当 ChatGPT 掀起的生成式 AI 浪潮席卷全球，人工智能正经历着从 “工具理性” 到 “通用智能” 的范式革命。

这场革命的底层支撑，是算力芯片在架构创新、性能边界、生态构建上的持续突破。

从 GPU 单核性能提升到 HBM 与先进封装的协同创新，从海外技术垄断到国产算力生态的破局，算力芯片的演进轨迹，正深刻重塑全球科技产业的竞争格局。

一、算力芯片的技术演进：从通用计算到异构融合的范式革命

（一）GPU 架构的深度适配与生态壁垒

GPU 之所以成为 AI 算力的核心载体，源于其针对矩阵运算的深度优化架构。以英伟达 H100 为例，其采用的 Transformer Engine 专为自注意力机制设计，可动态分配 FP16/BF16 精度计算，在保持模型精度的同时提升 30% 训练速度。

这种硬件与算法的深度协同，构建了难以逾越的技术壁垒 ——CUDA 生态经过 20 年积淀，形成了包含 500 + 工具库、300 万开发者的完整体系，PyTorch、TensorFlow 等主流框架 95% 的算子依赖 CUDA 加速，构成 “硬件 + 软件 + 开发者” 的三维护城河。

然而，GPU 的性能天花板正逐渐显现。随着晶体管尺寸接近原子级别，12nm 以下制程的漏电功耗问题导致算力提升边际效应递减，倒逼行业转向异构计算架构。AMD 的 MI300X 通过集成 12 颗 Zen4 CPU 核心与 5 颗 CDNA3 GPU 核心，实现计算密度提升 8 倍，展现了 CPU+GPU+NPU 异构融合的潜力。

（二）HBM 技术：突破 “内存墙” 的关键密钥

AI 模型参数规模的爆炸式增长（GPT-4 达 1.7 万亿参数），使存储带宽成为新瓶颈。传统 GDDR6 的带宽仅 600GB/s，无法满足万亿参数模型的实时调用需求。HBM 通过 3D 堆叠技术（TSV 硅通孔）将 4-12 层 DRAM 垂直集成，使单芯片带宽突破 3TB/s（HBM3），较 GDDR6 提升 5 倍以上。

这种技术创新带来的不仅是性能提升，更是计算范式的变革 —— 英伟达 H100 搭载 80GB HBM3，可在芯片内直接存储千亿参数模型，减少 90% 的数据搬运能耗。

产业链数据显示，2024 年全球 HBM 出货量达 4.9 亿 GB，同比增长 58%，SK 海力士、三星、美光三家占据 99% 市场份额。

但供应链风险同样显著：2023 年 Q4 SK 海力士 HBM3 订单已排至 2025 年，供不应求推高价格 —— 单 GB 售价达 15 美元，是普通 DRAM 的 10 倍。

（三）先进封装：连接异构算力的 “数字桥梁”

当摩尔定律放缓，先进封装成为延续 “硅基神话” 的关键。台积电 CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）技术通过 2.5D 集成，将 HBM 与 GPU/CPU 放置在同一硅中介层，使芯片间互联带宽提升至 900GB/s（H100），较传统封装提升 10 倍。

这种技术需要突破三大难点：一是中介层制造（线宽≤5 微米），二是微凸点键合（间距≤50 微米），三是散热设计（单芯片功耗超 700W）。

全球先进封装市场呈现寡头垄断格局：台积电 CoWoS 产能占比达 60%，支撑英伟达 80% 的高端 GPU 封装；日月光、三星分别通过 EMIB、X-Cube 技术分食剩余市场。2023 年全球 2.5D/3D 封装市场规模达 150 亿美元，预计 2028 年增至 400 亿美元，CAGR 达 22%。

二、国产算力芯片的突围路径：从技术跟随到生态破局

（一）架构创新：在细分领域建立差异化优势

面对英伟达的先发优势，国产厂商选择 “场景聚焦 + 架构创新” 策略。寒武纪 MLU370 采用混合精度计算架构，在图像识别推理场景能效比达 20TOPS/W，较 GPU 提升 3 倍，已进入商汤、旷视等企业供应链。

海光信息深算二号基于 x86 指令集与 “类 CUDA” 生态（ROCm 平台），实现对 PyTorch 的 95% 算子兼容，在互联网行业模型微调场景市占率突破 10%。

