芯领域首创 3D GPLPU 架构，以 3D DRAM + SRAM 混合键合堆叠把存储垂直置于计算之上， 让数据在「原地」完成计算——国产工艺、可量产的云端大算力 AI 芯片， 以成熟工艺实现等效 7nm 的推理性能。
2020～2025 年，国产政策主要支持训练 AI 芯片企业，GPU 是最重要的训练架构； 2026～2030 年，国产政策主要支持推理 AI 芯片企业，LPU 是最重要的推理架构。 三大墙的共同根源是「数据搬运的距离」——破题思路是从缩短距离出发，而不是继续堆砌算力，这正是 3D 堆叠的物理意义所在。
的能耗来自数据搬运。数据在存储器与处理器之间频繁搬运，带来高达 80% 的能耗与 70% 的成本压力；HBM 路线同时受先进封装产能与海外供应链约束。
的 GPU 算力利用率。GPU 为通用计算设计，并非为推理而生：推理场景的离散访存特性使算力利用率通常低于 30%，能效比不理想，为推理付出的算力成本被严重高估。
数量级的互联带宽差距。多卡 / 多节点间数据传输带宽受限，制约大规模推理部署的线性扩展；PCB 级互联与片上互联的带宽差距达两个数量级。
「当前 GPU / TPU 等主流架构在大模型推理场景下，面临显著的内存带宽与延迟瓶颈。」—— 图灵奖得主 David Patterson 研究指出
数据来源：IDC、德勤预测、行业研究整理
到 2025 年，上海智算需求中训练只占三成；商业化重心从「把模型训出来」转向「把模型跑起来」，推理成为算力主战场。
推理场景对绝对算力密度的要求低于训练，LPU 是最重要的推理架构，也是国产芯片未来五年最好的切入口。
国产芯片以 80% 份额主导推理市场，「每 Token 成本」取代「峰值算力」成为新的产业度量衡，推理芯片企业迎来资本化窗口期。
芯领域首创 3D GPLPU 架构，以 3D DRAM 堆叠 + SRAM 打破存储与计算之间的物理壁垒，做高效近存计算。
跳出通用 GPU 设计思路，专为推理而生。以 3D 堆叠把存储垂直置于计算之上，从物理上缩短数据搬运距离， 让数据在「原地」即可完成计算——3D DRAM 方案是替代 HBM 的国产工艺最优解，也是目前国产工艺唯一可大规模量产的方案。
实测数据：有效带宽利用率 83–85% 时，单位面积带宽提升约 23 倍，功耗效率提升约 13 倍
| 维度 | SRAM（片上） | HBM | 3D DRAM |
|---|---|---|---|
| 容量 | 低 | 高 | 中 |
| 带宽 | 高 | 受限 | 高 |
| 功耗 | 低 | 高 | 低–中 |
| 每 bit 搬运能耗 | — | 约 2.5 pJ + 3 pJ（片上） | 约 0.3–0.4 pJ |
| 短板 / 优势 | 容量天花板明显，放不下大模型 | 带宽受 beachfront 与 PHY 约束 | Compute on DRAM · 垂直 IO 供数 |
短 3D IO、无横向数据搬运、免 PHY、无 beachfront 限制——数据在垂直方向就近供给计算。
3D DRAM 单芯堆叠 2～8 层，对比 HBM 的 12–16 层：层数更少、晶粒更大，良率与成本双重占优。
能量阶梯的结构性优势，正是芯领域以 20+nm 成熟工艺对标先进制程推理性能的底层原因。
「我们不是在别人的赛道上追赶，而是在开辟新的方向。」
芯领域微电子有限公司专注 3D 架构 AI 云端大算力芯片的研发设计，是 Tokens 经济时代原生的算力芯片企业， 拥有自主知识产权的 GPLPU IP、RISC-V IP、SerDes IP 及 EDA IP 设计平台。 核心产品为面向大模型推理的 3D GPLPU 近存计算芯片，为国内大模型产业提供自主可控、高性能、高性价比的算力支撑。
开辟 AI 推理芯片新赛道，不在别人的赛道上追赶
依托国产供应链，实现高端 AI 算力芯片自主可控
采用成熟工艺实现卓越推理性能，大幅降低算力成本
全自研 RISC-V IP、GPLPU IP、SerDes IP、EDA IP · 抗辐照单元库 / IO 库（支撑太空算力芯片，满足航天需求）
「国内首家，可大批量量产供应高性价比大算力推理 AI 芯片。」
| 对比维度 | NVIDIA GPU (LP30) |
NVIDIA GPU (Rubin) |
NVIDIA GPU (B300) |
国产 GPU | 国产 ASIC | 芯领域 3D GPLPU |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 架构 | LPU | GPU | GPU | GPGPU | NPU / TPU | GPLPU |
| 存储方案 | SRAM | HBM4 | HBM3e | HBM / GDDR（卡脖子） | HBM（卡脖子）/ LPDDR | 3D DRAM + SRAM 堆叠 |
| 显存带宽 | 150TB/s | 22TB/s | 8TB/s | 3～4TB/s | 1.5～3TB/s | 32 TB/s |
| 推理能效 | 极高 | 极高 | 高 | 中等 | 较高 | 极高 |
| 工艺依赖 | 4nm 先进制程 | 3nm 先进制程 | 4nm 先进制程 | 6/7nm（卡脖子） | 6/7nm（卡脖子） | 成熟工艺 |
| 供应可控 | 中国禁售 | 中国禁售 | 中国禁售 | 不可控 | 部分可控 | 完全自主可控国产化 |
注：2025 年 12 月，英伟达以 200 亿美元收购 AI 芯片初创公司 Groq 及其 LPU 技术，推出 LPX 推理算力产品线，LP30 计划 2027 年 H1 量产发货。 当 NVIDIA 亲自用 GPU + LPU 解耦重构推理系统（Vera Rubin），「Prefill / Decode 物理分离」已从论文概念变成产业标准形态——窗口属于跟进者。
国产工艺大规模量产，无卡脖子风险
「全 WoW 3D DRAM 堆叠」推理芯片：单节点 96GB 片上显存 @ 32TB/s 带宽，显存访问能耗约 0.3～0.4 pJ/bit，较 HBM 方案低一个数量级。
1M 长上下文场景综合成本 0.12 元 / 百万 token——单位算力成本对 GPU 方案形成数倍优势，把大模型推理从「算力奢侈品」打成「水电煤」。
XCube 阵列与 SIMT 融合于同一核：P 配置 GEMM 常驻利用率 ≥85%，D 配置 GEMV + LUT 解压 + K=64 加倍； 同一片硅的两种软件角色——竞品需要异构混布，X200 只需要调度。
XME 消息引擎全卸载集合通信 + XCCL 编译化子图一次下发：通信-计算并发退化 <0.5%； GPU 方案中 15–30% 的通信算力损耗在 X200 上归零。
国产 20+nm 成熟工艺，不受先进制程与 HBM 出口管制约束，完全自主可控； 8+1 冗余核 + VPU 柔性分档良率工程——设计即良率、流片即量产。
自研 RISC-V、GPLPU、SerDes IP；无地缘政治风险，完全国产化闭环。