李彦宏有些无奈。

" 过去，AI 产业结构像一个正金字塔，最底层的芯片拿到了绝大部分的价值；芯片之上的模型，赚到的钱可能不到芯片的 1/10；模型之上的 AI 应用，又小了一个数量级。" 在百度世界大会上，百度创始人李彦宏说道，" 这个产业结构是非常不健康的，是不可持续的，因为芯片并不直接产生价值，应用才能够产生价值。"

但更无奈的是，在当前的宏观和产业环境下，要打破这种倒挂结构，要赚模型层或者应用层十倍以及百倍的价值，最好的办法就是把芯片层重新掌握在自己手里。

百度不得不自研芯片。在英伟达的 " 芯片铁幕 " 之下，这不是百度一家公司面临的问题，无论是海外厂商如亚马逊、微软、谷歌以及 OpenAI，还是国内企业如阿里、华为、腾讯，都不得不启动自研芯片战略。

百度的昆仑芯团队成立于 2011 年，很早就参与到了 AI 计算产业的新周期，在大模型时代有了极大的加速，从早年的 AlexNet 以及更早的语音识别模型，开始用 FPGA 做计算加速，再到后来的大型推荐系统流行，昆仑芯开始自己做芯片。

2021 年，昆仑芯从百度集团拆分，也赶上了大模型萌芽阶段，着手定义面向大模型的新一代芯片，譬如 P800。

本次大会上，百度智能云事业群总裁沈抖公布了两款自研 AI 芯片，昆仑芯 M100 和 M300，以及天池 256 和 512 超节点的相关规划。

大模型之后，芯片更简单还是更难？

以前芯片厂商需要面对不同场景、不同数据、不同算法以及不同应用，很难形成规模和系统的迭代。

Transformer 的出现统一了模型架构，把输入输出都统一成 Token，统一的框架也带来了计算架构的统一，芯片厂商在做芯片时，可以有非常明确的目标，实现极致的性能，并且可以充分利用整个产业链的供给能力，实现更低让成本做的非常低，更好的计算芯片直接推动应用发展，应用繁荣又能够给计算芯片带来更大的规模，产业由此进入正循环。

新技术带来产业的新变化，从技术可行到产业可行，某种程度而言，做一个为当前大模型定向优化的芯片更容易了。

但是，新的挑战在于技术没有边界，应用也没有边界，所有做算力的团队都无法百分百确定，未来大模型乃至 AI 产业会朝着什么方向发展，典型如 Scaling Law，模型参数从百亿、千亿到万亿级模型，大幅推高算力、能源、基础设施成本，应用的生长也几乎不可预测，

这也意味着，面向未来而做的芯片变得更难了。虽然无法精准预测未来，至少可以确定大方向，算力最终绕不开两个根本问题：效率问题与规模问题。

随着大模型应用全面渗透，人均每天的 Token 消耗动辄数万甚至百万级，几年前一张 GPU 每秒只能处理十几个 Token，现在行业都在追求从算力卡中榨出更多的 tokens，直接关乎最企业终的竞争力。

例如降低计算精度：从 BF16 到 FP8、FP4，通过牺牲冗余精度换取数倍算力提升，每一次精度下降，对应算力倍数提升；再如，模型训练方式在变，芯片架构也必须跟着变，不断针对模型架构上优化整个芯片的 PPA。

如今做芯片，已经不能只做芯片，系统才是把算力真正释放出来的关键环节，超节点就是一个实证。超节点不是新概念，但在大模型时代终于找到了 " 刚需场景 "。服务器内联数十甚至上百张卡，再到未来的千节点互联，相比单机单卡，这类系统能带来量级上的成本下降。

效率问题人人都能理解，而规模问题只有足够大的规模才能真正感受到。从千卡到几万卡，再到未来可能出现的百万卡集群，系统会在某些阈值上发生 " 质变 "，成百上千的隐性问题会同时涌现。

例如稳定性急剧下降，在千卡规模下，98% 的稳定性还能接受；但到了万卡，这个数字会指数式下跌，任何节点的波动都会被放大成系统级故障。训练的精度也难以保障，大量微小差异会在长时间训练后，可能累积成最终精度的大幅偏差，而这样的验证往往需要 2～3 个月，是极其昂贵的学习成本。

当 AI 应用以指数方式增长，算力不再是简单的 " 堆卡 "，而是站上了一条新的工程学和科学探索路线。

昆仑芯的路线

过去几年，昆仑芯已经量产了三代，第一代更多部署在百度内部的数据中心，第二代开始面向市场全面开放，如今已有大量企业用户在大规模使用，第三代则赶上了大模型时代的浪潮，无论推理还是训练，都在互联网、运营商、金融、能源等行业得到了广泛落地。

据悉，目前百度内部绝大多数的大模型推理任务，都由昆仑芯 P800 支持，百度还基于 P800 的 5000 卡单一集群，高性价比地训练出了领先的多模态模型，目前该训练集群已经扩展到万卡以上，可用于训练更大规模的模型。

在本次大会上，M100 与 M300 系列正式亮相。M100 针对大规模推理场景做了优化，同时也是一颗全能型芯片，MoE 模型的推理性能大幅提升，将在 2026 年初正式上市。

M300 定位高端，兼具强推理与强训练能力，针对超大规模的多模态模型的训练和推理任务做了深入优化，将于 2027 年初正式上市。

昆仑芯的软件栈高度兼容主流 CUDA 生态，从编程语法到深度学习框架，都能无缝适配。据透露，昆仑芯的客户不局限于互联网产业，从电信运营商的核心系统，再到能源、电力、金融等行业，都已经有落地项目。

不止是在百度内部广泛使用，昆仑芯也在互联网、金融、能源、制造、交通和教育等多个行业落地，包括招商银行、南方电网、中国钢研、国家管网、吉利汽车以及国内头部互联网大厂和运营商等上百家客户，交付规模从几十卡到数万卡。

沈抖现场也表示，  单芯片的强大是基础条件，现在的大模型训练和推理都不是一颗芯片能完成的，而是多颗芯片协同工作，尤其在 MoE 模型上，卡与卡之间的通信量急剧增加，需要把几十张、上百张卡组成一个超节点，让它们像 " 一颗超级芯片 " 一样紧密连接，大幅提升卡间通信效率。

  " 超节点 " 方案非常考验 AI infra 厂商在芯片、内存、通信、供电、冷却上的全栈协同能力。

  2025 年 4 月，百度基于昆仑芯 P800 上市了 32 卡和 64 卡的超节点，在现有超节点的基础上，天池 256 将 256 张 P800 放到同一个节点内，相比 4 月发布的超节点，单实例的卡间互联总带宽提升 4 倍，性能提升 50% 以上。

对比同等卡数的 P800 集群，天池 256 超节点在主流大模型的推理任务上，单卡吞吐提升超过 3.5 倍。

  天池 512 同样基于 P800，它在天池 256 基础上，卡数翻倍，卡间互联总带宽也再翻一倍，单个天池 512 超节点，就能完成万亿参数模型的训练，这两款超节点产品，将分别在明年上半年和下半年正式上市。

  另外，百度也在基于新发布的昆仑芯 M 系列研发千卡级别的超节点，从 27 年下半年开始，将陆续推出相应的千卡、四千卡超节点。" 未来 5 年，昆仑芯每年都会推出新产品 "，沈抖表示。 （本文作者 | 张帅，编辑 | 盖虹达）

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