芯片迭代“两三年”、模型迭代“两三月”，国产GPU怎么解？| 对话沐曦彭莉

在彭莉看来，如今AI芯片量产的爆发不仅仅是数字的增长，更是一场对整个半导体产业链的系统性倒逼。

随着大模型持续向更大参数规模、更复杂训练任务演进，传统GPU服务器正面临互联效率、算力密度、部署复杂度等多重挑战。相比单机性能的持续提升，如何构建高效、稳定、易扩展的集群能力，已经成为AI基础设施发展的关键。7月，沐曦集成电路（上海）股份有限公司（以下简称“沐曦股份”）正式发布新一代AI超节点产品——曦景S600。作为面向大模型训练、推理及智算中心建设打造的系统级算力产品，曦景S600围绕高密度部署、高速互连和软硬协同进行全面优化，可实现单机柜64张GPU高速全互连，并支持灵活扩展至万卡级集群，为AI基础设施建设提供兼具性能、效率与可靠性的国产算力底座。

近日，SEMI中国《半导体制造》专访了沐曦股份联合创始人、CTO兼首席硬件架构师彭莉。

在彭莉看来，如今AI芯片量产的爆发不仅仅是数字的增长，更是一场对整个半导体产业链的系统性倒逼。

“国内AI算力需求供不应求。”彭莉坦言。但她也清醒地指出，国产芯片真正的瓶颈在于“需求和供给之间的鸿沟”，破局关键在于四个字：好用易用。

什么叫“好用”？在AI大模型的训练和推理场景中，早已不是“一张卡”甚至“一台服务器”能解决的问题。“GPU之间的通信效率直接决定了集群的整体算力，”彭莉解释，“当前业界涌现出超节点、光互联、铜线互联等多种技术路线，本质上都在解决同一个问题——让算力、存储和互联三者达到平衡。”她把这个问题比作造飞机：“纯粹拥有高算力是不平衡的，就像拥有一个很强大的飞机发动机，但把它装到汽车上是没办法正常工作的。”在她看来，今天的AI芯片竞争已从纯粹的算力竞争变成系统级竞争，涵盖算力、存储、互联、散热和供电五个层面。

正是基于这一判断，沐曦股份此次首发的曦景S600超节点，产品在设计之初就预留了可扩展空间。

但这套系统的复杂度远超想象。“超节点会把你管理的难度从一张卡变成一堆卡，”彭莉说，“如何监控每一张卡的工作状态、如何保存现场、如何恢复——这些在芯片上很容易做的事情，放到超节点里就变得极其复杂。”从硬件底层到软件栈的联合解决方案，才是真正的壁垒所在。

量产的另一个挑战，是传统芯片生产制造和算力需求爆发节奏的“错配”。目前，一个必须跨越的鸿沟是芯片迭代太慢，软件迭代太快。

彭莉介绍产业现状：一颗AI芯片从设计到生产制造再回片调试，需要两三年的时间。而GPT、DeepSeek等大模型的新架构层出不穷、一直在快速迭代。“芯片迭代这么慢，软件迭代这么快，怎么才能够适配？”

沐曦股份的解法是：在售一代、在研一代、预研一代。“预研一定是要紧跟最前端的模型发展趋势，要有一定的技术判断。不然两年后推出一个新的芯片产品，到时候模型已经迭代全变掉了，产品就没有竞争力了。”

如果说“0到1”的突破是技术问题，那么“1到10000”的规模化，则是对整个产业生态的极限压力测试。

彭莉用一个比喻来说明：“人人可以跑100米，大部分人可以跑1500米，但跑50 公里，一定得经过长期科学训练。”她把规模化分解为三个层次：第一是芯片的长期可靠性。“数据中心的产品要保证5年、每天24小时高强度工作下依然稳定，”她说，“这和消费电子设计寿命就是10年完全不同。”第二是线性度。“100 张卡给你，能力是不是100张卡的×100？规模越大，能力的斜率能不能保持笔直？”这涉及软硬件的深度协同；第三是集群稳定性。“从1000卡到1万卡到10万卡，规模越大，稳定性问题的维度完全不同。随着芯片数量大规模增加，节点与节点之间的数据传输，是极其复杂的系统问题。”

目前，沐曦股份已在十余个智算集群中部署了产品，正在推动万卡集群的落地。但彭莉坦承，从万卡到10万卡，其核心在于系统化而非单点突破。

“半导体产业链很长，之前的打法是核心环节各个击破；AI时代的问题是从‘0到1’ 变成了‘从1到1000再到10000’。这不是一个点的问题，是一个系统的问题。”

不过，彭莉对国产GPU的未来充满希望。“我们的优势就是我们在中国，”她说，“市场需求大爆发、产业变革处于关键时间点，这是巨大的机遇。”

据公开统计，国产AI芯片品牌渗透率已从2023年的约15%提升至2025年的40% 以上。目前，沐曦股份的曦云C600芯片系列已实现大规模批量出货，完成从芯片设计、制造、封装到配套软件栈的全国产供应链落地。

AI芯片量产的“战火并不只在云端燃烧”。

彭莉透露，沐曦股份已在端侧具身智能领域布局，与一家机器人公司成立了合资企业，专门做端侧机器人“大脑芯片”。“具身智能场景下的模型和算法还在动态变化中，GPU是最好的方案， 因为它可以快速适应算法迭代。”

更远的布局，是太空。“太空计算应该是下一代数据中心的另一种形式，”彭莉说，“凡是有通讯的地方，就会有算力的需求。”沐曦股份的GPU已经可以“放在天上”，也可以放在“海里面的数据中心”。

从云端到端侧，从地面到太空，AI芯片量产的爆发正在倒逼整个半导体生态加速迭代。站在这个产业变革的关键节点上，彭莉给了一个朴素的判断：“现在都只是开始。”

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