​​陈天石：开拓 AI 芯片算力的寒武纪科技领航者​​!

2016年，北京中关村一间普通的办公室里，32岁的陈天石盯着电脑屏幕上的芯片架构图，手指无意识地敲着键盘。这位中科院计算所的副研究员，刚刚做出了一个让学术圈震惊的决定——放弃中科院的“铁饭碗”，和他的哥哥陈云霁（时任中科院计算所研究员）一起，创办一家专注于AI芯片的公司。

“当时很多人觉得我们疯了。”多年后陈天石在接受采访时坦言，“但我知道，AI的爆发已经到了，而算力会成为最关键的瓶颈。”

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一、学术基因：从中科院实验室到“芯片梦”的萌芽

陈天石的技术底色，深深烙着中科院计算所的印记。他1985年出生于江西南昌，16岁考入中科大少年班，25岁获中国科学技术大学计算机科学博士学位，随后进入中科院计算所工作，师从计算机体系结构领域权威胡伟武教授（龙芯芯片核心研发者）。

在计算所的十年里，陈天石的研究方向是“处理器设计与人工智能交叉”。他主导过“龙芯”芯片的性能优化项目，也参与过深度学习算法在传统芯片上的适配研究。但越深入，他越意识到一个关键问题： 传统通用芯片（如CPU、GPU）在AI任务中效率低下，算力浪费严重。

“做AI训练时，一块GPU的功耗相当于一台空调，但真正用于计算的能耗可能不到10%。”陈天石曾在内部会议上举例，“我们需要为AI‘量身定制’的芯片。”

2014年，陈天石与哥哥陈云霁合作发表论文《DianNao：一种小尺度的高吞吐率机器学习加速器》，在国际学术界引发轰动。这篇论文提出了一种专为深度学习设计的专用芯片架构，相比传统GPU，计算效率提升近百倍，功耗降低70%。

论文发表后，美国斯坦福大学、MIT等机构纷纷抛来橄榄枝，邀请陈天石加盟。但他的选择出人意料：“中国的AI产业需要自己的算力底座，与其在国外做研究，不如回来做实事。”

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二、创业维艰：从“纸上的架构”到“能用的芯片”

2016年3月，寒武纪科技在中关村正式注册成立，初始团队只有7人——陈天石、陈云霁，加上5名从计算所出来的工程师。公司成立仪式简单到只有一桌盒饭，陈天石在黑板上写下：“做世界最好的AI芯片。”

但现实比理想残酷得多。

1. 第一桶金：用“学术成果”敲开市场大门

创业初期，寒武纪没有产品、没有收入，连办公室租金都要靠陈天石的个人积蓄垫付。转机出现在2016年夏天——华为海思的研发总监在一次学术会议上听说了陈天石团队的DianNao架构，主动找上门来。

“我们需要一款能适配手机AI功能的专用芯片。”华为的需求很明确：低功耗、高算力，能在手机端实现实时图像识别、语音助手等功能。

陈天石团队用了4个月时间，基于DianNao架构开发出第一代芯片原型机。测试结果显示：这款芯片在手机AI任务中的能效比（每瓦特算力）是同期高通骁龙芯片的3倍。

2017年，华为麒麟970芯片搭载寒武纪1A处理器（MLU100）正式发布，成为全球首款内置独立AI芯片的手机SoC。这款芯片让华为Mate 10系列手机的AI拍照、语音交互功能远超同期竞品，也让寒武纪在行业内一战成名。

“那是我们第一次真正把论文里的架构变成了能落地的芯片。”陈天石后来回忆，“华为的信任让我们明白：学术成果只有解决产业问题，才有价值。”

2. 流片失败：凌晨三点的“芯片急救”

2018年，寒武纪启动首款云端AI芯片“思元100”的研发。但芯片行业有个残酷的规律： 流片（芯片试生产）失败率高达60%，每一次失败都意味着数百万元打水漂。

“第一次流片回来时，测试数据完全不对。”寒武纪硬件负责人王磊（化名）记得，那天凌晨三点，团队挤在实验室里看测试报告，陈天石揉着发红的眼睛说：“拆了重来。”

为了定位问题，团队连续72小时排查电路设计，最终发现是一个时钟信号干扰的细节错误。“陈总亲自画了新的电路图，和我们一起改了三轮版图。”王磊说，“他常说，芯片是‘细节的艺术’，差0.1毫米都可能前功尽弃。”

2018年5月，思元100正式发布，采用16nm工艺，算力达到256TOPS（INT8），支持主流AI框架。这款芯片不仅填补了国内云端AI芯片的空白，更让寒武纪成为全球AI芯片领域“四小龙”（寒武纪、地平线、比特大陆、云知声）之一。

