提到AI芯片，不少人可能觉得“离自己很远”，但其实咱们平时用的AI聊天、刷的短视频推荐，背后都靠AI芯片“算”出来的。现在AI芯片正在快速升级，其中有两个方向特别关键：Fp8精度和多芯互联。这俩词听着挺专业，其实用大白话拆解开特别好懂——简单说，Fp8精度是让芯片“算得又快又省电”，多芯互联是让芯片“组队干活，力大无穷”。今天就从这两个方向入手，跟大家聊明白AI芯片是怎么升级的，以及对咱们用AI、对国产芯片发展有啥影响。
一、先搞懂基础：AI芯片为啥要“升级”？核心是解决“算力不够、电费太贵”的问题
在聊具体技术之前，得先弄明白一个事儿：AI芯片为啥非得升级？答案很简单——现在的AI越来越“能吃算力”了。
比如训练一个像Gpt-4这样的大模型，需要处理几十万亿条数据，要是芯片算得慢，可能得花好几个月才能训练完；而且芯片算的时候特别费电，一个大模型训练一次，电费可能就好几百万。以前的芯片技术，要么算得慢、要么电费高，根本跟不上现在AI的“胃口”。
就像咱们做饭，以前用小煤炉，做一大锅饭又慢又费煤；现在换成大燃气灶，又快又省气。AI芯片的升级，就相当于从“小煤炉”换成“大燃气灶”，核心是解决“算力不够用、能耗太高”这两个痛点。而Fp8精度和多芯互联，就是解决这两个痛点的“两把钥匙”。
二、第一个升级方向：Fp8精度——让芯片“算得准、跑得快、省电费”，大模型训练直接受益
先来说第一个关键技术：Fp8精度。这里的“精度”不是指芯片的制造精度，而是指芯片“计算数据时的精细程度”。咱们可以把芯片计算想象成“用尺子量东西”：以前的芯片用“厘米尺”量，现在Fp8精度相当于用“毫米尺”量，既能量得更准，还能更快量完，同时还不费“力气”（也就是省电）。
1. 先拆“Fp8精度”：不是“精度降低”，而是“精准控耗”，该细的地方细，该省的地方省
可能有人看到“Fp8”里的“8”会疑惑：以前不是有Fp16、Fp32吗？数字变小了，是不是精度变低了？其实不是这么回事。
简单说，“Fp+数字”代表芯片存储和计算数据的“格式”，数字越大，能存储的数据越精细，但需要的存储空间和计算资源也越多。比如Fp32就像“高清电影”，画面特别细，但占内存大、播放时费电；Fp16像“标清电影”，画面稍粗一点，但占内存小、播放快；而Fp8是“优化后的标清”——在保证画面（计算精度）够用的前提下，把没用的“像素”（冗余数据）去掉，既不影响观看（计算结果），还能省内存、省电费。
举个例子：比如计算“1. + 2.”，用Fp32能算出“3.”，精确到小数点后8位；用Fp8算，能算出“3.5802”，精确到小数点后4位。对咱们日常用的AI来说，小数点后4位的精度完全够用——比如AI推荐短视频，不用精确到小数点后8位，只要能判断“你喜欢这个视频的概率是85%”就行，没必要算成“85.%”。
所以Fp8精度不是“降低精度”，而是“精准控耗”——把算力和电量用在“刀刃上”，该精细的地方不马虎，没必要精细的地方省资源。
2. Fp8精度的核心好处：算力密度翻2倍、能耗降30%，大模型训练直接“提速又省钱”
搞懂了Fp8精度的原理，再来看它的实际好处，主要有两个：一是“算力密度提升2倍”，二是“能耗降低30%”。这俩好处对大模型训练来说，简直是“及时雨”。
先解释“算力密度”：就是同样大小的芯片，能提供的计算能力翻了2倍。以前一块芯片每秒能算100次，现在用Fp8精度，每秒能算200次。这意味着训练大模型时，需要的芯片数量能减半——比如以前要100块芯片，现在50块就够了，不仅省了芯片采购钱，还省了机房空间（放芯片的地方也需要成本）。
