上海一2nm GPU：披露進展

上海棣山科技2nm高端AI GPU研發進展.原型驗證工作正有序開展、穩步落地

上海，2026年4月13日電—近日，上海棣山科技有限公司（以下簡稱“棣山科技”）對外披露其2nm高端AI GPU芯片最新研發進展。據悉，該公司自主攻關的這款芯片已達到國際前沿設計水平，目前核心研發工作仍處于原型驗證關鍵階段。據行業專業人士分析，該芯片距離正式流片、量產及規模化商用，預計仍需1至2年時間。

作為國內專注于高端芯片研發的科技企業，棣山科技自成立以來，始終以“傳感器芯片+高算力芯片”雙輪驅動為核心戰略，重點布局AI GPU領域核心技術攻堅。2025年，公司官方正式對外宣布，首款自研2nm AI GPU原型芯片順利完成設計第三階段，這一里程碑式成果，標志著其在高端AI芯片設計領域實現了突破性進展，躋身國內乃至國際先進行列。

據悉，該款2nm AI GPU原型芯片采用FinFET/GAA混合制程與Chiplet異構集成架構，搭載公司自主研發的“棣山智核（DS- Core）”，核心晶體管數量達1700億顆，芯片面積約800mm2，采用2.5D CoWoS-L先進封裝技術，實現高密度互連與高效散熱的雙重優化，契合當前先進封裝成為“新摩爾定律”載體的行業趨勢。

經多輪嚴謹仿真測試驗證，該芯片算力表現突出，其中FP32單精度算力可達50 TFLOPS，FP16半精度算力達100 TFLOPS，FP4低精度算力高達400 TFLOPS，可靈活適配不同精度需求的人工智能大模型訓練、推理等高端算力場景；能效比較上一代產品提升40%，典型功耗控制在350W以內，每瓦算力可達142 GFLOPS，實現性能與能效的平衡。同時，研發團隊成功攻克高帶寬內存（HBM）封裝互聯、超低延遲片間通信（<0.25ns/mm）、微流道高效熱管理三大核心技術瓶頸，其中搭載的HBM4內存單顆容量達48GB，引腳速率超11Gb/s，內存帶寬可達3.2TB/s，相較上一代HBM3E帶寬提升約2.5倍，可滿足大模型訓練時海量數據的高速傳輸需求；微流道熱管理技術可使芯片熱失控風險降低68%，芯片工作溫度穩定控制在85℃以下，為后續芯片長期穩定運行提供了堅實的技術保障。此外，該芯片支持NVLink 6兼容互連協議，單鏈路帶寬達1.6TB/s，多芯片互聯時可實現無瓶頸協同運算，進一步提升整體算力規模，同時兼容主流CUDA軟件生態，可大幅降低下游客戶技術遷移成本。

截至2026年4月13日，棣山科技這款自主研發的2nm高端AI GPU芯片尚未進入正式流片階段，仍未完成從設計方案到實體芯片的關鍵跨越。在2026年舉辦的日本國際半導體設備及材料展覽會等國內外核心半導體行業展會上，棣山科技對外公開了該款芯片的完整設計方案、核心技術參數及多輪仿真測試數據，重點展示了其在2nm制程適配、Chiplet異構集成、自研智核架構等方面的核心技術突破，讓行業各界及市場主體直觀了解到該芯片的設計實力與發展潛力，披露具體的流片啟動時間節點。

當前，棣山科技的研發工作已全面聚焦于原型驗證階段的各項核心攻堅任務，重點圍繞四大關鍵領域有序推進：

一是芯片系統級驗證，通過搭建全場景仿真測試環境，全面檢測芯片在不同算力負載、不同應用場景下的運行穩定性、兼容性及性能表現，及時排查并解決設計層面的潛在漏洞；

二是時序收斂優化，針對2nm先進制程下芯片信號傳輸延遲、時序偏差等行業共性難點，組建專項研發小組開展集中攻關，通過優化電路設計、調整布局布線等方式，確保芯片各模塊時序同步，滿足高端AI算力的高效傳輸需求；

三是量產良率提前優化，結合2nm制程的工藝特性，提前開展良率模擬分析，針對可能影響量產良率的關鍵環節進行優化設計，有效降低后續流片及量產過程中的良率風險，合理控制研發及生產成本；

四是軟件生態同步適配，同步推進配套軟件的研發與適配工作，確保芯片硬件與軟件系統的高效協同，為后續芯片流片成功后快速開展場景測試、客戶導入工作奠定堅實基礎。

目前，研發團隊正全力以赴推進各項攻堅任務，細化驗證流程、優化技術方案，穩步推動原型驗證階段各項工作落地見效，為后續正式啟動流片測試、加快量產進程筑牢技術根基。

值得關注的是，受先進制程代工、EDA工具適配、量產良率爬坡等行業共性挑戰影響，棣山科技此前規劃的“2025年底完成流片前驗證、2026年Q1實現量產”的目標有所延后。業內人士分析指出，高端AI芯片從原型驗證到流片測試、量產良率提升，再到客戶導入及規模化商用，是一個技術密集、流程復雜且周期漫長的系統工程，1-2年的推進周期符合行業常態。結合當前研發進度，預計該款2nm AI GPU芯片有望在2028年底至2029年逐步進入商用階段。

