Репортаж от Wedoany，18 июля компания Shenzhen IntelliFusion Technologies Co., Ltd. (688343.SH) на Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2026 года (WAIC 2026) представила дорожную карту ИИ-чипов для логического вывода на ближайшие два с лишним года. Компания единовременно раскрыла три специализированных чипа и их кластерное решение для совместной работы, четко заявив о переходе от «конкуренции отдельных чипов» к «конкуренции фабрик логического вывода».
По мере перехода больших моделей от обучения к масштабному развертыванию логического вывода традиционная универсальная архитектура чипов, объединяющая обучение и вывод, сталкивается с узкими местами в эффективности и стоимости. Логический вывод больших моделей в основном делится на этап Prefill для обработки входного контекста и этап Decode для генерации токенов, предъявляющий чрезвычайно высокие требования к вычислительной мощности и пропускной способности памяти, причем эти два этапа имеют совершенно разные потребности в аппаратных ресурсах.
Основываясь на этом понимании, решение IntelliFusion «развязывает» цепочку логического вывода. Чип DeepVerse100P предназначен для сценариев Prefill с миллионным контекстом и призван решить проблему взаимного захвата ресурсов между Prefill и Decode в традиционной гибридной архитектуре. Чип DeepVerse100D ориентирован на этап Decode, его пропускная способность памяти в несколько раз превышает показатели основных чипов, поддерживает масштабирование до 1024 карт и оптическую межсоединительную архитектуру, что снижает блокировку связи и задержки на хвосте. Чип DeepVerse100L предназначен для вычислительно интенсивного этапа FFN (сеть прямого распространения) в Decode, использует архитектуру 3D Memory для значительного увеличения пропускной способности памяти и повышения эффективности параллельной работы вычислений и связи.
Одновременно с выпуском оборудования IntelliFusion представила более перспективную системную концепцию. Компания планирует реализовать раздельное развертывание и совместную работу этих трех чипов в гетерогенном кластере на десятки тысяч карт — то есть в соответствии с различными нагрузками Prefill, Decode и Decode FFN, соответственно настраивая соответствующие чипы и пулы ресурсов, образуя гетерогенную вычислительную систему, работающую совместно через высокоскоростные межсоединения. Председатель совета директоров и генеральный директор IntelliFusion Чэнь Нин заявил, что после масштабного применения искусственного интеллекта при оценке ценности вычислительных мощностей следует больше внимания уделять тому, сколько токенов система может стабильно и эффективно производить. Это решение расширяет оптимизацию чипов от повышения производительности одного чипа до оптимизации эффективности на уровне кластера, снижая стоимость генерации одного токена и приближаясь к долгосрочной цели «одна копейка за десять миллиардов токенов».
Повышение степени гетерогенности оборудования и масштаба кластера предъявляет более высокие требования к программному стеку. IntelliFusion продолжает развивать программный стек IFWA, охватывающий разработку ИИ-моделей, программирование и системный уровень, а также усиливает адаптацию и оптимизацию операторов PyTorch ATen и основных фреймворков логического вывода, таких как vLLM и SGLang. Кроме того, в мае этого года компания совместно с несколькими организациями в области чипов, программного обеспечения, моделей и приложений запустила «План 1001», направленный на более раннее включение требований приложений в проектирование чипов и систем, ускоряя техническую проверку и внедрение.
