智东西

作家 | 程茜

剪辑 | 漠影

历经484天，大家AI产业翘首以盼的DeepSeek-V4持重发布、全面开源，其同步甩出的一份硬核期间报酬，为算力期间的演进写下全新注脚。

它以系统级创新，将KV Cache规模膨大至百万级高下文；系统性压缩机制的引入，既镌汰存储与诡计的雄壮支出，也将诡计活水线的深度与复杂度推向新高度，这每一处期间突破，王人是对算力发展极限的叩问。

再将时候拨回2025年末，还有一笔粗豪通例的走动横空出世：英伟达以200亿好意思元天价拿下AI推理芯片独角兽Groq LPU推理期间的非独家授权，并将中枢团队纳入麾下。

DeepSeek-V4的期间演进，为数据流架构开释极限性能提供了适配场景；Groq 被英伟达收编后也雷同押注的是数据流架构方针，这一产业新变量果决踏进大家AI产业中枢舞台，成为撬动算力改进波澜的进犯力量。

算力改进的洪流奔涌上前，巨头的每一次布局，王人潜伏着行业迭代的风向。回望诡计机期间的演进，每一次划期间的期间改进，本色上王人是一场对算力平台的豪赌，期间道路的继承时常决定了将来数十年的产业款式。

在PC与互联网的期间，英特尔（Intel）凭借x86架构的实足性能总揽了算力疆域，并在此基础上构筑了难以撼动的软件生态帝国。但是，跟着HPC与AI波澜的到来，期间范式悄然切换。英伟达（NVIDIA）以CUDA生态配合TensorCore架构，较x86架构闭幕了十倍的性能跃迁，修复了其新一代算力霸主的地位，助其登顶大家市值之巅，完成了从图形处理器到AI引擎桂冠的加冕。

因此，英伟达首创东说念主、CEO黄仁勋比任何东说念主王人明晰，算力平台的更替从不慈祥脉脉。已往英特尔在x86生态的仁爱乡中千里睡，未能料想并行诡计的波澜；如今英伟达坐拥CUDA帝国，正派面一个更狂暴的现实——当Transformer架构的算力需求每两年暴涨750倍，当单卡算力靠近物理极限，谁会成为新一代的算力平台？

十倍级的代际跃迁时常出生于架构的颠覆而非工艺的雠校。在GTC 2026大会上，英伟达持重推出Groq 3 LPX机架级推理平台，黄仁勋称，Groq 3 LPX平台与Vera Rubin NVL72结合使用的混杂架构，可闭幕GPU强盛算力与LPU极致带宽的完好互补。这赶紧激刊行业关注。

纵不雅产业界，除了英伟达这个GPU霸主，正在给我方找一条“非GPU”的退路，此前英特尔被传以16亿好意思元价钱收购SambaNova，后转向深度协作。巨头们的惊惶已写在脸上。

而在国内，大额融资、订单的橄榄枝纷繁抛向鲲云科技等企业。

这些看似散布的热门，其实指向褪色个期间原点——可重构数据流架构。

锲而不舍，新期间的演进、教训、落地也非一旦一夕之功。期间的起始不在GPU架构性能瓶颈逐渐明确确当下、亦不在GPU挑战CPU大家算力霸主的期间；它的起始在更早之前，在英伟达还未诞生之时，在阿谁制程工艺快速迭代、CPU仍然总揽算力平台的期间，从几个学者的兴致到学术社区的建立，从一代代实验室期间的传承到产业化的星火燎原，于今已过了三十多年。

让咱们把时钟拨回35年前，从牛津大学的一间会议室提及。

一、帝国理工学院的一间实验室，可重构数据流架构火种出生（1991-2000）

1991年，牛津大学的一间会议室内，陆永青博士规划了一场诡计机体系架构的探究会，一种新的架构念念路启动被接头：改变硬件来适配软件应用。

传统架构依赖领导集体系进行诡计左右，领导间通过斡旋的存储地址空间进行配合，酿成数据读写与诡计的串行相干，影响诡计服从擢升。

淌若在架构联想中将统共领导集移除，依靠深度活水线与数据流动步骤弃世诡计，如下图所示，表面上不存在数据读写带来的诡计悠然，不错阐述物理极限性能。与此同期，在运行时重构诡计电路，则不错科罚诡计通用性。

陆永青与其导师Ian Page找到了新的旅途，其推出的Occam高层编译步骤成为可重构数据流架构历史上初次给出的系统性工程化有缱绻，在此次牛津大学探究会上发表，成为自后Handel-C编译器的基础：用C话语作念硬件并愚弄现场可编程期间，去兼顾极致性能与架构通用性。

