DeepSeek V3.1发布后，一句简短官方留言：UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计，不仅轰动了芯片圈和AI圈，也将对于国产AI芯片的期待完全拉满！
这一年，正是在以DeepSeek为代表的国产大模型的连番带动下，中国AI芯片正在迎来结构性突围机遇。
在这一背景下，2025全球AI芯片峰会将于9月17日在上海浦东喜来登由由大酒店举行。本次峰会由智一科技旗下智猩猩与芯东西共同举办，将以“AI大基建 智芯新世界”为主题，聚焦AI大时代的新基建热潮，解码大模型下半场中国芯破局。
从2018年3月举办国内首场AI芯片峰会至今，七年来，除了2021年受疫情影响外，全球AI芯片峰会基本上保持每年一届的节奏，共邀请180+位产学研大咖分享前沿研究、创新洞见、落地进展与行业趋势，成为了解国内外AI芯片发展动态的重要窗口，也是目前国内在AI芯片领域里最为火热且最具影响力的产业峰会之一。
本次峰会为期一天，由主论坛+专题论坛+技术研讨会+展览区组成。其中，主论坛将于上午开幕，大模型AI芯片专题论坛、AI芯片架构创新专题论坛将于下午在主会场、分会场一分别进行；存算一体AI芯片技术研讨会、超节点与智算集群技术研讨会将在分会场二上下午先后进行，主要面向持有闭门专享票、贵宾通票的观众开放。
同时，今年的峰会也将在会场外设置展览区，以标展为主，将有10+展商带来最新技术产品展示。
今天，将为大家公布大会演讲嘉宾的最新进展。
01、论坛嘉宾阵容更新：IEEE/AAIA Fellow开场 国产AI芯片军团集结
在上午进行的主论坛上，中山大学集成电路学院院长、IEEE/AAIA Fellow王中风，云天励飞董事长兼CEO陈宁，华为昇腾芯片产品总经理王晓雷，行云集成电路创始人&CEO季宇，奎芯科技联合创始人兼副总裁唐睿，清华大学类脑计算研究中心工程研究员、探微芯联创始人刘学，普华资本管理合伙人蒋纯将带来主题演讲和圆桌讨论。
上海交通大学计算机学院教授、上海期智研究院PI冷静文，爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟，墨芯人工智能商业化副总裁尚勇，江原科技联合创始人兼CTO王永栋，北京智源人工智能研究院研发经理门春雷将在主会场下午进行的大模型AI芯片专题论坛进行分享。
在下午分会场一的AI芯片架构创新专题论坛上，清华大学集成电路学院副教授胡杨、上海交通大学计算机学院助理教授刘方鑫、奕斯伟计算智能计算事业部副总经理居晓波、芯枥石半导体创始人兼CEO汤远峰、芯来科技市场及战略助理副总裁马越将带来主题演讲。
1、中山大学集成电路学院院长、IEEE/AAIA Fellow 王中风
报告主题：《塑造智能未来：AI芯片的架构创新与范式转移》
内容概要：
随着人工智能技术的飞速发展，当前正处于智能计算发展的关键拐点。大模型规模及其应用场景正以“超摩尔定律”的速度增长，而传统基于冯·诺依曼架构的计算系统却深陷“内存墙”与“功耗墙”的困境，其存储与计算的瓶颈使得单纯依靠制程微缩的路径难以为继。这种算力供给与需求之间的“剪刀差”，对AI芯片的创新提出了迫切要求。本报告旨在探讨如何通过架构创新与范式转移来突破上述瓶颈。我们将首先剖析当前AI算力面临的核心挑战，进而深入阐述三大解决方案：第一，面向大模型等具体应用场景设计高效AI芯片，实现从“通用计算”走向“模型驱动”，为Transformer及未来模型形态进行专用硬件架构设计，实现硬件性能在垂直应用场景下的大幅提升。第二，进行AI芯片电路架构创新，基于异构集成、Chiplet、可重构计算等前沿架构思路，在硬件效率、灵活性与设计成本之间寻求最佳平衡。第三，探索存算一体等新型存储-计算范式，通过改进传统计算-存储模式，降低芯片访存开销。
硬件革新离不开软硬件协同的深度优化，本报告将呼吁构建开放、协作的产业生态，共同应对从EDA工具、编译器、到算法模型的全栈挑战，携手迈向一个无处不在、高效、可信的智能未来。本报告期望能激发各位与会专家的思想碰撞，共同定义下一代AI计算的基础架构。
2、云天励飞董事长裁兼CEO 陈宁
3、华为昇腾芯片产品总经理 王晓雷
