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心智觀察所：AI的新技術生態(tài)要形成內生活力并不容易，您在與AI芯片廠商、系統(tǒng)集成商和終端用戶的互動中有哪些經(jīng)驗和心得？

奇異摩爾?？|：如果把這個問題的情境放到AI基礎設施范疇來說，我們會發(fā)現(xiàn)，過去其實一個項目里分工是非常明晰的，系統(tǒng)廠商、服務器廠商、計算芯片廠商和網(wǎng)絡芯片廠商，其實大家有非常明晰的標準也好，分工界面也好，大家在自己的角色內根據(jù)標準把東西做好，原來是非常簡單清晰的。但是現(xiàn)在，我們發(fā)現(xiàn)這個邊界正在模糊化，也就是說算法廠商需要去關心硬件是怎么做的，那云廠商或者說集成廠商我需要知道算法是怎么做，硬件廠商也會希望知道算法是怎么來運行的，我們需要知道GPU怎么做的，GPU供應商反過來也一樣，所以這個邊界其實正在打破。

比如DeepSeek在整個算法、集群建設、底層協(xié)議的優(yōu)化和通信的優(yōu)化上，他們其實做了很多的工作，這些端到端的優(yōu)化被證明是非常有效的。這件事情其實在其他的廠商也在發(fā)生，奇異摩爾通過產業(yè)鏈協(xié)同合作的方式和其他廠商共同優(yōu)化大模型的基礎設施底座。

心智觀察所：新生態(tài)您覺得會走出來一條怎樣的演化路徑？

奇異摩爾?？|：這里面可能有兩種類型吧，第一種類型就是以英偉達為代表的端到端閉環(huán)，垂直一體化，他自己做全部技術棧，那第二種類型就是形成一個開放的生態(tài)，其實除了英偉達以外，大家都在做一些開放的標準和協(xié)議，出現(xiàn)了越來越多的組織，比如UEC，UAlink，UCIe，國內也有不少開放聯(lián)盟在推進。

心智觀察所：能否請您介紹一下與復旦大學合作的3D IC項目“芯齋”？我注意到介紹資料里說28納米工藝實現(xiàn)了相當于先進制程的性能。

奇異摩爾?？|：對于這個項目，我們和復旦做的是存算一體計算架構，因為現(xiàn)在其實計算集群里算力并不是唯一的瓶頸，甚至不是最大的瓶頸，存儲墻和互聯(lián)墻同樣嚴峻。因此通過存算一體來解決數(shù)據(jù)傳輸?shù)男蕟栴}是一個非常有意義的提升手段。存算一體的最終極目標當然是完全顛覆馮諾依曼架構，不過近期的探索比如芯齋，其實是基于近存計算的范式。它大概的思路是下面的底座集成了所有對外的交互接口以及大容量的片上緩存，然后在上面3D堆疊很多不同種類的計算Die，相當于上面是計算，下面是存儲。因為是通過3D封裝來互聯(lián)的，所以帶寬延時以及功耗都是傳統(tǒng)芯片的幾分之一，在同等制程下至少能夠提供5倍以上的性能提升。

心智觀察所：沿著這個思路，您覺得短期內能看到的性能提升上限大概在什么地方？

奇異摩爾?？|：應該這么來說吧，現(xiàn)在的國產制程和海外大體上差兩代左右，我們通過這種方式，差不多可能追接近一代或者一代半，也就是說可能會差半代到一代。如果未來我們能夠實現(xiàn)真正的存內計算的話，那是有可能接近甚至超過現(xiàn)在利用傳統(tǒng)范式做的SoC。

心智觀察所：很振奮的評估，最后一個問題，除了大模型訓練推理之外，您還看到了哪些新興AI應用場景的潛力？

奇異摩爾?？|：我覺得可能對于我們公司來說，原來互聯(lián)技術還是以在云端數(shù)據(jù)中心場景應用為主，但看看英偉達最近推出的DGX企業(yè)AI平臺，其實現(xiàn)在邊緣端的系統(tǒng)里互聯(lián)要求也越來越高、規(guī)模越來越大，特別是現(xiàn)在大家都在自己做DeepSeek開源模型的本地部署，這個在企業(yè)市場其實有非常大的應用前景，這類系統(tǒng)對于帶寬實時性的需求也都非常高。

從更廣泛的視角來看，不管是個人設備終端，然后包括汽車也好，或者是現(xiàn)在非常火熱的具身智能方向也好，這些系統(tǒng)都帶來了更多的實時聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交互需求，所以在這個層面上來說，未來邊緣設備會具備智能并且它需要跟周邊的物理世界進行實時溝通，這些我覺得會是一個非常大的應用市場。

原來已經(jīng)在聯(lián)網(wǎng)的或者未來更多的聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，將產生實際使用價值。

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