北京
AI训练卡脖子的问题，从来不在算力本身。
5月6日北京，新紫光集团前沿技术研究院甩出一张底牌——"紫弦"三维化近存计算架构。核心参数很直白：存储带宽30TB/s，访存延迟最低可压到传统方案的1/18。这组数字直接对标的是英伟达下一代HBM4内存方案，而且新紫光放话，这玩意儿能靠国内供应链量产。
技术路线上，"紫弦"押注的是3D DRAM，再叠一层3.5D异质异构集成。说白了就是把存储和计算单元贴得更近，减少数据搬运的物理距离。模拟仿真给出的性能预期相当激进：同等算力下，词元吞吐率比英伟达B200系列高出1.5到2倍以上。
这场峰会的信息量不止于此。紫光国微端出了商业航天的一站式高可靠芯片方案；LT与GT两家公司联手推南北向全栈国产自主可控算力互联；AT公司则发布了一个叫"紫灵"的芯片设计智能体，号称让RTL自动生成与优化效率翻120倍，单芯片研发成本砍半。
同一天，新华三发布了面向万亿级大模型的超节点UniPoD S80000，紫光展锐也拿出了4nm工艺的端边AI芯片N9系列。新紫光系的产品矩阵，正在从存储、计算、互联到设计工具全线铺开。
但"紫弦"的真正看点不在参数表。HBM4尚未大规模出货，国产方案就敢在带宽和容量上叫板，且强调"可规模化量产"——这意味着它瞄准的不是实验室样品，而是实打实的供应链替代窗口期。当算力互联、芯片设计工具、高可靠航天芯片在同一周内集中亮相，新紫光显然在下一盘更大的棋。
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