智东西

作家 | 程茜

剪辑 | 漠影

历经484天，行家AI产业翘首以盼的DeepSeek-V4淡雅发布、全面开源，其同步甩出的一份硬核时期答复，为算力期间的演进写下全新注脚。

它以系统级创新，将KV Cache范围推广至百万级高下文；系统性压缩机制的引入，既缩短存储与计较的宽绰支拨，也将计较活水线的深度与复杂度推向新高度，这每一处时期突破，齐是对算力发展极限的叩问。

再将时分拨回2025年末，还有一笔阻扰老例的交往横空出世：英伟达以200亿好意思元天价拿下AI推理芯片独角兽Groq LPU推理时期的非独家授权，并将中枢团队纳入麾下。

DeepSeek-V4的时期演进，为数据流架构开释极限性能提供了适配场景；Groq 被英伟达收编后也同样押注的是数据流架构场地，这一产业新变量果决置身行家AI产业中枢舞台，成为撬动算力改进波浪的进击力量。

算力改进的洪流奔涌上前，巨头的每一次布局，齐消散着行业迭代的风向。回望计较机时期的演进，每一次划期间的时期改进，履行上齐是一场对算力平台的豪赌，时期阶梯的聘请往往决定了改日数十年的产业步地。

在PC与互联网的期间，英特尔（Intel）凭借x86架构的实足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。关联词，跟着HPC与AI波浪的到来，时期范式悄然切换。英伟达（NVIDIA）以CUDA生态配合TensorCore架构，较x86架构兑现了十倍的性能跃迁，竖立了其新一代算力霸主的地位，助其登顶行家市值之巅，完成了从图形处理器到AI引擎桂冠的加冕。

因此，英伟达首创东谈主、CEO黄仁勋比任何东谈主齐了了，算力平台的更替从不缓和脉脉。曩昔英特尔在x86生态的祥和乡中千里睡，未能意想并行计较的波浪；如今英伟达坐拥CUDA帝国，高洁面一个更罪状的现实——当Transformer架构的算力需求每两年暴涨750倍，当单卡算力靠拢物理极限，谁会成为新一代的算力平台？

十倍级的代际跃迁往往出生于架构的颠覆而非工艺的阅兵。在GTC 2026大会上，英伟达淡雅推出Groq 3 LPX机架级推理平台，黄仁勋称，Groq 3 LPX平台与Vera Rubin NVL72结合使用的混杂架构，可兑现GPU苍劲算力与LPU极致带宽的完整互补。这飞速激刊行业关注。

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，后转向深度互助。巨头们的慌乱已写在脸上。

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。

这些看似漫衍的热门，其实指向并吞个时期原点——可重构数据流架构。

锲而不舍，新时期的演进、熟练、落地也非一旦一夕之功。时期的起初不在GPU架构性能瓶颈逐渐明确确当下、亦不在GPU挑战CPU行家算力霸主的期间；它的起初在更早之前，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期间，从几个学者的酷爱到学术社区的建立，从一代代实验室时期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，陆永青博士筹谋了一场计较机体系架构的商酌会，一种新的架构想路运转被筹商：转变硬件来适配软件应用。

传统架构依赖指示集体系进行计较管理，指示间通过救援的存储地址空间进行配合，酿成数据读写与计较的串行关系，影响计较效率普及。

要是在架构瞎想中将通盘指示集移除，依靠深度活水线与数据流动顺次为止计较，如下图所示，表面上不存在数据读写带来的计较赋闲，不错进展物理极限性能。与此同期，在运行时重构计较电路，则不错处治计较通用性。

陆永青与其导师Ian Page找到了新的旅途，其推出的Occam高层编译法子成为可重构数据流架构历史上初度给出的系统性工程化有绸缪，在此次牛津大学商酌会上发表，成为自后Handel-C编译器的基础：用C讲话作念硬件并驾御现场可编程时期，去兼顾极致性能与架构通用性。

此次商酌会，自后成为欧洲最大的可重构计较顶会FPL（现场可编程逻辑），连同陆永青创立的亚洲顶会FPT、其当作创刊主编创立的ACM TRETS，在尔后的数十年间，成为这个新时期阶梯的主阵脚。

不同于英特尔、英伟达所主导的固定硬件架构，转变软件适配不同应用，新出生的时期专注于完全相悖的场地：转变硬件适配不同应用。类比到汽车制造行业，就格外于工场大略转变活水线确立，从而针对不同车型打造挑升的活水线，并通过传送带替代东谈主工搬运来处治数据搬运的时分浮滥，这种架构想路时时能带来10倍以至百倍的性能普及。

