半导体行业产能紧缺，考验着芯片设计企业的供应链管理能力视觉中国图

在不少芯片创业企业追求最新的工艺以实现最佳性能时，AI芯片厂商燧原科技两代芯片却采用了相同的工艺。

7月7日，腾讯投资的国内AI芯片初创企业燧原科技发布第二代人工智能训练产品——“邃思2.0”芯片、基于邃思2.0的“云燧T20”训练加速卡和“云燧T21”训练OAM模组，全面升级的“驭算TopsRider”软件平台以及全新的“云燧集群”。

燧原科技创始人、CEO赵立东在接受第一财经专访时表示，“邃思2.0”和第一代产品均由格芯的12nm FinFET工艺打造，“邃思2.0”将于年底量产。

为了获得高的性能，大部分AI云端芯片厂商都采用最新的制程，燧原科技第二代产品却并未使用更先进工艺。

“英特尔的芯片技术发展战略是Tick–Tock模式，Tick阶段升级工艺，Tock阶段升级处理器架构。对我们来说，我们第一代芯片是一个全新的架构，第二代我们有一个选项，保持架构大致不变，工艺向前演进，然后再架构再工艺，这就是沿着传统的Tick–Tock这条路走。第一代芯片在落地过程和客户磨合过程当中，我们觉得架构的演进比工艺演进更重要。”赵立东告诉第一财经。

他表示，第二代最大的区别是有了实际的用户，基于实际的业务模型。“在这些业务使用当中有新的算法、模型出现，这是AI跟传统CPU、GPU不一样的地方，再加上其他国际大厂也在迭代。”

具体而言，燧原科技新一代全自研的GCU-CARA全域计算架构，针对人工智能计算的特性进行深度优化，支持全面的计算精度，涵盖从FP32、TF32、FP16、BF16到INT8，单精度FP32峰值算力达40 TFLOPS，单精度张量TF32峰值算力达到160 TFLOPS。

成本也是影响工艺选择的重要因素。赵立东表示，从设计到流片，12nm制程和7nm制程成本完全不同，“一个3亿多元，一个7亿多，公司的商业本质还是要考虑成本。”

此外，同时改架构和工艺的风险太大，他介绍称，“如果最后有问题不知道是工艺造成的还是架构造成的。先进制程的性能、功耗会更好，但是综合考虑成本、风险和供应商产能，我们选择改架构。”

目前，半导体行业产能紧缺，考验着芯片设计企业的供应链管理能力。赵立东表示，“同样一家公司，它给你多强的技术支持是不一样的，包括价格，还有交货周期，长6个月短则4个月，完全看你和它的关系。”

在市场应用方面，去年9月，燧原科技宣布，“云燧T10”和由其组成的多卡分布式训练集群已在云数据中心落地，正式进入商用阶段。赵立东介绍称，燧原科技今年在泛互联网、传统行业（金融、交通、电力、医疗、工业等）以及新基建三大业务方向上都将有营收。

2018年8月，燧原科技由腾讯领投，获得Pre-A轮融资3.4亿元。

“腾讯在AI这个领域，有足够的数据、应用场景、业务需求，也愿意和我们坐在一起深入地进行技术交流。对我们的产品开发帮助很大。”赵立东透露，在泛互联网领域，公司还在与其他互联网大厂谈商业落地，“包括有自研芯片团队的泛互联网厂商都有在接触。”