立足WAIC产业契机中昊芯英以自研芯片夯实新质生产力算力底座
7月17日至20日，在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC 2026）期间，中昊芯英携新一代全自研TPU芯片“须臾”与迭代升级的泰则2.0智算平台首次公开实物亮相，标志着国产专用AI算力迎来关键迭代升级。作为国内最早投身于TPU架构AI专用算力芯片研发的企业之一，中昊芯英在三年时间里完成从初代产品技术验证，到新一代架构性能跃迁的成长路径，展现了国产TPU算力的自主突破之路。
技术持续跃迁：“须臾”实现国产TPU性能跨越
如果说初代TPU芯片“刹那”完成了中昊芯英在国产专用算力赛道的技术破冰与市场落地，那么全新迭代的二代芯片“须臾”，则是企业经过三年大规模商业化实战打磨后，交出的架构升级与性能进阶答卷。“须臾”芯片实现底层架构全方位跃迁，多项核心指标对标国际头部产品。单芯片混合精度浮点算力达896 TFLOPS，8-bit推理算力达1792 TOPS，性能为上一代“刹那”的3倍；单芯片额定功耗仅600W，较算力性能持平的传统芯片功耗降低50%。
性能跃迁的背后，是针对行业痛点的深度重构。随着大模型对话轮次与上下文长度的持续增长，“存储墙”瓶颈愈发突出――算力在等待数据搬运中大量闲置，成为推理效率的核心掣肘。针对这一难题，“须臾”重构了脉动阵列数据流调度，原生支持Prefill-Decode分离推理架构，大幅提升KV Cache缓存命中率，有效削减历史上下文重复计算开销。与此同时，扩容寄存器与大容量片上缓存、优化片间互联带宽，多管齐下缓解数据搬运压力。更值得关注的是“须臾”的全栈自主底色。芯片IP核、专属指令集、底层算子加速库、整机系统软件均实现完整自主研发，无海外核心技术依赖。在芯片架构之外，公司同步完成了从编译工具到模型适配的全链路技术闭环。
芯片的价值在于落地，而泰则2.0正是让“须臾”走向产业的核心载体。泰则2.0单机由两路高性能CPU与8片“须臾”协同构成，混合精度算力达7.168P，同等任务下整机能耗仅为传统GPU服务器的80%。在集群层面，通过自研低延迟高并行片间通讯协议，单个超节点最高可实现2048片“须臾”全光互联，并可拓展搭建万卡超大规模集群，承载万亿参数大模型分布式训练；软件生态层面，泰则2.0已完成Qwen、DeepSeek、GLM等数十款大模型深度适配。平台配套完整的可视化运维管理系统，集成BMC硬件远程管控、全链路状态监控、故障预警、算力计费、用户权限及模型市场一体化功能。这种“开箱即用”的设计理念，大幅降低了企业部署AI算力的技术门槛。
携手产学研 共探国产AI基础设施创新路径
WAIC 2026期间，中昊芯英不止于展台亮相，更在软硬件适配、产业生态共建、行业标准搭建、产学研协同落地多维度发力，加速构建国产TPU完整算力生态。
产学研深度联动，共筑自主算力底座。中昊芯英主办WAIC分论坛，汇聚清华大学、上海交大、中国电信、中兴通讯等产学研用多方代表，集中揭晓了新一代芯片“须臾”实物首秀、华东首个国产TPU千卡集群落成等重磅成果。同时，公司持续在世界人工智能大会等平台分享国产TPU规模化落地实践经验，为构建自主可控的AI算力体系注入动力。
开源与产业链生态双向打通。论坛现场，中昊芯英不仅携手杭州电信、深圳联通等伙伴完成新一代国产TPU商用启航签约，还与联想、中兴通讯等达成全域生态合作，围绕算力基建、软件适配构建完整体系。此外，公司正式加入一体化算力网国产生态联盟，响应国家“算力网”纳入六张网战略部署。
赛事验证落地能力，赋能新兴场景。中昊芯英凭借自研TPU芯片“刹那”，携手无人机企业构建全链路国产化智算方案，从全球1451支团队中突围，斩获首届“申智杯”人工智能创新大赛三等奖。验证了国产TPU在低空经济等新兴垂直场景的落地能力，也标志着公司正以全栈自主能力，持续推动国产算力在千行百业的规模化落地。
TPU差异化战略 筑牢国产算力自主底座
当前通用GPU架构历经数十年迭代，硬件优化空间、软件栈红利已逐步见顶，难以适配大模型高并发、低成本、规模化推理的新时代需求。而TPU作为AI专用张量计算架构，天生适配大模型矩阵运算、高吞吐推理场景，在商业推理规模化时代，具备更优的单位Token成本与能效比。随着行业演进，Prefill-Decode分离推理已成为大模型算力架构的主流趋势，TPU的专业化、低成本、低功耗优势将持续放大，形成区别于通用GPU的差异化核心竞争力。
从2023年“刹那”量产填补国内高性能TPU的量产空白，到2026年“须臾”实现三倍性能、减半功耗的架构跃升，中昊芯英仅用三年时间，完成了技术验证―规模化落地―架构全面迭代的闭环。在通用GPU主导的算力格局之外，中昊芯英以持续迭代的自研TPU技术、成熟的商业化落地能力、开放共建的产业生态，持续夯实国产专用算力的差异化底座，为千行百业AI国产化转型、国内新质生产力发展提供稳定、自主、可控的底层算力支撑。
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