聚焦“新算力”，新兴架构助力科技行业“换道超车”

根据海外科技市场数据平台CB Insights发布的的信息，“2023年全球独角兽榜单”中，来自斯坦福的芯片公司SambaNova，5年估值飙升至50亿美元，一度成为全球最贵的独角兽；近期，位于加州山景城的芯片公司Groq最近又获6亿美元融资，估值翻倍至60亿美金。纵观海外AI芯片市场，有一个值得引发关注的现象是，初创或后发的AI芯片公司基本不会采用传统GPU架构，而是大多采取一种当下新兴架构——数据流架构技术。

目光回到我国，清微智能是一家源于清华大学、具有近20年技术积累的科技企业，在全球领先完成数据流可重构芯片技术的工程化和量产落地。清微创始人、董事长兼CEO王博认为，芯片技术发展有一个“类摩尔定律”，即芯片架构20年一迭代。他表示，上世纪60-70年代是以CPU为主流，进入80年代，随着技术发展有了FPGA去解决通信的问题，进入新世纪，图形、游戏、电影等技术更加依赖计算机，他们的发展从FPGA向GPU架构转变，才有了如今的行业主流技术路径。

清微智能从成立一开始，就决定走一条自我创新的道路。王博认为，依靠传统技术路线，中国企业很难实现超车，在工艺、材料等受限的背景下，如何做好“高阶国产替代”是业内普遍面临的挑战。清微智能选择了“换道超车”的方式，类比汽车产业通过发展新能源汽车实现行业赶超并引领的模式，不依赖先进存储和芯片制程的国产AI芯片，从原理上，不仅突破了传统GPU架构的瓶颈限制，性价比也较传统GPU显著提升。

行业内很多人把数据流芯片称为“新算力”、“新GPU”，国际半导体路线图（ITRS）称它为新一代芯片架构。2017年计算机图灵奖获得者大卫·帕特森在获奖感言中提到，计算机架构领域将迎来新的黄金十年。

清微智能首款“新算力”芯片“TX81”推出仅短短半年，即实现了在全国多地落地千卡智算中心，累计订单超过20000枚。但一条全新的路，要面临的困难和风险可以想象，没有成熟方案可以借鉴，几乎每一行代码都要编写。

近年来，各级投资机构也越加清晰地看到了新算力的价值，大基金投资、国开基金纷纷入场投资。从市场风向来看，ChatGPT宣布转向数据流架构，DeepSeek3.1宣布支持包括清微智能在内的下一代国产芯片，都是算力产业实现自主可控的关键信号。

作为全球“新算力”浪潮的参与者，清微智能的先发优势和战略定力让它开了一个好头，但要实现新技术规模化落地，也离不开充足的研发时间、技术迭代、资本注入及政策扶持。回望过去十年，通过发展三电技术，我国汽车产业绕开传统油车行业壁垒，成功实现换道超车。AI下半场，数据流架构推动的“国产新算力”也需要行业和用户给予机遇和耐心。

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