此次探究会，自后成为欧洲最大的可重构诡计顶会FPL（现场可编程逻辑），连同陆永青创立的亚洲顶会FPT、其动作创刊主编创立的ACM TRETS，在而后的数十年间，成为这个新期间道路的主阵脚。

不同于英特尔、英伟达所主导的固定硬件架构，改变软件适配不同应用，新出生的期间专注于完全违反的方针：改变硬件适配不同应用。类比到汽车制造行业，就极端于工场不详改变活水线设立，从而针对不同车型打造有益的活水线，并通过传送带替代东说念主工搬运来科罚数据搬运的时候枉然，这种架构念念路频繁能带来10倍以至百倍的性能擢升。

1991年FPL海报（图源：FPL会议官网）

9月6日，会议闭幕，从此始创了一个全新的诡计架构，即是如今可重构数据流架构的雏形，奠定了该期间将来的中枢发展方针。动作首创东说念主的陆永青也成为推动这一规模发展的舛错前驱东说念主物。

1995年，他从牛津大学转职帝国理工学院，诞生定制诡计实验室。动作可重构数据流期间的泉源实验室，Groq、SambaNova、鲲云科技这些国表里有名创企的诞生、演进，王人与这家实验室有着千丝万缕的辩论。

期间的终极命题在于更好的落地应用。定制诡计实验室出生初期对准的即是可重构数据流架构的两大中枢挑战：

• 数据流，面向特定应用场景闭幕靠近物理极限的诡计性能；

• 可重构，在各样化场景的定制化架构间闭幕纯久了换与通用适配。

自后Occam编译期间被分拆，诞生了Celoxica，其Handel-C器具链部分被欧洲EDA巨头Mentor Graphics收购，而这家巨头即是如今大名鼎鼎的西门子EDA。

Celoxica的出生，初次将可重构数据流架构从表面构想淬真金不怕火为可供产业使用的算力有缱绻。陆永青与德国粹者Markus Weinhardt所奠定的活水线矢量化步骤，也借此完成了从学术创意想工业基座的改动，为行将到来的期间波澜埋下了决定性伏笔。

二、大泰西两岸火种交织，三代学者致力于啃下产业化结巴（2000-2016）

与此同期，大泰西此岸的斯坦福大学，亦点火了可重构数据流架构的斟酌火种。

同为各自期间道路的奠基学者，陆永青与Flynn为多年一又友。Flynn证明自然一直把稳于领导集架构斟酌，但他在Bell Labs使命的学生Oskar Mencer却对硬件数据流架构情有独钟，由他主导鼓吹的StReAm，恰是面向自合适诡计联想的典型数据流架构。

在奥地利FPL会议上，陆永青与Mencer相识，大泰西两岸的斟酌星火持重交织，其后Mencer加入帝国理工任教职东说念主员，他们协力推动数据流电路的极致优化，通过将活水线中统共软件移出，让硬件活水线得到靠近物理极限的性能，闭幕每个诡计单位每个时钟周期王人进行灵验诡计。

陆永青（左一）、Oskar Mencer（左二）获帝国理工学院不凡斟酌奖（图源：帝国理工学院官网）

跟着斟酌无间深入，可重构数据流架构与产业界的结合日益深厚，金融、医疗、石油勘测王人成为这一期间旅途阐述作用的场景。2003年，雪弗龙石油的油田勘测使命受算力瓶颈制约，Mencer打造了高性能加快诡计平台，闭幕了油田钻井服从的百倍擢升。

这之后，Mencer主导诞生的Maxeler Technologies将上述研发后果产业化，自后他渐渐专注于Maxeler的左右，逐渐淡出定制诡计实验室。

Maxeler的数据流诡计系统客户可谓大名鼎鼎，包含金融规模的JP Morgan、Citibank，动力规模的雪弗龙、ENI，还有英国Daresbury、德国Jülich等国度级超算中心。Maxeler与这些客户的协作证明，可重构数据流架构照旧成为企业舛错业务的刚需算力载体。

Mencer之后，海表里学者勇往直前。

陆永青证明创办的帝国理工定制诡计实验室成为北好意思、欧洲、亚洲学术接头与疏导的交织点。Michael Flynn之后多位领导集期间体系学者到定制诡计实验室疏导访学，其中就包括斯坦福大学的Kunle Olukotun证明。多年后，Groq收购了Mencer创办的Maxeler Technologies，而Groq恰是那时Olukotun创立的SambaNova在好意思国最大的竞争敌手，亦是这种大家期间疏导下的势必。

