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魏少軍直指算力命脈：ASIC能否為中國AI裝上“自主心臟”？

來源：責(zé)編：時(shí)間：2025-09-15 11:49:09 51觀看

導(dǎo)讀“如果將大模型比作火箭，算力就是它的引擎，但今天我們使用的引擎，啟動鑰匙卻攥在別人手里。”在近期新加坡舉辦的一場閉門論壇上，清華大學(xué)教授魏少軍拋出這句比喻，瞬間讓會場陷入短暫的寂靜。他直言不諱地指出，中國AI產(chǎn)業(yè)若

“如果將大模型比作火箭，算力就是它的引擎，但今天我們使用的引擎，啟動鑰匙卻攥在別人手里。”在近期新加坡舉辦的一場閉門論壇上，清華大學(xué)教授魏少軍拋出這句比喻，瞬間讓會場陷入短暫的寂靜。他直言不諱地指出，中國AI產(chǎn)業(yè)若繼續(xù)依賴國外GPU，未來可能面臨“算力心臟驟停”的風(fēng)險(xiǎn)。

這一論斷并非危言聳聽。美國近期出臺的新一輪出口管制政策，將算力硬件的“天花板”進(jìn)一步壓低。英偉達(dá)A100、H100、B100等高端GPU相繼被列入限制清單，國內(nèi)大模型團(tuán)隊(duì)被迫延長訓(xùn)練周期30%，或以雙倍價(jià)格購買“灰色渠道”產(chǎn)品。更棘手的是，部分云廠商采購的H20芯片被曝存在安全漏洞，某頭部企業(yè)不得不緊急下架原計(jì)劃上線的千億參數(shù)模型，重新拆解硬件架構(gòu)、清洗數(shù)據(jù)，直接損失數(shù)千萬元，而時(shí)間成本的損耗才是真正的“隱形成本”。

魏少軍剖析了問題的根源：GPU并非技術(shù)原罪，行業(yè)對它的過度依賴才是癥結(jié)。英偉達(dá)的崛起依賴兩大關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)——2006年CUDA架構(gòu)的推出，將圖形芯片轉(zhuǎn)化為通用計(jì)算平臺；2010年后AI技術(shù)爆發(fā)，恰好需要大規(guī)模矩陣運(yùn)算，GPU因此成為“黃金搭檔”。但鮮為人知的是，這一架構(gòu)最初是為游戲渲染設(shè)計(jì)，并非為Transformer架構(gòu)量身定制。如今美國收緊技術(shù)出口，中國AI產(chǎn)業(yè)才驚覺自己“寄人籬下”，連硬件架構(gòu)的修改權(quán)都未掌握。

破局之道在于“換引擎”。魏少軍提出，與其重復(fù)制造“替代版GPU”，不如直接為大模型設(shè)計(jì)專用ASIC芯片，從晶體管層級嵌入注意力機(jī)制的計(jì)算特性，實(shí)現(xiàn)效率的質(zhì)的飛躍。這一觀點(diǎn)并非空想，博通近期公布的財(cái)報(bào)提供了實(shí)證：其與北美云巨頭合作的定制AI芯片，推理性能與H100持平，功耗卻降低18%，一舉斬獲百億美元訂單。華爾街的股價(jià)反應(yīng)表明，GPU的壟斷地位已出現(xiàn)裂痕。

國內(nèi)已有團(tuán)隊(duì)先行試水。今年初，DeepSeek發(fā)布的1.3萬億參數(shù)MoE模型，訓(xùn)練全程采用“寒武紀(jì)+華為昇騰”混合芯片，未使用任何受限的英偉達(dá)產(chǎn)品。據(jù)知情人士透露，團(tuán)隊(duì)通過重構(gòu)指令集層級的算子，延長數(shù)據(jù)在片內(nèi)SRAM的停留時(shí)間，將帶寬壓力降低5個(gè)時(shí)鐘周期，最終使訓(xùn)練成本下降42%。這一案例印證了魏少軍的判斷：當(dāng)算法與芯片深度耦合，即使使用落后兩代的制程工藝，也能實(shí)現(xiàn)“技術(shù)逆襲”。

但“換道超車”絕非易事。國產(chǎn)EDA工具目前僅能穩(wěn)定支持7nm工藝，更先進(jìn)制程需依賴進(jìn)口IP；單次流片成本高達(dá)5000萬美元，失敗即意味著巨額損失。在軟件層面，TensorFlow和PyTorch雖提供插件接口，但將算子映射至國產(chǎn)ASIC需重寫底層驅(qū)動，代碼量以十萬行計(jì)。產(chǎn)能問題同樣嚴(yán)峻：臺積電先進(jìn)制程排期已至2026年，國內(nèi)晶圓廠雖愿接單，但良率提升仍需突破“魔鬼曲線”。任何環(huán)節(jié)的失誤，都可能導(dǎo)致整個(gè)項(xiàng)目停滯。

面對質(zhì)疑，魏少軍回應(yīng)直截了當(dāng)：“繼續(xù)追隨GPU，永遠(yuǎn)只能看到別人的尾燈。”他建議從推理側(cè)芯片切入：這類芯片任務(wù)單一、精度要求可控、生態(tài)依賴度低，可優(yōu)先攻克推薦、搜索、安防等高并發(fā)場景，通過市場收益反哺訓(xùn)練芯片研發(fā)。華為、阿里、百度近期公布的ASIC路線圖均遵循這一邏輯：先讓推理芯片實(shí)現(xiàn)“自我造血”，再逐步向訓(xùn)練級芯片進(jìn)軍。

政策層面也在釋放利好。一份內(nèi)部征求意見稿顯示，央企云采購將設(shè)立“國產(chǎn)加速卡配額”，2025年起占比不低于30%，且逐年遞增。考慮到國內(nèi)公有云增量的一半由央企貢獻(xiàn)，這一政策相當(dāng)于為國產(chǎn)芯片廠商鎖定百萬級訂單。穩(wěn)定的訂單需求將促使晶圓廠擴(kuò)大產(chǎn)能、EDA廠商投入7nm以下工具鏈研發(fā)，開發(fā)者也更有動力放棄CUDA生態(tài)，轉(zhuǎn)投國產(chǎn)框架。算力自主化的核心，實(shí)則是市場信心的重建，而信心需要訂單的持續(xù)滋養(yǎng)。

深夜的實(shí)驗(yàn)室里，工程師仍在調(diào)試7nm芯片版圖，仿真程序一遍遍運(yùn)行；產(chǎn)品經(jīng)理將新出爐的推理卡插入服務(wù)器，風(fēng)扇的轟鳴聲如同起跑的號角。他們清楚，自己書寫的不僅是代碼，更是中國AI能否將“算力心臟”移植回本土的說明書。英偉達(dá)的GPU仍是優(yōu)秀工具，但已不再是唯一選擇。當(dāng)新一批流片數(shù)據(jù)送達(dá)魏少軍的郵箱，中國AI的“新引擎”離首次點(diǎn)火又近了一步。

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