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芯東西(公眾號:aichip001)
作者 陳駿達
編輯 心緣
芯東西5月8日報道,昨天,新紫光集團在其創新峰會上集中發布了算力、聯接、存儲、芯片設計等領域的多個最新進展。
新紫光集團董事長李濱稱,當前該集團已經形成芯片、ICT、AI三大支柱業務,正沿著“大研發、大市場、大制造”三條主線推進業務發展。
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在架構層面,新紫光集團推出3D近存計算架構“紫弦”,在端邊AI領域,紫光展銳發布N9系列SoC平臺;在芯片設計端,新紫光旗下AT公司發布“紫靈”多智能體協同系統。
同時,新紫光集團旗下公司新華三發布覆蓋整機、交換機、存儲、防火墻和運維智能體的AI基礎設施六件套,國微電子披露商業航天芯片規劃,LT和GT公司分別推進自研南向互聯芯片和高性能以太網交換芯片的商用進程。
當芯東西問及新紫光集團的差異化技術護城河時,新紫光集團聯席總裁陳杰從三個層面給出了回答:在芯片層面,以架構創新對沖制造工藝落差,提升單芯片計算效率并降低能耗;在互聯層面,通過提高芯片間互聯效率來協調算力中心系統工作,以較低投入獲得高效的AI解決方案;在應用領域,則圍繞云端與端側展開全面布局。
本次,新紫光集團不僅展示了技術儲備,也系統闡述了這家重整歸來的企業如何理解創新、如何重構戰略。以下是這場峰會的核心內容:
一、卸下千億包袱,三管齊下抓研發、市場與制造
李濱在主旨演講中回顧道,從20世紀70年代起,每隔十年便有企業以科技創新帶動產業發展,如70年代的IBM、80年代的微軟和英特爾等。科技公司在全球市值分布中占比越來越大,數字經濟相關的IC、ICT和AI領域是創新研究的重點。
這些企業的創新模式包括產品創新(如TI和英偉達)、跟隨創新(如微軟和英特爾依托IBM發展)、集成創新(如蘋果和ASML的體系集成)、模仿創新(如索尼和三星的發展)、模式創新(如臺積電和Arm的模式)。在他看來,大企業適合做延續性創新,新企業適合做突破性創新。
那么,新紫光集團應該如何進行創新?李濱判斷,老紫光集團存在負債高、主業分散、協同缺失等問題。自2022年重組以來,新紫光集團需要“一邊開車一遍修車”,一方面大幅降低負債,償還超1100億本息,將負債降至300多億,同時聚焦主業,處置非核心業務,協同發展,由集團統一協調資源。
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目前,新紫光集團有芯片、ICT、AI三大支柱,采取大研發、大市場、大制造三大舉措。大研發方面,新紫光集團面向云端場景設立了多家公司,研發算力芯片、高速聯接芯片、存儲芯片等關鍵賽道,并布局具身智能、智駕、移動通信端側芯片等方向。
大市場方面,該集團開展向天、向地、向海、向生、向微、向材六大業務方向,形成整體解決方案。大制造方面,新紫光集團成立企業保障供應鏈安全,開展1nm以下制程、二維材料、新型存儲等研究,布局先進封裝、特色工藝等。
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李濱透露,未來,新紫光集團還將關注生命科學、新材料、納米技術等領域。
二、從AI基礎設施到端邊芯片,子公司集中亮劍
新紫光集團旗下多家企業分享了他們在各自賽道中的最新進展。
新華三集團首席技術官、技術委員會主席張弢認為,目前AI發展面臨模型規模擴展難、算力資源利用效率低、應用安全防護弱和運營維護保障難等挑戰。基礎設施企業需要通過技術和產品全棧協同,打造下一代高性能AI基礎設施。
今年,新華三集團已打造了完整的AI基礎設施產品矩陣,包括高密液冷整機、智算交換機、AI原生存儲、AI智能云、AI語義防火墻和靈犀運維智能體等六大產品,為智算中心提供全方位支撐。
同時,該集團已在去年發布UniPoD S80000超節點系列產品,具有多元開放、超高算力密度、無堵塞全交換設計、高可靠性和低PUE等特點,可靈活擴展,最高支持16384卡規模。
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紫光展銳則發布了端邊AI系列產品。紫光展銳執行副總裁、產品事業部總經理周晨稱,目前,AI在使用過程中面臨信息泄露、斷聯和成本高的擔憂,將AI大模型部署在邊緣側和端側是緩解上述問題的方法之一。
然而,終端設備形態和技術要求多樣,帶來平臺硬件規格綁定、重復開發投入和碎片化規模化成本等問題。周晨稱,端邊芯片應該做到主控、操作系統、軟件、工具和安全方案的歸一,但在算力配置、功耗處理、接入設備和通信能力上做到靈活。
基于這一思路,紫光展銳推出面向端邊AI的產品平臺N9系列。該系列產品由三顆高集成度SoC組成,支持靈活擴展,可搭配協處理器擴展AI算力,還將開放算力協處理器、模型和外設生態的合作。
