7月13日，一场以“东方范式引领AI算力新趋势”为主题的发布会在上海举行。东方算芯正式发布了全球首颗软件定义近存计算3D芯片——DF1000，这颗芯片承载着国产算力芯片在自主架构上的一次重要突破。

东方算芯董事长兼CEO魏少军在接受采访时表示，“软件定义+3D集成”这条技术路线的核心优势在于高算力与大带宽。它不仅让国产高端算力芯片实现了安全可控，更关键的是，它打破了国产AI芯片因路径趋同而过度依赖先进制造工艺、难以追赶国际水平的困局。下一代产品将实现“训推一体”，公司已与多家国产及上海本地大模型厂商深度合作，计划优先服务上海本地企业、高校和研究所，再逐步向全国推开。

从资本市场的反馈来看，市场对这条技术路线给予了相当程度的认可。今年4月，东方算芯完成A+轮融资，投后估值约123亿元。力合科创相关负责人表示，公司旗下力合中科在天使轮就已坚定入局，这源于对东方算芯技术路线和国产替代价值的长期判断。硬科技从实验室走向产业化，从来不是一蹴而就的事，而国产替代的窗口期，恰恰留给了那些敢于在自主架构上做底层创新的长期主义者。

东方算芯副总裁郭炜透露，迭代产品DF2000预计今年第四季度发布，DF3000则计划在2027年第四季度推出。

破解行业三大核心瓶颈

DF1000被定位为全球首颗软件定义近存计算3D芯片，它试图以“软件定义＋3D堆叠近存计算”的东方范式，系统性破解中国高端算力芯片面临的三大核心瓶颈。

第一个瓶颈是制程依赖。DF1000通过软件定义芯片技术，实现了软硬件解耦与动态重构，交出了520TFLOPS@BF16的算力成绩单。更重要的是，它打破了存储墙。存储墙、带宽墙、功耗墙——这三个词，在过去几年几乎成了行业共识的痛点，而DF1000在架构上做了彻底革新。

“DF1000是国内首颗采用DRAM-Logic晶圆级混合键合3D垂直封装的AI芯片。”郭炜解释，通过3D混合键合技术，计算层与存储层垂直堆叠，互连间距被压缩到亚微米级别，互连密度与带宽密度实现了数量级提升，访存带宽高达6.4TB/s，从根本上解决了大模型训练与推理中存储、带宽、功耗的瓶颈。

与此同时，东方算芯还打造了全栈自主底层软件栈，覆盖编译器、运行时、算子库、集合通信库、分布式训练框架及一站式工具链，全面兼容主流深度学习框架，这意味着用户迁移和部署的门槛被大幅降低。

魏少军指出，大模型时代，参数量与计算量呈指数级增长，传统架构中“计算快、存储慢、带宽受限”的矛盾日益突出。DF1000采用近存计算架构，大幅缩短了计算与存储之间的数据传输路径，从根本上提升了效率，它能高效支撑互联网、金融、科研、医疗、政务等关键领域的高强度算力需求。

年内启动B轮融资

发布会现场，东方算芯还展示了完整的产品矩阵，从加速卡到集群，覆盖了全层级算力需求。擎元QY100服务器是一款单机8卡的AI服务器，有风冷与液冷两个版本；慧算HS128智算集群则面向大规模数据并行训练与推理，提供128卡集群方案。

东方算芯成立于2024年5月20日，总部位于上海张江，目前团队规模已超500人。

回顾其融资历程，节奏相当紧凑。2024年7月，力合资本、高瓴资本、武岳峰、张江高科、上海集成电路产业投资基金等参与了天使轮。2025年年中，国家人工智能产业基金、上海国投先导、锦秋基金参与了A轮。2026年2月，云峰基金、金浦创新、招银国际、成都高新、上海临科等参与了A+轮。此外，美团、小米、滴滴等公司旗下基金也参与其中。公司计划于今年第四季度启动B轮融资。

发布会上，香港工程院院士、香港科技大学副校长郑光廷分享了对芯片技术演进趋势的看法。他认为，人工智能计算芯片必须与时俱进。一方面，推理工作负载正逐渐成为主流，推理市场有望超越训练市场；另一方面，延迟、可扩展性、隐私性、可靠性等需求，推动边缘AI日益受到关注，计算正从云端向边缘迁移。物理AI市场对实时感知、决策、交互与控制的需求也在快速增长。

欧洲科学院院士、北京超弦存储器研究院执行院长赵超则指出，AI技术的快速增长，正在引发对存储器芯片特别是DRAM的超常规需求，这个“超级周期”很可能延续到2030年。