模拟芯片秒杀GPU千倍，破局算力天花板，我国成功研制新型芯片

当全球科技巨头在数字计算的赛道上疯狂“内卷”时，北京大学孙仲团队却转身从故纸堆里捡起一个尘封的概念——模拟计算。这种上世纪30年代的主流技术，曾因精度不足被数字计算淘汰，如今却因AI算力饥渴迎来一场声势浩大的“文艺复兴”。

孙仲的比喻堪称绝妙，也很妥贴，他说，数字计算像用摩斯密码发电报，每个数字都要翻译成“0和1”的密码本；而模拟计算直接对着话筒喊话，电压高低就是数字大小。省去“编译-解码”的繁琐流程，物理定律本身成了运算器——电流流动即矩阵求解，电阻变化即方程迭代。

AI训练的终极痛点是什么？不是数据不够，而是矩阵求逆这类二阶运算像黑洞般吞噬算力。传统GPU用数字暴力破解：128×128矩阵求逆？先拆成百万次乘法再拼接。就像用菜刀雕冰雕——90%能量浪费在“切碎”和“修边”上。

北大芯片的颠覆性创新在于，用物理规律“硬算”方程。团队实现的24比特精度（误差仅千万分之一），相当于用模拟电路完成了瑞士钟表级的微雕。当GPU还在“一砖一瓦”盖楼时，这款芯片直接召唤出算力闪电——128阶矩阵吞吐量碾压GPU千倍，堪称“一天工作一分钟搞定”。

要知道，这个年轻的中国团队，曾长期坐着“冷板凳”。孙仲团队的选择充满战略眼光，当全球学者扎堆AI推理（矩阵乘法）时，他们死磕更基础的矩阵方程求解。这好比所有人都在研究“怎么跑更快”，他们却重新发明了一条更能善跑的“腿”。

对比之下，西方大厂走的是“堆晶体管”老路：英伟达H100 GPU晶体管数量堪比银河系恒星，而北大芯片用阻变存储器的简约设计，实现了“四两拨千斤”。这印证了钱学森当年的预言：“科技创新往往产生于学科的边缘地带 。”

短期内，模拟芯片更可能是算力拼图中的“特种部队”：CPU仍是司令部，是一种通用控制；GPU是机械化步兵，实现批量乘法；模拟芯片成了导弹部队，可以精准打击高阶运算。

从长远看，如果模拟计算突破精度封印，或将引发“后冯诺依曼时代”的算力革命。说白了，毕竟自然界本就是模拟的——人脑可不会用二进制思考“今晚吃啥”。有道是：

沙盘推旧术，闪电裂苍穹。

莫笑板凳冷，新火煮熵洪。

算力如烽火，千军卷地来。

若无真剑戟，数据气恢弘。

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