随后，协助陆永青左右实验室的，雷同是一位香港学者：本硕博均毕业于香港汉文大学的蔡权雄。他在定制诡计实验室主导了CUBE与Axel集群两大秀丽性格式，为可重构诡计的规模化考证打下了进犯工程基础。

其中，CUBE将64颗FPGA在一个超大型印刷电路板上用Torus互联接构构成更大诡计节点，谷歌TPU团队用2D Torus将TPU互联也采选了肖似念念路。

Axel集群则是用32台异构诡计节点，每个诡计节点包含FPGA加快卡、GPU加快卡、高性能CPU，节点间用InfiniBand和Gigabit Ethernet互联，成为复旧实验室多年科研使命的核默算力平台。

CUBE格式论文主页

啃下这两块硬骨头后，对工程闭幕充满情切的蔡权雄投身工业界，挑战“芯片”这一大工程，后续加入英国芯片企业Imagination Technologies负责 SoC芯片研发。

毕业于复旦大学的新一代的实验室负责东说念主牛昕宇成为推动可重构数据流向ASIC演进的舛错东说念主物。

凭借高度可编程性，FPGA曾耐久动作定制诡计实验室研发与产业化的主力平台。其多粒度可重构特质可完好适配各样可重构数据流架构，闭幕极高的算力愚弄率，但比特级重构依赖巨额SRAM，在芯单方面积、功耗与重构蔓延上付出数倍乃至十倍代价。

这让可重构数据流架构的上风被现存考证平台自己的巨大支出对消，性能增益被严重抹平，尤其在与英伟达新一代旗舰芯片的正面交锋中，二者峰值算力差距悬殊，在履行应用层面难以展现其性能上风。

从诞生鲲云科技后的期间与产物方针来看，那时牛昕宇照旧相识到必须要找到充足深的应用场景作念ASIC芯片，能力绝对开释这一架构的全部潜能。

而当时时代抛给他们的命题是：究竟哪个战场，才领有充足磅礴的算力需求，足以复旧起这么一颗全新架构ASIC芯片的出生？

陆永青（左）、牛昕宇（右）（图片来自汇注）

时值2011年前后，这个问题在实验室里面无东说念主能解，放眼大家业界亦无定论。可编程逻辑科罚有缱绻供应商Tabula曾以通讯规模为突破口，融资逾两亿好意思元大举鼓吹，最终未能买通产业化通路。

濒临前路迷雾，实验室在仿真诡计、生物诡计、金融诡计与机器学习场景探索的斟酌后果接续发表，险些袒护了那时统共具备后劲的高性能诡计场景。在实践中，金年会(JinNianHui)体育牛昕宇与陆永青给出了最求实的谜底：既然方针未明，便广撒网、逐场试真金不怕火。

站在2026年回望，谜底已可想而知，信得过承载起磅礴算力需求的，恰是彼时方才萌芽的全新算法波澜：深度学习。但是在十五年前，探索者们只可靠一次次试错与返航，渐渐强迫出完整的期间领土。从实验室同期发表的后果中不难窥见，其斟酌重点渐渐拘谨：从各样通用应用，聚焦到卷积与矩阵运算，最终锚定深度学习加快。

在这条莫得前路可参照的耐久主义创新说念路上，陆永青以600余篇高水平论文，构筑起可重构诡计规模坚实的表面与期间根基，成为国际上少有的三院院士（IEEE Fellow、英国诡计机学会会士与英国皇家工程院院士），在这一规模领有无可替代的学术地位，其斟酌后果深刻影响了赛说念内一系列舛错方针的发展。

从陆永青奠基始创、点火可重构诡计的学术火种，到蔡权雄、牛昕宇等东说念主致力于传承、执续添薪，三代东说念主杰出二十载深耕不辍，让可重构数据流架构与深度学习的交织之路，从暧昧理念走向久了图景探索。

三、下一代算力平台之争：从群雄并起到三分天地（2017年于今）

2017年，AlphaGo的火热与谷歌TPU的出世，为可重构数据流架构的AI芯片产业化铺平了临了的说念路。帝国理工定制诡计实验室中枢团队：实验室首创东说念主与两代实验室负责东说念主归国创立鲲云科技，持重启动了中国的产业化征程。