4、行云集成电路创始人&CEO 季宇
演讲主题：《谁困住了AI产业--大型机化的计算机形态与变革的可能性》
内容概要：
今天的大模型基础设施逐渐大型机化，围绕超节点展开，和历史上IBM大型机有诸多相似之处。大型机和微型机的历史博弈对于今天大模型基础设施有诸多相似之处。本次演讲，讲分享行云的破局思路，探讨将大模型基础设施从大型机化扭转为白盒组装机化微型机化的思路和尝试，为大模型时代的“PC产业”和“互联网产业”奠定基础。
5、奎芯科技联合创始人兼副总裁 唐睿
演讲主题：《Chiplet，AI算力的基石》
内容概要：
过去一年，AI模型智能持续跃升，而这场“质变”正是由底层算力来支撑。AI产业目前还是处于资本投入阶段，大公司/政府都在加大AI基础设施的建设：硬件和芯片厂商率先收割产业红利，芯片上游的IP和EDA公司也获得相应行业增量营收。
面对模型参数暴涨与迭代加速，传统SoC架构面临诸多挑战。Chiplet，作为提升设计灵活性，提高整体芯片良率，突破内存带宽瓶颈的设计方法论，正重构AI芯片设计的范式。
本次演讲将聚焦：
●AI需求为IP和Chiplet公司带来的产业机会
●Chiplet based AI芯片的典型形态与落地案例
●AI芯片设计中的挑战
助力AI芯片团队用更敏捷的架构、更可控的设计路径，应对模型智能不断跃迁的挑战。
6、清华大学类脑计算研究中心工程研究员、探微芯联创始人 刘学
演讲主题：《智算超节点通信关键技术》
内容概要:
探微芯联脱胎于清华大学类脑计算研究中心，从脑科学研究到类脑计算集群搭建有逾10年的科研成果积累。探微芯联拥有Scale-up通信互联完整解决方案，并在智算超节点集群中具备突出的技术优势及能力。智算超节点集群是智算基础设施的未来，探微期待与合作伙伴共同制定行业解决方案，共建算力基础设施生态。
7、普华资本管理合伙人 蒋纯
8、上海交通大学计算机学院教授、上海期智研究院PI 冷静文
9、爱芯元智联合创始人、副总裁 刘建伟
10、墨芯人工智能商业化副总裁 尚勇
11、江原科技联合创始人兼CTO 王永栋
演讲主题：《国产大算力AI芯片的突围与超越》
内容概要：
在国产AI芯片面对核心技术受限、供应链受阻等重重枷锁的背景下，探讨如何打破封锁、撕开缺口的突围策略，实现从被动跟跑到主动超越的转变。
12、北京智源人工智能研究院研发经理 门春雷
演讲主题：《面向面向多元AI芯片的统一编译器FlagTree》
内容概要：
在过去两年中，Triton语言已成为继CUDA C之后业界第二受欢迎的AI算子开发语言。尽管其普及度与CUDA C仍存在差距，但由于其开源编译器生态的优势，发展势头显著。然而，当前支持Triton语言的主流社区编译器仍无法适配多种硬件架构，导致各硬件厂商不得不自行维护独立的Triton编译器版本。这不仅增加了维护成本，还给上层用户带来了编译器版本不一致、功能差异等新难题。
13、清华大学集成电路学院副教授 胡杨
报告主题：《晶圆级芯片计算架构与集成架构探究》
内容概要：
随着大模型任务部署的普及，对算力的需求日益增长。在当前摩尔定律放缓以及严峻的工艺封锁下，需要探究新的计算节点算力提升路径。晶圆级芯片以超大规模的单片集成方式，成为支撑下一代人工智能算力的新型芯片架构。然而，晶圆级芯片虽然带来了高密度片上互连及海量的计算与存储资源，但也具有独特的设计约束。因此，协调片上互连架构设计、计算资源高密度集成与前沿大模型任务的高效执行，仍是亟待突破的关键问题。本报告从晶圆级芯片计算架构与集成架构两个角度切入，尝试提供参考性的解决方案。
14、上海交通大学计算机学院助理教授 刘方鑫
报告主题：《面向人工智能多元场景的软硬件协同加速研究》
内容概要：
大规模语言模型推动人工智能学术与产业进步，然而，其在芯片上运行推理面临计算与存储开销大、硬件适配差、流程复杂等挑战。针对上述挑战，本文围绕 “数据多源、算力异构、需求多变”的人工智能多元场景展开研究，提出“压缩驱动 - 硬件适配 - 架构补充” 的软硬件协同方案：首先，通过动态自适应压缩框架，基于参数分布实时分析解决数据多样性导致的压缩适配问题，为后续优化奠定轻量化基础；其次，设计多目标优化算子与部署范式，兼容大模型结构迭代与多硬件部署需求，承接轻量化模型实现高效算力匹配；最后，探索神经拟态计算融合路径，补充传统硬件在低功耗、实时响应等差异化场景的性能短板。有效提升 AI 系统在多元场景下的适应性与整体性能，为复杂场景 AI 应用落地提供系统性技术支撑。
