中国AI芯片厂商如何突破先进制程受限下的算力瓶颈?

当前国际供应链环境下,中国AI芯片产业面临先进制程获取困难的核心制约。在无法同等获取最先进工艺节点的情况下,国内厂商需通过架构创新、封装技术与系统级优化实现有效算力提升。

本问题聚焦技术替代路径的具体实现机制,包括Chiplet集成、存算一体架构、近存计算等方案的技术成熟度与商业化前景,以及这些创新路径对软件生态和系统成本的影响。

最佳答案 匿名用户编辑于2026/07/30 13:30

中国AI芯片厂商主要依托三条技术路径应对先进制程约束。其一为Chiplet先进封装与多芯粒集成,通过2.5D/3D封装技术将多个功能裸片高密度互连,在成熟制程上实现接近先进制程的集成规模与带宽性能,部分厂商已推出基于自研互连协议的集群计算方案。

其二为存算一体与近存计算架构创新,通过缩短数据搬运距离或直接在存储单元完成矩阵运算,突破传统冯·诺依曼架构的存储墙瓶颈。基于SRAM、DRAM及新型存储介质的存内计算方案在边缘推理场景进入验证阶段,能效提升潜力显著,但精度保持与大规模阵列良率仍需优化。

其三为系统级优化与算法协同设计,包括稀疏化加速、动态精度调整、模型压缩等软硬件协同技术,在等效算力下提升实际任务执行效率。部分厂商的编译器已支持自动算子融合与混合精度调度,降低用户感知到的有效算力损耗。

上述路径的产业化进程受限于封装产能、新型存储工艺成熟度及软件生态完善度,短期内需组合运用以平衡性能、成本与供应链安全。

参考报告REPORT

2026年中国AI芯片发展趋势报告-亿欧智库.pdf

研究背景与目的本报告由亿欧智库编制,聚焦2026年中国AI芯片产业发展态势,旨在系统梳理全球技术格局演变、中国产业竞争位势、关键技术路径选择及商业化落地进展,为产业参与者提供战略参考。核心内容框架报告涵盖六大维度:全球AI芯片产业格局与技术路线分化;中国AI芯片技术谱系(云端训练/推理、边缘计算、终端智能);软件生态与工具链建设进展;智能驾驶等重点场景商业化落地;先进制程受限下的供应链挑战与替代方案;产业竞争格局演化与主体分类。关键发现全球AI芯片产业从GPU单一架构主导向训练-推理分层、专用架构兴起演进。中国产业已形成相对完整技术布局,但在云端训练高端市场仍存在代际差距。软件生态完善度成为芯...

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