再看“能耗降低30%”：就是算同样多的数据，电费能省三成。举个直观的例子：以前训练一个大模型，用老芯片需要100万度电，电费按工业用电1元\/度算，得花100万；现在用支持Fp8精度的芯片，只要70万度电，电费直接省30万。对那些经常训练大模型的企业来说，这可不是小数目——比如某AI公司一年训练10个大模型，光电费就能省300万。
而且这两个好处加起来，还能“缩短训练周期”。比如训练Gpt-4这样的大模型，以前用老技术需要3个月，现在用Fp8精度，算力翻2倍、能耗降30%，算下来训练周期能缩短25%，也就是只要2个多月就能训练完。对企业来说，训练周期缩短意味着能更快推出新的AI产品，比如别人还在训练，你已经把新的AI聊天工具上线了，自然能抢占市场先机。
3. 国产芯片的动作：寒武纪、壁仞科技已跟上，bR100芯片算力达1000topS，专门对标“超大规模训练”
可能有人会问：国外芯片早就支持Fp8精度了，国产芯片能跟上吗？答案是“当然能”，而且已经有不少国产企业拿出了实实在在的产品。
首先是大家比较熟悉的寒武纪，它的思元系列芯片早就支持Fp8精度了，比如思元590芯片，用Fp8精度计算时，算力比用老格式提升1.8倍，能耗降低28%，已经能满足不少中小规模AI模型的训练需求。
除了寒武纪，还有一家叫壁仞科技的企业，推出的bR100芯片更是“重量级选手”——它支持Fp8精度，算力能达到1000topS（1topS相当于每秒算1万亿次）。这个算力有多强？简单说，用bR100芯片训练一个百亿参数的AI模型，可能只要几天时间；要是用来训练超大规模的大模型（比如千亿、万亿参数），也能轻松应对。
现在不少国内的大模型企业已经开始用这些国产芯片了。比如某互联网公司，以前训练大模型用国外芯片，一次要花500万；现在换成壁仞bR100芯片，因为支持Fp8精度，算力够、能耗低，一次训练只要300万，成本直接降了40%。而且国产芯片不用受国外政策限制，不用担心“断供”，用起来更放心。
三、第二个升级方向：多芯互联——让芯片“组队干活”，解决“单芯片算力不够用”的难题
聊完了Fp8精度，再来说第二个关键技术：多芯互联。这个技术的思路特别简单——既然单颗芯片的算力有限，那不如把多颗芯片“连起来”，组成一个“虚拟大芯片”，让它们一起干活，算力自然就上去了。
就像咱们搬东西，一个人搬不动100斤的箱子，要是8个人一起抬，就能轻松搬起来。多芯互联就是让芯片“组队抬箱子”，核心是解决“单芯片算力跟不上大模型需求”的问题。
1. 为啥需要多芯互联？单芯片“再牛也有上限”，大模型需要“集体力量”
可能有人会问：既然能把单颗芯片做得更厉害，为啥还要搞多芯互联？答案是“单芯片的算力有上限”。
就像一个人再强壮，最多能举200斤，不可能举2000斤；单颗芯片不管怎么升级，算力也有天花板——比如现在最厉害的单颗AI芯片，算力也就1000多topS，而训练一个千亿参数的大模型，需要的算力至少是8000topS，单颗芯片根本不够用。
而且单颗芯片做得太复杂，成本会飙升。比如想把单颗芯片的算力从1000topS提升到8000topS，需要的研发成本可能是原来的10倍，售价也会贵得离谱，没几个企业能买得起。
