智东西

作家 | 程茜

剪辑 | 漠影

历经484天，寰球AI产业翘首以盼的DeepSeek-V4认真发布、全面开源，其同步甩出的一份硬核技巧报酬，为算力时期的演进写下全新注脚。

它以系统级创新，将KV Cache范围彭胀至百万级凹凸文；系统性压缩机制的引入，既缩小存储与斟酌的广漠支拨，也将斟酌活水线的深度与复杂度推向新高度，这每一处技巧突破，都是对算力发展极限的叩问。

再将时候拨回2025年末，还有一笔冲破惯例的往复横空出世：英伟达以200亿好意思元天价拿下AI推理芯片独角兽Groq LPU推理技巧的非独家授权，并将中枢团队纳入麾下。

DeepSeek-V4的技巧演进，为数据流架构开释极限性能提供了适配场景；Groq 被英伟达收编后也一样押注的是数据流架构见解，这一产业新变量已然踏进寰球AI产业中枢舞台，成为撬动算力转变海潮的庞大力量。

算力转变的大水奔涌上前，巨头的每一次布局，都掩饰着行业迭代的风向。回望斟酌机技巧的演进，每一次划时期的技巧转变，本色上都是一场对算力平台的豪赌，技巧阶梯的选拔常常决定了畴昔数十年的产业款式。

在PC与互联网的时期，英特尔（Intel）凭借x86架构的皆备性能总揽了算力疆域，并在此基础上构筑了难以撼动的软件生态帝国。然则，跟着HPC与AI海潮的到来，技巧范式悄然切换。英伟达（NVIDIA）以CUDA生态配合TensorCore架构，较x86架构完毕了十倍的性能跃迁，成就了其新一代算力霸主的地位，助其登顶寰球市值之巅，完成了从图形处理器到AI引擎桂冠的加冕。

因此，英伟达创始东谈主、CEO黄仁勋比任何东谈主都了了，算力平台的更替从不柔软脉脉。往日英特尔在x86生态的和煦乡中千里睡，未能料想并行斟酌的海潮；如今英伟达坐拥CUDA帝国，方正面一个更狞恶的现实——当Transformer架构的算力需求每两年暴涨750倍，当单卡算力靠近物理极限，谁会成为新一代的算力平台？

十倍级的代际跃迁常常出生于架构的颠覆而非工艺的校阅。在GTC 2026大会上，英伟达认真推出Groq 3 LPX机架级推理平台，黄仁勋称，Groq 3 LPX平台与Vera Rubin NVL72结合使用的夹杂架构，可完毕GPU强劲算力与LPU极致带宽的完整互补。这速即激励行业关注。

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，后转向深度团结。巨头们的自高已写在脸上。

而在国内，大额融资、订单的橄榄枝纷繁抛向鲲云科技等企业。

这些看似散播的热门，其实指向磨灭个技巧原点——可重构数据流架构。

滴水穿石，新技巧的演进、熟谙、落地也非一旦一夕之功。技巧的最先不在GPU架构性能瓶颈逐渐明确确当下、亦不在GPU挑战CPU寰球算力霸主的时期；它的最先在更早之前，在英伟达还未成立之时，在阿谁制程工艺快速迭代、CPU仍然总揽算力平台的时期，从几个学者的好奇到学术社区的建立，从一代代实验室技巧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，陆永青博士策动了一场斟酌机体系架构的研讨会，一种新的架构念念路启动被盘考：改变硬件来适配软件应用。

传统架构依赖指示集体系进行斟酌管制，指示间通过和谐的存储地址空间进行配合，酿成数据读写与斟酌的串行商酌，影响斟酌效率升迁。

若是在架构贪图中将通盘指示集移除，依靠深度活水线与数据流动规律截至斟酌，如下图所示，表面上不存在数据读写带来的斟酌沉着，不错发挥物理极限性能。与此同期，在运行时重构斟酌电路，则不错惩处斟酌通用性。

陆永青与其导师Ian Page找到了新的旅途，其推出的Occam高层编译智商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，成为其后Handel-C编译器的基础：用C谈话作念硬件并诓骗现场可编程技巧，去兼顾极致性能与架构通用性。

