【产业资讯】国内首颗软件定义 AI 芯片亮相!架构创新攻克存储墙难题!

2026 年 7 月 13 日，我国首颗融合软件定义、三维近存计算两大创新架构的 AI 芯片于上海正式发布。这款 DF1000 算力芯片选用成熟 14 纳米工艺生产，达成 520 万亿次 / 秒浮点运算能力，访存带宽最高可达 6.4TB/s，依靠底层架构革新开辟差异化赛道，为国产高端算力打造一条不盲目追逐先进制程的全新路径。

长期以来，冯诺依曼架构带来的 “存储墙” 始终制约 AI 芯片效能发挥。在传统设计方案中，计算单元与存储器相互分离，海量模型参数需要持续远距离传输，数据搬运带来巨大时延与功耗损耗。尤其是万亿参数大模型、多模态智能体大规模落地后，带宽不足逐渐取代峰值算力，成为限制训练、推理效率的核心短板，行业亟待全新架构方案破局。

本次新品最大的技术亮点，是三维近存计算 3D 堆叠方案。芯片通过晶圆级混合键合工艺，将计算晶圆与存储晶圆垂直集成，极大缩短数据传输距离，以此大幅提升访存带宽。不同于依赖高价 HBM 显存的通用 GPU 路线，该方案依托成熟存储器件实现超高带宽，既能压缩硬件采购成本，也降低高端存储器件供应链波动带来的风险。

软件定义架构则赋予芯片极强的任务灵活性。传统 ASIC 芯片硬件逻辑出厂固化，面对快速迭代的 AI 算法适配性较差；通用 GPU 虽然灵活，但算力资源调度开销较高。而这款芯片支持硬件阵列动态重构，可以根据大模型训练、视频推理、智能体运算等不同任务实时调配资源，硬件复用效率得到显著提升。

很多行业观察者将此次发布视作国产算力发展思路的重要转折点。过去不少芯片研发思路对标海外产品，单纯依靠追逐更先进工艺提升性能；而该芯片证明，在成熟工艺节点之上，通过计算存储架构、芯片可编程机制创新，同样能够满足大模型产业的算力刚需，有效缓解先进制程供给约束带来的发展压力。

工程落地层面，产品已经完成 128 卡集群全功能稳定试运行，具备搭建规模化智算基础设施的基础条件。完整软硬件体系覆盖单卡加速硬件、AI 服务器、大型算力集群，配套自研软件栈兼容主流深度学习框架，可以面向政企智算中心、互联网大模型企业、工业智能场景提供国产化算力选择。

放眼全球产业格局，AI 芯片赛道正在形成两条清晰路线。海外厂商持续依托 2nm、3nm 先进工艺持续拉高硬件上限，并且配套高端显存产品；国内算力企业加速探索架构创新、先进封装、存算协同等多元化技术方向，多条技术路线并行发展，降低单一技术路线被外部限制的风险。

供应链自主可控价值在当下尤为凸显。该芯片基于 14nm 成熟产线完成制造与封装，整条产业链更容易实现国内资源配套。对于各地正在推进的国产化智算集群建设而言，成熟工艺搭配高性能架构的产品，更容易实现持续稳定大批量供货，适配国内算力基础设施中长期建设需求。

当然架构创新路线持续规模化推广仍存在不少挑战。近存计算、动态可重构芯片的生态建设周期更长，算子深度适配、分布式集群调度工具链还需要持续迭代完善。想要进一步打开市场，还需要联合大模型厂商持续开展场景打磨，不断优化实际业务中的运行能效。

国内首颗软件定义三维近存 AI 芯片正式落地，意味着国产算力竞争正式进入 “架构比拼时代”。未来算力芯片的评判标准不再只聚焦制程工艺与纸面算力，访存效率、任务灵活性、供应链稳定性、综合使用成本将成为关键指标，多元化创新赛道持续壮大，持续筑牢人工智能产业自主可控算力底座。

来源：央视新闻

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