信息平权 06月12日 11:07
从海光重组想到的
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本文探讨了中国半导体行业在AI时代背景下的发展机遇与挑战。文章指出,随着AI技术的快速发展,芯片的需求不再仅仅是算力,更重要的是系统定义能力,即芯片与软件、算法的协同优化。文章以海光重组为例,分析了国产芯片厂商面临的挑战,并强调了算力、存力、运力解耦的重要性。文章还提到了英伟达等国际巨头在系统定义方面的策略,以及国内半导体行业在并购整合潮中寻找“系统级答案”的必要性。文章最后强调,希望中国半导体行业能够在即将到来的并购整合潮中,找到属于自己的发展道路。

💡半导体行业的每一次重大变革都伴随着并购,中国也不例外,但AI背景下,国产芯片面临新要求:从单纯的国产替代走向系统级定义。

🤔AI对上游芯片的需求发生了变化,芯片的“独立功能性”被削弱,需要与软件、算法协同优化,以满足网络、延迟、计算、功耗等方面的平衡需求,即“系统定义能力”。

🚀算力、存力、运力解耦可能是国产AI芯片的正确方向,英伟达的NVLink Fusion体现了同一产业趋势,旨在将NVLink定义为硬件系统中的“CUDA”,以锁定系统生态的定义权。

⚠️国内半导体行业存在低效和冗余问题,需要以更高效率去面向新的需求定义。在并购整合潮中,寻找属于中国自己的“系统级答案”至关重要。

原创 信息平权 2025-05-25 21:29 上海

看到海光战略重组曙光的新闻,第一反应是什么?很像AMD收购ZT system。当时很多人就在问,ZT以后还能做NV业务吗?今晚也出现了类似问题,那曙光还能做其他国产卡业务吗...

半导体史上每一次大的跃迁都伴随着并购,中国更不会例外。但AI背景板之下,给中国玩家们增加了一个新要求:从单纯的国产替代,走向系统级定义。从瞄着国外的靶子打,到因地制宜,定义适合中国自己的技术堆栈。

之前我们提过一嘴DeepSeek的新论文,文末的核心思想就是在表达,AI这个新“下游“,对上游芯片需求的最大不同,可能是芯片的“独立功能性”被大幅削弱,尤其是目前阶段,芯片可能要跟着软件、算法一起,同时被重新定义和优化。

英伟达GB200、华为Matrix 384,证明了一个逻辑:单纯的算力(Flops)本身,早已不是AI硬件infra的唯一约束条件。无论是之前的预训练阶段,还是现在的后训练和推理scaling,对网络、延迟、计算、功耗等等之间的平衡要求更高,也就是所谓“系统定义能力”。尤其对国产AI来说,算力、存力、运力解耦,也许才是正确方向。

英伟达推出NVLink Fusion,背后体现的也是同一产业趋势。实质是希望将NVLink定义为硬件系统中的“CUDA”,成为行业标准。CUDA+NVLink,继续锁定系统生态的定义权。

我们上周提到过,这周末路透开始报道,新的阉割卡可能连HBM都没有只剩GDDR7。可能对于中国市场来说,NV的想法是,假如GPU进不来,那就将存、算、运拆开,算和存降低规格,运力单独定义为一款产品,换个马甲进来(目前NVLink Fusion能否进中国尚且未知)

回到这次海光的重组,抛开上层意志,从产业逻辑看,不算太迟,但肯定也不算领先。今天在pyq看到一张图:连昆仑芯都在搞超节点...

之前是有些江湖传闻,XX的单卡性能的确很强,CUDA适配也很顺滑,但一到集群组网,似乎还有进步空间。这不,解决方案来了。

而另一方面,国内半导体由于种种国情,低效和冗余过去肯定是存在的。反观海外科技巨头通过市场化竞争建立的“垄断”,如果站在整个科技生态的角度,可能效率反而最高。单纯只看AI,可能也过了从0到1的“群雄逐鹿”替代阶段,以更高效率去面向新的需求定义,可能对于现阶段的中国半导体和科技产业更加重要。

最后希望中国半导体在即将开启的并购整合潮中,找到属于我们生态自己的“系统级答案”。

(完)

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