此次研讨会，其后成为欧洲最大的可重构斟酌顶会FPL（现场可编程逻辑），连同陆永青创立的亚洲顶会FPT、其看成创刊主编创立的ACM TRETS，在尔后的数十年间，成为这个新技巧阶梯的主阵脚。

不同于英特尔、英伟达所主导的固定硬件架构，改变软件适配不同应用，新出生的技巧专注于完全相背的见解：改变硬件适配不同应用。类比到汽车制造行业，就十分于工场大约改变活水线配置，从而针对不同车型打造荒谬的活水线，并通过传送带替代东谈主工搬运来惩处数据搬运的时候粉碎，这种架构念念路时常能带来10倍以致百倍的性能升迁。

1991年FPL海报（图源：FPL会议官网）

9月6日，会议休止，从此创始了一个全新的斟酌架构，等于如今可重构数据流架构的雏形，奠定了该技巧畴昔的中枢发展见解。看成创始东谈主的陆永青也成为推动这一界限发展的缺欠前驱东谈主物。

1995年，他从牛津大学转职帝国理工学院，成立定制斟酌实验室。看成可重构数据流技巧的泉源实验室，Groq、SambaNova、鲲云科技这些国表里闻名创企的成立、演进，都与这家实验室有着千丝万缕的商酌。

技巧的终极命题在于更好的落地应用。定制斟酌实验室出生初期对准的等于可重构数据流架构的两大中枢挑战：

• 数据流，面向特定应用场景完毕靠近物理极限的斟酌性能；

• 可重构，在各样化场景的定制化架构间完毕纯长远换与通用适配。

其后Occam编译技巧被分拆，成立了Celoxica，其Handel-C器用链部分被欧洲EDA巨头Mentor Graphics收购，而这家巨头等于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智商，也借此完成了从学术创预见工业基座的转移，为行将到来的技巧海潮埋下了决定性伏笔。

二、大欧好意思两岸火种交织，三代学者发奋于啃下产业化贫困（2000-2016）

与此同期，大欧好意思此岸的斯坦福大学，亦燃烧了可重构数据流架构的研究火种。

同为各自技巧阶梯的奠基学者，陆永青与Flynn为多年一又友。Flynn讲明自然一直属意于指示集架构研究，但他在Bell Labs职责的学生Oskar Mencer却对硬件数据流架构情有独钟，由他主导激动的StReAm，恰是面向自相宜斟酌贪图的典型数据流架构。

在奥地利FPL会议上，陆永青与Mencer相识，大欧好意思两岸的研究星火认真交织，NBA篮球投注app官网下载其后Mencer加入帝国理工任教职东谈主员，他们协力推动数据流电路的极致优化，通过将活水线中通盘软件移出，让硬件活水线赢得靠近物理极限的性能，完毕每个斟酌单位每个时钟周期都进行有用斟酌。

陆永青（左一）、Oskar Mencer（左二）获帝国理工学院不凡研究奖（图源：帝国理工学院官网）

跟着研究不息深入，可重构数据流架构与产业界的结合日益深厚，金融、医疗、石油勘察都成为这一技巧旅途发挥作用的场景。2003年，雪弗龙石油的油田勘察职责受算力瓶颈制约，Mencer打造了高性能加快斟酌平台，完毕了油田钻井效率的百倍升迁。

这之后，Mencer主导成立的Maxeler Technologies将上述研发休止产业化，其后他冉冉专注于Maxeler的管制，逐渐淡出定制斟酌实验室。

Maxeler的数据流斟酌系统客户可谓大名鼎鼎，包含金融界限的JP Morgan、Citibank，动力界限的雪弗龙、ENI，还有英国Daresbury、德国Jülich等国度级超算中心。Maxeler与这些客户的团结证明，可重构数据流架构也曾成为企业缺欠业务的刚需算力载体。

