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ithome 科技 采集 2026-08-03T04:39:24+00:00

华为半导体首席科学家廖恒首提芯片

原始标题:华为半导体首席科学家廖恒罕见受访:首提芯片“18 层宝塔”理论,大赞 DeepSeek 梁文锋

来源
ithome
发布时间
2026-08-03T01:56:51
采集批次
2026-08-03-04
字数
4409
URL 指纹
dcc7989b865c3c84

📌 AI 总结(29 字)

华为半导体首席科学家廖恒罕见公开受访,首次提出半导体产业链
📄 正文(4409 字)
华为半导体首席科学家廖恒罕见受访:首提芯片“18 层宝塔”理论,大赞 DeepSeek 梁文锋 - IT之家

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# 华为半导体首席科学家廖恒罕见受访:首提芯片“18 层宝塔”理论,大赞 DeepSeek 梁文锋

2026/8/3 9:56:51
来源:[IT之家](https://www.ithome.com/0/984/876.htm)
作者:**问舟**
责编:**问舟**

[评论:](#post_comm)

感谢IT之家网友 [不一样的体验](https://m.ithome.com/html/app/open.html?url=ithome%3A%2F%2Fuserpage%3Fid%3D1367975) 的线索投递!

[IT之家](https://www.ithome.com/) 8 月 3 日消息,7 月 25 日,华为 Fellow(院士)、半导体首席科学家廖恒罕见公开露面,并接受了腾讯新闻 @张小珺商业访谈录 长达近 5 个小时的专访。

这是他首次公开分享对半导体产业底层逻辑的思考,并系统复盘了昇腾 AI 芯片从低谷中逆势突围的历程。

廖恒的履历堪称中国半导体行业发展的一个缩影。他 14 岁考入清华大学计算机系少年班,本硕博连读,于 1996 年获得博士学位。此后前往普林斯顿大学电子工程系从事博士后研究。

1997 年,廖恒加入加拿大知名存储芯片公司 PMC-Sierra,历任高级架构师、公司 Fellow、研发副总裁,在海外深耕芯片设计近 20 年。

2016 年,廖恒加入华为海思,出任昇腾总架构师,主导了昇腾 910、昇腾 950 等系列芯片的架构演进,并搭建了从芯片架构、CANN 底层软件到集群互联的完整软硬件技术底座,是昇腾 AI 芯片的核心奠基人。

![](//img.ithome.com/images/v2/t.png "华为半导体首席科学家廖恒罕见受访:首提芯片“18 层宝塔”理论,大赞 DeepSeek 梁文锋")

谈及此次罕见受访的原因,廖恒坦言有三点考量:一是希望留下一些启示,回顾工程师的故事;二是担忧芯片硬件人才断档,他表示“现在很难吸引到学生对计算机处理器的硬件产生兴趣”,感到“极度的惊讶”和“焦虑”;三是希望通过展示几十年的行业视角,帮助同行和学生建立对半导体产业更完整的认知。

在访谈中,廖恒首次提出了半导体产业链的“18 层宝塔”理论。他认为半导体产业从最底层的矿石、材料、设备、制造工艺,到中层的芯片架构、编译器、编程语言,再到顶层的模型算法和应用服务,构成了至少 18 层的完整体系。产业链的整体上限由最短的短板层级决定,各层级相互约束、深度联动。基于此,他认为横向的专业人才并不稀缺,真正稀缺的是能纵向贯通多层、打通软硬件约束的复合型人才。华为的突破点正在于跨层协同 —— 用系统集群优势弥补单芯片的硬件短板。

另外,廖恒高度评价了 DeepSeek 创始人梁文锋。他指出,当行业普遍盲从 Scaling Law、疯狂堆叠参数时,梁文锋主动选择了难度更高的稀疏激活架构。在廖恒看来,这不是简单的算法微调,而是贯穿软硬件的顶层战略选择。“他已经先知先觉地提前去解决一个他预期到的问题。这就是先验者的价值。”廖恒说。

IT之家注:“Scaling law”通常被视作为“缩放定律”或“规模定律”。在人工智能和机器学习领域,指描述模型性能如何随着模型大小、数据集大小和计算资源的增加而变化的经验性规律。

关于摩尔定律,廖恒认为在 16nm 甚至 7nm 制程阶段,其经济性已经停滞。但他同时指出,“韬定律只是换了一种方式”—— 无论是摩尔定律还是韬定律,本质都是工程师用爱迪生式思路解决技术问题,核心是先精准定义问题,再寻找有效解决方案。

廖恒还分享了自己加入华为后曾犯下的三次方向性误判:反对做鲲鹏 ARM 服务器 CPU、反对昇腾做训练卡、低估了数据中心未来爆发式的算力需求。这段经历让他形成了极致的谨慎与务实 —— 遇到任何新项目,第一反应总是“假设它会失败”,从底线向上推演。

他还总结了一条残酷的行业规律:应用层越垄断,底层芯片越难熬。当谷歌、苹果等终端大厂成为芯片公司唯一的客户时,定价权和技术方向就会被主导。更致命的是研发周期的时间差 —— 一颗芯片从定义到量产至少三年,而客户需求早已变化。对于当前 AI 算力的繁荣,他保持清醒,认为一旦模型层形成寡头垄断,历史会再度重演。

廖恒指出,在摩尔定律红利放缓、全球供应链割裂的背景下,单纯比拼单芯片性能的时代已经过去。未来算力产业的竞争,是贯通材料、制造、软件、算法、应用的全链路系统化竞争,**国产芯片突围是一场长期的全产业链攻坚工程**。

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