行业热议“芯片问题没必要担心”，背后的AI创新范式已变

“芯片问题其实没必要担心，用叠加和集群等方法，计算结果上与最先进水平是相当的。”近日任正非与人民日报的对话刷遍网络，在芯片这个“缺芯少魂”的关键问题上给业界吃下“定心丸”。

任正非这一重要发声，恰逢昇腾芯片被 “警告”使用风险之际。他在对话中直接给出了解决路径：“我们‘用数学补物理、非摩尔补摩尔，用群计算补单芯片’，在结果上也能达到实用状况。”

任正非（资料图）

这短短20字的总结，不仅仅是技术路线的探索与突破，更是整个计算产业创新范式的变革。当AI时代呼啸而来，凭借扎实的基础研究、技术创新及开源开放策略，华为正携手中国AI产业，开启从“单点突破”向“系统重构”跨越式发展。

基础研究的厚积薄发

任正非谈到的“用数学补物理、非摩尔补摩尔”，顾名思义是指通过强大的算法突破、软件优化、架构创新来弥补硬件物理层面的不足或限制，从而不依赖或不过度依赖制程微缩，而是通过软件级、架构级、系统级的创新来提升整体性能和效率。

这一维度的创新涉及复杂的系统级思维和跨学科整合——涵盖数学、计算机科学、电子工程、材料科学、通信网络等多个学科的深度交叉融合，非常考验一家企业的基础研究水平和积累，而这恰恰是华为所擅长的。

公开资料显示，华为近十年研发累计投入达12490亿元，其中2024年研发费用高达1797亿元，占全年收入的20.8%。而这一年约1800亿的投入研发，大概有600亿被投入做基础理论研究。如此高强度的投入，使其全球累计有效授权专利已达15万项，并在多个技术领域均拥有核心专利族。

更进一步，华为不仅砸钱，还砸科学家，汇聚了大量基础研究顶级人才。数据显示，华为目前拥有数学家700多名，物理学家800多名，化学家120多名，各类科学家总共已超2000名。华为为他们营造自由探索的环境，让他们专注于基础理论研究，不设业务考核，只着眼未来。

大量资金与科学家的投入，使得华为在5G通信、人工智能、智能驾驶等多领域实现突破引领。在面对美国关键技术封锁和芯片制造物理极限的挑战时，华为也能够将基础研究领域的深厚积累厚积薄发，探索出一条系统级的突围之路。

技术创新的勇攀高峰

任正非提到的“用群计算补单芯片”，则是华为在基础研究之上攀登技术创新高峰的生动实践。这方面的典型代表当属火遍全球的昇腾384超节点，其将384颗昇腾AI处理器叠加到12个计算柜里，搭配4个总线柜，以集群方式组成业界最 大规模超节点，如同一台强大的计算机运行，实现了远超传统的巅峰性能。

相较单芯片性能的艰难提升，这种叠加和集群的方式打开了一片广阔天地。特别是在这个“模”塑一切的AI时代，单颗AI芯片的性能、功耗、成本都面临巨大挑战，难以持续升级满足“参数摸高”的大模型训练需求，只有集群协同才能适应“指数级加速”的模型迭代及AI应用速度。

华为在这个维度的制胜法宝同样是系统级思维，即跳出单卡算力的竞争，转而通过计算、存储、网络和架构的协同创新，最大化发挥垂直整合的能力。作为全球唯一一家提供全栈ICT技术方案的公司，华为在这方面刚好也驾轻就熟。特别是在通信领域，昇腾384超节点利用高速总线互联替代传统以太，将通信带宽提升了15倍。

这种领先性具体体现在哪？不妨看看时下最热的DeepSeek和MoE（混合专家模型）。在模型快速迭代中，DeepSeek使用的MoE凭借优异的效果已成为主流模型结构，其核心是将模型划拆分为多个“专家”，专门处理各自擅长的问题，共同执行一个复杂的AI任务。目前DeepSeek的单层路由专家已达256个，而昇腾384超节点是业界唯一支持DeepSeek在一个超节点完成所有专家并行的方案，“一卡一专家”成为MoE模型的最佳选择。

更值得一提的是，当其他AI超节点或系统受困于跨机带宽瓶颈时，昇腾超节点未来还可以进一步按需扩展为包含数万卡的超节点集群，满足更大规模参数的模型训练，支撑更多专家并行的MoE，持续引领性能巅峰！

开放创新的范式跃迁

除了芯片硬件外，任正非在发言中还特别提到软件，认为“软件方面，将来是千百种开源软件满足整个社会需要”，并指出“软件是卡不住脖子的，那是数学的图形符号、代码，一些尖端的算子、算法垒起来的，没有阻拦索”，同样坚定了业界信心，也释放出更多信号。

在计算产业的演进中，软件与硬件总是捉对发展的。特别是在通用计算向智能计算加速转换的当下，软硬协同将决定产业生态的厚度，也就决定AI产业的未来。以史为鉴，我们一定要实现信息技术体系和产业生态体系同步发展，才能行稳致远。

从这个维度讲，在“软件定义世界，开源吞噬软件”的大背景下，更全面、更深度的开源开放创新，无疑是不二之选。任正非讲话中涉及的系统级思维、跨学科整合、叠加与集群，同样可以引申出来推动创新范式跃迁，繁荣AI产业生态。

实际上华为也是这么干的。比如在最核心的AI计算平台上，昇腾异构计算架构CANN采取分层开放策略，发布CATLASS算子模板库、开源Ascend C 2.0编程语言、开放Runtime运行时接口，构建起覆盖算子开发、算法优化到系统调优的全场景赋能体系，支持跨专业、跨行业的极致协同创新，目前已汇聚6000+认证开发者，携手30余行业伙伴，累计开发260多个高性能算子，满足不同行业伙伴场景化“魔改”的开发诉求。

当然，AI产业生态构建非一朝一夕之功，很多先进技术都曾折戟在生态这个老大难问题上。从PC到移动再到工业领域，我们的很多生态仍然构筑在别人的地基之上。这要求整个产业界坚定信心，切实抓住计算产业换挡升级的窗口，以开放创新的理念和“集群协同”的行动，共创共赢AI大时代！

任正非此番关于芯片和软件的言论，既是技术路径的探索，也是战略思想的引领。这些研判之所以被广泛传播，在于其不仅能解决当下问题，更能够通向长远未来。背后深层原因在于：计算产业的创新范式已经发生深刻改变，无论是基础研究、技术创新还是生态发展，都在从“单点突破”迈向“系统重构”的跨越式发展。

过去几十年来，美国凭借龙头企业引领+产业生态协同的“组合拳”，统治了计算产业从专用计算到通用计算的大部分时期。可预见，如今拥有基础研究和核心技术，同时背靠庞大产业应用市场的中国计算业界，必将能够抓住AI时代大机遇，复制智能网联新能源重塑全球汽车格局的故事，书写又一个“换道超车”的传奇！