魏少军：东方算芯14nm做到4nm不是换道超车，而是燃油车换电动车|东方算芯|燃油车|电动车|英伟达|魏少军

今年WAIC 2026算力展区华为对面的东方算芯，无疑是行业内最神秘、最值得关注的存在。

7月24日消息，上海AI芯片独角兽东方算芯董事长兼CEO、中国半导体行业协会集成电路设计分会理事长魏少军，本周接受了央视网的采访，其中谈到国产算力和东方算芯方案等话题。

魏少军表示，如果从纯粹的物理和数学的角度去看，14nm等于4nm这是不成立，所以东方算芯用了一个“约等于”还加了两个引号，是想说明东方算芯的14nm做到4nm的性能之间，实际上是一种“等效的关系”，并不是真正意义上的4纳米，是等效的关系。

魏少军认为，这种国产化能力，不认为是“换道超车”，更合理来说是“换车超车”，由燃油车转向了电动车。

“比如说我们以前都用燃油车，燃油车里面有发动机，那我们的发动机做的不如人家好，或者我们追赶人家的发动机技术呢，可能要花比较长的时间。那我改成电动车，道还是这个道，车还是这个车，但是我把中间的关键点换成电动车，那么里面是电机在起作用。所以，我也能够实现车的所有功能，但是成本降低了，我的性能没有损失，甚至更好。东方算芯用换一种方式来超车，而不是简单的换道，而是在现在这条道上追上人家，只是换了一种方式而已。”魏少军表示。

据悉，东方算芯成立于2024年5月20日，总部在上海张江，致力于成为世界领先的超高性能计算芯片及系统方案提供者，团队规模超过500人，估值约为123亿元。

东方算芯创始人、董事长兼CEO魏少军是清华大学长聘教授、国际欧亚科学院院士，在中国芯片设计领域声望颇高。

东方算芯的核心技术便源自清华大学微电子所过去二十年在可重构计算芯片技术、软件定义近存芯片设计领域的技术积累。

今年7月，东方算芯发布其首颗大算力芯片软件定义近存计算3D AI芯片DF1000，以及巅峯 DF1000加速卡、拓域TY64超节点、擎元QY100服务器、慧算HS512智算集群等。

魏少军曾指出，DF1000的战略意义远不止一颗芯片、一款产品，它解决了高端算力芯片对先进制程过度依赖的问题，解决了大模型时代算力系统最核心的存储墙、带宽墙与功耗墙的问题，构建了自主可控、可持续演进的中国算力产业新生态，为中国算力提供了可行答案。

魏少军在对话中指出，东方算芯主要做了两项技术：一是软件定义芯片技术，二是近存计算技术。

“这两项技术都很拗口。第一项技术可能大家理解起来还有一点难度，软件定义芯片技术的最大好处，就是它改变了原来我们的应用要按照硬件结构来进行编程、来实现。那么硬件结构一定定了，那么软件只能按照硬件的方式来做，那就被框死了。我们正好把倒过来，就让硬件的结构能够随着软件的结构动态实时的变化，这样提升了它的计算效率。

而近存计算的话，实际上是我们的另一项技术，也就是把存储器和计算芯片能够尽可能把它挨得近一点。它们中间的传输的距离就短，那么数据传输的速率就高，带宽就高。

但是近到什么程度呢？你可以有很多方法去实现它，你会把两个芯片挨在一起。那我们呢，是把两颗芯片上下对接在一起。所以我们经常说3D技术，实际上是近存技术一种实现方法，并不是唯一的方法。但这个方法有它特殊的好处，就是它大幅的减少了两颗芯片之间的传输的路径，使得它们的传输速度变得很快，带宽很高。”魏少军表示。

但在魏少军看来，国产AI芯片的最大挑战，并非芯片技术，而是供应链。供应链的重构，难度甚至大于技术。

魏少军表示，把整条供应链打通、让整套体系稳定运转，这件事本身，比单点技术突破更难。就我们采用的软件定义、三维堆叠、近存计算路线而言，拆分来看，各项单项技术国内早有团队持续研究，积累已久。难点不在于掌握独立技术模块，而是把分散的技术完整串联，构建贯通全流程的闭环链路，打通从研发到落地的每一环，这背后需要投入巨大功夫。项目当然存在关键技术突破，但更为核心的能力，是实现对整条供应链的有效掌控。