15、奕斯伟计算智能计算事业部副总经理 居晓波
演讲主题：《RISC-V AI芯片的创新和应用》
内容概要：
奕斯伟计算的RISC-V多用途智能计算SoC拥有64位RISC-V乱序执行CPU、自研NPU（神经网络处理器）能够提供强大的计算能力和高效的AI处理能力。RISC-V CPU的灵活性给作为协处理器的NPU提供了高效支持，减少了数据处理延迟，提升了整体效率。围绕EIC77系列，奕斯伟计算构建了丰富的产品生态，涵盖AI加速/视频转码卡、SOM核心板、OSM开放标准模组、SBC单板计算机、AI工业电脑等多种产品，为不同行业提供全面解决方案。
本次演讲，将分享奕斯伟计算在RISC-V AI智能计算上的探索与成果，系统介绍奕斯伟计算的RISC-V多用途智能计算SoC及其丰富的产品生态。
16、芯枥石半导体创始人兼CEO 汤远峰
17、芯来科技市场及战略助理副总裁 马越
演讲主题：《RISC-V深度耦合NPU，加速AI时代芯应用》
内容概要：
在智能计算需求高速增长的背景下，RISC-V生态正在迎来关键拐点。无论是高性能并行计算，还是端侧AI推理，产业都迫切需要更高效、更灵活的处理器架构与加速引擎。
芯来科技推出的NI系列，是一款新一代RISC-V矢量并行处理器，全面支持RVV1.0指令集，并提供512位与1024位VLEN矢量处理能力，在并行计算与AI推理任务中展现出显著优势。NI900特别适用于大规模数据处理、AI模型加速、信号分析与边缘计算等场景，为RISC-V架构在高性能领域打开了新空间。
与此同时，芯来科技发布的NACC，是一款专为端侧智能场景打造的高能效NPU IP。支持1~8核架构与主流神经网络推理框架，NACC在图像识别、语音识别、手势检测等典型AI任务中展现出卓越能效，帮助客户快速构建面向未来的智能终端平台。
开放架构的RISC-V与高效能的矢量处理/AI加速相结合，不仅赋予产业链更强的自主可控能力，也为软硬件协同创新提供了新的可能。本次演讲将聚焦：
● RISC-V矢量并行处理器（NI900）的设计突破与典型应用场景
● NACC AI加速器在端侧智能中的落地价值
● 开放架构+加速引擎对产业未来发展的意义
通过NI+ NACC的组合，芯来科技正推动RISC-V在高性能并行计算与智能计算两大关键方向上加速落地，为产业构建更高效、更安全、更开放的算力基石。
02、研讨会嘉宾阵容更新：聚焦存算一体AI芯片、超节点与智算集群
分会场二上午进行的存算一体AI芯片技术研讨会上，北京大学集成电路学院长聘教授孙广宇，中科院计算所研究员、CCF集成电路设计专委秘书长王颖，复旦大学集成电路与微纳电子创新学院副研究员、博导陈迟晓，微纳核芯联合创始人兼副总裁王佳鑫，寒序科技联合创始人兼首席执行官朱欣岳将带来主题报告。
下午进行的是超节点与智算集群技术研讨会，新华三集团AI服务器产品线研发部总监刘善高，阿里云基础设施超高速互连负责人孔阳，北京矩量无限科技有限公司技术VP、副总裁杨光，中国电信研究院云网融合技术研究所项目经理孙梦宇，基流科技研发VP陈维将带来主题报告。
1、北京大学集成电路学院长聘教授 孙广宇
报告主题：《基于DRAM近存计算架构的大模型推理优化》
内容概要：
DRAM近存计算架构具备高访存带宽、大存储容量的优势，对于大规模神经网络、图计算、推荐系统等应用有较好的加速效果，因此受到了学术界和工业界的广泛关注。本报告首先回顾近期工业界提出的DRAM近存计算芯片，并分析其特点和面临的挑战；然后，进一步介绍如何利用DRAM近存架构来加速端侧大模型推理，并分享我们近期在该方向的一些研究进展，包括架构设计和协同优化等。
2、中科院计算所研究员、CCF集成电路设计专委秘书长 王颖
报告主题：《异质异构存算一体芯片与系统软件栈》
内容概要：