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國微電子是國內商業航天芯片的龍頭企業,也是新紫光集團旗下公司。國微電子執行副總裁冀力強稱,當前我國商業航天迎來政策加持、市場爆發和技術迭代的黃金發展期,太空算力成為新增長極。然而,太空環境容易對衛星電子系統尤其是核心芯片造成致命損傷,制約集成電路應用。
為此,國微電子采用了分級策略,非核心載荷用CoS器件降本增效,核心載荷關鍵部件用高等級器件保障可靠性。相關解決方案可應用于信息處理、控制系統和健康管理系統等領域,具備高可靠、高吞吐、低時延等特點。
三、3.5D架構、算力互聯、芯片設計智能體,技術底牌盡出
新紫光集團還在計算架構、算力互聯、芯片設計智能體等前沿方向進行了探索。
新紫光集團前沿技術研究院執行院長李鶯認為,隨著大模型普及和Agent時代到來,智算系統的存儲、算力和連接都須進行優化。新紫光判斷3D堆疊的DRAM是明確技術趨勢,并基于此構建3D近存計算架構“紫弦”。
“紫弦”采用了3.5D三維化架構、GPGPU+近存PNM計算架構、獨立IO芯片集成、CPU與GPU雙芯聯動等創新機制,實現了1600GB/s的互聯帶寬、超過30TB/s的存儲帶寬。
新紫光集團主要依靠旗下OT公司(下文OT、LT、GT等均為公司代號,新紫光集團暫未披露相關公司名稱)進行云端GPGPU芯片的研發。李鶯透露,OT公司將會把上述多個研發成果進行產品化,2026年將是產品化元年,2027年預計會實現規模化突破,實現萬卡銷售。
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同時,新紫光集團通過LT、GT兩家企業布局了算力基礎設施的相關技術。LT公司市場總監胡侃稱,在內存墻和通信墻影響下,單卡性能提升受限,業界需要重新審視算力、存力、運力協同邏輯。新紫光集團通過南北向分離的國產全棧自主可控算力互聯技術生態,來解決這一問題。
新紫光集團的LT公司專注于南向互聯芯片的研發。GT公司主要研究高性能以太網交換芯片,2026年計劃實現12.8T產品量產,此后盡快推出51.2T及以上系列產品。
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當下的智能體浪潮影響著芯片設計領域。新紫光集團AT公司首席顧問科學家沈鉦認為,芯片設計正從依賴人工經驗的串行流程邁入AI智能體驅動自主進化的新階段,給芯片設計的效率帶來極大的提升。
AT公司已經打造了“紫靈”智能體,這是一款由異構模型驅動的多智能體協同系統。其核心是總調度智能體,下有分工明確的專業智能體團隊,所使用的模型既包括自研的SiliconModel系列,也包括Qwen、GLM、MiniMax、DeepSeek等多款其他模型。
這一智能體的能力源于新紫光集團在芯片設計領域的知識沉淀,配有多維度的專屬數據集,可用于設計驗證、邏輯綜合、物理設計、自動分析、物理驗證等多類型的工作,將單芯片設計成本降低約50%。
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四、以架構補制造,采用創業公司體系
新紫光集團聯席陳杰認為,算力核心技術是衡量國家科研產業體系的重要基礎設施。新紫光集團經過對產業調研和自身分析,提出打造新紫光集團全家桶的規劃,其核心是GPU芯片、多核服務器CPU芯片、南北向互聯芯片及光互聯等技術。
然而,現實挑戰是,當前國內半導體制造工藝比國外落后幾代,在存儲帶寬容量方面與國外有差距。如何在這些制約下打造出大算力芯片?
新紫光前沿技術研究院副院長李鶯稱,紫光國芯從2017年就開始研發3D DRAM技術,相關技術在2020年逐步成熟,實現百萬顆出貨,最高帶寬可達到32T。
陳杰還談到了新紫光集團的組織模式。新紫光集團在核心技術可行性分析和關鍵技術解決后,會成立單獨產業公司,團隊持股,按創業公司體系運作,發揮創業公司拼勁足、效率高的特點。對客戶而言,這些產業公司的技術會以新紫光集團的整體解決方案的形式呈現。
當前,大模型架構、算法更新頻率較高,而算力設備則略顯滯后。針對這一問題,陳杰認為應該保持算力芯片與大模型的兼容性,構建開放產業生態,同時關注大模型收斂趨勢,針對核心算法或許可以采用硬件電路實現的方式,降低功耗和成本。
結語:國產算力展開系統性突圍
在半導體供應鏈持續受限的大背景下,正有越來越多的國內廠商通過架構創新彌補制造工藝差距,新紫光集團正是其中之一。無論是近存計算、高速互聯,還是軟硬協同優化,本質上都在提升單位功耗下的有效算力與系統效率,降低對單一先進制程的依賴。
與此同時,大模型快速迭代,也正在倒逼算力基礎設施同步演進。過去以通用計算為主的硬件體系,開始向面向AI負載深度優化的方向發展。
從這個角度看,當前國產算力的競爭,已經不只是單一產品的替代,而是一場圍繞產業鏈協同、技術路線和生態體系的系統性突圍。
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