IT之家 8 月 3 日消息，7 月 25 日，華為 Fellow（院士）、半導(dǎo)體首席科學(xué)家廖恒罕見(jiàn)公開(kāi)露面，并接受了騰訊新聞 @張小珺商業(yè)訪談錄 長(zhǎng)達(dá)近 5 個(gè)小時(shí)的專訪。

這是他首次公開(kāi)分享對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)底層邏輯的思考，并系統(tǒng)復(fù)盤了昇騰 AI 芯片從低谷中逆勢(shì)突圍的歷程。

廖恒的履歷堪稱中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)展的一個(gè)縮影。他 14 歲考入清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系少年班，本碩博連讀，于 1996 年獲得博士學(xué)位。此后前往普林斯頓大學(xué)電子工程系從事博士后研究。

1997 年，廖恒加入加拿大知名存儲(chǔ)芯片公司 PMC-Sierra，歷任高級(jí)架構(gòu)師、公司 Fellow、研發(fā)副總裁，在海外深耕芯片設(shè)計(jì)近 20 年。

2016 年，廖恒加入華為海思，出任昇騰總架構(gòu)師，主導(dǎo)了昇騰 910、昇騰 950 等系列芯片的架構(gòu)演進(jìn)，并搭建了從芯片架構(gòu)、CANN 底層軟件到集群互聯(lián)的完整軟硬件技術(shù)底座，是昇騰 AI 芯片的核心奠基人。

談及此次罕見(jiàn)受訪的原因，廖恒坦言有三點(diǎn)考量：一是希望留下一些啟示，回顧工程師的故事；二是擔(dān)憂芯片硬件人才斷檔，他表示“現(xiàn)在很難吸引到學(xué)生對(duì)計(jì)算機(jī)處理器的硬件產(chǎn)生興趣”，感到“極度的驚訝”和“焦慮”；三是希望通過(guò)展示幾十年的行業(yè)視角，幫助同行和學(xué)生建立對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)更完整的認(rèn)知。

在訪談中，廖恒首次提出了半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈的“18 層寶塔”理論。他認(rèn)為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)從最底層的礦石、材料、設(shè)備、制造工藝，到中層的芯片架構(gòu)、編譯器、編程語(yǔ)言，再到頂層的模型算法和應(yīng)用服務(wù)，構(gòu)成了至少 18 層的完整體系。產(chǎn)業(yè)鏈的整體上限由最短的短板層級(jí)決定，各層級(jí)相互約束、深度聯(lián)動(dòng)?；诖?，他認(rèn)為橫向的專業(yè)人才并不稀缺，真正稀缺的是能縱向貫通多層、打通軟硬件約束的復(fù)合型人才。華為的突破點(diǎn)正在于跨層協(xié)同 —— 用系統(tǒng)集群優(yōu)勢(shì)彌補(bǔ)單芯片的硬件短板。

另外，廖恒高度評(píng)價(jià)了 DeepSeek 創(chuàng)始人梁文鋒。他指出，當(dāng)行業(yè)普遍盲從 Scaling Law、瘋狂堆疊參數(shù)時(shí)，梁文鋒主動(dòng)選擇了難度更高的稀疏激活架構(gòu)。在廖恒看來(lái)，這不是簡(jiǎn)單的算法微調(diào)，而是貫穿軟硬件的頂層戰(zhàn)略選擇?！八呀?jīng)先知先覺(jué)地提前去解決一個(gè)他預(yù)期到的問(wèn)題。這就是先驗(yàn)者的價(jià)值。”廖恒說(shuō)。

IT之家注：“Scaling law”通常被視作為“縮放定律”或“規(guī)模定律”。在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，指描述模型性能如何隨著模型大小、數(shù)據(jù)集大小和計(jì)算資源的增加而變化的經(jīng)驗(yàn)性規(guī)律。

關(guān)于摩爾定律，廖恒認(rèn)為在 16nm 甚至 7nm 制程階段，其經(jīng)濟(jì)性已經(jīng)停滯。但他同時(shí)指出，“韜定律只是換了一種方式”—— 無(wú)論是摩爾定律還是韜定律，本質(zhì)都是工程師用愛(ài)迪生式思路解決技術(shù)問(wèn)題，核心是先精準(zhǔn)定義問(wèn)題，再尋找有效解決方案。

廖恒還分享了自己加入華為后曾犯下的三次方向性誤判：反對(duì)做鯤鵬 ARM 服務(wù)器 CPU、反對(duì)昇騰做訓(xùn)練卡、低估了數(shù)據(jù)中心未來(lái)爆發(fā)式的算力需求。這段經(jīng)歷讓他形成了極致的謹(jǐn)慎與務(wù)實(shí) —— 遇到任何新項(xiàng)目，第一反應(yīng)總是“假設(shè)它會(huì)失敗”，從底線向上推演。

他還總結(jié)了一條殘酷的行業(yè)規(guī)律：應(yīng)用層越壟斷，底層芯片越難熬。當(dāng)谷歌、蘋果等終端大廠成為芯片公司唯一的客戶時(shí)，定價(jià)權(quán)和技術(shù)方向就會(huì)被主導(dǎo)。更致命的是研發(fā)周期的時(shí)間差 —— 一顆芯片從定義到量產(chǎn)至少三年，而客戶需求早已變化。對(duì)于當(dāng)前 AI 算力的繁榮，他保持清醒，認(rèn)為一旦模型層形成寡頭壟斷，歷史會(huì)再度重演。

廖恒指出，在摩爾定律紅利放緩、全球供應(yīng)鏈割裂的背景下，單純比拼單芯片性能的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去。未來(lái)算力產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，是貫通材料、制造、軟件、算法、應(yīng)用的全鏈路系統(tǒng)化競(jìng)爭(zhēng)，國(guó)產(chǎn)芯片突圍是一場(chǎng)長(zhǎng)期的全產(chǎn)業(yè)鏈攻堅(jiān)工程。

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