这时候多芯互联的优势就体现出来了：不用把单颗芯片做得“神乎其神”，只要把多颗普通芯片连起来，就能达到超高算力。比如用8颗1000topS的芯片，通过多芯互联组成“虚拟大芯片”，总算力就能达到8000topS，成本只要单颗“超级芯片”的1\/3，性价比一下子就上来了。
2. 多芯互联咋实现？靠“高速互联接口”，让芯片之间“说话不卡顿”
要让多颗芯片“组队干活”，关键得解决一个问题：芯片之间得能快速“传递数据”。就像8个人一起抬箱子，得喊着“一二一”同步发力，要是有人慢半拍，箱子就会歪；芯片之间要是数据传得慢，有的芯片算完了等着要数据，有的芯片还没传完，整体算力就会浪费。
而多芯互联技术，核心就是靠“高速互联接口”解决这个问题。这个接口就像“超高速网线”，能让芯片之间每秒传递几十Gb甚至上百Gb的数据，延迟特别低（比如只有几微秒，1微秒等于百万分之一秒）。
举个例子：比如把8颗芯片连起来，第一颗芯片算完一部分数据，通过高速接口瞬间传给第二颗，第二颗接着算，中间几乎没有停顿；要是没有这个接口，用普通网线传数据，可能需要几毫秒（1毫秒等于千分之一秒），8颗芯片算下来，光等数据的时间就会浪费一半，算力自然上不去。
现在国产芯片企业在高速互联接口上做得很到位。比如中科曙光的“海光芯云”平台，用的就是自主研发的高速互联接口，能让芯片之间的数据传输速度达到每秒100Gb，延迟只有3微秒，几乎实现了“零卡顿”。
3. 国产案例：中科曙光“海光芯云”平台，8颗芯片组出8000topS算力，能搞定千亿参数大模型
聊完原理，再看国产芯片的实际应用——中科曙光的“海光芯云”平台，就是多芯互联技术的典型代表。
这个平台是怎么做的呢？简单说，就是把8颗海光dcU芯片（海光dcU是国产AI芯片的一种，单颗算力大概1000topS），通过高速互联接口连起来，组成一个“算力节点”。这样一来，这个节点的总算力就是8x1000topS=8000topS，刚好能满足千亿参数大模型的“推理需求”（推理就是大模型训练完后，给它输入问题，它算出答案的过程）。
可能有人会问：千亿参数大模型的推理，需要这么高的算力吗？答案是“需要”。比如咱们用AI聊天，问一个复杂问题（比如“帮我写一份1000字的产品方案”），大模型需要在几秒内处理几十万条数据，要是算力不够，可能得等十几秒甚至几十秒才能出答案，体验就会很差。而8000topS的算力节点，能让千亿参数大模型的推理速度提升到“秒级响应”，比如输入问题后，2-3秒就能出答案，跟咱们平时聊天一样流畅。
现在这个平台已经在不少地方用起来了。比如某科研机构，用“海光芯云”平台跑千亿参数的医疗大模型，给它输入患者的ct影像和病历数据，几秒内就能给出初步诊断建议，比以前用单颗芯片快了6倍，大大提升了科研效率；还有某互联网公司，用这个平台做短视频推荐，能更快分析用户的观看习惯，推荐的视频更精准，用户停留时间比以前增加了20%。
而且多芯互联还能“灵活扩展”——要是需要更高的算力，比如要处理万亿参数的大模型，只要再增加芯片数量就行。比如把16颗海光dcU芯片连起来，就能组成topS的算力节点，完全能满足更高需求。这种“按需扩展”的特性，对企业来说特别友好，不用一开始就买最贵的设备，后期根据需求加芯片就行，能省不少钱。
四、技术迭代的实际意义：国产AI芯片“又强又便宜”，给大模型企业更多选择
聊完了Fp8精度和多芯互联的技术细节，咱们得回到一个更实际的问题：这些技术升级，到底有啥用？对国产芯片、对咱们用AI有啥影响？
总结下来，有三个核心意义：
