算力弹到8万核、AI进入业务流,中国芯片龙头怎么用“云+AI”

2026-07-27 21:05:11
来源:火山引擎
作者:面向AI时代的
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AIME

问财摘要

1、国内半导体芯片企业正在将火山引擎的“云+AI”解决方案深度嵌入研发与运营全流程。该方案提供稳定、弹性、安全合规的云基础设施和最好的模型,通过更好的Harness和Agent平台,结合AI for IC解决方案,帮助半导体企业应用到行业企业里面。 2、火山引擎的混合云方案采用存算分离架构,核心数据保留本地,算力按需从云上调取,峰值可扩展至8万多核,有效帮助缩短项目周期。 3、AI for IC领域,将TRAE一站式AI开发平台嵌入芯片研发流水线,通过SOLO模式与行业Skill集成,覆盖代码理解、生成与优化等环节,加速高质量代码转化,提升研发效率。
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把最耗时的仿真验证交给云端算力,把RTL和Testbench测试用例交给AI助手,把研发运营协同交给云上统一调度……

这不是半导体(881121)芯片行业的“未来规划”,而是正在发生的现实。

安谋科技、天数智芯(HK9903)华勤技术(HK3296)沐曦股份(688802)……越来越多国内半导体(881121)芯片企业,已将火山引擎弹性算力、AI Coding、Agent智能体等能力,深度嵌入研发与运营全流程。

目前,火山引擎“云+AI”半导体(881121)解决方案,正在加速向行业渗透,覆盖从IC设计、验证到办公运营、制造协同等关键环节。

火山引擎会做好地基和工具,提供稳定、弹性、安全合规的云基础设施,同时把最好的模型以最安全的方式提供给半导体(881121)企业,通过更好的Harness和Agent平台,结合我们的AI for IC解决方案,让模型和Agent能够真正应用到行业企业里面,帮助大家一起勇攀AI高峰。

谭待

火山引擎总裁

算力“随需而至”

研发不再卡在等资源上

一颗芯片的诞生,往往需要跑无数遍EDA仿真验证,算力跟不上,进度就会被迫卡死。

芯片企业的算力需求带有明显的潮汐特征。例如日常算力需求大约四五千核,到了Sign-off(指芯片设计数据交付晶圆厂流片前,对设计进行最终、最严格的验证与确认过程)或回归测试阶段,会瞬间飙至数万核。

火山引擎为安谋科技搭建了存算分离的混合云架构,核心数据保留本地,算力按需从云上调取,峰值可扩展至8万多核,以往线下采购周期(883436)需2个月的资源,现在云上最快3天就能完成供给。

安谋科技Arm China CEO陈锋介绍:“安谋科技与火山引擎围绕HPC云、Agentic AI领域展开合作,从IP研发环节到公司运营层面,加速推进云计算(885362)与AI基础设施的落地应用,持续提升研发效能,深化‘All in AI’产品战略,携手助力AI+半导体(881121)生态伙伴在AI时代高效创新。”

沐曦股份(688802)也面临类似的峰值资源配置挑战。

沐曦股份(688802)同样选择火山引擎的混合云方案,实现本地数据中心与云资源的算力协同,通过“弹性预约实例”提前锁定流片前的大规模资源,低峰期快速释放非核心资源,既能满足业务需要,又能有效控制IT基础设施成本,让沐曦股份(688802)在资源弹性与基础设施成本之间找到新的平衡点。

引擎半导体(881121)业解决案负责思远认为:“Cloud for IC最大的价值是在半导体(881121)超级周期(883436)上用算力换时间,加速Time-to-Market,不只是简单的把服务器搬上云,它真正解决的是研发资源的弹性问题,让算力供给跟项目阶段的需求完美贴合,什么阶段需要多少算力,可以通过云来快速的弹性补充或释放,有效帮助缩短项目周期(883436)。”

AI进入业务流水线

人机协同跑出新节奏

在 AI for IC领域,天数智芯(HK9903)与火山引擎展开探索,将TRAE一站式AI开发平台嵌入芯片研发流水线,通过SOLO模式与行业Skill集成,覆盖代码理解、生成与优化等环节,加速高质量代码转化,提升研发效率。

TRAE Al Agent Workflow on Math Library

“我们告诉TRAE需要生成的功能、性能假设,TRAE会自动生成相关代码。更重要的是和TRAE的交互过程,会让TRAE学习到具体硬件环境需要遵循的规矩及相应约束条件,最终形成完整Skill,能应用到后面的算子开发中。”天数智芯(HK9903)副总裁郭为介绍,依托TRAE与智能体协同,我们搭建了全新研发协作模式,贯通算子开发、功能开发与项目管理全流程,可以提高效率缩短周期(883436)

华勤技术(HK3296)同样走得很深。基于自研的天机星平台,融合豆包大模型和TRAE等AI产品,打通智能体开发体系与AI、知识、数据三大中台核心能力,覆盖研发、制造、供应链等多个业务环节。同时,构建智聊、智研、智阅、智码四项数字化能力,提高办公与业务问题解决效率,推进工业生产智能化与产品研发全流程AI赋能。

在智码模块中,以往在产品功能研发、日志分析和Bug修复中反复出现的高频重复工作,现在都可以利用TRAE解决,帮助团队实现效率的稳定提升。

“AI for IC不仅在于单点效率提升,而是贯穿全价值链、全流程的智能杠杆。随着模型和Agent能力不断提升,AI得以解锁更多核心业务场景。”高思远介绍。

  • 第一,AI进入IC硬件开发流程,从Spec到RTL(前端设计阶段),从netlist到GDS(后端物理实现阶段),落地多个AI业务场景,实现全流程提效;

  • 第二,AI进入软件开发(881272),AI Coding能力提升速度更快,无论固件、BSP、driver还是海量的算子移植与优化,都可以使用AI快速提升效率,加速开发周期(883436)

  • 第三,AI进入制造与封测、经营管理和供应链,打通运营管理、营销、财务、人力、供应链等业务流程,全面提升职能部门效率。

AI正在把解锁的场景一个一个落下去。

半导体(881121)行业最关注的安全方面,火山引擎构建了一套覆盖计算、数据、网络、模型调用、智能体安全等维度的全链路纵深防护体系Security for IC。混合云方案采用存算分离架构,核心数据锁定在客户本地安全域,仅弹性调用云端算力;同时也可以通过云上netapp专属集群实现云端存算一体方案,保障核心数据存储安全。

网络层通过专线内网互通,配合多因子认证与全链路操作审计,确保数据安全(885942)流转;同时在模型调用方面,AICC机密模型服务,在保障最高级别数据安全(885942)的前提下,让SOTA的豆包大模型能力用到半导体(881121)企业的研发制造第一线,为芯片研发全流程构建可信底座。

AI时代,算力调度和AI应用效率正在成为半导体(881121)行业的竞争变量。从研发提速到运营提效,火山引擎“云+AI”正在和越来越多的半导体(881121)芯片企业一起,把这件事做成现实。

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