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行業熱議“芯片問題沒必要擔心”，背后的AI創新范式已變

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行業熱議“芯片問題沒必要擔心”，背后的AI創新范式已變

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行業熱議“芯片問題沒必要擔心”，背后的AI創新范式已變

“芯片問題其實沒必要擔心 ， 用疊加和集群等方法 ， 計算結果上與最先進水平是相當的 。 ”近日任正非與人民日報的對話刷遍網絡 ， 在芯片這個“缺芯少魂”的關鍵問題上給業界吃下“定心丸” 。
任正非這一重要發聲 ， 恰逢昇騰芯片被 “警告”使用風險之際 。 他在對話中直接給出了解決路徑：“我們‘用數學補物理、非摩爾補摩爾 ， 用群計算補單芯片’ ， 在結果上也能達到實用狀況 。 ”

任正非（資料圖）這短短20字的總結 ， 不僅僅是技術路線的探索與突破 ， 更是整個計算產業創新范式的變革 。 當AI時代呼嘯而來 ， 憑借扎實的基礎研究、技術創新及開源開放策略 ， 華為正攜手中國AI產業 ， 開啟從“單點突破”向“系統重構”跨越式發展 。
基礎研究的厚積薄發
任正非談到的“用數學補物理、非摩爾補摩爾” ， 顧名思義是指通過強大的算法突破、軟件優化、架構創新來彌補硬件物理層面的不足或限制 ， 從而不依賴或不過度依賴制程微縮 ， 而是通過軟件級、架構級、系統級的創新來提升整體性能和效率 。
這一維度的創新涉及復雜的系統級思維和跨學科整合——涵蓋數學、計算機科學、電子工程、材料科學、通信網絡等多個學科的深度交叉融合 ， 非?？简炓患移髽I的基礎研究水平和積累 ， 而這恰恰是華為所擅長的 。
公開資料顯示 ， 華為近十年研發累計投入達12490億元 ， 其中2024年研發費用高達1797億元 ， 占全年收入的20.8% 。 而這一年約1800億的投入研發 ， 大概有600億被投入做基礎理論研究 。 如此高強度的投入 ， 使其全球累計有效授權專利已達15萬項 ， 并在多個技術領域均擁有核心專利族 。
更進一步 ， 華為不僅砸錢 ， 還砸科學家 ， 匯聚了大量基礎研究頂級人才 。 數據顯示 ， 華為目前擁有數學家700多名 ， 物理學家800多名 ， 化學家120多名 ， 各類科學家總共已超2000名 。 華為為他們營造自由探索的環境 ， 讓他們專注于基礎理論研究 ， 不設業務考核 ， 只著眼未來 。
大量資金與科學家的投入 ， 使得華為在5G通信、人工智能、智能駕駛等多領域實現突破引領 。 在面對美國關鍵技術封鎖和芯片制造物理極限的挑戰時 ， 華為也能夠將基礎研究領域的深厚積累厚積薄發 ， 探索出一條系統級的突圍之路 。
技術創新的勇攀高峰
任正非提到的“用群計算補單芯片” ， 則是華為在基礎研究之上攀登技術創新高峰的生動實踐 。 這方面的典型代表當屬火遍全球的昇騰384超節點 ， 其將384顆昇騰AI處理器疊加到12個計算柜里 ， 搭配4個總線柜 ， 以集群方式組成業界最大規模超節點 ， 如同一臺強大的計算機運行 ， 實現了遠超傳統的巔峰性能 。

