在中美科技博弈的高压下，中国AI科研团队正以一场静默的“技术突围”，改写全球AI算力竞赛的规则。近日，清华大学与两家中国AI初创公司——月之暗面（Moonshot AI）和无问芯穹（Infinigence AI）——在国际顶级学术会议上接连斩获重量级奖项，其核心突破不仅在于算法效率的提升，更在于通过软硬件协同优化，成功绕开美国芯片禁令的封锁，为全球AI算力革命开辟了新路径。

以“存换算”破局：中国团队用软件优化降低GPU依赖

在刚刚结束的第23届USENIX FAST会议上，清华大学计算机系与月之暗面联合研发的 Mooncake系统 一举斩获埃里克·里德尔最佳论文奖。这一系统针对大语言模型（LLM）推理的高计算需求，提出了一种“以键值缓存（KVCache）为中心”的架构创新。

技术突破与性能表现：

• 架构革命

  ：Mooncake将预填充和解码集群分离，构建独立的KVCache缓存池，高效利用CPU、DRAM、SSD等未充分利用的资源，实现“以存储换计算”。

  
  

• 能效跃升

  ：在处理长上下文输入时，Mooncake的吞吐量比传统系统提升59%-498%，且在NVIDIA A800/H800集群上分别多处理115%和107%的请求。

  
  

• 实际应用

  ：该系统已部署于月之暗面的Kimi大模型服务，每日处理超1000亿token，成为支撑其200万字符超长对话能力的核心。

  
  

战略意义：
清华大学团队指出，Mooncake的突破性在于“用软件优化抵消硬件劣势”。在英伟达高端GPU被禁运的背景下，该架构通过降低对尖端GPU的依赖，使中国AI企业能在现有芯片（如A800/H800）上实现接近国际顶尖模型的性能，同时大幅减少算力成本。

图. 清华大学团队获得埃里克·里德尔最佳论文奖

几乎在同一时间，无问芯穹与上海交大、清华合作的 FlightVGM项目 在FPGA 2025会议上摘得最佳论文奖。这一成果将视频生成大模型（VGMs）的高效推理首次移植到 AMD V80 FPGA芯片，实现性能与能效的双重突破：

• 性能对比

  ：在视频生成任务中，FlightVGM在AMD V80 FPGA上的表现比英伟达RTX 3090 GPU 快30%，能效比则高出 4.5倍。

  
  

• 技术路径

  ：通过可重构逻辑电路的灵活调度，FlightVGM将模型推理流程与FPGA硬件特性深度绑定，解决了传统GPU在视频生成中的内存带宽瓶颈问题。

  
  

《南华早报》评论称，这一成果标志着中国AI硬件优化从“被动应对制裁”转向“主动技术革新”——工业级FPGA芯片的低成本、高能效特性，为AI算力提供了新的范式。

美国对华芯片禁令的核心逻辑是“掐住算力咽喉”，但中国团队正通过以下路径打破这一困局：

1. 软硬协同优化：

• Mooncake

  通过算法与存储架构的深度耦合，将计算需求降低至传统方案的1/5；

  
  

• FlightVGM

  则利用FPGA的可编程性，将视频生成模型的推理效率提升至GPU的1.3倍。
  这种“以软件突破硬件限制”的模式，使中国AI企业能在有限芯片资源下实现性能跃升。

  
  

2. 开源生态反制CUDA垄断：

• 清华团队已将Mooncake代码开源，吸引阿里巴巴、蚂蚁集团等企业加入生态；
• 深度求索（DeepSeek）的开源模型DeepSeek-R1则证明，中国AI企业能以更低成本（550万美元）训练出媲美GPT-4的模型，其推理部署已适配国产昇腾芯片。
  这一策略正在瓦解英伟达CUDA生态的垄断地位，推动全球AI算力“去中心化”。

3. 非对称竞争策略：
   美国依赖“芯片堆砌”提升算力，而中国通过 “低比特训练”“MoE架构”“FPGA加速” 等技术路径，以更少资源实现更高效率。例如：

• DeepSeek-V3模型以FP8低精度训练，将内存占用降低60%；
• FlightVGM在算力仅为英伟达3090 1/21的FPGA芯片上，仍实现4.5倍能效比。

《华尔街日报》分析称，中国团队的突破暴露了美国技术霸权的脆弱性：

• 算力不再依赖单一芯片

  ：FPGA、国产GPU与软件优化的组合，使中国AI企业能绕开英伟达“硬件-生态”闭环；

  
  

• 成本优势形成壁垒

  ：Mooncake使大模型服务成本下降超50%，FlightVGM的能效比优势则可能推动视频生成进入“平民化”时代。

  
  

彭博社指出，这些成果标志着全球AI竞赛的“范式转移”——未来比拼的不再是芯片制程或参数规模，而是软硬件协同优化能力。正如清华大学教授章明星所言：“我们证明了，即使在芯片被限制的情况下，中国仍能通过系统级创新，让现有硬件发挥超出设计预期的潜力。”

从DeepSeek的低成本训练模型到Mooncake的存算分离架构，再到FlightVGM的FPGA逆袭，中国AI团队正以“软件定义硬件、生态反制垄断”的独特路径，重塑全球AI算力竞赛的规则。这场静默的技术革命，不仅是中国对技术封锁的回应，更可能成为全球AI产业民主化的新起点——当算力不再被芯片巨头垄断，AI的未来将真正属于所有创新者。