在2025年的AI芯片领域，英伟达的光芒四射，众多初创公司似乎都在其阴影下寻求突破，模仿其脚步。然而，在这一片“英伟达学徒”之中，清微智能及其创始人王博却选择了一条截然不同的道路。
王博深知，在英伟达这样的行业巨头面前，盲目跟随其技术路径无异于自寻死路。因此，他选择了可重构芯片这一领域，这是一种能够动态调整计算资源的创新芯片设计。
王博用了一个生动的比喻来解释可重构芯片与GPU的区别：GPU就像一条固定的铁路，火车只能沿着既定线路行驶；而可重构芯片则像是拥有多个“道岔”的铁路，通过切换计算单元，可以轻松应对多种任务。
可重构芯片与GPU不仅在功能上有所不同，其背后的计算范式也截然不同。GPU遵循指令驱动+共享存储的模式，而可重构芯片则采用无指令配置+数据流驱动的方式。
以一个大模型训练的场景为例，GPU需要执行复杂的指令来传输和处理数据，而可重构芯片则无需这些步骤，通过无指令配置即可完成任务，数据直接在芯片间传递，最终统一写回外部存储器。
王博的可重构芯片理念并非一时兴起。早在2017年，当英伟达和GPU还主要被视作游戏和挖矿工具时，王博就已经看到了可重构芯片在AI领域的潜力。当时，他正在一家云厂商担任CTO，负责拓展机器视觉业务，却发现市场上缺乏能满足其需求的端侧芯片。
幸运的是，王博遇到了清华大学尹首一教授团队，他们的可重构芯片技术已经成熟。两人一拍即合，决定共同创办清微智能，将这项技术推向市场。
然而，从实验室技术到商业化产品并非易事。清微智能花费了一年半的时间，才推出了第一枚量产的可重构芯片——一款用于智能手机的语音唤醒芯片。但好景不长，高通很快也在其SoC中集成了这一功能。
面对挑战，王博带领团队转战蓝牙耳机芯片市场，并前瞻性地加入了AI算力。然而，他们很快发现，蓝牙耳机芯片的需求与团队的核心能力并不完全匹配。经过深刻复盘，王博意识到，他们应该在擅长的AI领域做有挑战的事。
于是，清微智能将重心转向AI算力芯片，先从边缘端芯片做起，逐步迭代至云端芯片。2022年初，基于多年积累，清微智能正式立项了用于云端部署的TX8系列芯片。去年年底，其首款AI算力芯片TX81开始批量出货，并在短短半年内实现了在全国多地落地千卡智算中心，累计订单超过2万枚。
TX81芯片的性能表现出色，基于其打造的服务器单机算力可达4 PFLOPS，支持万亿以上大模型部署，且无需交换机成本。这使得清微智能在AI算力芯片领域脱颖而出，成为兼具性能和性价比优势的企业。
面对英伟达等巨头的竞争，王博表示，清微智能在生态上的劣势短期内无法逆转，因此必须在性价比上取得显著优势。他透露，下一代TX8系列芯片将大面积使用“3D存储”技术，以实现更高的性能。
可重构芯片并非清微智能的独家秘笈。谷歌的TPU芯片、美国AI芯片新贵Groq以及斯坦福系独角兽公司SambaNova等技术路线都属于可重构数据流新架构阵营。这表明，在英伟达主导的GPU阵营之外，新架构芯片正逐渐开辟第二阵营。
对于未来可能存在的竞争，王博表示乐观：“近两年那些新兴的美国创业公司几乎没有做GPU的，这至少证明这个技术路线是没有问题的。”
王博坚信，清微智能的可重构芯片技术将在AI领域发挥巨大潜力。他表示，清微智能将继续在AI算力芯片领域深耕细作，为客户提供更高效、更灵活的解决方案。
