非二进制AI芯片技术突破 - 北京航空航天大学李洪革团队研发出全球首款融合二进制和随机逻辑的混合概率计算SoC芯片 实现高容错 抗干扰和高能效特性 [2] - 该芯片采用自主知识产权的开源RISC-V架构 在数系表示 计算算法和异构计算体系架构三方面实现颠覆性创新 [2] - 技术突破传统计算芯片的功耗墙（二进制信息效率与高功耗矛盾）和体系墙（非硅基与CMOS芯片通信难题）两大瓶颈 [2] 技术应用与产业化进展 - 当前主要应用于触控识别 仪表显示 飞控计算等智能控制领域 片上专用算子时延达微秒级 [3] - 团队正在开发混合概率计算的专属扩展指令集及微架构 覆盖语音图像处理 大模型AI加速等复杂计算需求 [3] - 技术转化已在中国航空和工业系统等关键领域实现规模化应用 [2] 中国半导体产业自主化趋势 - 美国芯片出口限制促使中国半导体产业加速自主研发 能力显著增强 [5] - ASML CEO指出美国打压措施反而激励中国更努力突破技术瓶颈 [5] - 英伟达CEO黄仁勋认为中国AI行业将持续发展 不受美国芯片供应限制影响 [5]

核心观点 - 北京航空航天大学李洪革教授团队研发了完全自主知识产权的开源RISC-V架构混合概率计算SoC芯片，该芯片在数系表示、计算算法及异构计算体系架构方面实现颠覆性创新，开创了以混合概率数为计算基础的新计算范式 [1] - 该技术解决了传统芯片面临的"功耗墙"（二进制数信息携带效率与高功耗矛盾）和"体系墙"（非硅基芯片与传统CMOS芯片通信难题）两大挑战 [1] 技术突破 - 提出混合概率数（HSN）概念，统一了二进制数、传统概率数及混合概率数三种数系的数学表征，具有高容错、抗干扰和高能效比特性 [2] - 概率计算通过CMOS芯片逻辑"高电平"在某时间段内的出现频率表示数值，建立了新型数理关系 [2] - 片上专用算子时延达微秒级，可同时满足专用硬件计算和灵活软件计算需求 [2] 应用进展 - 技术转化方向包括触控识别、仪表显示、飞控计算等智能控制领域 [2] - 正在开发混合概率计算专属扩展指令集及微架构，覆盖语音图像处理、智能计算（含大模型AI加速）等复杂计算功能 [2] 行业意义 - 该成果为我国高性能智能计算提供了从数系表示到芯片实现的完整原始创新路径 [1] - 混合概率计算范式为硅基芯片突破现有技术瓶颈提供了全新解决方案 [1][2]

公司技术 - Extropic正在开发一种利用电子电路中自然热力学波动进行概率计算的新型计算机芯片[2] - 该芯片通过控制概率比特(p比特)在1和0之间的动态切换实现高效计算，这是世界上第一个可扩展、可大规模生产的概率计算平台[4][5] - 创新点在于控制传统硅中的热力学效应，无需超导电路或极端冷却即可完成计算[5] 性能优势 - 目标提供比传统硅片效率高3-4个数量级的芯片，可大幅减少未来数据中心排放[2] - 硬件特别适合运行蒙特卡罗模拟，这类计算在金融、生物和AI领域应用广泛，是构建推理模型(如OpenAI o3、Gemini 2.0)的关键[7] 行业机遇 - AI巨头对计算能力需求激增，当前数据中心甚至建在核电站旁，民族国家正加大AI投资[7] - 传统架构(Nvidia芯片)面临能耗瓶颈，行业需要重新思考计算方式以应对环境压力[7] 竞争挑战 - 创始人承认直接挑战Nvidia等芯片巨头看似疯狂，因切换新架构成本高且耗时[7] - 但当前AI计算需求爆发和环境压力创造了独特的市场窗口期[7] 应用场景 - 技术不仅适用于AI，还可用于高性能计算中的随机系统模拟[7] - 概率计算在金融风险建模、生物统计等需要大量随机采样的领域具有天然优势[7]