文章核心观点 - 微纳核芯与无问芯穹于10月22日在杭州签署战略合作协议，以“芯算协同，共创国产AI推理新生态”为主旨，共同推进存算一体、近存架构3D-CIM™推理芯片与自主式AI基础设施的协同创新，为全球大模型产业提供高效、普惠、可规模化落地的推理算力解决方案 [1] - 此次合作标志着国产AI推理产业从“单一芯片参数比拼”正式进入“芯算协同定义系统效率”的新阶段 [1] - 全球AI产业正经历从训练优先向推理优先的历史阶段转变，推理环节算力需求呈指数级增长，推理效率、运行功耗、响应时延、算力利用率和部署成本已成为决定AI应用能否规模化落地的关键指标 [3] - 单一芯片性能或单一模型能力已无法满足复杂场景下AI大规模部署需求，构建芯片、模型、编译工具链、运行时系统与基础设施平台之间的协同体系正成为全球AI产业发展的核心命题 [3] 行业背景与趋势 - 过去两年国产AI芯片赛道涌现大量架构层面突破，存算一体、近存计算等技术路线在理论指标上已展现出对传统架构的显著优势 [3] - 国产AI产业链协同度已上升至全新层级：芯片厂商不再闭门造车，基础设施平台不再单纯依赖通用硬件，双方围绕共同的推理效率目标完成从底层到上层的联合创新 [5] - 当协同模式逐渐成为行业常态，国产AI推理产业的长期竞争力将真正建立在自己掌控的全链路技术体系之上 [5] 微纳核芯技术路线 - 微纳核芯选择存算一体与近存架构结合的3D-CIM™路线，瞄准大模型推理过程中的带宽、功耗和数据搬运瓶颈 [3] - 该路线回归计算本质矛盾，通过重构存储与计算的位置关系，以架构创新方式在成熟工艺下减少数据搬运开销，突破高性能、低功耗、低成本的“不可能三角” [3] 无问芯穹技术定位 - 无问芯穹是AI原生基础设施服务商，依托多元异构、软硬协同和自主式AI等核心技术优势 [4] - 打造连接“M种模型”和“N种芯片”的“M×N”技术范式，推动不同模型算法与不同芯片硬件之间实现极致效率与成本优化 [4] 合作内容与落地方向 - 双方将聚焦云边端多元化应用场景，围绕“芯片—系统—应用”展开协同技术攻关 [5] - 共同推动存算/近存等新形态推理芯片在真实业务环境中完成落地验证，形成可复制、可推广的云边端一体化解决方案，进一步降低大模型推理的综合应用成本 [5]