与此同期，大洋此岸的硅谷，一场雷同聚焦可重构数据流期间的算力角逐同步启幕。SambaNova与Groq接踵诞生，成为搅拌大家AI芯片款式的重生力量。

Groq由深度参与谷歌第一代TPU研发的Jonathan Ross率领中枢研发阵营创办。为打造数据流期间壁垒，2022年3月，Groq收购了定制诡计实验室在鲲云之前的产业化企业Maxeler，将其中枢期间纳入麾下，在后续产物迭代中深度交融数据流辩论期间，构建起自己的期间竞争力。

而与Groq并肩站上赛说念的SambaNova，由斯坦福大学两位证明Kunle Olukotun、Christopher Ré，以及甲骨文前高管Rodrigo Liang相接创立。

动作中枢期间灵魂东说念主物，Kunle Olukotun证明早年深耕多核CPU诡计规模，后将斟酌重点转向可重构诡计，与帝国理工学院定制诡计实验室建立协作。不错看到，在创立SambaNova前后，Olukotun证明于2018年出席了鲲云科技在深圳主持的大家东说念主工智能应用创新峰会，同场的MIT的Arvind证明，曾从事早期动态数据流架构的斟酌使命。这是一次期间产业化的早期碰撞。

Kunle Olukotun证明（左三），Arvind证明（左七）（图片来自汇注）

期间波澜下，大家算力赛说念期间演进渐渐走向深水区。彼时少有东说念主关注的可重构数据流期间疏导日深，而同期崛起的企业道路渐渐分野，最终在可重构数据流诡计的领土上，镌刻出三大中枢期间方针：数据流架构、可重构架构，以及兼具二者上风、交融创新的可重构数据流架构，开启了三足鼎峙的期间博弈期间。

可重构数据流架构赛说念三条期间道路（智东西制表）

数据流道路以谷歌TPU及Groq为代表，从谷歌TPU的脉动阵列，到Groq LPU，长久围绕深度学习构建极致硬件活水线，通盘向着物感性能的天花板突进。

2016年，谷歌发布第一代TPU，以片内固定诡计阵列为骨架，凭借二维数据流践诺模式，闭幕详情趣、高浑沌的强悍算力输出。时于当天，TPU的产业地位已如日中天：AI独角兽Anthropic高达210亿好意思元的多数订单、Meta数十亿好意思元的采购条约纷繁投向谷歌，苹果、SpaceX等科技巨头亦成为其潜在进犯客户，数据流架构的政策价值尽显无遗。

Groq的出生，是谷歌第一代TPU中枢团队对“无领导集”理念的极致贯彻。首创东说念主Jonathan Ross深谙脉动阵列之痛，为Groq LPU继承了一条最激进的旅途：绝对毁掉冯·诺依曼架构的领导退换，将硬件打磨为一条刚性的超等活水线。2024年2月，Groq凭借运行Llama 2 70B时十倍于同期GPU的生成速率与极低蔓延，一战成名，让天下看到了架构的性能据说和在大模子推理期间的总揽力。

可重构阵营，SambaNova凭借硬件动态重构智商，可在电路运行时纯真改变结构，通用性远超传统数据流架构。在其白皮书联想中，诡计单位互联采选可重构架构，中枢诡计基于SIMD核，终究难以解脱领导集不竭，无法涉及无领导集数据流活水线的极致性能。

鲲云科技则是可重构数据流阵营的代表企业，其架构本色集可重构与数据流上风：数据流以硬件活水线形式提供极限性能，可重构以动态可重构息争硬件电路提供通用性。鲲云科技发布的初代产物CAISA3.0（大家首款可重构数据流量产芯片），第三方测试数据浮现，相较于同期英伟达产物，CAISA3.0闭幕了高达11.6倍的芯片愚弄率擢升与134.93倍的蔓延镌汰，以量级上风展现了可重构数据流架构的后劲。第二代芯片CAISA430量产和进一步落地，其在深度学习和大模子推理等模子支执上延续了同等的性能代际上风。

综上，一众前锋企业入局可重构数据流规模，开启产业化征程。点点星火就此汇聚，东西方顶尖期间力量形成呼应，终成席卷下一代诡计架构的燎原之势。

四、可重构数据流性能据说之后，规模化营业化解围

正如开篇所言，大路至简，一代算力平台的崛起，终究要回来产物层面的两大中枢拷问：其一，能否闭幕性能与蔓延的十倍跃迁？其二，能否构筑可积存、可演进的算力生态，复旧规模化营业落地？