1991年FPL海报（图源：FPL会议官网）

9月6日，会议末端，从此始创了一个全新的计较架构，等于如今可重构数据流架构的雏形，奠定了该时期改日的中枢发展场地。当作首创东谈主的陆永青也成为推动这一领域发展的关键前驱东谈主物。

1995年，他从牛津大学转职帝国理工学院，成立定制计较实验室。当作可重构数据流时期的源泉实验室，Groq、SambaNova、鲲云科技这些国表里闻明创企的成立、演进，齐与这家实验室有着千丝万缕的商酌。

时期的终极命题在于更好的落地应用。定制计较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，面向特定应用场景兑现靠拢物理极限的计较性能；

• 可重构，在各样化场景的定制化架构间兑现无邪切换与通用适配。

自后Occam编译时期被分拆，成立了Celoxica，其Handel-C用具链部分被欧洲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有绸缪。陆永青与德国粹者Markus Weinhardt所奠定的活水线矢量化法子，也借此完成了从学术创猜度工业基座的鼎新，为行将到来的时期波浪埋下了决定性伏笔。

二、大欧好意思两岸火种交织，三代学者奋勉啃下产业化远程（2000-2016）

与此同期，大欧好意思此岸的斯坦福大学，亦点火了可重构数据流架构的商酌火种。

同为各自时期阶梯的奠基学者，陆永青与Flynn为多年一又友。Flynn诠释固然一直属意于指示集架构商酌，但他在Bell Labs责任的学生Oskar Mencer却对硬件数据流架构情有独钟，由他主导激动的StReAm，恰是面向自得当计较瞎想的典型数据流架构。

在奥地利FPL会议上，陆永青与Mencer领会，大欧好意思两岸的商酌星火淡雅交织，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，让硬件活水线取得靠拢物理极限的性能，兑现每个计较单位每个时钟周期齐进行灵验计较。

陆永青（左一）、Oskar Mencer（左二）获帝国理工学院超卓商酌奖（图源：帝国理工学院官网）

跟着商酌络续深入，可重构数据流架构与产业界的结合日益深厚，金融、医疗、石油勘察齐成为这一时期旅途进展作用的场景。2003年，雪弗龙石油的油田勘察责任受算力瓶颈制约，Mencer打造了高性能加快计较平台，兑现了油田钻井效率的百倍普及。

这之后，Mencer主导成立的Maxeler Technologies将上述研发后果产业化，自后他冉冉专注于Maxeler的管理，逐渐淡出定制计较实验室。

Maxeler的数据流计较系统客户可谓大名鼎鼎，包含金融领域的JP Morgan、Citibank，动力领域的雪弗龙、ENI，还有英国Daresbury、德国Jülich等国度级超算中心。Maxeler与这些客户的互助证明，可重构数据流架构如故成为企业关键业务的刚需算力载体。

Mencer之后，海表里学者勇往直前。

陆永青诠释创办的帝国理工定制计较实验室成为北好意思、欧洲、亚洲学术筹商与通常的交织点。Michael Flynn之后多位指示集时期体系学者到定制计较实验室通常访学，其中就包括斯坦福大学的Kunle Olukotun诠释。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，亦是这种行家时期通常下的势必。

随后，协助陆永青管理实验室的，同样是一位香港学者：本硕博均毕业于香港中语大学的蔡权雄。他在定制计较实验室主导了CUBE与Axel集群两大符号性神志，为可重构计较的范围化考证打下了进击工程基础。

其中，CUBE将64颗FPGA在一个超大型印刷电路板上用Torus互迷惑构构成更大计较节点，谷歌TPU团队用2D Torus将TPU互联也袭取了访佛想路。

Axel集群则是用32台异构计较节点，每个计较节点包含FPGA加快卡、GPU加快卡、高性能CPU，节点间用InfiniBand和Gigabit Ethernet互联，成为支抓实验室多年科研责任的核默算力平台。

CUBE神志论文主页

啃下这两块硬骨头后，对工程兑现充满鄙吝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演进的关键东谈主物。

凭借高度可编程性，FPGA曾历久当作定制计较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，兑现极高的算力驾御率，但比特级重构依赖大量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证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时期与家具场地来看，那时牛昕宇如成心志到必须要找到满盈深的应用场景作念ASIC芯片，才能绝对开释这一架构的全部潜能。

