智东西

作家 | 程茜

裁剪 | 漠影

历经484天，环球AI产业翘首以盼的DeepSeek-V4厚爱发布、全面开源，其同步甩出的一份硬核时间薪金，为算力时期的演进写下全新注脚。

它以系统级创新，将KV Cache鸿沟彭胀至百万级凹凸文；系统性压缩机制的引入，既裁汰存储与联想的高大支出，也将联想活水线的深度与复杂度推向新高度，这每一处时间突破，齐是对算力发展极限的叩问。

再将时辰拨回2025年末，还有一笔碎裂旧例的往来横空出世：英伟达以200亿好意思元天价拿下AI推理芯片独角兽Groq LPU推理时间的非独家授权，并将中枢团队纳入麾下。

DeepSeek-V4的时间演进，为数据流架构开释极限性能提供了适配场景；Groq 被英伟达收编后也不异押注的是数据流架构标的，这一产业新变量果决踏进环球AI产业中枢舞台，成为撬动算力立异波澜的障碍力量。

算力立异的大水奔涌上前，巨头的每一次布局，齐装璜着行业迭代的风向。回望联想机时间的演进，每一次划时期的时间立异，施行上齐是一场对算力平台的豪赌，时间阶梯的摄取时时决定了畴昔数十年的产业形态。

在PC与互联网的时期，英特尔（Intel）凭借x86架构的完全性能统带了算力疆域，并在此基础上构筑了难以撼动的软件生态帝国。可是，跟着HPC与AI波澜的到来，时间范式悄然切换。英伟达（NVIDIA）以CUDA生态配合TensorCore架构，较x86架构达成了十倍的性能跃迁，开导了其新一代算力霸主的地位，助其登顶环球市值之巅，完成了从图形处理器到AI引擎桂冠的加冕。

因此，英伟达独创东说念主、CEO黄仁勋比任何东说念主齐明晰，算力平台的更替从不缓和脉脉。曩昔英特尔在x86生态的良善乡中千里睡，未能料想并行联想的波澜；如今英伟达坐拥CUDA帝国，高洁面一个更狰狞的现实——当Transformer架构的算力需求每两年暴涨750倍，当单卡算力靠拢物理极限，谁会成为新一代的算力平台？

十倍级的代际跃迁时时出生于架构的颠覆而非工艺的改造。在GTC 2026大会上，英伟达厚爱推出Groq 3 LPX机架级推理平台，黄仁勋称，Groq 3 LPX平台与Vera Rubin NVL72结合使用的羼杂架构，可达成GPU强劲算力与LPU极致带宽的完满互补。这飞速激勉行业关注。

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，后转向深度结合。巨头们的慌张已写在脸上。

而在国内，大额融资、订单的橄榄枝纷纷抛向鲲云科技等企业。

这些看似踱步的热门，其实指向并吞个时间原点——可重构数据流架构。

水滴石穿，新时间的演进、熟识、落地也非一旦一夕之功。时间的起先不在GPU架构性能瓶颈逐渐明确确当下、亦不在GPU挑战CPU环球算力霸主的时期；它的起先在更早之前，在英伟达还未诞生之时，在阿谁制程工艺快速迭代、CPU仍然统带算力平台的时期，从几个学者的风趣到学术社区的建立，从一代代实验室时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，陆永青博士斟酌了一场联想机体系架构的研讨会，一种新的架构想路运转被商讨：调动硬件来适配软件应用。

传统架构依赖领导集体系进行联想管理，领导间通过调和的存储地址空间进行配合，酿成数据读写与联想的串行关系，影响联想效用培植。

要是在架构联想中将扫数领导集移除，依靠深度活水线与数据流动步骤适度联想，如下图所示，表面上不存在数据读写带来的联想忻悦，不错阐述物理极限性能。与此同期，在运行时重构联想电路，则不错责罚联想通用性。

陆永青与其导师Ian Page找到了新的旅途，其推出的Occam高层编译容貌成为可重构数据流架构历史上初度给出的系统性工程化决策，在此次牛津大学研讨会上发表，成为自后Handel-C编译器的基础：用C谈话作念硬件并运用现场可编程时间，去兼顾极致性能与架构通用性。

此次研讨会，自后成为欧洲最大的可重构联想顶会FPL（现场可编程逻辑），连同陆永青创立的亚洲顶会FPT、其行为创刊主编创立的ACM TRETS，在而后的数十年间，成为这个新时间阶梯的主阵脚。

不同于英特尔、英伟达所主导的固定硬件架构，调动软件适配不同应用，新出生的时间专注于完全相背的标的：调动硬件适配不同应用。类比到汽车制造行业，就特殊于工场约略调动活水线建立，从而针对不同车型打造很是的活水线，并通过传送带替代东说念主工搬运来责罚数据搬运的时辰耗尽，这种架构想路频繁能带来10倍甚而百倍的性能培植。