Groq、鲲云科技等公开的基准测试数据已足以考证可重构数据流架构对第一个中枢问题的修起：它照实带来了数目级的性能颠覆。

而跟着DeepSeek-V4持重发布，数据流架构的自然上风进一步得到阐述。这类架构的性能天花板，恰巧依托于更深、更复杂的诡计活水线：活水线层级越长、数据链路依赖越繁复，数据流架构在领导级并行退换、细粒度数据局部性挖掘、异步践诺逃匿访存蔓延上的先天上风，就越能被阐述出来，性能增益也愈发显赫。

但是，性能的突破仅仅入场券，生态的壁垒才是护城河。在被收购前，Groq通过Groq Cloud提供Token处事，其架构的通用性与生态的可积存性，外界难以考查全貌。反不雅国内，鲲云科技CAISA系列芯片已袒护2000余家生态客户，闭幕行业随处吐花。国内企业用营业进展修起第二个中枢问题：可重构架构或可重构数据流架构，因为具备可重构智商，其算力平台具有积存生态的智商。

另一面，则是科技巨头对将来领土的精确收编。巨头们垂青的不再是短期的产物迭代，而是那些在长达十几年的孤独探索中千里淀下来的顶尖东说念主才与底层期间专利。其中最具代表性的是Groq和SambaNova。

旧年年底，英伟达掏出200亿好意思元天价，与Groq强项非独家授权条约，收编整个团队。Groq的期间已被整合进英伟达最新的Rubin平台，本年GTC大会上英伟达发布NVIDIA Groq 3 LPU，基于Groq 3的LPX机架瞻望将在本年下半年上市。

NVIDIA Groq 3 LPX机架系统（图源：英伟达官网）

同庚10月，英特尔被传以16亿好意思元（折合东说念主民币111亿元）收购SambaNova。本年2月尘埃落定，转向协作，整合英特尔至强处理器、GPU、汇注与存储以及SambaNova系统，迎接推理机遇。

英伟达与英特尔接踵向这两家新锐抛出橄榄枝，秀丽着行业双巨头在现存布局除外，再落一枚至关进犯的分离化政策重子，直指执续爆发式增长的AI推理市齐集枢本地。

而这，恰是可重构数据流架构真梗直展宏图的主场。

两类企业旅途分离，却在期间波澜下同归殊途：一方以规模化落地让期间红利普惠产业，一方以巨头生态交融让前沿创新深度扎根。二者相向而行，共同将可重构数据流诡计架构推向全新的历史高度。

在这场云蒸霞蔚的期间变革中，陆永青院士创立的定制诡计实验室从学术探索走向工程实践，再进程鲲云科技等企业推向产业规模化落地。这通盘演进，中国粹者和芯片企业走出了一条自主可控、大家引颈的分离化解围之路，为中国鄙人一代智能诡计架构竞争中霸占了持重的政策先机。

结语：三十载潮涌，中国芯的将来

不同于“中国英伟达”式的追逐叙事，可重构数据流这类专注于底层创新的架构，在早期曾资格漫长的千里寂与不被剖释。国内首批AI芯片企业险些同期而立，在英伟达笼罩行业的八年暗影里信守深耕，直至2025年前后才迎来老本化加快。通盘走来，它们长久直面创新者的终极拷问：淌若道路不足巨头，凭何争锋？淌若道路足以颠覆款式，为何巨头未尝布局？

八年后，黄仁勋在GTC大会上躬行发布Groq 3 LPU，给出了谜底。

更具期间真谛的是，当大家产业界重新凝视可重构数据流架构时，中国团队已在这一规模深耕三十余年——从帝国理工的泉源实验室到中国的产业化落地，期间创新的泉源与产业化主阵脚，正在发生历史性的位移。

这一位移并非偶而。追想中国芯片产业三十年，从”市集换期间”的联合模式，到”奴婢式创新”的追逐叙事，底层架构的”从0到1″长久是最难的命题。可重构数据流架构的解围旅途提供了另一种可能：当学术泉源、工程考证、产业化形成完整链条，且中枢团队长久主导期间演进时，中国初次在诡计架构的”无东说念主区”领有了与硅谷同步创新、以至局部率先的智商。其所证明的也不再是“中国英伟达”或“中国Groq”故事，而是在大家范围内进行泉源创新的“中国泉源故事”。

八年前，当这一赛说念尚处蛮荒、巨头尚未入局时，深圳的产业生态为这场”泉源创新”提供了舛错泥土——完整的电子产业链镌汰了流片门槛，丰富的应用场景加快了期间考证，而勇于在”无东说念主区”下注的老本与政策环境，则让长周期创新成为可能。

从”国际期间输入”到”原土创新输出”，下一代诡计架构的主阵脚回荡，本色上是一场对于”创重生态”的耐久主义凯旋。

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