单颗芯片性能已成为AI算法发展瓶颈——MEET 2026大会演讲精编
【导语】
当前，AI的泛化应用正驱动算力需求呈现指数级增长，一个超越传统科学计算的“超智融合”时代已然来临。在此背景下，国产算力应如何构筑自身发展路径与产业生态？在近日的量子位MEET2026未来智能大会上，太初元碁联合创始人兼首席运营官乔梁分享了我们的思考与实践：以“HPC+AI”为技术内核，通过异构融合的硬件架构、深入行业的算力赋能与坚定拥抱的开源生态，携手伙伴共同打造下一代自主可控的算力基石。以下为演讲实录精编。
判断：未来是异构融合的通用计算场景
我们看到，AI正在重塑计算格局。从“AI for Science”的兴起到各行业智能化转型，高性能计算不再局限于实验室，而是贯穿从前沿科研到产业落地的全链条。
我们坚信，未来的计算场景将是通用化的，而实现路径在于硬件架构的异构融合。早在2016年，我们参与神威·太湖之光项目时，就坚定选择了异构众核这条技术路线。这与全球趋势同频——从日本到美国，前沿超算都在探索类似路径。
面对AI算法向低精度发展的趋势，我们在硬件层面创新应用细粒度并行优化技术，确保在强大通用计算能力的基础上，为AI场景提供专属加速。
当单芯片性能逐渐触及瓶颈，我们自主研发了TC link高速互联技术，支持128卡无缝扩展，为持续增长的AI模型规模铺平硬件道路。我们正在构建的，是真正面向未来的集成化高性能计算系统。
实践：从技术底座到行业赋能
作为聚焦高性能计算的国产AI芯片企业，我们始终在思考：如何让技术真正服务于产业？
一方面，我们夯实算力基础。通过参与多地公共算力基础设施建设，我们为大规模AI训练与推理提供可靠支撑。与此同时，我们与龙芯中科携手，推出国产CPU+GPU的AI工作站，为垂直领域提供更贴近场景的算力解决方案。
另一方面，我们深耕关键行业。在科研领域，我们与百度团队共同实现了AlphaFold3蛋白预测模型在国产平台上的成功复现；与湖南大学的合作，则在生物医药计算中取得了阶段性创新成果。
在气候气象与新能源领域，我们正将HPC的高精度模拟能力与AI的预测优化能力深度融合。通过AI提升发电预测精度与能源调配效率，我们希望能为全国算力基础设施的可持续发展贡献一份力量。
在蓬勃发展的低空经济领域，我们构建了“HPC建模+AI决策”的完整技术栈，为无人机路径规划、空中交通管理等场景提供实时、精准的气象与空间分析支持。
信念：开源共创，生态共赢
AI的繁荣从来不是单打独斗。我们深知，开源生态是产业发展的加速器。我们由衷感谢PyTorch等开源框架带来的巨大推动力，也从中看到了开放协作的价值。
因此，我们正积极推动底层硬件与软件层的开放，并深度参与百度飞桨等开源社区建设，也希望吸引更多伙伴加入，共同构建自主、繁荣的AI产业生态。
面对AI编程助手等新趋势，我们看到的不仅是效率提升，更是开发范式的进化。我们期待与开发者一起，探索人机协同的下一代软件工程模式。
回望来路，从参与国家重大科研工程到推动AI落地千行百业，我们始终秉持一个初心：铸造中国算力基石，构建未来智能世界。
超智融合不是概念，而是我们每一天都在践行的技术道路。在算力需求澎湃增长的时代，太初元碁愿与产学研各界携手，共同构筑自主可控、开放共赢的国产算力新生态。
