是通过可编程互连和逻辑块来动态配置数据流，换取灵活性。但这种灵活性并非没有成本，它存在互连开销巨大，有效算力密度偏低；时域重构带来的配置延迟；运行时面临灵活性、高效性、易用性三者之间的“三元悖论”。

其次，3D堆叠目前仍面临良率瓶颈。这意味着即便逻辑层和DRAM层的各自良率都达到90%，两层堆叠后的整体良率也只有81%，三层则降至72.9%。随着堆叠层数增加和规模扩大，成本将呈指数级攀升。这可能是制约DF系列未来向更多层数、更大容量扩展的根本物理约束。

魏少军本人在会后接受媒体采访时也承认：“对于3D堆叠技术，天花板是成品率。当3D堆叠将多个芯片堆到一起，成品率是乘起来的，小数相乘是越乘越小的，这就是3D堆叠的天花板。”

第三，不依赖于先进制程工艺，不代表先进制程工艺不重要。从DF1000到DF3000的激进路线图，若仅靠14nm制程持续迭代，能否真正对标英伟达B系列，仍是一个需要时间与市场双重检验的命题。

魏少军也指出，整条“软件定义+近存计算”技术路线的最终上限仍将是半导体制造工艺本身，只是在当前国内先进制程受限的条件下，这条路线能让算力性能的“天花板”来得更晚一些，为产业争取到宝贵的发展时间和空间。当我们有更好的工艺，东方算芯就有机会做得更好。

第四，编程模型与生态壁垒。如果说架构和工艺的短板尚可通过持续迭代弥补，那么软件生态的差距才是最难以量化、却最关键的劣势。比如，全球AI算力生态（PyTorch、TensorRT、CUDA、Triton）高度依赖GPU的SIMD结构和张量指令集，而可重构架构需要重新定义算子库、重构编译器映射策略，甚至重新设计数据流调度方案。

对此，东方算芯的应对是推出自研的自主开放软件栈CAAP，坚持生态开放、兼容开源生态、对主流开源大模型原生支持等。但是，从“兼容”到“高效运行”，再到“开发者愿意主动为其优化代码”，中间隔着数年乃至十数年的生态建设周期。

本文来自微信公众号： 芯智讯 ，编辑：芯智讯-浪客剑，作者：芯智讯-浪客剑，原文标题：《魏少军下场造芯！14nm超越4nm，东方算芯凭什么？》