1991年FPL海报（图源：FPL会议官网）

9月6日，会议斥逐，从此草创了一个全新的联想架构，即是如今可重构数据流架构的雏形，奠定了该时间畴昔的中枢发展标的。行为独创东说念主的陆永青也成为推动这一鸿沟发展的关节前驱东说念主物。

1995年，他从牛津大学转职帝国理工学院，诞生定制联想实验室。行为可重构数据流时间的起源实验室，Groq、SambaNova、鲲云科技这些国表里有名创企的诞生、演进，齐与这家实验室有着千丝万缕的研究。

时间的终极命题在于更好的落地应用。定制联想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，面向特定应用场景达成靠拢物理极限的联想性能；

• 可重构，在千般化场景的定制化架构间达成生动切换与通用适配。

自后Occam编译时间被分拆，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，初度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决策。陆永青与德国粹者Markus Weinhardt所奠定的活水线矢量化容貌，也借此完成了从学术创意料工业基座的出动，为行将到来的时间波澜埋下了决定性伏笔。

二、大泰西两岸火种交织，三代学者力争啃下产业化难题（2000-2016）

与此同期，大泰西此岸的斯坦福大学，亦焚烧了可重构数据流架构的研究火种。

同为各自时间阶梯的奠基学者，陆永青与Flynn为多年一又友。Flynn教养诚然一直寄望于领导集架构研究，但他在Bell Labs责任的学生Oskar Mencer却对硬件数据流架构情有独钟，由他主导鼓动的StReAm，恰是面向自稳健联想联想的典型数据流架构。

在奥地利FPL会议上，陆永青与Mencer明白，大泰西两岸的研究星火厚爱交织，滚球app中国官网下载入口其后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，通过将活水线中扫数软件移出，让硬件活水线赢得靠拢物理极限的性能，达成每个联想单位每个时钟周期齐进行灵验联想。

陆永青（左一）、Oskar Mencer（左二）获帝国理工学院超卓研究奖（图源：帝国理工学院官网）

跟着研究不竭深入，可重构数据流架构与产业界的结合日益深厚，金融、医疗、石油勘察齐成为这一时间旅途阐述作用的场景。2003年，雪弗龙石油的油田勘察责任受算力瓶颈制约，Mencer打造了高性能加快联想平台，达成了油田钻井效用的百倍培植。

这之后，Mencer主导诞生的Maxeler Technologies将上述研发效用产业化，自后他缓缓专注于Maxeler的管理，逐渐淡出定制联想实验室。

Maxeler的数据流联想系统客户可谓大名鼎鼎，包含金融鸿沟的JP Morgan、Citibank，动力鸿沟的雪弗龙、ENI，还有英国Daresbury、德国Jülich等国度级超算中心。Maxeler与这些客户的结合讲明，可重构数据流架构依然成为企业关节业务的刚需算力载体。

Mencer之后，海表里学者勇往直前。

陆永青教养创办的帝国理工定制联想实验室成为北好意思、欧洲、亚洲学术商讨与疏导的交织点。Michael Flynn之后多位领导集时间体系学者到定制联想实验室疏导访学，其中就包括斯坦福大学的Kunle Olukotun教养。多年后，Groq收购了Mencer创办的Maxeler Technologies，而Groq恰是其时Olukotun创立的SambaNova在好意思国最大的竞争敌手，亦是这种环球时间疏导下的势必。

随后，协助陆永青管理实验室的，不异是一位香港学者：本硕博均毕业于香港汉文大学的蔡权雄。他在定制联想实验室主导了CUBE与Axel集群两大标识性神气，为可重构联想的鸿沟化考证打下了障碍工程基础。

其中，CUBE将64颗FPGA在一个超大型印刷电路板上用Torus互联结构构成更大联想节点，谷歌TPU团队用2D Torus将TPU互联也吸收了访佛想路。

Axel集群则是用32台异构联想节点，每个联想节点包含FPGA加快卡、GPU加快卡、高性能CPU，节点间用InfiniBand和Gigabit Ethernet互联，成为守旧实验室多年科研责任的核默算力平台。

CUBE神气论文主页

啃下这两块硬骨头后，对工程达成充满关怀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演进的关节东说念主物。

凭借高度可编程性，FPGA曾历久行为定制联想实验室研发与产业化的主力平台。其多粒度可重构特色可完满适配千般可重构数据流架构，达成极高的算力运用率，但比特级重构依赖大宗SRAM，在芯单方面积、功耗与重构延伸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，在施行应用层面难以展现其性能上风。

