东方算芯发布DF1000，“东方范式”重构AI算力新路径
上海，2026年7月14日——国产高端算力芯片公司东方算芯昨日在上海举行“东方范式引领AI算力新趋势”首场新品发布会，正式发布首颗软件定义近存计算3D AI芯片DF1000，并系统介绍了公司围绕芯片、服务器、集群及软件生态的整体布局。来自中央和地方政府相关部门、产业界、学术界和投资机构的七百余位嘉宾齐聚一堂，共同见证东方算芯首颗大算力芯片的全球首发，标志着这一中国自主原创的算力芯片发展路线正式启航。
东方算芯成立于2024年5月20日，总部位于上海张江，并在北京、南京、西安、成都、苏州、深圳等地设有分公司，目前团队规模已超过500人。公司聚焦高性能、大算力AI芯片方向，依托“软件定义芯片”和“近存计算”两大核心技术，力求在先进工艺与HBM受限的现实条件下，探索一条以架构创新和全国产供应链为基础的国产算力突围路径。
在全场嘉宾的共同见证下，东方算芯副总裁郭炜先生发布了东方算芯首颗旗舰芯片——DF1000。郭炜表示：“DF1000的目标不是把几个参数做得好看，而是解决大模型训练和推理过程中的真实瓶颈。今天行业面临的核心问题，并不只是算力不够，更是数据搬运代价过高、带宽受限、资源利用率不高。DF1000从架构、存储、互连到软件调度做了协同设计，核心就是尽可能缩短数据路径、提高有效算力占比，让芯片在实际业务负载下跑得更稳、更满、更有性价比。我们更看重的，不是实验室里的峰值数字，而是用户部署后能不能真正转化为可持续的算力供给能力。”
此次发布的DF1000，是东方算芯目前最重要的产品落地之一。DF1000是一款基于全国产供应链打造的软件定义近存计算3D AI芯片，主要面向大模型训练与推理场。其核心设计之一，是通过任务处理的空间并行与硬件资源的时分复用提升计算效率，在成熟工艺节点上实现520TFLOPS@BF16算力表现。就当前国产高端算力芯片发展路径而言，这一指标背后的意义，不只在于单点性能本身，更在于其试图证明：在工艺条件并不占优的情况下，架构创新依然能够打开性能提升空间。
除算力指标外，DF1000的另一大看点在于其“近存计算”路线。该产品采用3D混合键合技术，通过晶圆级堆叠提升显存容量与带宽密度，可实现6.4TB/s访存带宽和900GB/s Scale-up互联带宽。相较传统依赖HBM的方案，这一路线试图从根本上缓解“存储墙”问题，并降低对海外先进制造工艺和HBM供应链的依赖。在当前AI芯片产业普遍面临带宽瓶颈、数据搬运代价高企以及高端存储资源紧张的背景下，这种以3D堆叠、近存计算和系统级优化提升整体算力效率的思路，正成为国产算力芯片企业重点押注的方向之一。
围绕DF1000核心芯片，东方算芯同步推出了完整的产品矩阵，覆盖从加速卡到集群的全层级算力需求，包括：巅峯DF1000加速卡、擎元QY100服务器、拓域TY64超节点以及慧算HS128智算集群。整套产品体系可适配人工智能、互联网、金融、超算、科研医疗、政务等各类复杂算力场景，精准承接产业高质量发展的算力刚需，全面赋能千行百业数字化、智能化升级。
东方算芯董事长兼CEO魏少军博士表示：“今天讨论AI算力，不能简单理解为对先进工艺的线性追赶。真正决定系统能力上限的，不只是晶体管做到多小，而是计算架构、存储体系、芯片互连、软件系统能不能协同起来。对中国算力产业来说，必须立足现实条件，走出一条可落地、可扩展、可持续演进的技术路线。东方算芯选择‘软件定义+3D堆叠近存计算’，不是为了追逐概念，而是希望回答一个更实际的问题：在全国产供应链条件下，怎样把高质量算力真正做出来、用起来，并形成长期竞争力。”
随着外部先进芯片供应持续受限，国内市场对于“不依赖海外先进制造工艺、通过架构创新获得性能突破”的技术路径关注度明显上升。东方算芯提出的“软件定义+3D堆叠近存计算”路线，正是这一产业趋势下的代表性样本。未来，东方算芯将深耕该路线，将其真正兑现为规模化产品交付能力、客户验证能力及生态协同能力，助力国产AI芯片把路线优势真正转化为产品优势、交付优势和生态优势，推动高端算力基础设施自主化进程。
后续，东方算芯后续还将继续推进软件定义算力芯片、系统产品及路线图的持续发布，并将在WAIC 2026期间亮相世博展览馆H2-B101、张江科学会堂Z1A-603展位。
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关于上海东方算芯科技有限公司
上海东方算芯科技有限公司专注于高性能算力芯片的研发与创新，致力于通过“软件定义芯片”、“近存计算”等前沿技术，基于国产成熟工艺，打造高性能、高能效、高灵活性的算力芯片产品。公司产品包括软件定义超高性能近存计算芯片、基础软件与应用软件、高性能服务器和大规模集群系统解决方案。公司产品将广泛应用于服务器厂商和产业公司，面向互联网、人工智能、金融和超高性能计算等领域复杂应用场景，满足国民经济和产业发展对算力提出的迫切需求，支撑数字化、智能化，赋能产业升级。
