🎯 科技 · AI芯片
一、从风冷到液冷，算力产业正在升级AI芯片正在向"大脑"学习——仿生芯片降低功耗，国产算力迎来结构性机遇
2026中国国际大数据产业博览会刚刚落幕，本届数博会的核心关键词只有一个：算力。中科曙光展出的十万卡AI超集群曙光8000系列产品，通过全栈协同和统一调度，让算力规模更有效转化为词元吞吐。与此同时，液冷散热已从"可选项"升级为"必选项"——国内首个浸没式液冷算力方舱已在佛山投入运行，对4种不同冷却液进行兼容性测试。
到2030年，智能算力预计比2020年增长500倍。算力需求激增的背后，是散热、功耗、带宽三大难题同时承压。传统风冷改造液冷的存量市场超过八成，配套企业订单已排至年底。
二、仿生芯片：让AI学"大脑"省电在北京举行的HICOOL 2026全球创业者峰会上，杭州时维感知带来了一个新概念：仿生芯片。公司CEO张子尧介绍，团队将人类神经系统的信息编码与处理方式引入机器，打造"仿生的机器神经系统"，目标是降低端侧AI对功耗、算力和带宽的依赖。其自研的ASC-01脉冲编码芯片和NRA存内计算芯片，构成了一套完整的神经形态计算技术体系。
传统数字信号架构在端侧场景功耗极高，而仿生方案直接参考生物神经的工作方式，从底层芯片、算法到系统架构全链路协同设计，为具身智能机器人提供全新底层架构。松延动力推出的"Bumi小布米"人形机器人正是这一技术路线的典型应用——低门槛、低价格、高可玩性，已面向个人消费者、学校及文旅展览等多场景销售。
三、国产算力的"护城河"是什么？今年智谱匿名模型在OpenRouter霸榜，全部由国产芯片提供算力支持；月之暗面Kimi K3大模型发布后不到一天，多家国产算力平台宣布完成适配。国产大模型与国产算力平台"双向奔赴"，正在形成独特生态。
国家数研院专家指出，国产算力链的真正护城河不是"更便宜"，而是"更可控"——成本、数据、供应链三重可控。清华大学陈文光教授认为，模型与芯片之间是复杂互动关系：模型设计影响芯片设计，芯片特点也反向塑造模型选择，这种协同让模型更高效，也更能触发千行百业的智能化落地。
综合央视新闻客户端、中新网、人民网报道 | 2026-08-31