近日，在北京icc全球ceo峰会上，中国半导体行业协会副理事长魏少军发布了一项引人瞩目的成果：一款基于14nm制程与18nm dram的国产ai芯片，宣称在特定指标上可对标nvidia的4nm gpu。尽管这一说法看似充满挑战性，但它折射出国内在ai芯片架构创新方面的战略布局。该芯片通过采用3d混合键合和近内存计算技术，力图绕开对nvidia cuda生态的依赖。
魏少军深入解析了该芯片的核心技术路径：其将14nm AI计算核心与18nm DRAM存储单元进行垂直堆叠，并利用铜-铜直接连接的3D混合键合工艺实现超高密度互连，大幅提升了带宽效率并压缩了数据延迟。传统封装架构常受限于“内存墙”问题——即AI训练中频繁的数据搬运造成能效损耗；而此新架构让运算单元贴近存储运行，结合软件定义调度机制，能够更灵活地优化各类AI任务负载。
此外，魏少军公布了该芯片的部分性能参数：能效比达到每瓦2 TFLOPS，整体吞吐能力为120 TFLOPS，在能效表现上优于NVIDIA A100 GPU。然而，公开数据显示，NVIDIA A100的FP16算力高达312 TFLOPS，明显领先于这款国产芯片的整体算力水平。由此可见，尽管该产品在架构设计和能效方面展现出创新潜力，但要在综合性能上全面抗衡国际领先产品，仍需持续突破。
总体而言，这款国产AI芯片的亮相标志着我国在自主AI芯片领域迈出了关键一步。若未来能在制程、互联技术和软件生态上持续迭代升级，有望在全球AI计算市场中提供更具差异化和竞争力的解决方案。