“这里面有两个方面：一是东方算芯作为一个刚刚起步的企业，我们在这方面的技术尝试和积累有了比较好的基础，我们知道该怎么去把这个链条串起来；二、链条上的各个企业，对新技术的渴望、对于这种新的尝试的那种勇气和决心，也是让我们能够做成的一个重要因素。所以并不是单方向，是两方向。”魏少军认为，这其中就是供应链对于技术问题有更多共识，大家可以花很多精力去做这件事情。

谈到AI，魏少军认为，AI技术的普及率、大家对这个问题的认识，已经超出了想象。而且，AI技术在中国的落地产生重要影响。AI是非常重要的，人工智能是下一步发展的重点，AI是未来的希望，技术开始生根落地。只有这两点形成以后，AI的发展才能够真正有动力。“否则的话它只停留在技术层面，只是少数精英在做这个事，我相信大家没有这么高的热情。”

AI是集大成之作，把所有这些东西全部集成到一起了。所以这一波我们认为AI的发展将是非常非常深远的，可能在未来十年、十五年甚至二十年更长的时间当中，不仅改变我们的生活，不仅推动我们的技术进一步，更是我们人类社会发展当中一个非常关键甚至主要的推手。

“所以我们经常会说，我们人类社会开始进入叫智能化社会。智能化社会它带来的影响，我们今天只知道一些皮毛，我觉得再过五年、十年可能我们就看到它真的改变我们的整个生活。”魏少军表示。

在对话结尾，魏少军罕见谈及创立东方算芯。他说，AI算力是一条可持续、不会受制于人的有效路径，但整个过程不会一帆风顺，需要有人去尝试，这意味着大家在寻找一条新路的时候，一定会有很多人跟过来。

“我们知道现在就有不少的企业也在尝试走我们这条道路，我们觉得这是好事。当然这个过程一定不会一帆风顺，一定会非常的纠结、非常痛苦。但我觉得你不去尝试，永远是不知道怎么样。对于AI算力而言，应该是一条可持续的、而且在未来不会受制于人、而且是可以利用国内资源来不断前行的一条道路。而对于算力芯片的发展，应该讲是目前看到的最为合理、最为有效的一条路。那这样一条路走下去的话呢，我觉得会有众多的追随者。”魏少军称。

魏少军称，“我们有一句话叫做行远者稳。所以，我相信随着我们更多的伙伴加入到这条路当中，我们能够去开辟一条非常通畅、速度非常快的这样一条自主国产化的道路。”

此外，魏少军在7月18日参加了WAIC国泰海通的一场论坛演讲，智能纪元AGI整理了一下，值得enjoy：

当前人类社会正全面迈入智能化时代。纵观人类千年发展，先后经历了农业革命、工业革命、上世纪中叶开启的信息革命，如今正迎来全新的“智能革命”。

不少人将其定义为第四次工业革命，但我并不认同这一说法，我更倾向于单独称之为“智能革命”。

工业革命的核心价值，是延伸人类的四肢能力：人类奔跑速度有限，便造出跑车；人类无法飞天，便造出飞机；人类无法长时间水下潜行，便造出船舶。

因此，工业革命的本质，是对人类肢体能力的拓展。而信息革命，主要延伸的是人类的五官感知能力。

在此之外，人类仅剩大脑能力有待拓展，这正是智能革命的核心意义。

当前智能化发展已有一定进展，但整体仍处在持续探索、迭代升级的过程中。

AI发展初期，行业没有专属的 AI 芯片，只能沿用传统通用芯片，核心目标仅为实现基础功能即可。

但传统芯片的性能和架构，完全无法适配人工智能的发展需求，因此行业迈入第二阶段，开始研发 AI 专用芯片，精准适配各类落地应用。

但这一阶段持续不久，我们就发现了核心痛点：人工智能算法迭代速度极快，专用芯片依旧难以跟上节奏。

为此，行业开始探索全新方向，研发具备灵活适配、可重构特性的芯片，希望能够快速适配算法的迭代更新。但这类芯片尚未完全成熟落地，大模型时代便接踵而至，对芯片算力提出了前所未有的超高要求。

