AI大模型浪潮之下，国产算力该如何破局？杭州“新八骏”企业微纳核芯选择跳出工艺竞赛，以底层架构的原始创新趟出了一条全新的路。记者走进萧山研发展厅，探访这支团队在存算一体前沿空白领域里的探索之路。

展厅内，多款芯片封装整齐排列。米粒大小的硅片，是团队在芯片科研领域日积月累的前沿探索。如今，他们将目光投向 AI 算力的新赛道。

把“平房”叠成高楼，数据就地存储运算

‍

“传统芯片就像平铺的平房，计算单元和存储单元分开布局，数据要在两者之间来回搬运，大量能耗、时间消耗在数据‘搬家’上。”微纳核芯联合创始人葛晓欢说。

团队的解法，是把“平房”向上堆叠成高楼，打造3D-CIM三维存算一体架构，将存储单元与计算单元垂直叠放，实现数据就地存储、就地运算，从根源上缓解大模型海量数据带来的高功耗、高延迟难题。

坚守底层逻辑长期投入，风口找到了我们

“我们选择AI芯片赛道，不是看到风口后才赶来凑热闹。”微纳核芯联合创始人葛晓欢表示，当人工智能还局限于学术圈时，团队便判断AI是不可逆转的未来趋势，AI芯片是团队确认的方向，但彼时具体技术路线尚未敲定。“无论AI如何迭代演进，计算和存储永远是整个智能产业无法绕开的两大核心根基。”

团队从底层电路与架构研究做起，持续攻关、反复流片验证，在技术沉淀中一步步推演、比较、收敛，最终确定以“3D近存计算＋SRAM存算一体＋RISC-V异构”融合而成的三维存算一体3D-CIM™架构作为主攻路线。

存算一体领域的研究成果并不少见，但将存内计算、3D近存、RISC-V异构指令集打通，形成一套可流片验证、可工程落地的完整技术底座，业内鲜有先例。葛晓欢以算盘举例，“算珠既记录数值，拨动即完成运算，就是存算一体最朴素、最本质的逻辑。而传统的冯・诺依曼架构，好比厨房与仓库相隔遥远，大量能耗浪费在往返搬运食材上。”

创业头几年，是团队最艰难的阶段：要走出一条业内没有现成路径可循的路。“最开始理论上三维存算一体这条路可行，但没有现成地图，每一步都要试错。”葛晓欢回忆这几年一路走过的攻关历程。

2022年大模型浪潮席卷产业，亿万参数带来海量权重，传统芯片数据搬运模式的短板集中暴露，团队多年沉潜积累的技术，恰好契合产业真实需求。“不是我们踩中风口，而是我们坚守底层逻辑长期投入，风口找到了我们。”

不硬拼先进工艺，架构创新破瓶颈

当全行业都在挤先进制程的“独木桥”时，微纳核芯另辟蹊径，不追逐最前沿制程，依托国产成熟工艺，依靠架构创新提升算力能效。

“想通原理，距离做出可用芯片还有巨大鸿沟，三维堆叠绝不是简单搭积木。”葛晓欢说，垂直集成会带来热管理、供电、互连、测试和良率爬坡等一系列连锁难题，芯片架构、封装方案和系统设计需要同步推进。流片、测试、复盘、迭代成为研发日常。

不少机构单独研究存算一体或三维堆叠，但打通两套体系、实现全栈工程化的团队并不多。经过多轮流片实测和验证，企业已搭建起存内计算、RISC-V扩展指令集异构、三维近存堆叠三大技术底座。

“做商用芯片，追求的一定是全局最优解。”葛晓欢说。一块芯片不能有明显短板，性能、功耗、成本、可靠性、市场窗口期必须综合权衡，再亮眼的技术，错过窗口就失去价值。

算力下沉，让AI真正跑在设备本地

目前手机端AI体验大多依赖云端算力，指令上传服务器运算再回传，在地铁、地下室等弱信号环境容易卡顿；而依靠原有SOC本地跑大模型，又会面临机身发烫、续航跳水的痛点。未来的终端方向，是摆脱繁多APP，成为能理解指令、自主拆解任务的随身AI助手，端侧算力正是破局关键。

“芯片研发本就是长周期赛道，数年看不到回报是常态。”谈及面对变化的心态，葛晓欢说“世上唯一不变就是变化，芯片行业没有一劳永逸的答案，只能不断创新、持续解题。”

谈及未来规划，葛晓欢表示，公司将继续推进第一代芯片客户送测、软件生态建设和供应链协同，面向AI手机、AI PC、云侧智算、AI服务器、机器人及未来空间智能计算等场景拓展产品布局。

从十余人研究院项目组，成长为杭州“新八骏”代表企业，微纳核芯扎根萧山。宽松的创业生态、完善的配套，叠加人才购房补贴等政策，吸引了大批微电子博士加入，企业现有员工300余人，研发人员占比近八成。

底层芯片是长周期、高风险赛道，非常考验一座城市的耐心。杭州没有只追逐见效快的应用项目，而是以政策、平台、资本包容科创企业早期阵痛。一座AI之城，既要有应用层的百花齐放，更离不开底层算力的根系托举。

“科技浪潮滚滚向前，我们要做的就是持续解题。”在葛晓欢看来，科技自立自强，不只有追赶一条路。当原有路径受阻，架构创新同样可以开辟新空间。真正的创新高地，既要拥抱风口，更要有耐心守护前沿探索者。