7月18日，国际欧亚科学院院士、清华大学教授、东方算芯董事长魏少军在2026世界人工智能大会“智见AI 合创未来”国泰海通人工智能投融资论坛上发表了题为《人工智能芯片发展需要颠覆性技术》的主旨演讲。以下为演讲实录整理：
**一、 智能革命：人类进化的新阶段**
人类社会正迈向一个全新的智能化时代。纵观人类历史，经历了农业革命、工业革命，以及20世纪中叶开启的信息革命，而当前我们正处于智能革命之中。尽管有人将其称为第四次工业革命，但我更倾向于使用“智能革命”这一表述，以准确反映其本质。
智能革命并非一蹴而就，早在20世纪中叶就已起步。从1946年电子计算机的发明，到1990年通用推理装置的出现，再到近年来机器学习的启动，我们已历经两轮智能化浪潮，正处在第三轮革命中。若将人类历史比作身体，农业革命解决了躯干和生命维持系统的需求，工业革命延伸了我们的四肢，20世纪的信息革命则增强了我们的感官感知，而智能革命的目标则是延伸我们的大脑——即提升人类的智力。因此，人工智能是以人为本的科技革命的最高阶段，其核心在于增强或替代人脑的认知能力。
**二、 算力：人工智能的基石**
人工智能的发展依赖于算力、数据和算法三大要素。魏少军教授将它们分别定义为：算法是生产方法，数据是生产资源，而算力则是生产技术。算力是人工智能发展的技术基础，没有算力，人工智能便如无源之水，无法落地。因此，芯片成为实现算力的唯一载体，这也是我们面临的一个明确且严峻的挑战。
**三、 芯片发展的演变与现状**
过去十几年间，人工智能芯片经历了三个主要阶段：最初使用传统通用芯片，仅求“能用”；随后为了特定应用开发专用芯片；接着为适应算法的快速变化，转向开发可重构的灵活性芯片。然而，随着大模型的爆发，对算力的需求呈指数级增长。
**四、 当前面临的核心矛盾**
面对大模型时代的到来，人工智能芯片发展面临着前所未有的矛盾：
1. **速度的不平衡**：应用层以周为单位迭代，算法层以月为单位更新，而芯片和系统的部署往往以年甚至十年为单位。这种极不平衡的节奏对芯片提出了极高要求。
2. **训练与推理的矛盾**：训练大模型需要“更聪明”和“更充分”，这意味着需要巨大的算力和时间（预训练占75%）；而推理阶段则要求“更便宜”和“更快速”，即高访存带宽、大容量和低延迟。这种需求与Token经济学（衡量经济性的指标）相结合，使得芯片设计难上加难。
**五、 架构创新的三大要求**
针对上述挑战，人工智能芯片必须满足三个基本要求：
1. **灵活性**：可编程以适应各类应用。
2. **高性能与高密度**：满足大模型需求。
3. **高能效**：适应边缘设备需求。
魏少军指出，这三大要求揭示了当前计算架构的根本不适应，甚至早在2018年，两位图灵奖获得者就曾预言计算机架构的全面革新已迫在眉睫。
**六、 中国面临的“三座大山”**
在中国，人工智能芯片的发展还面临着供应链和技术的双重挑战，主要体现在三个方面：
1. **先进制程工艺**：高端芯片制造工艺的缺失。
2. **大容量高带宽存储器**：存储与算力之间的匹配问题。
3. **高速互联**：大集群运行的稳定性。
这三个问题被形象地称为“算力墙”、“内存墙”和“通讯墙”。要解决这些问题，不能仅靠单一指标的优化，而需要多项平衡。
**七、 东方算芯的解决方案**
针对这些挑战，东方算芯提出了颠覆性的技术路线，核心在于系统性的架构创新：
1. **架构创新**：采用粗颗粒度可重构计算架构，通过软件定义和分布式集合通讯机制，大幅提升计算效率，效率可达85%以上，远超传统方案。
2. **三维堆叠技术**：通过缩短数据传输距离，将访存带宽提升五倍，同时保持计算效率。
3. **3.5D扩展结构**：结合3D和2.5D技术，在有限的封装尺寸内实现更强的算力、更宽的带宽和更大的互联规模。
**八、 供应链安全与未来展望**
该方案的一大亮点在于，它不依赖先进的制程工艺，而是通过架构和封装技术的突破，实现了在国产供应链上的全面稳定。例如，采用14纳米工艺，实现了520万亿次定点运算、6.4TB带宽和900G Scale-up带宽，性能媲美国际先进制程产品。
最后，魏少军强调，解决这些问题不仅需要技术突破，更需要设计方法学的变革。东方算芯正是基于全新的设计方法，才得以实现这一系列创新。他呼吁行业同仁跳出单点优化的局限，采用系统化的技术方案，共同推动中国算力芯片迈向新的高度。