以大模型为代表的AI计算负载遇上海量多模态数据的处理需求，对现有的计算与存储系统提出新的挑战，一方面大模型等应用对于存储空间、带宽、算力乃至成本功耗等的全方位需求，难以通过单一介质与架构的存算一体芯片器件实现目标，因此启发我们寻求从系统的角度组合不同介质与架构的存算一体器件，试图采用自上而下的分解方法面向不同场景构建异质异构存算一体集成系统。另一方面，如何在当前工艺受限的现状下，采用2.5D/3D先进集成技术达成存算一体器件的算力扩展以及异构扩展方法带来的语义多样性，需要设计时，编译时与运行时的协同优化，该报告将探讨如何结合2.5D/3D先进集成技术与多种近数据计算架构为典型AI应用设计异质异构的大规模集成芯片系统与软件栈。
3、复旦大学集成电路与微纳电子创新学院副研究员、博导 陈迟晓
报告主题：《存算一体2.5D/3D/3.5D集成芯片》
内容概要：
随着像AI大模型的快速扩展，传统计算架构面临了巨大的挑战。为了克服“内存墙”问题，内存驱动的架构，如计算内存（CIM）/近内存计算（PNM）架构应运而生，它们通过将计算与内存集成，减少了延迟和能耗。本报告将探讨通过先进集成技术实现的2.5D/3D/3.5D异构集成在CIM/PNM系统中的可扩展性。在2.5D集成中，我们讨论了一种层级流水并行映射方法，通过最小化芯片间通信来提高效率。在3D集成中，堆叠接口可提供更高的带宽、减少互连延迟，并为AI工作负载提供可扩展的性能。我们开发了一种基于有源硅总结层的3D CIM系统，以实现灵活的3D通信。本报告还将讨论与设计基于源硅总结层的系统相关的架构和电路级挑战，以及向3.5D拓展的优势。这些2.5D/3D/3.5D方案为在后摩尔时代智能芯片持续推进规模化法则提供了可行的路径，并对AI基础设施、边缘计算和高性能系统具有重要的意义。
4、微纳核芯联合创始人兼副总裁 王佳鑫
报告主题：《三维集成存算一体AI芯片》
5、寒序科技联合创始人兼首席执行官 朱欣岳
报告主题：《超高带宽磁性AI推理芯片的材料、器件、设计与算法联合优化》
6、新华三集团AI服务器产品线研发部总监 刘善高
7、阿里云基础设施超高速互连负责人 孔阳
8、北京矩量无限科技有限公司技术VP、副总裁 杨光
报告主题：《基于容器技术的异构芯⽚协同调度尝试》
内容概要：
由大型语言模型带动的人工智能基础架构革新挑战才刚刚开始。面对多厂商、多架构并存的智算集群，高效利用异构芯片资源已成为核心课题，云原生与容器技术亟需在纳管、调度与协同等方面进行强化与演进。
本议题将结合矩量无限的实践探索，分享基于容器技术实现异构芯片协同调度的解决方案思路，助力新时代各类AI应用场景的高效落地。
9、中国电信研究院云网融合技术研究所项目经理 孙梦宇
10、基流科技研发VP 陈维
报告主题：《Mercury-X，全栈自主的下一代AI智算系统》
内容概要：
对于AI智算集群基础设施的评价，除了绝对的算力值外，整个集群的高效利用、长期稳定运行也是非常重要评价指标。简单来说，基础设施=算力+网络，算力指的就是GPU的计算性能。此处的网络指的是从RNIC-SWITCH-RNIC的端到端的网络能力，包含了交换机与RNIC的链路带宽、Leaf-Spine间的ECMP分担效率，还包含了链路的稳定运行能力。随着这几年国产GPU的发展，国产算力方面已经有了很大的进步，但在网络国产化方面AI Infra公司披露出来的研究工作还不是很多。
本次分享将介绍基流在AI Infra国产化方面的工作：●基流的全栈自主AI智算系统架构●系统网络的高可用解决方案●系统的高可视特性助力故障定位
03、报名火热进行中：电子门票可以查看啦
峰会设置了四类电子门票，分别是论坛观众票、论坛VIP票、闭门专享票和贵宾通票。会场座位分布如下
四类电子门票中，论坛观众票为免费票，目前已开放申请，申请后需经审核通过方可参会；论坛VIP票、闭门专享票和贵宾通票均需购买。大家可以扫描下方二维码添加小助手“雪梨”，进行论坛观众票的申请，或购买门票。已添加过“雪梨”的老朋友，可以给“雪梨”私信，发送“GACS25”即可报名。
另外，组委会的审核和通知工作正在进行中，小助手将对可现场参会的朋友进行微信告知（优先微信，并辅以短信或电话）。此前已申请论坛观众票或完成购票的朋友，可在报名链接中查看票券二维码，此二维码即为参会凭证，记得保存哦~