这只是我们现阶段遇到的行业难题，未来还会出现新的挑战，但毋庸置疑，产业全面智能化是确定无疑的发展趋势。

我想和大家分享一个核心行业矛盾：当下 AI 应用以周为单位快速更新，大模型算法以月为单位迭代升级，但芯片研发迭代以年为周期，系统部署后更是可以稳定运行 5 至 10 年。

这种迭代节奏的严重失衡，对芯片设计、系统适配提出了极高要求。我们无法研发出一款一劳永逸、适配十年所有场景的芯片，同时又必须保证芯片能够适配当下层出不穷的全新变化。

这也让我们清晰看到当下芯片行业的核心需求：模型持续智能化、应用持续低成本化，落地到技术层面，就是训练更高效、推理更便宜，这也是当前 AI 芯片研发面临的最大课题。

想要打造更智能的大模型，核心是优化训练环节，既要缩短训练时长，也要保障训练充分度。

从训练结构来看，预训练占据整体训练时长的 75%，是模型迭代的核心环节，必须依托超大算力支撑，才能保障预训练效果、提升模型精度，并且强化学习占比高达20%的高访存带宽。

结合近几年行业数据来看，过去五六年，大模型强化训练时长提升 20 倍，对应的算力需求暴涨 50 倍。

这也印证了核心逻辑：想要训练出更优质、更智能的模型，超强算力是基础硬性条件，就像人类学习一样，投入的学习时长和精力越多，积累的知识就越丰厚。

但推理场景完全不同，用户对响应时延要求极高，大模型问答、内容生成都需要快速输出结果，无法承受长时间运算等待。

这就形成了鲜明的行业矛盾：想要快速输出结果，就需要高访存带宽、大内存、高容量存储的硬件支撑；但商业化落地又要求尽可能降低推理成本。如今行业已经形成全新的量化标准，以单位成本可调用的 Token 数量为核心指标，也就是业内所说的 Token 经济，成为衡量 AI 芯片性价比的关键依据。

这也让 AI 芯片研发陷入多重矛盾约束：既要低成本、高速度，又要大容量、高性能，多重反向需求大幅提升了研发难度。

这也意味着，传统芯片的设计思路完全不适用于人工智能领域，AI 需要全新架构的专用芯片。

我将新型 AI 芯片的核心要求归纳为三点：

一是可编程、高灵活度，可适配多元化应用场景；

二是高算力、高存储密度，匹配大模型算力需求；

三是高能效、低功耗，适配手机等终端侧 AI 落地场景，避免功耗过高影响设备使用体验。

而这三点核心需求，最终指向同一个结论：现有传统计算架构，已经完全无法适配 AI 产业发展，架构革新势在必行。这并非我们的片面判断，而是全行业的共识。

早在2018年，两位图灵奖得主，就在获奖演讲中提出：全球正迎来计算机架构全面革新的黄金时代。当时我们对这一判断的认知尚且浅显，但结合当下产业发展现状来看，架构革新已经是必须推进、不可逆转的核心趋势。

单纯研发高性能芯片本身并不复杂，难的是打造出真正适配 AI 全场景需求的高性能芯片。我国 AI 芯片研发起步并不晚，但多年来始终面临诸多发展困境。

首先呢，如果说一个全球化的过程当中，没有任何的地缘政治影响，我们可以用国外的芯片，国外芯片做的又好，也做的很漂亮，但是，人家不卖给我们，限制我们。

现在，不但说限制我们，不卖芯片给我们，还不让别人用我们的芯片，这个东西已经走到这一步了。

同时，担心你自己设计芯片，自己制造芯片，来通过半导体供应链的控制和限制，把你的半导体制造能力把你打掉。

通过这两个策略，一个是限制出口，一个是控制你的半导体产业发展，让中国自己的人工智能芯片的发展不起来，这就是国外非常重要的策略，美国人自认为他们是成功的，但同时，他也知道如果把中国全部排除在外，那么中国自己哪天要发展起来的话，对他们也是重大打击。因此呢，他们也尝试着把他们的低端芯片卖给中国。