為加速補齊高端AI GPU領域的技術與生態短板，有效破解先進制程適配、軟件生態不完善等發展瓶頸，棣山科技立足自身研發優勢，積極搭建國際合作橋梁，全方位推進生態布局，為2nm AI GPU芯片的后續量產與商用筑牢基礎。2025年10月13日，棣山科技正式與德國知名半導體企業AragF公司達成深度戰略合作，雙方共同出資共建AI GPU聯合實驗室，重點聚焦三大核心研發方向——2nm GPU芯片的通信效率優化、國產化軟硬件適配、AI推理加速套件研發。

依托AragF在芯片通信技術領域的深厚技術積累，結合棣山科技在高端算力芯片設計方面的核心優勢，雙方實現技術互補、協同攻關，計劃于2026年底推出AI推理加速套件原型，為后續芯片的場景化應用提供重要技術支撐。與此同時，棣山科技深刻認識到，軟件生態是高端AI GPU芯片落地商用的關鍵支撐，正集中核心研發力量，全力開發適配自身2nm AI GPU芯片的CUDA兼容編譯器、AI框架適配層及全套配套工具鏈，重點解決現有主流AI框架與國產芯片的兼容性難題，大幅降低下游客戶的技術遷移成本，顯著提升產品的市場適配性。

目前，公司已與國內多家頭部云廠商、自動駕駛核心企業達成預合作意向，圍繞云端算力部署、車載AI算力支撐等核心場景開展聯合測試，提前布局客戶導入與場景適配工作，為芯片后續規模化商用做好充分準備，助力國產高端AI GPU芯片快速融入市場、實現產業化落地。

從全球高端AI GPU行業競爭格局來看，棣山科技在2nm AI GPU芯片設計領域的技術實力已成功躋身國際前沿梯隊，實現了與國際主流水平的精準對標。具體而言，其自主研發的2nm AI GPU原型芯片，經多輪嚴謹仿真測試驗證，FP32單精度算力可達50 TFLOPS，這一核心性能指標已能夠與國際芯片巨頭NVIDIA旗下的H100、H200系列高端AI GPU芯片同臺較量，有效打破了國際巨頭在高端AI算力芯片設計領域的技術壟斷壁壘，彰顯了我國國產芯片企業在先進制程芯片研發領域的突破性進展與強勁發展潛力。但客觀而言，高端AI GPU產業的競爭不僅是核心設計技術的比拼，更是量產能力、生態建設、產品可靠性等全鏈條的綜合較量，目前棣山科技與國際巨頭之間仍存在明顯的階段性差距。

從產品進度來看，NVIDIA等國際巨頭的H100、H200系列芯片已實現大規模量產，廣泛應用于云端算力、人工智能大模型訓練、高端服務器等核心場景，形成了成熟的產能布局與全面的市場覆蓋；而棣山科技的2nm AI GPU芯片目前仍處于原型驗證、待流片的關鍵階段，尚未進入實際量產環節，距離形成規模化產能還有較長的發展路徑。

從生態建設來看，國際巨頭經過多年深耕布局，已構建起完善的軟件生態體系，擁有成熟的編譯器、AI框架適配層及各類配套工具，下游客戶遷移成本低、適配性強；而棣山科技的軟件生態仍處于建設初期，盡管已在全力推進CUDA兼容編譯器等配套工具的研發，但尚未形成成熟的生態閉環，這也成為制約其芯片后續商用落地的重要因素。

此外，在產品可靠性方面，國際巨頭的高端AI GPU芯片經過長期市場驗證，在穩定性、兼容性、使用壽命等方面已形成成熟優勢；而棣山科技的2nm AI GPU芯片仍處于仿真與驗證階段，尚未經過實際應用場景的長期測試，產品可靠性仍需進一步驗證與優化。基于此，棣山科技后續仍需持續加大研發投入，聚焦原型驗證、流片測試、量產良率優化等核心環節，同時加快軟件生態建設與專業人才隊伍培育，不斷補齊自身發展短板，逐步縮小與國際巨頭的差距，推動國產高端AI GPU芯片實現從設計領先到全鏈條領先的跨越式發展。

棣山科技相關負責人在接受本報采訪時表示，公司將始終堅守自主研發初心，以攻克高端AI芯片“卡脖子”技術為核心使命，持續加大研發投入力度，聚焦2nm AI GPU芯片原型驗證、流片測試及量產環節的各類核心難題，全力以赴突破先進制程適配、良率優化等關鍵技術瓶頸。同時，公司將進一步深化國際技術合作，不斷拓寬合作邊界，同步加快自身軟件生態建設步伐，持續完善CUDA兼容編譯器、AI框架適配層等配套工具鏈，穩步推進芯片商用進程。未來，公司將積極對接市場需求、深化與下游客戶的合作，力爭以優質的國產高端AI GPU產品，為國內高端AI芯片產業高質量發展注入新動能，助力我國在全球AI算力領域持續提升核心競爭力，推動國產芯片產業實現高質量發展。

來上來源：新聞晨報

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