Mencer之后，海表里学者勇往直前。

陆永青讲明创办的帝国理工定制斟酌实验室成为北好意思、欧洲、亚洲学术盘考与调换的交织点。Michael Flynn之后多位指示集技巧体系学者到定制斟酌实验室调换访学，其中就包括斯坦福大学的Kunle Olukotun讲明。多年后，Groq收购了Mencer创办的Maxeler Technologies，而Groq恰是那时Olukotun创立的SambaNova在好意思国最大的竞争敌手，亦是这种寰球技巧调换下的势必。

随后，协助陆永青管制实验室的，一样是一位香港学者：本硕博均毕业于香港汉文大学的蔡权雄。他在定制斟酌实验室主导了CUBE与Axel集群两大记号性面容，为可重构斟酌的范围化考据打下了庞大工程基础。

其中，CUBE将64颗FPGA在一个超大型印刷电路板上用Torus互联结构构成更大斟酌节点，谷歌TPU团队用2D Torus将TPU互联也接收了访佛念念路。

Axel集群则是用32台异构斟酌节点，每个斟酌节点包含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职责的核默算力平台。

CUBE面容论文主页

啃下这两块硬骨头后，对工程完毕充满怜惜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谈主牛昕宇成为推动可重构数据流向ASIC演进的缺欠东谈主物。

凭借高度可编程性，FPGA曾耐久看成定制斟酌实验室研发与产业化的主力平台。其多粒度可重构特质可完整适配各样可重构数据流架构，完毕极高的算力诓骗率，但比特级重构依赖多量SRAM，在芯单方面积、功耗与重构蔓延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据平台自己的巨大支拨对消，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，在履行应用层面难以展现其性能上风。

从成立鲲云科技后的技巧与家具见解来看，那时牛昕宇也曾领会到必须要找到饱和深的应用场景作念ASIC芯片，才能透彻开释这一架构的全部潜能。

而那时常代抛给他们的命题是：究竟哪个战场，才领有饱和磅礴的算力需求，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）（图片来自网罗）

时值2011年前后，这个问题在实验室里面无东谈主能解，放眼寰球业界亦无定论。可编程逻辑惩处决策供应商Tabula曾以通讯界限为突破口，融资逾两亿好意思元大举激动，最终未能买通产业化通路。

靠近前路迷雾，实验室在仿真斟酌、生物斟酌、金融斟酌与机器学习场景探索的研究休止不绝发表，果然躲避了那时通盘具备后劲的高性能斟酌场景。在实践中，HG官网(HoGaming)牛昕宇与陆永青给出了最求实的谜底：既然见解未明，便广撒网、逐场试真金不怕火。

站在2026年回望，谜底已无庸赘述，实在承载起磅礴算力需求的，恰是彼时方才萌芽的全新算法海潮：深度学习。然则在十五年前，探索者们只可靠一次次试错与返航，冉冉拼集出完整的技巧幅员。从实验室同期发表的休止中不难窥见，其研究重点渐渐敛迹：从各样通用应用，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耐久主义创新谈路上，陆永青以600余篇高水平论文，构筑起可重构斟酌界限坚实的表面与技巧根基，成为国际上少有的三院院士（IEEE Fellow、英国斟酌机学会会士与英国皇家工程院院士），在这一界限领有无可替代的学术地位，其研究休止深刻影响了赛谈内一系列缺欠见解的发展。

从陆永青奠基创始、燃烧可重构斟酌的学术火种，到蔡权雄、牛昕宇等东谈主发奋于传承、捏续添薪，三代东谈主跳动二十载深耕不辍，让可重构数据流架构与深度学习的交织之路，从缺乏理念走向清晰图景探索。

三、下一代算力平台之争：从群雄并起到三分六合（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谈路。帝国理工定制斟酌实验室中枢团队：实验室创始东谈主与两代实验室负责东谈主归国创立鲲云科技，认真启动了中国的产业化征程。

