墨芯登榜“強芯TOP100”
在中國國產AI晶片賽道，除了傳統的通用GPU路線，還有一家企業正在押注另一條技術路徑——稀疏計算。
如今，AI晶片競爭已經不只是“誰的峰值算力更高”，而是逐漸轉向性能、功耗、成本、軟體生態和實際應用效率的綜合競爭，這也正是墨芯押注稀疏計算的價值所在。
而墨芯面臨的關鍵問題，也已經從“能不能做出晶片”，轉向稀疏計算能否成為主流，以及技術優勢能否轉化為規模化商業應用。
8月20日，第六屆積體電路設計創新會議暨應用展（ICDIA 2026）在南京舉行。會上，備受關注的“2026強芯TOP100”榜單正式發佈。墨芯人工智慧憑藉在稀疏計算、AI晶片及大模型推理領域的技術積累成功入榜。
活動現場，墨芯市場部副總裁郭威俊接受芯榜等媒體採訪，分享了對稀疏計算、AI晶片競爭及中國國產算力發展的看法。
那麼，墨芯是誰？為什麼押注稀疏計算？這條路線又能走多遠？
一、墨芯人工智慧是誰？
墨芯人工智慧成立於2018年，總部位於深圳，是一家專注於AI晶片設計和智能計算平台的科技企業，並在北京、上海、矽谷設有相關機構。
公司核心團隊擁有AI演算法和晶片研發背景，重點佈局雲端和終端AI計算。目前，墨芯的核心技術方向是稀疏計算，希望通過減少AI模型中的冗餘計算，提高算力利用率，降低大模型推理成本。
產品方面，墨芯推出了雙稀疏化晶片Antoum®，並基於此推出S4、S10、S30、S40系列AI計算卡，同時配套SparseOPT、SparseRT等軟體工具鏈。
2026年5月，墨芯完成近10億元C輪融資，並宣佈新一代稀疏推理產品SparsePrime®將於年內推出。
在接受芯榜採訪時，墨芯市場部副總裁郭威俊談到，隨著大模型和AI應用不斷發展，算力需求仍會持續增長，行業關注點也正在從單純追求算力規模，逐漸轉向如何提升算力效率、降低整體成本。
二、為什麼押注稀疏計算？
過去幾年，AI算力競爭很大程度上依靠增加晶片數量來滿足模型增長需求，但隨著大模型參數規模擴大，功耗、算力成本和資料中心營運成本也越來越高。
稀疏計算的核心思路，就是減少AI模型中的無效計算和冗餘計算，讓有限的算力資源完成更多有效任務。
郭威俊認為，稀疏計算的價值並不只是提升單顆晶片的性能，更重要的是通過演算法、軟體和硬體協同，提升整體算力利用效率。
墨芯重點研發雙稀疏技術，並將其應用到晶片架構和軟體工具鏈中，主打大模型推理場景，適配Transformer等主流模型。
隨著Token需求持續增長，大模型推理正在成為AI算力的重要應用場景。對於雲服務商、智算中心以及行業客戶而言，單位Token成本、推理效率和能耗的重要性正在不斷提升，這也為稀疏計算提供了新的市場空間。
三、生態協同：墨芯稀疏計算產學研聯盟-打通科研‑產業轉化通道
稀疏計算從技術研發走向大規模商業化，並不是一顆晶片就能解決的問題，還涉及演算法、編譯器、晶片架構、軟體工具鏈和應用生態。
因此，墨芯進一步發起成立稀疏計算產學研聯盟，希望聯合高校、科研機構和產業夥伴，共同推進稀疏計算技術發展。
聯盟將圍繞模型稀疏化、低位元融合、稀疏晶片架構、動態調度以及行業標準等方向展開攻關，推動稀疏計算從單點技術走向全端協同。
郭威俊談到，稀疏計算真正實現產業化，需要產業鏈不同環節共同參與。只有演算法、軟體、晶片和應用之間形成更好的協同，才能讓技術優勢真正轉化為客戶可以感知的性能和成本優勢。
按照規劃，聯盟計畫到2029年形成原生稀疏整體方案和行業標準，推動稀疏計算進一步走向規模化應用。
四、稀疏計算能否成為中國國產AI算力的新路徑？
目前，墨芯已經圍繞稀疏計算探索實際應用，並推進千卡級推理叢集、綠色算力等場景，同時加快SparsePrime®商業化。
郭威俊認為，稀疏計算未來能否成為主流，還需要經過更多真實應用場景的驗證。對於墨芯而言，下一步不僅是繼續提升晶片性能，更重要的是把技術優勢轉化為規模化產品和商業應用。
郭威俊認為，稀疏計算雖然具備提升算力效率、降低推理成本的優勢，但未來進入實際市場後，同樣會面臨來自GPU以及其他AI加速晶片的進入的競爭。墨芯持續完善從晶片、軟體工具鏈到應用生態的整體能力。通過稀疏計算這一差異化技術路線，在大模型推理等特定場景形成自身優勢。
從行業趨勢來看，AI晶片競爭正在從“峰值算力”逐漸走向性能、功耗、成本和軟體生態的綜合競爭。
如果稀疏計算能夠在大模型推理、多模態AI、智算中心等場景實現規模部署，那麼它帶來的變化或許不只是幫助墨芯突圍，更可能推動中國國產AI算力從過去的“堆算力”，進一步走向“提效率、降成本”。
這也將成為墨芯未來能否在中國國產AI晶片市場站穩腳跟的關鍵。(深科技)