2026工博会东方算芯：从一颗芯片到一排机柜，国产算力正在加速落地

这几年，国产AI芯片的新品发布越来越频繁，算力参数也一个比一个亮眼。但对于真正需要部署大模型的企业来说，芯片性能只是其中一道考题。软件能不能适配、集群能不能稳定运行、后续维护是否省心，同样决定着一套算力系统究竟有没有实际价值。

wps_doc_0.jpg2026工博会东方算芯展位

在2026工博会上，东方算芯带来的展示就有些不一样。除了DF1000算力芯片，现场还能看到拓域TY64超节点、慧算256集群等产品。从单颗芯片到整套集群，东方算芯试图回答的，正是国产算力如何从实验室走向实际应用的问题。

wps_doc_1.jpg东方算芯慧算256集群机柜

从芯片到集群，展位在回答一个现实问题

顺着展台走一圈，能看到DF1000 高性能AI智算芯片、巅峯DF1000 AI加速卡、风冷服务器、液冷服务器、慧算HS256集群等。相比单纯展示一块计算卡，这种“从小到大”的陈列方式更容易让人理解产品究竟卖给谁：研发团队可以从服务器入手，算力中心则需要考虑机柜、互联、散热和后续扩容。

wps_doc_2.jpg巅峯DF1000 AI加速卡

现场的拓域TY64展板给出了一组具体数字：单液冷服务器配置8卡DF1000系列OAM模组，提供约4.125P BF16算力；通过64卡互联，整套超节点方案标称提供33P BF16算力。这些是厂商展示的规格，不能直接等同于真实模型训练吞吐量，但至少让产品形态不再停留于概念图。

wps_doc_3.jpg拓域TY64超节点液冷服务器

14nm并非重点，数据少跑冤枉路才是

DF1000高性能AI智算芯片走的是软件定义与3D近存计算路线。简单说，传统处理器在计算时需要频繁从存储器取数据，算得再快，数据送不过来也会“等米下锅”。东方算芯尝试把计算与存储在封装中放得更近，以缩短数据搬运距离，再通过可重构的计算架构适配不同任务。

公开资料显示，DF1000基于国内14nm成熟制程，采用DRAM与逻辑晶圆混合键合3D堆叠，单芯片访存带宽标称6.4TB/s。值得关注的不是“14nm挑战先进制程”这类口号，而是它选择了另一道题：在制造工艺受约束时，能否靠存储、互联和软件协同，把可用算力做得更高。

wps_doc_4.jpg东方算芯DF1000高性能AI智算芯片

24个月跑通全链路，比单一峰值更值得追问

企业提供的材料称，东方算芯在24个月内推进芯片、基础软件、128卡训练集群稳定运行的完整链路。目前已实现大规模训练集群交付，年底实现千卡级集群交付，并披露72小时连续训练无中断、适配多个大模型等结果。现场“全国产训练集群交付”屏幕也重点展示了这一进展。对一家新路线芯片公司来说，软硬件并行开发、尽早把问题暴露在真实集群里，是很有现实意义的做法。

wps_doc_5.jpg全国产训练集群部署与验证成果