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行业热议“芯片问题没必要担心”,背后的AI创新范式已变

字号+作者:创站实验室来源:网络安全2025-11-26 20:07:34我要评论(0)

“芯片问题其实没必要担心,用叠加和集群等方法,计算结果上与最先进水平是相当的。”近日任正非与人民日报的对话刷遍网络,在芯片这个“缺芯少魂”的关键问题上给业界吃下“定心丸”。任正非这一重要发声,恰逢昇腾

“芯片问题其实没必要担心 ,行业芯片新范用叠加和集群等方法,热议计算结果上与最先进水平是问题相当的 。”近日任正非与人民日报的没必对话刷遍网络,在芯片这个“缺芯少魂”的担心的关键问题上给业界吃下“定心丸” 。

任正非这一重要发声 ,背后变恰逢昇腾芯片被 “警告”使用风险之际。式已他在对话中直接给出了解决路径 :“我们‘用数学补物理 、行业芯片新范非摩尔补摩尔 ,热议用群计算补单芯片’,问题在结果上也能达到实用状况。没必”

任正非(资料图)

这短短20字的免费模板担心的总结 ,不仅仅是背后变技术路线的探索与突破 ,更是式已整个计算产业创新范式的变革 。当AI时代呼啸而来 ,行业芯片新范凭借扎实的基础研究 、技术创新及开源开放策略,华为正携手中国AI产业 ,开启从“单点突破”向“系统重构”跨越式发展 。

基础研究的厚积薄发

任正非谈到的模板下载“用数学补物理、非摩尔补摩尔”,顾名思义是指通过强大的算法突破  、软件优化、架构创新来弥补硬件物理层面的不足或限制 ,从而不依赖或不过度依赖制程微缩,而是通过软件级 、架构级、系统级的创新来提升整体性能和效率 。

这一维度的创新涉及复杂的源码下载系统级思维和跨学科整合——涵盖数学、计算机科学 、电子工程、材料科学、通信网络等多个学科的深度交叉融合,非常考验一家企业的基础研究水平和积累 ,而这恰恰是华为所擅长的 。

公开资料显示 ,华为近十年研发累计投入达12490亿元  ,其中2024年研发费用高达1797亿元,占全年收入的20.8% 。高防服务器而这一年约1800亿的投入研发 ,大概有600亿被投入做基础理论研究 。如此高强度的投入,使其全球累计有效授权专利已达15万项,并在多个技术领域均拥有核心专利族 。

更进一步 ,华为不仅砸钱,还砸科学家,汇聚了大量基础研究顶级人才。数据显示 ,华为目前拥有数学家700多名 ,物理学家800多名,化学家120多名  ,各类科学家总共已超2000名 。亿华云华为为他们营造自由探索的环境,让他们专注于基础理论研究,不设业务考核 ,只着眼未来。

大量资金与科学家的投入 ,使得华为在5G通信 、人工智能、智能驾驶等多领域实现突破引领  。在面对美国关键技术封锁和芯片制造物理极限的挑战时 ,华为也能够将基础研究领域的深厚积累厚积薄发 ,探索出一条系统级的突围之路。云计算 

技术创新的勇攀高峰

任正非提到的“用群计算补单芯片” ,则是华为在基础研究之上攀登技术创新高峰的生动实践。这方面的典型代表当属火遍全球的昇腾384超节点 ,其将384颗昇腾AI处理器叠加到12个计算柜里 ,搭配4个总线柜 ,以集群方式组成业界最大规模超节点  ,如同一台强大的计算机运行,实现了远超传统的巅峰性能。

相较单芯片性能的艰难提升 ,这种叠加和集群的方式打开了一片广阔天地 。特别是在这个“模”塑一切的AI时代,单颗AI芯片的性能 、功耗、成本都面临巨大挑战,难以持续升级满足“参数摸高”的大模型训练需求 ,只有集群协同才能适应“指数级加速”的模型迭代及AI应用速度。

