当前，模型参数、上下文长度与并发度日渐膨胀，然而存储带宽增速却远未跟上算力增速，“内存墙”已成为限制算力集群效率释放的关键瓶颈。沐曦股份CTO彭莉认为，打破“内存墙”需要软硬件协同优化，在软件层面通过算子融合、量化等手段降低存储访问压力，在硬件层面则针对不同计算阶段选股思路，探索差异化的内存架构，匹配不同存储介质。
元股证券:ygzq.hk面向突破互连瓶颈的三维集成先进封装技术，也正面临系统级工程挑战。东方算芯副总裁郭炜分析称，三维集成虽然通过大幅缩短互连距离提升了带宽密度，但也带来了功耗耦合、散热设计、良率控制等一系列复杂工程问题。目前，行业在三维集成良率预测与热管理仿真工具上仍存在短板，制约了三维集成的规模化落地。
随着大模型训练与推理规模持续扩容，算力集群节点数量呈指数级增长，电互连在带宽密度、传输距离与功耗水平上已逼近物理极限。行业普遍认为，光互连将在未来几年间从机柜级下沉至封装级。
曦智科技COO王泷表示，光互连当前处于大规模产业化前夜，正从行业概念快速进入工程落地阶段。目前，1.6T加速迈向规模化放量，3.2T、6.4T已开始测试验证，产业化节奏清晰。王泷判断，光互连将会先于光计算跨过产业化门槛，光计算目前仍然较为昂贵，真正落地还需等待架构拐点出现。
据海光信息副总裁潘于观察，“光”即便是在机柜内，也开始逐步向芯片渗透。“但使用‘光’就会用到光源和激光器，这些都需要从系统管理的角度去判断。”他表示，光互连与电互连并非替代关系，而应根据算力集群的不同层级需求，追求性价比最优的组合。
在标准与生态层面，对于国产算力企业而言，是跟随开放标准进入全球生态还是自建协议，是一道横亘在前的选择题。在彭莉看来，在当前阶段选择开源至关重要。AI计算是一场技术巨变，在变化期中，统一的“度量衡”有助于提升效率。
系统级创新最终还需通过作为芯片产业上游核心环节的EDA（电子设计自动化）工具链实现落地。华大九天董事长刘伟平在主题演讲中提及，目前国产EDA工具覆盖率已从不到30%提升至85%，部分点工具达到国际先进水平，但全产业链支撑能力尚且不足。
配资官方开户潘于结合自身从业经验表示，成功的芯片需要“把共建刻进灵魂”。EDA公司、设计企业和制造方的紧密协同迭代，对先进工艺节点等复杂设计的成功至关重要。
与会嘉宾强调，单家企业无法独立解决所有系统性难题选股思路，产业链的答案还需从产业链内部寻找。在从单卡性能走向集群协同的过程中，内存、封装、互连、生态、软件等环环相扣，只有产业链上下游协同发力，才能共同补齐系统能力短板。
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