与此同期，大洋此岸的硅谷，一场一样聚焦可重构数据流技巧的算力角逐同步启幕。SambaNova与Groq接踵成立，成为搅拌寰球AI芯片款式的重生力量。

Groq由深度参与谷歌第一代TPU研发的Jonathan Ross提醒中枢研发阵营创办。为打造数据流技巧壁垒，2022年3月，Groq收购了定制斟酌实验室在鲲云之前的产业化企业Maxeler，将其中枢技巧纳入麾下，在后续家具迭代中深度交融数据流有关技巧，构建起自己的技巧竞争力。

而与Groq并肩站上赛谈的SambaNova，由斯坦福大学两位讲明Kunle Olukotun、Christopher Ré，以及甲骨文前高管Rodrigo Liang联结创立。

看成中枢技巧灵魂东谈主物，Kunle Olukotun讲明早年深耕多核CPU斟酌界限，后将研究重点转向可重构斟酌，与帝国理工学院定制斟酌实验室建立团结。不错看到，在创立SambaNova前后，Olukotun讲明于2018年出席了鲲云科技在深圳专揽的寰球东谈主工智能应用创新峰会，同场的MIT的Arvind讲明，曾从事早期动态数据流架构的研究职责。这是一次技巧产业化的早期碰撞。

Kunle Olukotun讲明（左三），Arvind讲明（左七）（图片来自网罗）

时期海潮下，寰球算力赛谈技巧演进渐渐走向深水区。彼时少有东谈主关注的可重构数据流技巧调换日深，而同期崛起的企业阶梯渐渐分野，最终在可重构数据流斟酌的幅员上，镌刻出三大中枢技巧见解：数据流架构、可重构架构，以及兼具二者上风、交融创新的可重构数据流架构，开启了三足鼎峙的技巧博弈时期。

可重构数据流架构赛谈三条技巧阶梯（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，永远围绕深度学习构建极致硬件活水线，系数向着物感性能的天花板突进。

2016年，谷歌发布第一代TPU，以片内固定斟酌阵列为骨架，凭借二维数据流履行模式，完毕笃定性、高费解的强悍算力输出。时于本日，TPU的产业地位已如日中天：AI独角兽Anthropic高达210亿好意思元的无数订单、Meta数十亿好意思元的采购左券纷繁投向谷歌，苹果、SpaceX等科技巨头亦成为其潜在庞大客户，数据流架构的策略价值尽显无遗。

Groq的出生，是谷歌第一代TPU中枢团队对“无指示集”理念的极致贯彻。创始东谈主Jonathan Ross深谙脉动阵列之痛，为Groq LPU选拔了一条最激进的旅途：透彻放弃冯·诺依曼架构的指示挽回，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的生成速率与极低蔓延，一战成名，让宇宙看到了架构的性能传闻和在大模子推理时期的总揽力。

可重构阵营，SambaNova凭借硬件动态重构才调，可在电路运行时纯真改变结构，通用性远超传统数据流架构。在其白皮书贪图中，斟酌单位互联接收可重构架构，中枢斟酌基于SIMD核，终究难以开脱指示集不停，无法波及无指示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，其架构本色集可重构与数据流上风：数据流以硬件活水线样式提供极限性能，可重构以动态可重构调整硬件电路提供通用性。鲲云科技发布的初代家具CAISA3.0（寰球首款可重构数据流量产芯片），第三方测试数据知道，相较于同期英伟达家具，CAISA3.0完毕了高达11.6倍的芯片诓骗率升迁与134.93倍的蔓延缩小，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，一众前锋企业入局可重构数据流界限，开启产业化征程。点点星火就此汇注，东西方顶尖技巧力量形成呼应，终成席卷下一代斟酌架构的燎原之势。

四、可重构数据流性能传闻之后，范围化交易化解围

正如开篇所言，正途至简，一代算力平台的崛起，终究要回首家具层面的两大中枢拷问：其一，能否完毕性能与蔓延的十倍跃迁？其二，能否构筑可积攒、可演进的算力生态，守旧范围化交易落地？

