中国团队安纳智芯用模拟计算重定义矩阵运算，芯片已进入流片
2026/06/08 12:36阅读量 3
中国公司安纳智芯（Anatrix）采用模拟计算路线，基于非冯·诺依曼架构实现矩阵方程的高精度一步求解，原理性验证已完成，芯片进入流片阶段。与GPU需数亿次迭代逼近不同，其芯片直接物理求解矩阵求逆，有望改变AI底层计算范式。
事件概述
中国芯片公司安纳智芯（Anatrix）在高精度模拟计算领域实现突破：其基于存储器阵列搭建的非冯·诺依曼架构芯片，可直接将矩阵方程映射为物理电路，实现一步求解，原理验证精度已达数字芯片水平，目前芯片已进入流片阶段。
核心技术路线
- 模拟计算回归：安纳选择模拟计算路线，利用物理信号（电压、电流）直接表示信息，而非数字芯片的0/1离散逻辑。传统模拟计算因精度问题长期被质疑，安纳通过近十年研发，率先在精度上做到与数字芯片相当。
- 直接求解矩阵求逆：与当前主流AI加速器（如GPU）将求解问题拆解为上亿次矩阵乘法迭代不同，安纳芯片原生支持矩阵求逆运算。这一特性使其更适配训练、具身智能控制、通信信号恢复等“逆问题”场景。团队将这一能力比作“直接从砖开始建长城”，而非从沙子烧制。
- 兼容现有体系：芯片在接口、数据格式和互联方式上兼容现有GPU体系，可直接接入已有AI基础设施，且不依赖先进制程。
市场背景与意义
模拟计算正重新获得资本市场关注：2025年底，低功耗模拟芯片公司Unconventional AI获4.75亿美元种子轮融资（a16z、Lightspeed领投）；专注热力学计算的Normal Computing于2026年3月获三星领投的5000万美元；存算一体公司EnCharge AI完成超1亿美元B轮融资。安纳智芯的差异化在于优先攻克精度极限，而非仅在低精度场景下寻找“够用”方案。若矩阵求逆能被高精度、低功耗原生实现，机器学习优化、实时运动控制、状态估计等领域的计算范式可能发生根本性变化。