全球首款数据流AI芯片！深圳AI新星如何打破“摩尔定律”

编者按：正在进行的全国两会上，人工智能再次成为讨论焦点之一。政府工作报告提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来。“AI+”战略正在走深走实，成为产业转型升级的关键变量。

从2022年11月的ChatGPT横空出世，到2024年2月发布的Sora，再到2025年1月爆火出圈的DeepSeek，AI大模型加速了新一代人工智能的发展和应用。在800多天的时间里，“暴走的AI”展现了人工智能这门技术的跃迁性和颠覆性，“AI+”正在重塑竞争格局和产业体系。

在AI时代，如何立于浪潮之巅，引领新发展、新变革？南都·湾财社推出《AI时代之问 广东如何作答》系列报道，聚焦AI技术的新变革、AI应用的新发展，寻访广东AI新星，与“AI粤军”共探高质量发展。

本期，南都·湾财社带你走进一家领先的人工智能算力供应商——鲲云科技。

人工智能时代，数据、算力和算法构成了AI发展的三要素。对于算力供应商来说，如何突破“摩尔定律”的制约，是一道行业面临的难题？深圳鲲云信息科技有限公司（简称“鲲云科技”）独辟蹊径，其AI芯片突破传统的摩尔定律，采用自主研发的可重构数据流架构，实现了更高性能、更高利用率。目前已落地应用上千家企业的数智化转型项目，部署成本优化30%以上，利用率最高可达95.4%。

不久前，由鲲云科技打造的全新一代的重构数据流AI芯片已经成功跑通DeepSeek，实现优化部署。鲲云科技创始人、CEO牛昕宇在接受南都·湾财社记者专访时表示：“算力是所有AI应用的底层，对于算力芯片来说，希望应用生态越丰富越好，尤其是随着越来越多的大模型企业走向开源，芯片适配的成本也会越来越低。”

以下是本期专访内容：

一

深圳制造！可重构数据流AI芯片适配DeepSeek

南都·湾财社： 目前，鲲云科技最新一代的可重构数据流AI芯片已经成功适配DeepSeek，您能介绍一下其具体应用场景吗？

牛昕宇： 我们的芯片已经支持LLM（大语言模型）的推理对话应用，并成功运行DeepSeek大模型。这款芯片可以广泛应用于工业生产、智能制造、智慧城市等多个领域，帮助企业优化生产流程，提升整体效益，帮助城市提升治理效率。例如，在智能工厂里，我们的芯片可以用于流水线巡检，自动识别设备故障、生产异常等问题，减少人工监控的成本。如果工厂内出现跑冒滴漏、安全违规等情况，AI可以迅速发现并发出预警，避免生产效益受到影响。

南都·湾财社：这个芯片的用途和英伟达的芯片类似吗？二者之间的核心差异是什么？

牛昕宇：从用途来看，二者都属于AI计算加速芯片，但技术路线完全不同。我们的芯片采用可重构数据流架构，相较于传统的指令集架构，算力效率更高。在相同的峰值算力情况下，我们的芯片可以提供3-10倍的实际性能提升，意味着客户可以用更低的算力成本，获得更高的计算效能。

人工智能算力已经成为新质生产力，我们的目标是用算力替代人力完成简单重复或人力难以胜任的任务。就像电力决定了基础设施的运行成本，算力同样决定了AI应用的落地成本。而鲲云的数据流AI芯片，就是希望在提供更强算力的同时降低成本，提高计算效率。

南都·湾财社：这款芯片是否可以称之为完全自主研发的“中国芯”？

牛昕宇：是的，我们的芯片完全自主可控，拥有完整的国产技术栈。在当前的环境下，自主可控的AI算力芯片对国内人工智能产业的发展至关重要。

二

突破摩尔定律！全球率先实现数据流架构的量产AI芯片

南都·湾财社：传统的摩尔定律正在接近物理极限，鲲云科技的数据流AI芯片是如何突破这一限制的？

牛昕宇：做AI芯片有两个方向。一个是基于传统的指令集架构优化创新，这条路相对容易，但是在芯片性能上很难拉开差距。另一个是从芯片的底层架构创新出发，这条路荆棘丛生困难很多，但是鲲云走通了。

我们的可重构数据流架构不同于传统的指令集架构。数据流架构可以不依赖指令，而是根据数据流动的次序控制计算，使得数据运算和数据传输可以同时进行，避免了“冯诺依曼瓶颈”。这种设计让我们的芯片能够达到95%以上的利用率，而传统GPU或TPU的利用率通常在35%以下。

举例来说，在加油站场景中，我们的星空X6A边缘小站可以支持8路高清视频实时分析，满足全域监测分析预警需求。而在矿山场景中，我们的服务器能够灵活适配32路、64路摄像头的数据分析，确保生产安全。此外，在城市消防领域，鲲云的芯片凭借低延时特性，可以实现实时火灾监测、紧急预警，大幅提升城市管理的安全性。

南都·湾财社：鲲云科技推出的CAISA数据流AI芯片目前的商业化进展如何？

牛昕宇：目前，鲲云的芯片已经进入规模化商业落地阶段。我们的算力产品已经服务了1000多家企业，广泛应用于石化、矿山、电力、智慧城市等多个行业，并稳定支持数千个数字化项目，验证了数据流芯片在复杂场景下的可靠性和卓越性能 。

除鲲云外，全球范围内也有其他团队在研发数据流AI芯片，例如斯坦福大学孵化的SambaNova、前谷歌TPU团队创立的Groq等。目前处于小规模应用阶段，鲲云已经在全球率先实现数据流架构的量产落地。值得注意的是，国际主流的指令集架构芯片企业，也在尝试引入部分数据流技术，以提升芯片的利用率，如TPU的Systolic Array、GPU的Tensor Core等，这说明我们的技术路线已经被行业广泛认可。

南都·湾财社：未来，鲲云科技在AI芯片领域有哪些布局？

牛昕宇：我们将继续深化可重构数据流架构的研发，推动CAISA系列产品的迭代升级。当前AI行业正迈入大模型时代，算力需求爆发，我们会进一步优化架构，使其更好地适配大模型推理任务。同时，我们还计划拓展边缘计算场景，让AI算力能够更高效地落地到智慧制造、智能安防等领域。

此外，鲲云科技也在积极布局AI训练芯片，希望未来能够在训练芯片市场与全球顶级厂商展开竞争。通过不断创新和突破，我们的目标是让国产AI芯片真正成为智能时代的基石，为各行各业提供高效、低成本的算力支持。

策划：王莹

统筹：李颖

执行统筹：程洋

采写：南都·湾财社记者 严兆鑫 程洋

视频：叶浩程