而那常常代抛给他们的命题是：究竟哪个战场，才领有满盈磅礴的算力需求，足以支抓起这么一颗全新架构ASIC芯片的出生？

陆永青（左）、牛昕宇（右）（图片来自聚集）

时值2011年前后，这个问题在实验室里面无东谈主能解，放眼行家业界亦无定论。可编程逻辑处治有绸缪供应商Tabula曾以通讯领域为突破口，融资逾两亿好意思元大举激动，最终未能买通产业化通路。

濒临前路迷雾，实验室在仿真计较、生物计较、金融计较与机器学习场景探索的商酌后果络续发表，确凿覆盖了那时通盘具备后劲的高性能计较场景。在实践中，开运(中国)官方app牛昕宇与陆永青给出了最求实的谜底：既然场地未明，便广撒网、逐场试真金不怕火。

站在2026年回望，谜底已不问可知，确凿承载起磅礴算力需求的，恰是彼时方才萌芽的全新算法波浪：深度学习。关联词在十五年前，探索者们只可靠一次次试错与返航，冉冉凑合出完整的时期领土。从实验室同期发表的后果中不难窥见，其商酌重点缓缓管制：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历久认识创新谈路上，陆永青以600余篇高水平论文，构筑起可重构计较领域坚实的表面与时期根基，成为国际上少有的三院院士（IEEE Fellow、英国计较机学会会士与英国皇家工程院院士），在这一领域领有无可替代的学术地位，其商酌后果真切影响了赛谈内一系列关键场地的发展。

从陆永青奠基始创、点火可重构计较的学术火种，到蔡权雄、牛昕宇等东谈主奋勉传承、抓续添薪，三代东谈主跳跃二十载深耕不辍，让可重构数据流架构与深度学习的交织之路，从朦胧理念走向清楚图景探索。

三、下一代算力平台之争：从群雄并起到三分寰宇（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芯片产业化铺平了终末的谈路。帝国理工定制计较实验室中枢团队：实验室首创东谈主与两代实验室负责东谈主归国创立鲲云科技，淡雅启动了中国的产业化征程。

与此同期，大洋此岸的硅谷，一场同样聚焦可重构数据流时期的算力角逐同步启幕。SambaNova与Groq接踵成立，成为搅拌行家AI芯片步地的更生力量。

Groq由深度参与谷歌第一代TPU研发的Jonathan Ross辅导中枢研发阵营创办。为打造数据流时期壁垒，2022年3月，Groq收购了定制计较实验室在鲲云之前的产业化企业Maxeler，将其中枢时期纳入麾下，在后续家具迭代中深度会通数据流关系时期，构建起自己的时期竞争力。

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

当作中枢时期灵魂东谈主物，Kunle Olukotun诠释早年深耕多核CPU计较领域，后将商酌重点转向可重构计较，与帝国理工学院定制计较实验室建立互助。不错看到，在创立SambaNova前后，Olukotun诠释于2018年出席了鲲云科技在深圳驾御的行家东谈主工智能应用创新峰会，同场的MIT的Arvind诠释，曾从事早期动态数据流架构的商酌责任。这是一次时期产业化的早期碰撞。

Kunle Olukotun诠释（左三），Arvind诠释（左七）（图片来自聚集）

期间波浪下，行家算力赛谈时期演进缓缓走向深水区。彼时少有东谈主关注的可重构数据流时期通常日深，而同期崛起的企业阶梯渐渐分野，最终在可重构数据流计较的领土上，镌刻出三大中枢时期场地：数据流架构、可重构架构，以及兼具二者上风、会通创新的可重构数据流架构，开启了三足鼎峙的时期博弈期间。

可重构数据流架构赛谈三条时期阶梯（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，恒久围绕深度学习构建极致硬件活水线，通盘向着物感性能的天花板突进。

2016年，谷歌发布第一代TPU，以片内固定计较阵列为骨架，凭借二维数据流实践模式，兑现细则性、高浑沌的强悍算力输出。时于本日，TPU的产业地位已如日中天：AI独角兽Anthropic高达210亿好意思元的大量订单、Meta数十亿好意思元的采购公约纷繁投向谷歌，苹果、SpaceX等科技巨头亦成为其潜在进击客户，数据流架构的计谋价值尽显无遗。

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。首创东谈主Jonathan Ross深谙脉动阵列之痛，为Groq LPU聘请了一条最激进的旅途：绝对毁灭冯·诺依曼架构的指示疗养，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，让全国看到了架构的性能外传和在大模子推理期间的总揽力。