华为在这个维度的制胜法宝同样是系统级思维,即跳出单卡算力的竞争,转而通过计算 、存储、网络和架构的协同创新 ,最大化发挥垂直整合的能力。作为全球唯一一家提供全栈ICT技术方案的公司 ,华为在这方面刚好也驾轻就熟 。特别是在通信领域 ,昇腾384超节点利用高速总线互联替代传统以太 ,将通信带宽提升了15倍 。

这种领先性具体体现在哪?不妨看看时下最热的DeepSeek和MoE(混合专家模型)。在模型快速迭代中,DeepSeek使用的MoE凭借优异的效果已成为主流模型结构,其核心是将模型划拆分为多个“专家”,专门处理各自擅长的问题 ,共同执行一个复杂的AI任务 。目前DeepSeek的单层路由专家已达256个,而昇腾384超节点是业界唯一支持DeepSeek在一个超节点完成所有专家并行的方案,“一卡一专家”成为MoE模型的最佳选择。

更值得一提的是,当其他AI超节点或系统受困于跨机带宽瓶颈时,昇腾超节点未来还可以进一步按需扩展为包含数万卡的超节点集群,满足更大规模参数的模型训练 ,支撑更多专家并行的MoE,持续引领性能巅峰 !

开放创新的范式跃迁

除了芯片硬件外,任正非在发言中还特别提到软件 ,认为“软件方面,将来是千百种开源软件满足整个社会需要” ,并指出“软件是卡不住脖子的,那是数学的图形符号 、代码,一些尖端的算子、算法垒起来的,没有阻拦索” ,同样坚定了业界信心,也释放出更多信号 。 

在计算产业的演进中 ,软件与硬件总是捉对发展的 。特别是在通用计算向智能计算加速转换的当下,软硬协同将决定产业生态的厚度 ,也就决定AI产业的未来 。以史为鉴,我们一定要实现信息技术体系和产业生态体系同步发展  ,才能行稳致远。 

从这个维度讲 ,在“软件定义世界,开源吞噬软件”的大背景下,更全面  、更深度的开源开放创新 ,无疑是不二之选 。任正非讲话中涉及的系统级思维、跨学科整合 、叠加与集群,同样可以引申出来推动创新范式跃迁,繁荣AI产业生态。 

实际上华为也是这么干的 。比如在最核心的AI计算平台上,昇腾异构计算架构CANN采取分层开放策略,发布CATLASS算子模板库、开源Ascend C 2.0编程语言  、开放Runtime运行时接口 ,构建起覆盖算子开发 、算法优化到系统调优的全场景赋能体系 ,支持跨专业 、跨行业的极致协同创新,目前已汇聚6000+认证开发者 ,携手30余行业伙伴 ,累计开发260多个高性能算子,满足不同行业伙伴场景化“魔改”的开发诉求。 

当然  ,AI产业生态构建非一朝一夕之功 ,很多先进技术都曾折戟在生态这个老大难问题上。从PC到移动再到工业领域,我们的很多生态仍然构筑在别人的地基之上 。这要求整个产业界坚定信心 ,切实抓住计算产业换挡升级的窗口,以开放创新的理念和“集群协同”的行动  ,共创共赢AI大时代 ! 

写在最后

任正非此番关于芯片和软件的言论,既是技术路径的探索,也是战略思想的引领。这些研判之所以被广泛传播 ,在于其不仅能解决当下问题 ,更能够通向长远未来。背后深层原因在于 :计算产业的创新范式已经发生深刻改变 ,无论是基础研究、技术创新还是生态发展,都在从“单点突破”迈向“系统重构”的跨越式发展。

过去几十年来 ,美国凭借龙头企业引领+产业生态协同的“组合拳”,统治了计算产业从专用计算到通用计算的大部分时期。可预见 ,如今拥有基础研究和核心技术,同时背靠庞大产业应用市场的中国计算业界,必将能够抓住AI时代大机遇 ,复制智能网联新能源重塑全球汽车格局的故事 ,书写又一个“换道超车”的传奇  !

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