从诞生鲲云科技后的时间与居品标的来看，其时牛昕宇依然坚毅到必须要找到豪阔深的应用场景作念ASIC芯片，才能透顶开释这一架构的全部潜能。

而当通常代抛给他们的命题是：究竟哪个战场，才领有豪阔磅礴的算力需求，足以守旧起这么一颗全新架构ASIC芯片的出生？

陆永青（左）、牛昕宇（右）（图片来自蚁集）

时值2011年前后，这个问题在实验室里面无东说念主能解，放眼环球业界亦无定论。可编程逻辑责罚决策供应商Tabula曾以通讯鸿沟为突破口，融资逾两亿好意思元大举鼓动，最终未能买通产业化通路。

面临前路迷雾，实验室在仿真联想、生物联想、金融联想与机器学习场景探索的研究效用连续发表，简直掩饰了其时扫数具备后劲的高性能联想场景。在实践中，博亚体育app中国官网入口牛昕宇与陆永青给出了最求实的谜底：既然标的未明，便广撒网、逐场试真金不怕火。

站在2026年回望，谜底已了然于目，确凿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。可是在十五年前，探索者们只可靠一次次试错与返航，缓缓强迫出完整的时间疆域。从实验室同期发表的效用中不难窥见，其研究要点逐渐管束：从千般通用应用，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历久意见创新说念路上，陆永青以600余篇高水平论文，构筑起可重构联想鸿沟坚实的表面与时间根基，成为国际上少有的三院院士（IEEE Fellow、英国联想机学会会士与英国皇家工程院院士），在这一鸿沟领有无可替代的学术地位，其研究效用深远影响了赛说念内一系列关节标的的发展。

从陆永青奠基草创、焚烧可重构联想的学术火种，到蔡权雄、牛昕宇等东说念主力争传承、捏续添薪，三代东说念主超越二十载深耕不辍，让可重构数据流架构与深度学习的交织之路，从模糊理念走向澄莹图景探索。

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。帝国理工定制联想实验室中枢团队：实验室独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，厚爱启动了中国的产业化征程。

与此同期，大洋此岸的硅谷，一场不异聚焦可重构数据流时间的算力角逐同步启幕。SambaNova与Groq接踵诞生，成为搅拌环球AI芯片形态的更生力量。

Groq由深度参与谷歌第一代TPU研发的Jonathan Ross指挥中枢研发阵营创办。为打造数据流时间壁垒，2022年3月，Groq收购了定制联想实验室在鲲云之前的产业化企业Maxeler，将其中枢时间纳入麾下，在后续居品迭代中深度会通数据流关联时间，构建起自己的时间竞争力。

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

行为中枢时间灵魂东说念主物，Kunle Olukotun教养早年深耕多核CPU联想鸿沟，后将研究要点转向可重构联想，与帝国理工学院定制联想实验室建立结合。不错看到，在创立SambaNova前后，Olukotun教养于2018年出席了鲲云科技在深圳主持的环球东说念主工智能应用创新峰会，同场的MIT的Arvind教养，曾从事早期动态数据流架构的研究责任。这是一次时间产业化的早期碰撞。

Kunle Olukotun教养（左三），Arvind教养（左七）（图片来自蚁集）

时期波澜下，环球算力赛说念时间演进逐渐走向深水区。彼时少有东说念主关注的可重构数据流时间疏导日深，而同期崛起的企业阶梯渐渐分野，最终在可重构数据流联想的疆域上，镌刻出三大中枢时间标的：数据流架构、可重构架构，以及兼具二者上风、会通创新的可重构数据流架构，开启了三足鼎峙的时间博弈时期。

可重构数据流架构赛说念三条时间阶梯（智东西制表）

数据流阶梯以谷歌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，沿路向着物感性能的天花板突进。

2016年，谷歌发布第一代TPU，以片内固定联想阵列为骨架，凭借二维数据流扩充模式，达成详情味、高吞吐的强悍算力输出。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纷投向谷歌，苹果、SpaceX等科技巨头亦成为其潜在障碍客户，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。独创东说念主Jonathan Ross深谙脉动阵列之痛，为Groq LPU摄取了一条最激进的旅途：透顶解除冯·诺依曼架构的领导调理，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的生成速率与极低延伸，一战成名，让宇宙看到了架构的性能据说和在大模子推理时期的统带力。