可重构阵营，SambaNova凭借硬件动态重构才能，可在电路运行时无邪转变结构，通用性远超传统数据流架构。在其白皮书瞎想中，计较单位互联袭取可重构架构，中枢理较基于SIMD核，终究难以开脱指示集不停，无法涉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，其架构履行集可重构与数据流上风：数据流以硬件活水线面目提供极限性能，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（行家首款可重构数据流量产芯片），第三方测试数据闪现，相较于同期英伟达家具，CAISA3.0兑现了高达11.6倍的芯片驾御率普及与134.93倍的蔓延缩短，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抓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领域，开启产业化征程。点点星火就此汇注，东西方顶尖时期力量形成呼应，终成席卷下一代计较架构的燎原之势。

四、可重构数据流性能外传之后，范围化贸易化解围

正如开篇所言，通衢至简，一代算力平台的崛起，终究要记忆家具层面的两大中枢拷问：其一，能否兑现性能与蔓延的十倍跃迁？其二，能否构筑可积存、可演进的算力生态，支抓范围化贸易落地？

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

而跟着DeepSeek-V4淡雅发布，数据流架构的自然上风进一步得到证据。这类架构的性能天花板，适值依托于更深、更复杂的计较活水线：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疗养、细粒度数据局部性挖掘、异步实践欺压访存蔓延上的先天上风，就越能被进展出来，性能增益也愈发显贵。

关联词，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存性，外界难以侦查全貌。反不雅国内，鲲云科技CAISA系列芯片已覆盖2000余家生态客户，兑现行业随地吐花。国内企业用贸易进展修起第二个中枢问题：可重构架构或可重构数据流架构，因为具备可重构才能，其算力平台具有积存生态的才能。

另一面，则是科技巨头对改日领土的精确收编。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孤苦探索中千里淀下来的顶尖东谈主才与底层时期专利。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缔结非独家授权公约，收编系数团队。Groq的时期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，转向互助，整合英特尔至强处理器、GPU、聚集与存储以及SambaNova系统，管待推理机遇。

英伟达与英特尔接踵向这两家新锐抛出橄榄枝，符号着行业双巨头在现存布局除外，再落一枚至关进击的折柳化计谋重子，直指抓续爆发式增长的AI推理市蚁集枢土产货。

而这，恰是可重构数据流架构真高洁展宏图的主场。

两类企业旅途各别，却在期间波浪下同归殊涂：一方以范围化落地让时期红利普惠产业，一方以巨头生态会通让前沿创新深度扎根。二者相向而行，共同将可重构数据流计较架构推向全新的历史高度。

在这场波涛壮阔的时期变革中，陆永青院士创立的定制计较实验室从学术探索走向工程实践，再过程鲲云科技等企业推向产业范围化落地。这通盘演进，中国粹者和芯片企业走出了一条自主可控、行家引颈的折柳化解围之路，为中国不才一代智能计较架构竞争中霸占了贵重的计谋先机。

结语：三十载潮涌，中国芯的改日

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，在早期曾阅历漫长的千里寂与不被连系。国内首批AI芯片企业确凿同期而立，在英伟达笼罩行业的八年暗影里效能深耕，直至2025年前后才迎来成本化加快。通盘走来，它们恒久直面创新者的终极拷问：要是阶梯不足巨头，凭何争锋？要是阶梯足以颠覆步地，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。

更具期间意旨的是，当行家产业界重新疑望可重构数据流架构时，中国团队已在这一领域深耕三十余年——从帝国理工的源泉实验室到中国的产业化落地，时期创新的源泉与产业化主阵脚，正在发生历史性的位移。

这一位移并非或然。缅想中国芯片产业三十年，从”市集换时期”的结伴模式，到”奴隶式创新”的追逐叙事，底层架构的”从0到1″恒久是最难的命题。可重构数据流架构的解围旅途提供了另一种可能：当学术源泉、工程考证、产业化形成完整链条，且中枢团队恒久主导时期演进时，中国初度在计较架构的”无东谈主区”领有了与硅谷同步创新、以至局部起初的才能。其所叙述的也不再是“中国英伟达”或“中国Groq”故事，而是在行家范围内进行源泉创新的“中国源泉故事”。

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”源泉创新”提供了关键泥土——完整的电子产业链缩短了流片门槛，丰富的应用场景加快了时期考证，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”外洋时期输入”到”原土创新输出”，下一代计较架构的主阵脚转化，履行上是一场对于”创更生态”的历久认识得手。

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