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在全球AI芯片深陷算力军备竞赛的当下，国内芯片产业正在经历一场从底层技术路线到商业生态的分化。9月11日在科创板上市的燧原科技（688801.SH） ，就在思考需求增长的背后 ，我国智算产业协同创新的生态突围 。
“无论是做设计还是做硬件 、做软件，如果只是跟着既定路线走 ，本质上就是重复他人走过的路 ，难以建立原生技术优势 。 ”在接受第一财经在内的媒体采访时，燧原科技董事长赵立东表示 ，算力突围的真正命门从来不在单纯的工程复刻 ，“产品的定义才是真正具有核心价值的环节。 ”
不只是11日上市的燧原，上海目前已有多家AI芯片企业上市 ，集聚超1200家集成电路企业 ，汇聚全国约40%的产业人才 、近50%的产业创新资源 。
“从整个产业链的聚集效应来说，上海已经无疑是占到全国的头部 。上海已经形成了从芯片设计、制造、封测到终端应用的完整产业生态，上下游企业高度集聚 ，协同创新的成本和效率优势显著。”赵立东说 。
从芯片设计走向产品定义
“当前供需两端都在发力 ，算力需求旺盛 、空间很大，同时供应链也在持续加强 。 ”赵立东说。
这一判断折射出当前国产AI芯片行业的一部分现实。一方面 ，在国产替代 、生成式AI以及推理需求增长的推动下 ，国内算力需求仍在增加；另一方面，从芯片设计到晶圆制造、封装测试 ，再到板卡 、服务器和算力集群 ，任何一个环节的产能和协同能力，都可能影响最终交付 。
赵立东认为 ，中国集成电路产业的人才和技术积累 ，很大程度上经历了一个从跨国公司研发体系向本土企业转移的过程 。
上世纪90年代以后，一批跨国半导体公司陆续在上海设立研发中心 ，国内工程师最初更多参与IP测试等相对基础的研发环节 ，随后逐步延伸至IP设计 、SoC测试和SoC设计等。
在这一过程中，本土芯片产业逐步形成了相对完整的工程能力 。但他也表示，设计能力本身并不是产业竞争的终点 ，更重要的是产品定义 。
所谓产品定义 ，意味着芯片公司不能只完成一个既定架构，而要根据客户未来几年的应用、模型和计算需求决定芯片应该具备哪些能力。
燧原科技2018年5月成立之初便获得腾讯投资 。腾讯累计投资额已超过20亿元 ，随之而来的还有极为苛刻的商业考量——腾讯要求产品性价比要显著优于市面同类竞品 。
数据显示 ，第三代产品燧原S60已在互联网客户和各地智算中心大批量出货，已累计出货16万片；支持超300个应用场景 ，服务腾讯 、美图等泛互联网商业伙伴 ，覆盖10亿以上规模终端用户。
国产AI算力迎来黄金发展期
与海外依靠“几乎无尽的资本 ”堆砌大模型军备竞赛不同，国内以几十分之一的低廉成本调用开源模型的生态 ，正在迅速改写商业逻辑 。
创立初期 ，燧原在技术路线选择上没有选择GPGPU，而是选择更自主可控的DSA架构 。“DSA架构可针对特定模型所需算子进行优化定制 ，在AI并行计算领域中具有通用性。”赵立东解释 。
这一路线在智能体（AI Agent）爆发与中国力推开源大模型的当下 ，迎来了关键节点 。
赵立东认为，2025年是中国AI芯片产业的“分水岭 ”。国内算力使用方开始主动重视国产算力布局，供需两端的产业协同持续深化 ，逐步扭转了此前国产算力需求不足 、场景有限的被动局面。
“面对外部挑战和内部需求 ，整个产业链都已经清醒意识到，单打独斗、单点突破解决不了问题 ，必须齐心聚力 、协同合作 ，才能构建出自主可控的产业生态 。 ”所以他们推进的“芯模协同”，核心目标是打造基于国产大模型 、国产AI芯片、国产软件平台的完整生态闭环 。
在他看来 ，开源大模型最大的产业价值在于将技术与资本门槛“降到了非常?
