墨芯成立稀疏计算产学研联盟 推动技术从“小众”到“主流”

随着大模型API调用、智能体交互、多模态内容生成等场景的快速普及，全球AI Token的生成与消耗量正呈指数级增长。据行业测算，仅国内AI服务的日均Token处理量，已从2024年初的千亿级跃升至2026年的百万亿级，两年间涨幅超过千倍。作为AI服务的核心流通单位，Token的海量流通直接推高了算力需求与推理成本，算力产业也随之从“规模扩张”转向“效能竞争”，算力瓶颈早已不再局限于单芯片性能，而是演变为集群级的系统性挑战。

在这样的行业背景下，稀疏计算不再是小众前沿技术，而是支撑大模型规模化落地的关键路径与产业必然选择。通过激活模型与数据中的稀疏特性，能够显著提升算力资源的利用效率，降低算力基础设施的总体拥有成本（TCO），这一技术路线已经成为行业内的普遍共识。

不过，稀疏计算长期以来面临着双重挑战——一方面是技术门槛高、开发成本高、适配难度高的“三高”问题，另一方面则是生态培育难、标准统一难、规模推广难的“三难”困境。当前主流的通用算力平台大多围绕稠密计算构建，对稀疏计算的支持力度不足，配套软件生态也存在割裂问题，导致不少从业者认为稀疏计算“小众难落地”，这也在一定程度上制约了其产业化进程。

作为稀疏计算领域的先行者，墨芯凭借自研的双稀疏核心技术与完整的AI算力软硬件解决方案，率先攻克了稀疏计算在算法、编译、芯片架构层面的核心难题，其相关产品已经实现商业化部署，在高算力、低功耗、高性价比方面形成了鲜明的差异化优势。近期，墨芯正式发起成立了墨芯稀疏计算产学研联盟，这一举措标志着公司技术战略正式迈向开放协同、生态共建的新阶段。联盟将通过产学研深度融合的模式，推动稀疏计算的产业化落地，助力国内AI算力开启下一代发展的新范式。

为了系统性突破稀疏计算的产业化壁垒，联盟制定了全栈稀疏技术攻坚路线图，以“6S技术架构”为核心底座，从三个维度协同推进产业发展。一是能效突破，聚焦稀疏计算与算力加速技术，通过优化算力资源利用效率，降低算力基础设施的总体拥有成本，让投资方与用户都能看到实实在在的能效收益；二是研发转化，构建算法、软件与芯片协同优化的端到端技术闭环，加速基础研究完成“从论文到产品”的成果转化，实现工程化落地；三是生态赋能，推进稀疏计算生态建设与行业应用落地，推动技术从“可用”升级为“好用”，最终实现“广用”，破解当前生态小众的困境。当稀疏计算的生态完全成熟后，它将成为AI算力基础设施的底层支撑，为千行百业提供高效、普惠的算力底座。

墨芯人工智能创始人兼CEO王维指出，稀疏计算作为支撑下一代AI推理算力的重要技术方向，正在推动AI基础设施建设从规模扩张转向效能提升。站在算力产业变革的新时代节点上，该联盟作为开放的技术创新与产业协同平台，将汇聚产学研领域的领军力量，加速释放高效计算的价值，推动稀疏计算成为未来国产AI算力的关键组成部分，成为AI算力基础设施中不可或缺的“水电煤”级基础设施。

联盟主任史金原则表示，联盟将依托墨芯的产业实践与行业洞察，深化产学研深度融合，通过开展联合研究、技术评估、标准制定等工作，推动稀疏计算从理论性研究顺利转型为行业实操方案，持续完善稀疏计算的理论与工程体系，为AI应用的规模化落地提供关键技术支撑。

目前，联盟已经汇聚了清华大学、复旦大学、西安交通大学、南开大学等知名高校，广东省半导体行业协会等权威行业机构，以及华大集团、中国移动、上海仪电、芯原股份、翱捷科技等头部产业伙伴，各方将共同推动稀疏计算生态的建设。

华大集团首席研究员徐讯认为，墨芯的稀疏计算技术为AI时代的生物信息计算提供了前瞻性的思路，期待联盟能够在基因智能解析、多组学大模型等方向取得突破。

复旦大学自然语言处理实验室教授张奇则指出，半结构化稀疏是突破深度学习计算瓶颈的重要路径之一，从算法稀疏到硬件稀疏的协同优化，离不开产学研的深度融合，墨芯在稀疏计算架构上的工程实践与产业洞察，为学术界提供了宝贵的验证平台。

目前，联盟已经围绕稀疏算法优化、软硬协同适配等方向，与清华大学、复旦大学等高校启动了多项联合课题研究，相关阶段性成果也将陆续对外发布。

算力效率的持续提升，正在为AI的规模化应用开辟更广阔的空间。墨芯将以此次联盟的成立为契机，携手产学研各界伙伴，深化技术创新、完善产业生态、赋能千行百业，全面释放人工智能的产业价值与社会价值。