年，人工智能应用范围继续扩大，而算力作为承载人工智能应用的驱动力，推动了整个人工智能产业的演进。AI芯片为云、边、端多方协同提供了必要的算力支持，自然成为国内外工业界和学术界共同角逐的热点。AI云端训练芯片设计难度大、行业垄断程度高，能独立完成设计、流片，并实现量产和落地商业化的国产芯片企业屈指可数。燧原科技就是其中一家。10月28日，燧原科技专为人工智能应用开发的云端训练加速芯片“邃思”（DTU,DeepThinkingUnit），获评由中国电子信息产业发展研究院评选的“中国芯”年度重大创新突破产品奖。这一奖项面向“有重大技术创新、填补国内技术或市场空白，对完善自主供应链具有较大贡献且产生较显著经济社会效益的单款芯片产品”，邃思芯片是仅有的四款获奖产品之一。邃思芯片赶上了行业商业化价值爆发的关键时期。据市场研究机构Tractica预测，全球AI芯片市场规模将由年的51亿美元增长到年的亿美元，CAGR将达46.14%。据IDC预计，到年，中国将拥有全球数据量的27.8%。随着数据量的爆发式增长，人工智能应用场景越来越丰富，对于算力的巨大需求让中国IC产业面临严峻的挑战，但也蕴含了极大的机遇。今年，国务院也发布《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》，从财税、投融资、研究、人才、知识产权、市场应用和国际合作等组合措施，重点支持集成电路企业及其相关产业链的发展。中国芯片市场需求旺盛，但国产品牌要撬动巨头的垄断局面并不容易。艾瑞咨询发布的年《AI芯片行业研究报告》指出，目前AI芯片行业接近Gartner技术曲线泡沫顶端，只有通过市场检验和筛选的优质团队才能够继续获得产业、政策和资本的青睐与支持。在这样的背景下，燧原科技是如何快速完成自主设计、流片、量产？又是如何在行业高度垄断的环境下推进商业化？带着这些问题，我们采访了燧原科技创始人兼COO张亚林。以下为36氪与张亚林的访谈内容整理。18个月里一次性流片成功，设计与量产均自主完成获得了“中国芯”年度重大创新突破产品奖的邃思芯片，从架构设计、产品设计到软硬件开发、流片，甚至到量产的所有环节，全部是由燧原科技团队独立完成的。作为一家以高端人工智能训练产品切入数据中心市场的初创公司，燧原科技仅经历18个月的高强度开发，就于年12月发布了“邃思”人工智能训练芯片和基于“邃思”芯片的人工智能训练加速卡“云燧T10”。Q：AI训练芯片“邃思”能在18个月里一次性流片成功，背后主要的原因是什么？张亚林认为主要原因有三个。“第一，我们设定了‘高举高打’的目标和踏实聚焦的执行计划；第二，我们组建了非常优秀的研发团队，并得到了业内众多战略伙伴的大力支持；第三，我们有一套系统化的项目管理制度，保证项目的每一个里程碑都可以顺利达到。”张亚林认为，正是“做大芯片，拼硬科技”的初心，在创业之初吸引了志同道合的伙伴，迅速组建了团队。在开发第一个芯片时，全公司只有人左右。“从产品定义、架构设计，到芯片的研发、流片再到后续的产品测试验证、量产等等，这人组成了一个全链路的团队。”张亚林说。燧原科技的团队成员基本集中在上海张江和北京中关村——两个中国历史最悠久的集成电路研发中心。所有员工的平均工作年限达到10年，很多工程师甚至有超过15年的研发经验。“他们中的绝大多数人来自于业内知名的半导体公司和软件、互联网企业。”张亚林说。Q：在整个研发过程之中，最困难的是哪个环节？“我认为最难的部分有两个——一头一尾。”张亚林说。他回忆，年4月，燧原科技启动邃思芯片项目时，全公司只有3个人，“连电脑、开发环境都要从头准备”。从产品定义、团队招募，到与产业链上下游伙伴合作，直至年5月成功流片。“尾”指的是量产环节。用张亚林的话来说，“从前期设计到成功完成流片，其实也只是走了整条路的一半。”实际上，从芯片回到实验室里点亮，再到量产，还需要将近一年的时间。在这一年的时间里面，有很多困难要攻克，比如芯片的良率、散热、稳定性、可靠性、以及成本的控制，性能的优化等等，这些问题涉及到很多的核心技术。“通常，如果你没有参与过大规模量产大芯片，你是不会掌握这种核心技术的。”张亚林说。“我们比较幸运的是，建立了一支完整建制的产品设计和量产团队。很多团队成员拥有大芯片大规模量产的经验，所以我们才能顺利完成整个流程。”Q：目前芯片的产能情况如何？如何控制成本？据张亚林介绍，在打通了量产流程后，燧原科技在芯片产能上发挥稳定。“大芯片的良率和散热稳定性是很有挑战的。我们在量产过程中跟GlobalFoundry和日月光进行了非常紧密的合作，目前我们的良率已经完全符合了GlobalFoundry关于良率的指引。”张亚林说。同时，燧原科技通过用验证方法学和验证覆盖率来确保芯片设计质量和制造质量，并通过软硬件联合性能以实现端到端的性能调优，保证了产品质量。“今年我们做了提前备货，同时优化供应链，所以在整个供应链上供货充分。又因为我们的量产环节没有外包，因此成本的优化和控制权全部掌握在自己团队的手里。”张亚林说。既有高算力，又有灵活性，“高性价比”的国产芯片年，AI芯片市场理性回归，投资人开始更多地
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