东方算芯 DF1000 大算力 AI 芯片正式全球首发。这款芯片是全球首款采用三维近存计算 + 软件定义架构的 AI 芯片，基于 14nm 成熟制程工艺，芯片标称算力 520TOPS。产品核心目标解决传统 AI 芯片普遍存在的访存墙瓶颈，AI 计算任务中大部分能耗与时间消耗在数据在存储与计算单元之间的搬运；三维近存计算把存储层和计算层立体堆叠耦合，缩短数据传输距离，降低访存延迟与功耗，提升工业大模型训练、数字孪生仿真任务运行效率。

上海市同期升级 “模塑申城” 人工智能专项行动，推出算力券、模型语料券扶持政策，企业落地 “AI + 制造” 项目最高可获得 4000 万元项目补贴。东方算芯 DF1000 作为国产自主算力底座产品，发布会现场已经和多家大型制造集团签署意向合作协议，启动工业大模型试点项目。

工业仿真、大模型微调对访存带宽要求极高。例如冶金、化工多物理场数字孪生仿真，需要持续读取海量时序传感器数据；工业大模型微调过程，需要反复读取工厂历史工艺数据集。传统平面架构芯片，计算单元和存储芯片分离，数据传输带宽限制整体性能，大量算力资源被闲置。三维近存架构把存储和计算单元三维堆叠在一起，数据传输路径大幅缩短，访存带宽显著提升，在数据密集型工业任务优势突出。

软件定义架构是这款芯片另一大特点。芯片硬件计算资源可以通过软件重新配置，根据不同工业任务切换计算模式。机器视觉推理、时序数据分析、多物理场仿真，计算模式差异很大。传统芯片硬件架构固定，面对不同任务算力利用率波动大；软件定义硬件可以动态调整计算单元连接方式，适配工业多样化计算任务，提升硬件复用率。

东方算芯团队介绍，DF1000 芯片定位企业级本地算力服务器，面向大型制造企业厂区私有化算力中心。很多制造企业不愿意使用公有云算力，担心工艺数据泄露，选择自建小规模本地智算节点，用于工业模型训练、数字孪生仿真。14nm 成熟工艺，供应链可控，避开先进制程产能紧张的风险，更适合工业芯片追求稳定供货的需求。

目前芯片已经完成首轮工程样片测试，正在对接汽车、钢铁行业试点。某钢铁集团计划采用 DF1000 搭建本地算力平台，用于钢材轧制工艺仿真与质量预测大模型训练。钢铁轧制工艺变量繁多，温度、轧制压力、轧制速度等数十个参数互相耦合，机理模型很难完整描述，依靠工业大模型挖掘历史生产数据，预测产品缺陷，提前调整工艺参数，提升成材率。

行业专家评价，三维近存计算属于下一代算力芯片前沿技术路线，过去更多停留在实验室阶段，东方算芯把该技术路线落地到面向工业场景的大算力芯片，具备创新性。但新技术路线也面临挑战，三维堆叠芯片制造难度更高，散热设计复杂，配套编译器、模型适配工具链开发工作量巨大。工业客户对新技术接受偏谨慎，芯片需要经过长时间稳定性测试，获取现场工况验证数据，才能大规模推广。上海的专项扶持政策，将降低制造企业试点成本，加速新型国产算力芯片在智能制造场景落地验证。