Groq、鲲云科技等公开的基准测试数据已足以考据可重构数据流架构对第一个中枢问题的回应：它如实带来了数目级的性能颠覆。

而跟着DeepSeek-V4认真发布，数据流架构的自然上风进一步得到阐明。这类架构的性能天花板，赶巧依托于更深、更复杂的斟酌活水线：活水线层级越长、数据链路依赖越繁复，数据流架构在指示级并行挽回、细粒度数据局部性挖掘、异要领行荫藏访存蔓延上的先天上风，就越能被发挥出来，性能增益也愈发显赫。

然则，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工作，其架构的通用性与生态的可积攒性，外界难以侦察全貌。反不雅国内，鲲云科技CAISA系列芯片已躲避2000余家生态客户，完毕行业随处着花。国内企业用交易进展回应第二个中枢问题：可重构架构或可重构数据流架构，因为具备可重构才调，其算力平台具有积攒生态的才调。

另一面，则是科技巨头对畴昔幅员的精确收编。巨头们敬重的不再是短期的家具迭代，而是那些在长达十几年的独处孤身一人探索中千里淀下来的顶尖东谈主才与底层技巧专利。其中最具代表性的是Groq和SambaNova。

昨年年底，英伟达掏出200亿好意思元天价，与Groq订立非独家授权左券，收编系数团队。Groq的技巧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（折合东谈主民币111亿元）收购SambaNova。本年2月尘埃落定，转向团结，整合英特尔至强处理器、GPU、网罗与存储以及SambaNova系统，迎接推理机遇。

英伟达与英特尔接踵向这两家新锐抛出橄榄枝，记号着行业双巨头在现存布局以外，再落一枚至关庞大的诀别化策略重子，直指捏续爆发式增长的AI推理市辘集枢本地。

而这，恰是可重构数据流架构真方正展宏图的主场。

两类企业旅途诀别，却在时期海潮下同归殊途：一方以范围化落地让技巧红利普惠产业，一方以巨头生态交融让前沿创新深度扎根。二者相向而行，共同将可重构数据流斟酌架构推向全新的历史高度。

在这场波涛壮阔的技巧变革中，陆永青院士创立的定制斟酌实验室从学术探索走向工程实践，再流程鲲云科技等企业推向产业范围化落地。这系数演进，中国粹者和芯片企业走出了一条自主可控、寰球引颈的诀别化解围之路，为中国不才一代智能斟酌架构竞争中霸占了贵重的策略先机。

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，在早期曾资格漫长的千里寂与不被领路。国内首批AI芯片企业果然同期而立，在英伟达笼罩行业的八年暗影里服从深耕，直至2025年前后才迎来成本化加快。系数走来，它们永远直面创新者的终极拷问：若是阶梯不足巨头，凭何争锋？若是阶梯足以颠覆款式，为何巨头未尝布局？

八年后，黄仁勋在GTC大会上切身发布Groq 3 LPU，给出了谜底。

更具时期意念念的是，当寰球产业界重新疑望可重构数据流架构时，中国团队已在这一界限深耕三十余年——从帝国理工的泉源实验室到中国的产业化落地，技巧创新的泉源与产业化主阵脚，正在发生历史性的位移。

这一位移并非恐怕。讲求中国芯片产业三十年，从”市集换技巧”的合伙模式，到”随从式创新”的追逐叙事，底层架构的”从0到1″永远是最难的命题。可重构数据流架构的解围旅途提供了另一种可能：当学术泉源、工程考据、产业化形成完整链条，且中枢团队永远主导技巧演进时，中国初度在斟酌架构的”无东谈主区”领有了与硅谷同步创新、以致局部来源的才调。其所叙述的也不再是“中国英伟达”或“中国Groq”故事，而是在寰球范围内进行泉源创新的“中国泉源故事”。

八年前，当这一赛谈尚处蛮荒、巨头尚未入局时，深圳的产业生态为这场”泉源创新”提供了缺欠泥土——完整的电子产业链缩小了流片门槛，丰富的应用场景加快了技巧考据，而勇于在”无东谈主区”下注的成本与政策环境，则让长周期创新成为可能。

从”外洋技巧输入”到”原土创新输出”，下一代斟酌架构的主阵脚转化，本色上是一场对于”创重生态”的耐久主义奏凯。

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