可重构阵营，SambaNova凭借硬件动态重构才能，可在电路运行时生动调动结构，通用性远超传统数据流架构。在其白皮书联想中，联想单位互联吸收可重构架构，中枢联想基于SIMD核，终究难以开脱领导集握住，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，其架构施行集可重构与数据流上风：数据流以硬件活水线体式提供极限性能，可重构以动态可重构调理硬件电路提供通用性。鲲云科技发布的初代居品CAISA3.0（环球首款可重构数据流量产芯片），第三方测试数据浮现，相较于同期英伟达居品，CAISA3.0达成了高达11.6倍的芯片运用率培植与134.93倍的延伸裁汰，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捏上延续了同等的性能代际上风。

综上，一众前卫企业入局可重构数据流鸿沟，开启产业化征程。点点星火就此聚集，东西方顶尖时间力量形成呼应，终成席卷下一代联想架构的燎原之势。

四、可重构数据流性能据说之后，鸿沟化交易化解围

正如开篇所言，大路至简，一代算力平台的崛起，终究要归来居品层面的两大中枢拷问：其一，能否达成性能与延伸的十倍跃迁？其二，能否构筑可蓄积、可演进的算力生态，守旧鸿沟化交易落地？

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回复：它照实带来了数目级的性能颠覆。

而跟着DeepSeek-V4厚爱发布，数据流架构的自然上风进一步得到证明。这类架构的性能天花板，正值依托于更深、更复杂的联想活水线：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调理、细粒度数据局部性挖掘、异步扩充荫藏访存延伸上的先天上风，就越能被阐述出来，性能增益也愈发显耀。

可是，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干事，其架构的通用性与生态的可蓄积性，外界难以侦查全貌。反不雅国内，鲲云科技CAISA系列芯片已掩饰2000余家生态客户，达成行业随地着花。国内企业用交易进展回复第二个中枢问题：可重构架构或可重构数据流架构，因为具备可重构才能，其算力平台具有蓄积生态的才能。

另一面，则是科技巨头对畴昔疆域的精确收编。巨头们敬重的不再是短期的居品迭代，而是那些在长达十几年的孤单探索中千里淀下来的顶尖东说念主才与底层时间专利。其中最具代表性的是Groq和SambaNova。

客岁年底，英伟达掏出200亿好意思元天价，与Groq订立非独家授权条约，收编扫数这个词团队。Groq的时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，转向结合，整合英特尔至强处理器、GPU、蚁集与存储以及SambaNova系统，管待推理机遇。

英伟达与英特尔接踵向这两家新锐抛出橄榄枝，标识着行业双巨头在现存布局以外，再落一枚至关障碍的分别化政策重子，直指捏续爆发式增长的AI推理商场中枢本地。

而这，恰是可重构数据流架构真高洁展宏图的主场。

两类企业旅途互异，却在时期波澜下同归殊途：一方以鸿沟化落地让时间红利普惠产业，一方以巨头生态会通让前沿创新深度扎根。二者相向而行，共同将可重构数据流联想架构推向全新的历史高度。

在这场云蒸霞蔚的时间变革中，陆永青院士创立的定制联想实验室从学术探索走向工程实践，再过程鲲云科技等企业推向产业鸿沟化落地。这沿路演进，中国粹者和芯片企业走出了一条自主可控、环球引颈的分别化解围之路，为中国不才一代智能联想架构竞争中霸占了重视的政策先机。

结语：三十载潮涌，中国芯的畴昔

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，在早期曾履历漫长的千里寂与不被露出。国内首批AI芯片企业简直同期而立，在英伟达笼罩行业的八年暗影里信守深耕，直至2025年前后才迎来成本化加快。沿路走来，它们长久直面创新者的终极拷问：要是阶梯不足巨头，凭何争锋？要是阶梯足以颠覆形态，为何巨头未始布局？

八年后，黄仁勋在GTC大会上切身发布Groq 3 LPU，给出了谜底。

更具时期意旨的是，当环球产业界再行凝视可重构数据流架构时，中国团队已在这一鸿沟深耕三十余年——从帝国理工的起源实验室到中国的产业化落地，时间创新的起源与产业化主阵脚，正在发生历史性的位移。

这一位移并非偶而。回首中国芯片产业三十年，从”商场换时间”的合股模式，到”追随式创新”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：当学术起源、工程考证、产业化形成完整链条，且中枢团队长久主导时间演进时，中国初度在联想架构的”无东说念主区”领有了与硅谷同步创新、甚而局部最初的才能。其所薪金的也不再是“中国英伟达”或“中国Groq”故事，而是在环球范围内进行起源创新的“中国起源故事”。

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”起源创新”提供了关节泥土——完整的电子产业链裁汰了流片门槛，丰富的应用场景加快了时间考证，而勇于在”无东说念主区”下注的成本与政策环境，则让长周期创新成为可能。

从”国外时间输入”到”原土创新输出”，下一代联想架构的主阵脚转化，施行上是一场对于”创更生态”的历久意见告捷。

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