文章核心观点 - 国产AI芯片产业正通过双线突破策略应对架构主导、生态短板和规模化落地三大挑战，以实现算力基石的关键作用[1] - 产业在主流架构AI革新和稀疏计算、FP8精度、系统级优化等前沿创新方向取得进展，国内厂商已实现特定领域突破[1] - 产业全景呈现多品类、地域集中的特点，通用并行架构为算力平台优先方向，算力密度与软件生态是核心瓶颈[1] - 智算、智驾、机器人和端侧AI为核心应用领域，全栈国产化受青睐，智能座舱芯片和工业协作机器人是重点突破场景[1] 国产AI芯片发展的意义与挑战 - AI芯片作为算力基石是全球科技竞争关键，需突破架构主导能力、生态体短板和规模化落地三大挑战[1][9][11] - 架构主导能力决定产业发展上限，需成为关键架构定义者或主流架构深度演进者[9][11] - 生态体在软件栈等方面存在显著差距，制约产业发展[11] AI芯片定义与技术路线 - AI芯片核心特征是基于软硬件协同设计理念，关键指标为算力(TOPS)和能效比(TOPS/W)[14] - 广义AI芯片涵盖所有加速AI工作负载的处理器，包括CPU、GPU、FPGA等[15] - 狭义AI芯片特指为AI场景设计的ASIC芯片，如NPU/TPU[15] - 技术路线是通用性与效率的权衡，没有绝对最优解，只有最适合场景的权衡[16] 主流计算架构的AI革新 - x86架构定位通用计算基石，通过AMX、AVX-512指令集、HBM和多芯片封装实现AI创新[18] - Arm架构定位高能效生态，通过SVE2/SME2矢量扩展、为AI优化的CPU核实现端边云协同[18] - x86应用场景包括AI服务器、高性能AIPC、数据中心，Arm应用场景包括移动端AI、边缘服务器、云原生部署[18] 前沿创新方向：稀疏计算 - 稀疏计算核心创新是硬件原生稀疏支持，在硬件层面加入对稀疏数据的识别和处理能力[19] - 通过减少数据搬运提升系统性能效，对边缘设备和高密度数据中心至关重要[19] - 典型应用包括大规模稀疏模型，如推荐系统和自然语言处理网络[19] 国产厂商稀疏计算创新 - 墨芯人工智能实现双稀疏化算法和高稀疏倍率，支持高达32倍稀疏[22] - 华为与清华大学合作研发稀疏矩阵存储专利，异腾系列芯片内置稀疏计算加速功能[22] - 寒武纪聚焦神经网络稀疏方法专利，云天励飞持有稀疏神经网络计算方法专利[22] 前沿创新方向：FP8精度 - DeepSeek发布V3.1模型使用FP8精度，针对下一代国产芯片设计[24] - 摩尔线程为国内首批实现FP8算力量产厂商，算力提升约30%[24] - 砺算科技7G100系列GPU芯片支持FP8精度，有望降低国产AI训练成本[24] 系统级优化：提升算力密度 - 先进集成通过Chiplet、2.5D/3D封装解决制造与集成问题[25] - 计算范式通过存算一体减少数据在存储与计算模块间搬运[25] - 互连技术通过光电共封、硅光互连解决互连带宽与功耗问题[25] 系统级优化：存算一体 - 存算一体颠覆冯·诺依曼架构，解决内存墙与功耗墙问题[26] - 技术路径分为近存计算和存内计算两条路径[26] - 计算模式分为数字和模拟两种，在精度、能效和设计复杂度之间权衡[26] 产业全景与企业布局 - 产业形成CPU、AI SoC、云端/边缘/车端AI芯片、GPU多品类布局[1] - 企业地域集中于上海(15家)、北京(8家)、广东(6家)[1] - 头部企业包括华为海思(昇腾系列)、昆仑芯(7nm XPU架构)、摩尔线程(支持FP8)、沐曦(曦思系列)[1] 核心应用领域 - 智算产业2024年智能算力规模725.3EFLOPS，2026年将达1460.3EFLOPS[1] - 智驾产业舱驾一体趋势显著，小鹏图灵、地平线征程6P等芯片量产上车[1] - 机器人领域宇树科技、优必选等加速商业化，国产芯片聚焦细分场景[1] - 端侧AI覆盖AloT、智能家居等，追求能效与成本平衡[1]