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晶圆级芯片和存算一体结合：中科院提出15万tokens/s晶圆级芯片方案丨ASPLOS'26

当前大模型发展对计算硬件需求增长，数据搬运成隐性开销。中科院团队成果Ouroboros实现晶圆级芯片，解决数据搬运问题，虽面临挑战，但性能与能效表现显著，验证了“存算一体+晶圆级集成”路线可行性。

文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。

今天百度智能云千帆推出全新视觉理解模型Qianfan - VL并全面开源，含3B、8B和70B三个版本，基于自研昆仑芯P800计算。它特点多、性能优，应用场景广，未来还将推新产业级模型。

文章指出过去40年处理器芯片发展呈“否定之否定”，近年整机和平台厂商重归自研，异构计算成趋势。未来中国算力芯片突破口在指令系统结构统一，可把RISC - V作统一指令系统开发各类芯片。

过去几年，模型虽强但使用成本高，阻碍企业级AI深度应用。今年‘模型推理’成AI关键词，4月13日19:00，InfoQ联合阿里云邀专家围绕推理加速底层破局展开对话，探讨算力博弈、芯片性能跃迁等问题。

随着摩尔定律发展放缓，集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出，集成芯片是提升性能新路径，但芯粒集成度提升带来三大科学问题。

8月25日，OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果，首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟，性能超英伟达芯片，B0版已进入制造阶段。

文章深度解析OIO芯片级光互连技术、挑战与未来。传统电I/O技术有性能受限等问题，OIO能解决大容量芯片I/O扇出难题，是光电融合终极形态。它虽面临量产挑战，但前景好，全球产业力量已集结。

国内AI芯片市场正经历变革，“去英伟达化”成热词。科技巨头推动自研，9月国产芯片捷报频传，性能追赶超越英伟达。这既因地缘政治致供应链风险，也是AI从训练到推理转变下的必然选择。

在量子位MEET2026智能未来大会上，太初元碁乔梁表示，当下AI算力需求指数级增长，超智融合成行业共识。单颗芯片性能成瓶颈，太初元碁设计PC link实现芯片互联，还分享了HPC+AI在多领域的落地实践。