我们知道架构和应用生态的捆绑啊，已经成为了英伟达发展当中非常重要的一个能力，也是非常深的护城河。

我们要跨越这个护城河，难度是非常大的。

那么过去这些年当中，中国大模型的发展，其实都跟英伟达算力卡进行一定程度的捆绑，而我们的捆绑也是逐渐在加深，做大模型的人比较担心，一旦没有英伟达的芯片，我们该怎么做啊？

我不是在批评他们，而是觉得他们没有别的办法，因为我们国产的芯片还没有发展的足够好。

但是这结果，我想客观大家可以看到就是，当我们的大模型发展与这种英伟达的芯片全面捆绑的时候，也就意味着AI的发展与英伟达深度捆绑。那么如果我们中国没有自己的道路，那也就意味着中国人工智能的发展与美国深度绑定，那这个结果就是我们不能接受的，也这是一个最严重的问题。

那么，如何来破解这样的一个状况？

我觉得中国AI所面临巨大的挑战，也是三重核心壁垒，还是横亘在产业发展前路的三大鸿沟：

第一，先进制程工艺壁垒，缺少高端芯片制造工艺支撑；

第二，高速存储壁垒，缺少大容量、高访存带宽的半导体存储器；

第三，集群互联壁垒，缺少支撑超大规模集群稳定运行的高速互联技术，

我们将其总结为算力墙、内存墙、通信墙。

想要突破三重壁垒，必须解决三个核心问题：

无先进制程加持，如何实现等效高端算力？

算力持续高速增长，如何匹配对等的访存带宽，避免算力闲置浪费？

行业常有人质疑，国产芯片单算力参数不及海外产品，竞争力不足。但我想强调：单一算力参数没有绝对意义，算力、存储、互联的协同匹配，才是芯片性能的核心关键。空有超高算力，数据无法快速传输调用，算力只会闲置浪费；空有大容量存储，计算单元无法高效交互，硬件价值同样无法发挥。

因此，AI 芯片研发，追求的从来不是单项参数最优，而是全维度、多指标的协同最优。AI 半导体产业的核心挑战，就是将制程、存储、带宽、互联等所有硬件参数推向极致，实现全链路优化，而非单点改良。

这种全维度的极致需求，最终倒逼行业实现设计方法学的底层革新。想要突破困境，中国 AI 芯片产业必须走颠覆性原创技术路线。

东方算芯的解决方案，核心就是针对性破解算力、访存带宽、高速互联三大难题，核心依托架构创新、三维堆叠、系统组合三大核心技术，芯片架构是底层根基，架构不革新，所有表层优化的效果都十分有限。

我们自研软件定义计算架构，依托分布式集合通讯机制，复用计算单元与数据通路，大幅提升硬件计算效率。整套技术路线实现了软硬件高度适配，计算、存储、互联三者协同最优，硬件利用率大幅提升，整体计算效率可达 85% 以上，较行业同类产品高出 30% 甚至更多。

其次，我们通过三维堆叠技术缩短通讯距离，极致优化访存效率，成功将芯片访存带宽、带宽容量比均提升 5 倍。在同等存储、算力条件下，全面保障高效运算，有效突破行业普遍面临的内存墙瓶颈。

最后是最难突破的通信墙。硬件互联必然存在损耗，多节点衔接一定会产生性能衰减，很难实现 100% 效能无损。为此我们创新提出 3.5D 扩展结构，融合三维堆叠与 2.5D 封装的双重优势，将强算力、宽带宽、大规模互联三大能力深度融合，在同等封装尺寸下实现性能跃升，具备高计算效率、强通用性、大访存带宽、低功耗的核心优势。这套方案完全绕开了海外先进制程与高端存储的技术封锁，实现了差异化突破。

更核心的价值在于，我们实现了全国产、全稳定、高安全的自主供应链。这是东方算芯最核心、最关键的成果。

半导体产业的核心逻辑是：没有稳定可靠、自主可控的供应链，再顶尖的单点技术都无法落地量产、形成产业价值。相较于单一参数的技术突破，自主可控的国产供应链，才是我们最大的核心优势。