英伟达“扔下的算力拼图”，被以色列初创捡起来拼出了王炸

摘要：凌晨三点的美国新墨西哥州，桑迪亚国家实验室的超级计算机机房里，高级科学家詹姆斯·拉罗斯盯着屏幕上的核模拟数据，揉了揉发红的眼睛——这是他们用NextSilicon的“Maverick-2”芯片跑的第三周，结果让他差点摔了咖啡杯：同样的核爆炸建模任务，速度比英伟

凌晨三点的美国新墨西哥州，桑迪亚国家实验室的超级计算机机房里，高级科学家詹姆斯·拉罗斯盯着屏幕上的核模拟数据，揉了揉发红的眼睛——这是他们用NextSilicon的“Maverick-2”芯片跑的第三周，结果让他差点摔了咖啡杯：同样的核爆炸建模任务，速度比英伟达A100芯片快32%，功耗却低了41%，最关键的是，一行代码都没改。

一、当英伟达“转战AI”，这家以色列公司捡走了“被遗忘的算力高地”

2023年的一个清晨，NextSilicon的创始人团队挤在特拉维夫的小办公室里，盯着英伟达的最新财报发呆。“Nvidia把90%的研发投入都砸向了低精度AI计算，比如生成式AI的FP16、INT8运算。”现任CEO埃兰·佩雷斯后来回忆，“但他们忘了，这个世界还需要能跑核模拟、气候模型、量子化学的高精度算力——那些不能妥协精度的‘硬骨头’。”

这句话成了NextSilicon的创业纲领。他们要做一款“反AI潮流”的芯片：不是为了更快生成图片或文本，而是为了让科学家能更精准地模拟核反应堆的链式反应、预测飓风的路径，或是研发能治愈阿尔茨海默病的新药。

三年后，这款名为“Maverick-2”的中央处理器正式亮相。它不是要取代英伟达的AI芯片，而是补全了算力生态里最稀缺的“精准拼图”：

- 精度不妥协：支持FP64（双精度浮点运算），这是科学计算的“黄金标准”——比如模拟核爆炸时，小数点后15位的误差都可能导致模型失效；

- 兼容现有生态：不需要科学家重写用了十年的代码，直接替换英伟达芯片就能用；

- 能效比碾压：同样跑量子化学模拟，Maverick-2的功耗只有英特尔至强芯片的60%，比英伟达H100低35%。

二、“RISC-V+高性能芯片”组合拳，打在了巨头的软肋上

更让行业震动的是，NextSilicon同步推出的配套RISC-V中央处理器。这个选择藏着两个“阳谋”：

1. 用开源架构绕开巨头的专利墙

Intel的x86和Arm的架构都是闭源的，每做一款芯片都要交高额授权费。而RISC-V是免费开源的，全球开发者都能参与改进——这对初创公司来说，等于拿到了“免费的设计图纸”。

NextSilicon的RISC-V CPU不是用来做通用计算，而是专门配合Maverick-2做“系统调度”：比如把科学计算中的并行任务分配给Maverick-2，把控制逻辑交给RISC-V，让整个系统效率最大化。用桑迪亚实验室工程师的话说：“就像给跑车配了个更聪明的变速箱，动力能发挥得更彻底。”

2. 抢在英伟达“补位”前占领生态

英伟达不是没做过高性能计算芯片，但它的重心早已转向AI。NextSilicon的算盘很清楚：趁英伟达还没回头，先把科学计算领域的客户绑在RISC-V生态上。

比如美国的劳伦斯利弗莫尔国家实验室，已经用NextSilicon的系统替换了部分老化的IBM芯片；欧洲的核子研究中心（CERN）也在测试其用于粒子对撞数据的分析——这些客户一旦习惯了RISC-V的兼容模式，未来很难再回到闭源架构的怀抱。

三、中国玩家在哪里？我们在“高精度算力”赛道悄悄布局

当NextSilicon在美国搅动算力格局时，中国的科技公司也没闲着——只是我们的“战场”略有不同，但底层逻辑高度一致：用开源和自主创新，填补全球算力的细分缺口。

1. 寒武纪：用“云端智能芯片”切入高精度计算

寒武纪的“思元590”芯片，虽然主打AI推理，但它的FP32（单精度浮点）性能达到了256 TFLOPS——足以应对一部分科学计算任务。更关键的是，寒武纪基于RISC-V开发了“玄铁C910”核，用来做芯片的控制平面。“我们的思路和NextSilicon类似，”寒武纪研发负责人说，“用开源架构降低成本，同时强化特定场景的算力。”

2. 平头哥：RISC-V的“生态基建者”

阿里旗下的平头哥，已经把RISC-V做到了手机、物联网、汽车芯片——但它没止步于此。今年早些时候，平头哥发布了“曳影1520”，这是一款支持FP64的RISC-V服务器芯片。“我们想证明，RISC-V不是只能做低功耗设备，”平头哥CEO胡振波说，“它也能扛起科学计算的重任。”

3. 超级计算机：中国的“高精度算力试验场”

中国的“神威·太湖之光”超级计算机，用的是自主设计的“申威26010”芯片，FP64性能达到9.3 PFLOPS——这比很多商业公司的芯片更早解决了“高精度算力”的问题。现在，太湖之光的团队正在和寒武纪合作，把RISC-V架构引入超级计算机的调度系统，“目标是让算力利用率再提升20%”。

四、对普通人来说，这场“算力战争”意味着什么？

你可能会问：一款跑核模拟的芯片，和我有什么关系？答案藏在生活的细节里：

1. 新药研发更快，癌症患者能更早用上靶向药

以前研发一款抗癌药，需要用超级计算机模拟100万种分子结构，耗时5-7年。如果用NextSilicon或寒武纪的芯片，速度能提升3-5倍——意味着一个肺癌患者的救命药，可能从“等10年”变成“等2年”。

2. 气候预测更准，极端天气不再“突然袭击”

欧洲中期天气预报中心（ECMWF）测试过NextSilicon的芯片，发现其模拟的台风路径误差比原来小了25%。“以后台风预警能提前3天，而不是1天，”ECMWF的气象学家说，“普通人能多一点时间准备。”

3. 工业设计更高效，新能源汽车充电更快

特斯拉的电池研发团队，用高性能芯片模拟锂离子电池的热管理——如果算力提升，电池的能量密度能增加10%，意味着新能源汽车的续航从600公里变成660公里，充电时间缩短半小时。