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9月4日，A股市场出现戏剧性一幕。寒武纪以1202元收盘，自8月28日创下的1595.88元历史高点累计回撤超20%，单日蒸发市值逾700亿元。而就在数日前，该公司刚刚登顶“A股第一高价股”，成为市场焦点。
与此同时，英伟达于9月3日发布声明称，其H100/H200芯片库存充足。但专供中国市场的H20芯片因所谓“安全争议”，上半年实际出货量未达预期。这一系列事件不仅勾勒出全球AI算力竞争的复杂格局，也凸显出中国芯片产业在“效率墙、互联墙、存储墙”三重技术挑战下的战略抉择。
英伟达巨头笼罩之下，中国本土芯片企业正通过原创架构创新，在AI算力赛道寻找突破新路径。
日前，一家清华系芯片企业被《人民日报》点赞。文章报道称——这家被誉为“清华AI双子星”的企业，即清微智能，正以原创的可重构AI芯片（RPU）为突破口，在国产芯片赛道探索出一条差异化的新路线。
架构创新：可重构计算如何解决算力瓶颈
可重构AI芯片RPU是区别于GPU的另一大AI芯片技术流派——“数据流架构”的典型代表。其原理类似于铁路的“扳道岔”机制，将固定铁轨替换为芯片内部可动态配置的计算单元。传统芯片如同固定轨道，只能运行一种类型的“列车”；而可重构芯片则具备无数电子“道岔”，能够随时切换计算单元之间的连接方式，使同一颗芯片可灵活适配语音识别、图像分析、训练推理等多种AI任务。
这种动态重构能力，使可重构芯片在算力效率、可扩展性、并发能力及性价比方面显著优于GPU，如同芯片界的“变形金刚”。国际半导体技术路线图（ITRS）将可重构芯片列为“未来最具前景的芯片架构技术”，学术界与产业界普遍将其视为继CPU、FPGA和GPU之后的第四类通用计算芯片。
华泰证券海外科技首席、执行董事何翩翩认为，可重构芯片的长期价值与增长潜力，源于其为特定AI工作负载提供卓越性能与效率的能力。未来其能否建立起强大的软件生态系统，将决定其能否吸引开发者从现有GPU生态迁移。可重构数据流技术可谓是为AI时代量身定制，与AI并行计算需求高度契合。其底层技术原理展现出突破芯片物理极限的颠覆性潜力，为中国芯片产业实现“换道超车”提供了可能。正如国产电动车通过智能化、网联化和制造工艺的变革实现追赶，与燃油车路线并驾齐驱，更是借此在全球汽车产业实现“换道超车”。
商业化突破：可重构芯片AI应用加速落地
据悉，清微去年量产的云端算力芯片TX81，在同等1000P算力规模下，相比GPU集群展现出更强的互联性与能效优势。产品推出后市场反响热烈，半年多时间已在国内落地多个千卡智算中心。截至目前，算力卡订单累计近20000张。
放眼全球，以可重构数据流为代表的“数据流派”正呈现蓬勃发展势头。7月，OpenAI开始租用谷歌TPU芯片用于ChatGPT推理，此举被业界视为AI芯片架构多元化的重要信号。
此外，美国斯坦福大学孵化的SambaNova凭借自研可重构芯片产品成为AI芯片独角兽；美国芯片初创公司Groq开发的张量流式处理器架构LPU，推理速度较英伟达GPU提高10倍，成本仅为其十分之一，展现出显著的算力突破潜力。
前沿芯片技术破局，AI算力迎来新架构革命
当前，全球AI算力行业面临多重挑战。一方面，大模型参数量以“亿”为单位激增，对算力的需求呈指数级增长；另一方面，摩尔定律逐渐逼近物理极限，传统芯片制程微缩技术的瓶颈日益凸显。
在全球半导体产业积极寻求突破之际，晶圆级芯片技术作为打破空间约束的关键路径，被视作“明日之星”。
华泰证券海外科技首席、执行董事何翩翩指出，随着AI芯片数量增加，芯片间互联速率成为主要瓶颈，严重制约AI训练与推理的有效扩展。晶圆级芯片从根本架构上直接解决了这一问题。
可重构数据流架构自研的C2C算力网格技术展现出天然适配优势，能够实现多芯片间点对点直连，确保数据高效传输，规避传统交换机的带宽瓶颈与通信延迟。相比之下，GPU受原始架构限制，在晶圆级集成中仍须依赖外部交换机互联，性能提升存在明显天花板。
清微智能CEO王博在《人民日报》采访中表示，全球AI算力需求增长迅猛，高度依赖单一厂商或单一技术路径的局面，会限制技术的竞争演进。中国要实现算力产业真正的自主可控，必须在国际主流的两大技术流派上同时布局、共同发力。
如今的AI算力技术发展如同武林门派，既需合纵连横，也讲究各显其能。“GPU派”与“数据流派”正如AI芯片界的少林与武当。以谷歌TPU、清微RPU为代表的新兴技术流派正逐渐站上“华山之巅”，有望推动全球AI产业健康、可持续发展。
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