$ 复旦微电 ( SH688385 ) $  

复旦微电在 AI 算力芯片领域走了一条非常有特色的差异化路线——不跟英伟达、华为拼通用 GPU 算力，而是围绕自研的 FPAI（现场可编程 AI 芯片）异构融合架构，走 "SoC+FPGA+NPU" 三核融合路线，聚焦端侧 AI 推理场景。以下是关键进展：

核心技术架构：FPAI 异构融合

FPAI 架构将三种计算单元集成在单颗芯片上，各司其职：

- FPGA：负责感知、预处理、多源信息融合、后处理

- NPU（卧龙架构）：负责 AI 推理，支持多模型并行

- CPU（8 核）：负责系统调度与应用程序

三者共享统一 DDR 内存空间，实现 " 零拷贝 " 数据流转，大幅降低功耗与时延。

产品矩阵：4TOPS~128TOPS 全覆盖

产品   算力   状态

FMZQ400TAI（旗舰）   128TOPS@INT8   2026 年 7 月发布，全国产 FinFET 工艺

FMQL100TAI   32TOPS   推广进展良好，已批量商用

8TOPS 芯片   8TOPS   已完成流片和测试，正准备产品化

早期产品   4TOPS   2019 年推出

旗舰芯片 FMZQ400TAI 的亮点：

- 单芯片可跑 7B Dense 大模型和 35B MoE 模型推理

- 16 颗芯片通过自研 x4 Link 协议互联，构成 2048TOPS 算力池，可端侧部署 70B 参数大语言模型

- 采用全国产先进 FinFET 工艺

软件生态

- ICraft 全栈工具链：支持 PyTorch/ONNX 一键编译、自动量化调度，降低 AI 开发者使用门槛

- Fathom L4 Agent：Agent 智能 FPGA 开发平台，支持自然语言开发 FPGA，覆盖从需求分析到部署交付全流程

行业认可

- 2026 年 8 月，JFMQL30TAI676H 入选 "2026 强芯 TOP100" 榜单，斩获 "AI 芯擎奖 "

- 2025 年 FPGA 产品线实现销售收入约 13.16 亿元

落地场景

复旦微电的 AI 芯片主要瞄准对数据隐私、低延迟、国产化要求极高的场景：

- 医疗影像 AI 分析：CT/MRI 实时推理，秒级病灶识别

- 工业视觉检测：产线缺陷毫秒级识别

- 商业航天星载算力：卫星自主避障，10 秒内完成星上决策

- 具身智能 / 机器人：本地完成环境感知与路径规划

- AI-NAS 智能存储、智能安防等

战略定位

2026 年 7 月，复旦微电正式发布 " 芯片 +IP+ 解决方案 " 三位一体战略，从通用芯片供应商转型为 " 个性化自适应算力基础设施提供商 "。核心逻辑是：FPGA 的可重构能力天然适配 Agent 时代——协议变了、模型变了，换个比特流就是另一套系统，无需换硬件。

总体来看，复旦微电在 AI 算力芯片上走的是差异化路线，不与 GPU 厂商拼纯算力，而是用 FPGA 的可编程灵活性做 " 按需编排的专属算力方案 "。目前在端侧 AI 推理领域已形成从芯片到工具链到应用的完整闭环，但大规模商业化放量预计还需要 1~2 年时间。

需要我帮你拆解一下 " 芯片 +IP+ 解决方案 " 三位一体战略具体怎么落地的吗？

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