阿斯麦、台积电和英伟达恐怕要睡不着了。7月13日，上海一家成立不足三年的企业，仅凭14nm工艺便造出一颗算力达520TFLOPS的AI芯片，既没用EUV，也没用HBM。


2026年7月13日，上海一场芯片发布会上，东方算芯首次公开DF1000。屏幕上最醒目的两项指标，是BF16算力达到520TFLOPS，访存带宽达到6.4TB／s。更受关注的是，它采用了14纳米工艺。


按照传统思路，高性能AI芯片往往要依赖先进制程和高带宽存储。东方算芯没有沿着这条拥挤的路线继续追赶，而是把突破口放在计算架构、存储方式和三维封装上。


这家公司成立于2024年5月，总部位于上海张江。董事长兼首席执行官魏少军长期从事集成电路研究和产业工作，也曾参与国家重大科技专项。公司现有团队已超过500人。


DF1000是一款软件定义近存计算3D芯片。它并非单纯依靠缩小晶体管尺寸提升性能，而是试图解决AI计算中长期存在的访存瓶颈，让数据尽量靠近计算单元，减少来回搬运造成的等待与能耗。


大模型运行时，大量参数需要不断在计算模块和存储模块之间传输。处理器即便拥有很高的理论算力，一旦数据供应跟不上，许多计算单元仍会处于空转状态。这也是行业常说的“存储墙”。


DF1000采用DRAM与逻辑晶圆混合键合的垂直堆叠方案。计算层和存储层被放得更近，互连距离缩短，通信通道数量增加。数据不必经过较长的外部路径，带宽因此得到明显提升。


这种设计并不是简单模仿现有高端GPU。它更像是重新安排计算、存储和通信之间的关系，用架构创新弥补成熟制程在晶体管密度上的差距。工艺没有追到最前沿，系统效率却获得了新的提升空间。


软件定义也是这颗芯片的重要特点。部分硬件资源可以根据不同任务进行灵活调度，使同一套计算单元适应训练、推理和多种数据精度需求。它追求的不是某个单项数字，而是提高真实场景中的算力利用率。


DF1000单卡还提供900GB／s的卡间互联带宽。围绕这颗芯片，东方算芯同步推出加速卡、服务器、超节点、智算集群和自主软件栈，说明其目标并非只卖一颗芯片，而是构建完整的算力系统。


目前，DF1000已经完成流片验证，并实现128卡集群稳定运行。公司还公布了后续产品路线，计划继续提升算力、访存和互联能力，在成熟制程基础上向更大规模的训练与推理场景推进。


全国产供应链也是这套方案的重要方向。14纳米工艺在国内拥有较好的制造基础，设计、制造和封装环节更容易形成稳定协同。对于需要长期运行的政务、金融、科研和能源系统，供应连续性具有现实价值。


当然，一款AI芯片能否真正立足，不能只看发布会上的峰值参数。实际模型性能、功耗、软件适配、集群效率和客户应用，都需要经过更长时间验证。DF1000迈出的关键一步，是把一条不同于先进制程竞赛的路线带到了现实产品阶段。


我认为，东方算芯最值得重视的地方，不是用14纳米制造了一个多么惊人的数字，而是中国芯片企业正在摆脱单纯追随的思维。先进制程必须持续突破，架构、封装和软件创新也应同步推进，两条路并不冲突。


真正可靠的技术进步，既要看到参数，也要经得住应用检验。只要坚持自主创新，把产品、生态和产业链一步步做扎实，中国完全有能力在全球AI算力竞争中形成自己的技术路线和发展节奏。