14天前，备受关注的、魏少军老师的东方算芯终于公布了消息，主要是为了接下来WAIC世界人工智能大会亮相，其中包含了两个细节：
1、公布清华大学长聘教授魏少军亲自出任董事长兼CEO，目前团队规模已超过500人。
2、截至2026年4月底完成A+轮融资后，东方算芯投后估值已高达122.75亿元人民币，并计划于今年四季度启动B轮融资。
3、技术方向上，主打软件定义+3D堆叠近存计算，而且重点是： 基于全国产化供应链体系推进产品落地，不依赖海外先进制造工艺，意在通过架构创新和供应链国产化，实现国产高端算力芯片的安全可控。
今天下午，东方算芯终于在上海把首颗新品亮相了：软件定义近存计算3D芯片、AI加速卡巅峯DF1000，以及计算服务器DFKaiyun官方入口SX QY100P-S。
根据我看到的路线图，东方算芯打算一年迭代一款芯片，而且都是全国产供应链。
你不可否认的是，这种近存计算和3D堆叠策略，甚至是整个量产节奏，与华为“韬定律”不谋而合。
至于你说这个性能是啥水平呢，以DF3000为例，带宽架构是核心差异化长板，完全甩开英伟达两代产品——DF3000 互联相当于3.5 倍 H100，1.78 倍 B200；DF3000 显存带宽相当于 5.95 倍 H100，2.5 倍 B200。
所以，在纯训练算力（BF16/FP8）层面，DF3000 等效单张英伟达H100 水平，不及 B200，但带宽更大，所以属于算力对标 H100、带宽架构超前 B200 一代的 2027 国产 3D 堆叠 AI 芯片；在海量参数大模型场景，带宽瓶颈消解带来的实测增益，会抹平算力小幅落后B200的差距。
魏少军是清华大学长聘教授、国际欧亚科学院院士、国家集成电路产业发展咨询委员会委员，长期从事超大规模集成电路设计方法学、可重构计算架构和通信专用集成电路技术研究。
魏少军之前创造了两家机构：他是清微智能背后技术最早期的项目掌舵人，也联合创立了超弦存储研究院。
此次魏少军亲自出任东方算芯董事长兼CEO，其技术路线也直接延续了魏少军在清华大学移动计算研究中心长达近二十年的可重构计算研究积累。
所谓可重构计算，是一种创新的硬件计算范式。它打破了传统 CPU 和 GPU “指令驱动”的限制，以及 ASIC（专用芯片）“逻辑固定”的缺点。其核心精髓在于：硬件架构可以像“数字乐高”一样，根据当前的算法和工作负载动态改变其物理电路结构。
官网显示，东方算芯的产品涵盖芯片、基础软件、应用软件、服务器及大规模集群系统解决方案：
AI加速卡巅峯DF1000：基于3D近存计算与软件定义架构的高性能AI加速卡，采用全国产供应链，遵循OAM 2.0规范，支持大模型训练、分布式推理及单机推理。
超节点拓域TY128：128卡无缝互联高性能AI算力解决方案，专为AI大模型训练和推理设计。
AI服务器擎元QY100：训推一体、超强算力、超高带宽、海量显存，无需额外硬件集成与调试，可直接交付。
AI计算集群慧算HS512：面向算力中心、央国企、大型制造企业等终端客户群体。
融资呢，东方算芯背后的主要投资人还是清华和上海国资、国家大基金及国内顶级投资机构：
2024年7月天使轮：力合资本、高瓴资本、武岳峰泰、张江高科、上海集成电路产业投资基金等参投；
2026年2月A+轮：云峰基金、金浦创新、招银国际、成都高新、上海临科等参投。
4月底完成新的A+轮融资中，东方算芯的投后估值为122.75亿元，国家人工智能产业基金是其股东；
所以这个事情还是挺有趣的，虽然说算力对标H100和B200，但在国内国产化层面，东方算芯其实就是对标华为昇腾的。
一个例证在于，今年WAIC公布的展位图上，华为展台对面就是东方算芯，两者基本就是跟着对标即可。
2026年5月，华为半导体业务部总裁何庭波发布韬（τ）定律，提出通过芯片架构创新、3D堆叠、软硬件协同及系统级优化等手段，实现芯片单位晶体管密度的等效提升。此前，聚焦AI云端大算力芯片的算苗科技也在4个月内完成两轮累计近10亿元融资，其3D TokenPU芯片A4E已于6月正式流片。
长期以来，全球算力芯片以摩尔几何缩微为唯一标尺，英伟达靠先进制程、高密度晶体管持续拉开性能差距，行业默认追赶路线只有一条：追纳米、堆浮点算力。
华为“韬定律”推翻这套单一评判逻辑，提出以时间缩微、3D 逻辑折叠、全栈协同压缩电路时延，不再把先进制程当作必由之路。
这戳破了一个真相：后摩尔时代胜负不再只看浮点峰值，访存、互联带来的系统时延，才是大模型训练、MoE 架构真正的性能瓶颈。
韬定律不是纸上理论，而是国产算力避开制程封锁、实现差异化突围的可落地技术纲领。
经过了两年的沉淀，无论是华为，还是东方算芯，都可以公布其国产AI芯片进展，包括阿里平头哥、摩尔线程、壁仞、沐曦、天数，都已经公布了GPU和AI芯片路线图。
说明一个事，现在AI芯片行业已经度过了两年间的最困难时期，虽然说国产的产能不一定能跟上，但设计先跟上再说。
最终可以说明，摩尔定Kaiyun官方入口律已经失效，国产AI芯片不必复刻海外路线，架构创新、Infra创新，足以改写实际AI算力的落地性能。返回搜狐，查看更多