更激进的创新来自专用芯片领域。华为昇腾 910D 采用达芬奇架构，通过 3D Cube 计算单元优化矩阵运算，FP16 算力达 280 TFLOPS，支撑鹏程・等万亿参数模型训练，成为国内唯一可对标 A100 的训练芯片。

（二）生态构建：突破 “硬件易造，生态难建” 的困局

生态建设的核心是打破 “开发者锁定”。英伟达 CUDA 拥有 500 + 数学库、200 + 行业解决方案，开发者迁移成本极高。国产厂商采取 “双轨制” 策略：短期通过兼容 CUDA 降低门槛（如摩尔线程 MTT S3000 支持 CUDA 11.6 API），长期构建自主生态 —— 华为 MindSpore 已形成 “框架 - 工具链 - 硬件” 闭环，支持 50 + 大模型训练，在科学计算领域实现对 TensorFlow 的部分替代。

政府与企业协同加速生态落地。深圳、北京等地建立 “信创算力中心”，强制要求政务 AI 系统采用国产芯片，带动寒武纪、海光信息订单量年增 40%。

2024 年本土 AI 芯片在金融、能源领域的渗透率从 18% 提升至 38%，形成 “政策引导 - 场景落地 - 生态反哺” 的正向循环。

（三）产业链协同：破解 “设计强、制造弱” 的短板

国产算力芯片的最大痛点在于制造环节。中芯国际 14nm 制程良率达 95%，但 7nm 以下制程受限于 EUV 光刻机供应，与台积电存在 2-3 代差距。

突破路径在于 “Chiplet + 先进封装”：芯原微电子的 Chiplet 设计平台已实现 4 颗 GPU 芯片互联，等效算力达 A100 的 70%。

长电科技的 2.5D 封装产能预计 2024 年突破 10 万片 / 月，支持 HBM 与国产 GPU 的集成封装。

图:智算中心算力基础架构

三、未来竞争焦点：从性能比拼到体系化作战

（一）算力网络：重构全球算力资源布局

随着 “东数西算” 工程推进，中国算力基础设施正从 “分散建设” 转向 “集约化调度”。

深圳规划 2025 年算力规模达 18000 PFLOPS（FP32），通过算力调度平台实现 GPU 利用率从 30% 提升至 75%。

这种变革对算力芯片提出新要求：需支持远程集群管理（如 RDMA 技术）、动态负载均衡（如智能网卡集成），华为昇腾 Atlas 900 已实现万卡级集群的秒级故障恢复。

（二）绿色算力：背面供电技术开启能效革命

高算力伴随高功耗，单台 AI 服务器功耗突破 5kW，数据中心 PUE（电源使用效率）成为关键指标。

背面供电技术（BSPDN）通过将电源网络迁移至芯片背面，减少 20 层以上的金属互联，使 IR 压降从 50mV 降至 20mV，算力密度提升 44% 的同时降低 15% 能耗。

英特尔 20A 工艺已集成 PowerVia 技术，台积电 2nm 制程规划背面供电方案，国产厂商中芯国际联合希荻微开发 48V 高压供电架构，预计 2024 年实现商用。

（三）算力安全：构建自主可控的产业防线

美国对 A100、H100 的出口管制持续升级，2023 年 10 月新增对 H800、A800 的限制，倒逼国内建立 “算力备胎” 体系。

从技术层看，需突破三大安全边界：芯片设计（EDA 工具国产化率提升至 30%）、制造工艺（12nm 以下制程设备国产化率达 20%）、生态安全（国产 AI 框架市场份额突破 25%）。

2023 年国家大基金二期注资寒武纪、海光信息合计 50 亿元，加速构建自主算力供应链。

在重构中定义智算时代

AI 智算时代的竞争，本质是 “技术架构 + 产业生态 + 资源调度” 的体系化比拼。当算力芯片从单一硬件升级为 “算力网络节点”，其演进逻辑已超越技术本身 —— 它既是大国博弈的战略筹码（全球 AI 算力 70% 集中于美中两国），也是产业变革的核心引擎（预计 2030 年全球算力芯片市场达 3000 亿美元）。

对于中国而言，突破之路在于 “双链融合”：在技术链上，通过 HBM、Chiplet、背面供电等跨代技术实现 “弯道超车”。

在生态链上，依托政府引导、场景落地、开发者培育构建自主创新体系。

当算力芯片成为数字经济的 “通用语言”，唯有掌握其核心定义权，才能在智算时代的浪潮中锚定航向，引领下一场科技革命的范式转移。