1. 国产AI芯片“性能追上了”，不用再依赖国外芯片
以前国产AI芯片最大的短板就是“性能不够”，比如算得慢、不支持大模型训练。但通过Fp8精度和多芯互联的升级，国产芯片的性能已经能跟上需求了——比如壁仞bR100芯片支持Fp8精度，能训练超大规模大模型；中科曙光的多芯互联平台，能满足千亿参数大模型的推理。
这意味着国内的大模型企业，不用再盯着国外芯片了。以前国外芯片一断供，企业就慌了；现在有了国产芯片的选择，就算国外芯片买不到，也能靠国产芯片继续做研发、搞业务。比如某AI创业公司，以前一直用国外芯片，去年因为政策限制买不到了，换成壁仞bR100芯片后，发现性能完全够用，训练成本还降了30%，现在已经把所有业务都换成国产芯片了。
2. 算力成本“降下来了”，中小企业也能用得起AI
以前AI是“大企业的游戏”，因为算力成本太高，中小企业根本负担不起。比如训练一个中小规模的AI模型，用国外芯片可能要花100万，很多小企业想做都不敢做。
但现在不一样了：Fp8精度让芯片能耗降30%，多芯互联让企业不用买昂贵的单颗芯片，两者结合直接把算力成本拉低了40%-50%。比如以前训练一个中小模型要100万，现在用国产芯片只要50-60万，不少中小企业也能负担得起了。
就像以前只有大企业能买得起豪车，现在普通家庭也能买得起经济适用车一样。算力成本的降低，让更多企业能参与到AI研发中，比如小的创业公司能做垂直领域的AI（比如AI教育、AI医疗），这会让整个AI行业更有活力。
3. 形成“国产产业链闭环”，发展更稳
以前国产芯片的产业链不完善，比如芯片设计软件靠国外、互联接口靠国外，很容易被“卡脖子”。但现在Fp8精度和多芯互联的核心技术，都是国产企业自主研发的——比如寒武纪、壁仞的Fp8精度技术，中科曙光的高速互联接口，都是自己做的，不用依赖国外技术。
这意味着国产AI芯片已经形成了“设计-生产-应用”的闭环，从技术到产品再到落地，都能自己搞定。这种闭环特别重要，就像一个人有了完整的消化系统，不用靠别人喂饭，能自己吸收营养成长。以后就算国外技术封锁，国产芯片也能自己迭代升级，发展会更稳。
五、总结：AI芯片的升级，不是“炫技”，而是“解决真问题”
最后咱们再总结一下：Fp8精度和多芯互联这两个技术方向，不是芯片厂家在“炫技”，而是实实在在解决AI发展中遇到的“算力不够、成本太高”的问题。
Fp8精度让芯片“算得快、省电费”，多芯互联让芯片“组队干活、算力翻倍”，两者结合让国产AI芯片实现了“性能提升、成本下降”的双重突破。对咱们普通人来说，这意味着以后用AI会更流畅（比如聊天响应更快、推荐更精准），而且会有更多贴近生活的AI应用（比如中小企业做的AI教育、AI养老工具）；对国产芯片来说，这意味着终于能在全球AI芯片市场中“站稳脚跟”，不再被国外牵着鼻子走。
当然，咱们也得客观看待：国产AI芯片虽然进步快，但在某些细节上（比如超大规模芯片的稳定性、极端场景的适配），跟国外顶尖芯片还有一点差距。但这并不可怕，毕竟技术升级是个循序渐进的过程——就像咱们学走路，先学会站稳，再学会走，最后才能跑。现在国产AI芯片已经“站稳了”，也“会走了”，相信再给点时间，一定能跑得更快、更远。
总的来说，AI芯片的这波技术迭代，对国产芯片是“机遇”，对AI行业是“助力”，最终受益的还是咱们每一个用AI的人。以后再听到“Fp8精度”“多芯互联”，不用觉得陌生，知道它们是让AI更好用、更便宜的“幕后功臣”就行啦。