相較單芯片性能的艱難提升 ， 這種疊加和集群的方式打開了一片廣闊天地 。 特別是在這個“?！彼芤磺械腁I時代 ， 單顆AI芯片的性能、功耗、成本都面臨巨大挑戰 ， 難以持續升級滿足“參數摸高”的大模型訓練需求 ， 只有集群協同才能適應“指數級加速”的模型迭代及AI應用速度 。
華為在這個維度的制勝法寶同樣是系統級思維 ， 即跳出單卡算力的競爭 ， 轉而通過計算、存儲、網絡和架構的協同創新 ， 最大化發揮垂直整合的能力 。 作為全球唯一一家提供全棧ICT技術方案的公司 ， 華為在這方面剛好也駕輕就熟 。 特別是在通信領域 ， 昇騰384超節點利用高速總線互聯替代傳統以太 ， 將通信帶寬提升了15倍 。
這種領先性具體體現在哪？不妨看看時下最熱的DeepSeek和MoE（混合專家模型） 。 在模型快速迭代中 ， DeepSeek使用的MoE憑借優異的效果已成為主流模型結構 ， 其核心是將模型劃拆分為多個“專家” ， 專門處理各自擅長的問題 ， 共同執行一個復雜的AI任務 。 目前DeepSeek的單層路由專家已達256個 ， 而昇騰384超節點是業界唯一支持DeepSeek在一個超節點完成所有專家并行的方案 ， “一卡一專家”成為MoE模型的最佳選擇 。
更值得一提的是 ， 當其他AI超節點或系統受困于跨機帶寬瓶頸時 ， 昇騰超節點未來還可以進一步按需擴展為包含數萬卡的超節點集群 ， 滿足更大規模參數的模型訓練 ， 支撐更多專家并行的MoE ， 持續引領性能巔峰！
開放創新的范式躍遷
除了芯片硬件外 ， 任正非在發言中還特別提到軟件 ， 認為“軟件方面 ， 將來是千百種開源軟件滿足整個社會需要” ， 并指出“軟件是卡不住脖子的 ， 那是數學的圖形符號、代碼 ， 一些尖端的算子、算法壘起來的 ， 沒有阻攔索” ， 同樣堅定了業界信心 ， 也釋放出更多信號 。
在計算產業的演進中 ， 軟件與硬件總是捉對發展的 。 特別是在通用計算向智能計算加速轉換的當下 ， 軟硬協同將決定產業生態的厚度 ， 也就決定AI產業的未來 。 以史為鑒 ， 我們一定要實現信息技術體系和產業生態體系同步發展 ， 才能行穩致遠 。
從這個維度講 ， 在“軟件定義世界 ， 開源吞噬軟件”的大背景下 ， 更全面、更深度的開源開放創新 ， 無疑是不二之選 。 任正非講話中涉及的系統級思維、跨學科整合、疊加與集群 ， 同樣可以引申出來推動創新范式躍遷 ， 繁榮AI產業生態 。
實際上華為也是這么干的 。 比如在最核心的AI計算平臺上 ， 昇騰異構計算架構CANN采取分層開放策略 ， 發布CATLASS算子模板庫、開源Ascend C 2.0編程語言、開放Runtime運行時接口 ， 構建起覆蓋算子開發、算法優化到系統調優的全場景賦能體系 ， 支持跨專業、跨行業的極致協同創新 ， 目前已匯聚6000+認證開發者 ， 攜手30余行業伙伴 ， 累計開發260多個高性能算子 ， 滿足不同行業伙伴場景化“魔改”的開發訴求 。

當然 ， AI產業生態構建非一朝一夕之功 ， 很多先進技術都曾折戟在生態這個老大難問題上 。 從PC到移動再到工業領域 ， 我們的很多生態仍然構筑在別人的地基之上 。 這要求整個產業界堅定信心 ， 切實抓住計算產業換擋升級的窗口 ， 以開放創新的理念和“集群協同”的行動 ， 共創共贏AI大時代！
寫在最后
任正非此番關于芯片和軟件的言論 ， 既是技術路徑的探索 ， 也是戰略思想的引領 。 這些研判之所以被廣泛傳播 ， 在于其不僅能解決當下問題 ， 更能夠通向長遠未來 。 背后深層原因在于：計算產業的創新范式已經發生深刻改變 ， 無論是基礎研究、技術創新還是生態發展 ， 都在從“單點突破”邁向“系統重構”的跨越式發展 。
【行業熱議“芯片問題沒必要擔心”，背后的AI創新范式已變】過去幾十年來 ， 美國憑借龍頭企業引領+產業生態協同的“組合拳” ， 統治了計算產業從專用計算到通用計算的大部分時期 。 可預見 ， 如今擁有基礎研究和核心技術 ， 同時背靠龐大產業應用市場的中國計算業界 ， 必將能夠抓住AI時代大機遇 ， 復制智能網聯新能源重塑全球汽車格局的故事 ， 書寫又一個“換道超車”的傳奇！

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