突破冯 • 诺依曼架构，新型算力满足海量的算力需求
思瀚产业研究院 华为    2025-09-20

算力需求的爆炸性增长，算力将成为社会运行的基础设施

人工智能技术的迅猛发展，正在以前所未有的速度推动算力需求的增长。随着智能化的普及和渗透，算力将和电力一样成为社会运行的基础设施。未来十年，随着 Pre-AGI 的到来，模型规模可能扩大到 T 级别，模型训练算力需求大幅增长。

同时，后训练正从精调阶段走向与预训练并列的核心阶段，未来后训练的算力消耗极有可能超越预训练。随着人类社会迈入智能体时代，智能体互联网带来巨大的算力需求，以及边缘计算和推理算力的规模快速增长，都将远远超过预训练，给算力增长带来更大的想象空间。

我们预测：2035 年全社会的算力需求将达到惊人的 10FLOPS，跟 2025 年相比，增长10 万倍。

突破算力成本奇点，将决定 AI 的发展进程

算力需求随 AI 发展呈非线性增长，但其发展深度与广度受限于 Token 成本。AI 应用的价值与算力成本之间的天平，决定了技术渗透的进程。因此，实现 AI 普惠的核心关键在于持续降低算力成本。我们提出一个算力成本奇点的概念，算力奇点是 AI 应用的价值与算力成本比超过 10 倍。如果广泛的 AI 应用领域都能够突破算力成本奇点，AI 将会迎来爆发性的增长。

计算技术的演进与革命

未来对于算力需求的想象是无限的，而算力成本又决定了我们的想象空间。算力成本中，能源供应以及能效成本问题是最关键的挑战。这些挑战促使计算底层技术转向高能效的计算范式革命。

传统的冯 • 诺依曼架构面临着存算分离导致的能效瓶颈。在摩尔定律放缓的背景下，单纯依赖硅基半导体提升算力已难以满足指数级的增长需求，同时成本上也很难满足要求。

从 2025 年迈向 2035 年的十年间，计算领域将迎来历史性变革——技术演进路径将从摩尔定律的延伸曲线，逐步脱离传统冯 • 诺依曼架构的框架束缚，最终催生新型计算范式的全面兴起。这一变革并非单点突破，而是将在材料器件、工程工艺、计算架构、计算范式四大核心层面，协同实现颠覆性技术创新，重塑“后摩尔时代”的算力生态。

（a）材料器件：从“硅基主导”到“多元融合”

在底层材料器件层面，以硅基半导体为核心的技术体系将不再单一，而是朝着“多元材料协同”的方向升级。一方面，宽带隙半导体、氧化物半导体等新型材料将深度融入器件设计，凭借其在耐高温、高击穿场强等方面的优势，成为新型功率器件、存储器件的关键支撑；另一方面，2D（二维）、1D（一维）乃至 0D（零维）低维材料将突破传统硅基材料的物理极限，凭借量子尺寸效应、高载流子迁移率等特性，为高性能逻辑器件的研发提供全新路径，从根本上解决传统硅基器件“尺寸逼近极限”的瓶颈。

（b）工程工艺：从“制程依赖”到“多维创新”

当半导体工艺进入亚纳米时代，制程发展路径将通过 CFET 与 M3D 这两种技术，不断突破物理极限。同时算力密度的提升将告别对“制程节点缩小”的单一依赖，转而通过工程的多维革新实现突破。

三大关键技术方向将成为核心抓手：一是 3D 异质集成与堆叠，将不同功能、不同工艺的芯片 / 模块垂直堆叠，大幅提升单位空间的算力密度；二是晶圆级计算（Wafer Scale Computing），通过打破单芯片尺寸限制实现算力的规模化集成；三是高密度堆叠的配套技术，通过新型封装材料、微流道散热等方案，逐步攻克堆叠带来的供电稳定性与热量堆积难题。此外，77K 低温计算等特殊环境技术的落地，将进一步降低计算过程中的能量损耗，推动能效比实现量级提升。

（c）计算架构：从“存算分离”到“存算协同”

当前冯 • 诺依曼架构的核心瓶颈——“存算分离”导致的数据搬运延迟与能耗，将在架构演进中被彻底突破。技术路径将呈现清晰的递进逻辑：首先，当前计算架构正在将异构算力进行对等处理，消除多 XPU 多部件之间的主从关系和调度带来的性能损耗，数据中心的算网融合和全光互联等技术将进一步提高计算效率；其次，近存计算技术将推动计算单元向存储单元“靠近”，缩短数据搬运距离；最终，存内计算技术将实现“数据不移动、计算在存储内部完成”，从架构层面消除“内存墙”瓶颈，大幅提升计算速度与能效比。

（d）计算范式：从“经典通用”到“新型专用”

算力的指数级提升，将依赖于新型计算范式的技术突破。不同于传统通用计算的模式，模拟计算、光计算、类脑计算、量子计算等新型范式将针对特定场景实现“精准优化”：模拟计算可高效处理连续变量问题，光计算天然具有高并行的能力，类脑计算将模仿人脑神经元对于信息的低功耗处理，量子计算则能利用量子叠加态解决经典计算难以应对的复杂问题。这些范式的落地，将在 AI 训练、科学计算、密码破解等场景中实现计算能效的指数级突破，打开算力应用的全新边界。

综上，未来十年将是计算领域从“量变”走向“质变”的关键期：不仅算力密度将实现指数级增长，更将通过材料、工艺、架构、范式的协同创新，构建“后摩尔时代”的全新算力格局，既解决传统技术路径的瓶颈约束，也为数字经济、人工智能、科学研究等领域提供更高效、更低碳的算力支撑，缓解全球能源供应压力，推动人类社会向“智能低碳”的未来加速迈进。

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