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三、突围之路：从“单品爆款”到“生态战争”

2019年，寒武纪的发展进入快车道：思元270芯片发布，算力提升至512TOPS；与浪潮、曙光等服务器厂商合作，推出基于寒武纪芯片的AI服务器；中标中国移动、中国电信的智能计算设备采购项目……

但陈天石的危机感从未消失。“AI芯片市场太大了，但竞争也更激烈。”他在内部信中写道，“英特尔、英伟达、AMD都在加码AI芯片，我们不能只做‘单项冠军’，必须构建生态。”

1. 对抗“英伟达生态”：从“兼容”到“开放”

英伟达的CUDA生态是AI芯片领域的“护城河”——全球90%的AI开发者基于CUDA编写代码，换用其他芯片意味着重新学习一套工具链。

寒武纪的做法是“两条腿走路”：一方面兼容CUDA，降低开发者迁移成本；另一方面推出自研的“寒武纪智能计算平台”（Cambricon Neuware），提供从芯片指令集、开发框架到应用工具的全栈支持。

“我们希望开发者用寒武纪的芯片时，能像用手机APP一样简单。”寒武纪软件负责人李雪（化名）记得，为了让工具链更易用，团队曾为一个调试接口优化了20版代码，“陈总说，生态不是口号，是开发者用脚投票的结果。”

2. 行业痛点：从“卖芯片”到“卖解决方案”

2020年，寒武纪遇到了一次重大挑战：某头部云服务商采购了寒武纪芯片，但反馈“实际算力达标称值的80%”。

陈天石带着技术团队驻场排查，发现问题出在客户的算法与芯片架构不匹配。“客户用的是通用深度学习模型，而我们的芯片对特定模型（如图像分类）做了优化。”他说，“这让我们意识到：卖芯片不如卖‘芯片+算法+服务’的整体方案。”

此后，寒武纪调整策略，针对智慧城市、智能制造、自动驾驶等场景推出定制化解决方案。例如，在深圳的“城市智能中枢”项目中，寒武纪芯片与交通管理算法深度绑定，将路口视频分析的延迟从500ms降低至80ms，支撑起2000路摄像头的实时调度。

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四、暗战与坚持：在巨头阴影下“长出自己的根”

2021年，寒武纪在科创板上市，首日市值突破千亿元，成为“AI芯片第一股”。但光环背后，挑战才刚刚开始：

• 国际巨头的挤压：英伟达A100、H100芯片凭借成熟的生态和强大的算力，占据全球数据中心市场70%以上的份额；
• 国内同行的追赶：华为昇腾、百度昆仑、壁仞等芯片相继问世，市场竞争白热化；
• 盈利难题：芯片研发投入大、回报周期长，寒武纪2019-2022年累计亏损超30亿元。

面对质疑，陈天石在一次财报会上回应：“做芯片就像种果树，前五年浇水施肥，第六年才会结果。我们现在的每一行代码、每一版流片，都是在为未来十年的生态打基础。”

他带领团队押注“边缘计算”和“智能驾驶”两个新赛道：2022年发布思元370芯片，支持800V高压平台，适配自动驾驶域控制器；2023年推出“寒武纪行歌”车载芯片品牌，与吉利、哪吒等车企合作，推进L3级自动驾驶落地。

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五、未来：做“中国智能时代的算力基石”

如今，寒武纪的芯片已广泛应用于云端、边缘端、终端三大场景：在阿里云的AI训练平台上，思元芯片支撑着千万级模型的训练；在杭州的“城市大脑”中，边缘端芯片实时处理着交通、安防数据；在某新能源车企的自动驾驶测试车上，车载芯片让车辆能在复杂路况下做出毫秒级决策。

陈天石的办公室里，至今挂着一块白板，上面写着：“芯片的本质是数学问题。”他常对团队说：“我们不是在做‘电子消费品’，是在做‘数字时代的工业粮食’。”

“有人问我，后悔放弃中科院的安稳吗？”陈天石笑着说，“当你看到自己设计的芯片驱动着城市的智能运转，支撑着自动驾驶汽车安全行驶，甚至助力药物研发的AI模型加速迭代——这种成就感，比发100篇论文都强。”

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结语：

从学术实验室到科创板，从“DianNao”论文到全球AI芯片独角兽，陈天石的故事，是中国AI芯片产业从“0到1”的缩影。他没有“造富神话”的光环，却用十年时间证明：真正的核心技术，需要坐得住冷板凳的坚持，更需要“把论文写在产业里”的担当。在智能时代的浪潮中，寒武纪或许不是最大的那艘船，但一定是锚定最深海域的“算力基石”。