邃思|256TOPS算力+超大存储带宽，燧原第二代云端AI推理卡来了，性能比肩7nm GPU( 三 ) 卢布|谷歌公司|俄罗斯|莫斯科

因此，对于一家创业公司，最重要的不是产品参数，而是尽快触达客户，拿到反馈，再将其优化思路应用到下一代产品中，通过快速迭代，把芯片与工具链打磨至成熟，并构筑自家客户生态。
燧原科技即是按照这样的逻辑，紧锣密鼓地推进产品迭代：当前其第一代产品规模化落地，第二代产品走向量产，第三代产品已经启动设计。
随着其第二代训练及推理产品成熟，燧原科技可以针对客户的业务场景，提供具有高性能及性价比的“训练+推理”完整解决方案，并支持国产服务器和操作系统，帮助客户进行云端系统部署。

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其次，燧原科技已经成长为一家AI系统提供商，储备了比纯芯片供应商更广泛的能力。
在云端数据中心，AI的发展不再局限于单点的软件或硬件，计算范式正趋于系统化、集成化。这要求AI公司不仅能提供AI基础设施，也要能提供更高集成度、性价比和能效比的系统，更便捷易用的软件和用户界面，从而提升用户的生产力。
因此，燧原科技从系统的角度思考AI落地，持续布局整个数据中心的新技术，包括集群互连方式、分布式计算拓扑结构、高级封装、先进制程及软硬件全栈的高阶编译等。这些先进技术，构成了燧原快速迭代产品的护城河。
在此支撑下，燧原循序渐进地搭建出一支包含芯片、板卡、集群、软件全栈的完整建制团队，以超强执行力快速推进整体的系统优化，并通过计算、数据、存储、互联四个维度的平衡，将产品成本结构牢牢控制在自己手中。
在千卡液冷集群方面，燧原科技与之江实验室合作的1280卡高性能计算液冷集群方案正在部署，该集群采用燧原科技第一代人工智能训练产品“云燧T11”，计划打造符合国家碳中和政策导向的低碳绿色数据中心。张亚林称：“这是我们在整个系统化方面走出的坚实一步。”

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燧原的第三重核心竞争力，是完成了燧原2.0组织、人才、流程、规范制度的全方位底层构建，已具备一家较成熟公司的配置。
AI芯片流片回来，仅仅走完芯片工程化的30%，另外70%的路要靠工程化、量产化，推动其走向业务落地和交付。这背后，要兑现对客户的承诺，离不开一个成熟组织架构的支撑。
目前燧原的研发组织、供应链、IT部门、商务部门、客户支持部门及运营支持团队均组建完备，使其运营底座能够支撑一、二、三代产品间的交叠，从而支持更大范围的客户落地。
这就形成了一个闭环。由客户需求驱动技术更新，将技术价值附着在产品价值上，随着产品规模化落地，再快马加鞭地将客户反馈融入下一代产品设计中，进而驱动产品价值的迭代升级。
四、下一代产品将采用更先进工艺，三个核心生态已打好地桩自第一代云端AI推理加速卡云燧i10发布，燧原科技便着力构建原始创新的通用算力和自主生态。
以其国产AI算力产品为核心，以商业生态和科研生态为支撑，燧原科技的云端AI训练及推理产品已实现在国家重点实验室、互联网、智慧城市、智慧金融等多家客户的商业落地。
例如在智慧金融领域，燧原科技与上海银行展开战略合作，助力上海银行实现数字化、智能化转型，将金融科技融入银行服务的全流程来优化其客户体验和服务品质。
张亚林也透露了燧原科技的下一步计划。此前其第一代、第二代芯片均采用12nm工艺，第三代产品则将步入更先进的工艺及封装方式。

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尽管头部IP厂商已经推出颇具竞争力的AI加速核心，但张亚林并不为此感到担心。相较会造成同质化的第三方IP，他相信：“AI最好的架构一定诞生在自己的软硬件联合设计和原生体系之中。”
明年燧原科技有两个重要目标：一是更大规模地落地燧原2.0产品，实现预期的客户泛化和商业价值；二是按照产品路线图推进产品迭代，用更好的技术和架构，在后续产品中更大化客户价值。
“我们希望用三年的时间，初步达成对整个数据中心解决方案的统一集成，再用五年，实现从整个用户界面来看，燧原的数据中心解决方案是易用、好用、可以迁移的。”张亚林说。
至于如何拓展生态，张亚林认为，从客户视角思考产品，实现产品可用性，然后才到易用性、可迁移性和可维护性，是为关键。