7月18日至20日，第三届中国计算机学会芯片大会（CCF Chip 2026）在江苏无锡举行。会场汇聚了国内芯片领域众多两院院士与科研院所、企业的专家，讨论直指底层架构的“根技术”创新突破。在大会展览展示区域，数据流架构视频智能AIGC芯片“金刚GC3”吸引了许多与会者的关注。
“金刚GC3”展览展示区域
视频智能成算力消耗主力，通用架构遇结构性瓶颈
当前，视频智能正成为人工智能领域增长最快的算力应用场景。从文生视频、实时视频分析，到智慧城市视频结构化、工业视觉质检，视频数据承载了绝大部分AI计算负载。中科通量总工程师罗鑫介绍，与文本、静态图像计算不同，视频任务具备高并发码流、连续帧流式运算、编解码与AI推理深度耦合等特征，传统CPU、GPU控制流架构的适配短板持续凸显。
“视频数据吞吐量极大，传统架构下数据在内存与计算单元之间频繁搬运，搬运能耗往往数倍于计算本身。”罗鑫表示。此外，视频编解码和AI推理中存在大量细粒度并行操作，但控制流架构受限于指令窗口，难以充分挖掘指令级并行性；而视频智能应用对端到端延迟的敏感性，也使得控制流架构中的缓存未命中、分支预测失败等开销成为不可忽视的问题。
多位业内人士认为，当视频AI从锦上添花走向基础设施化，面向视频流式计算的领域专用架构探索，已成为业界关注的方向之一。
数据流架构：天然契合视频场景的技术路线
在大会数据流计算分论坛上，数据流架构的技术路线引发了与会者的热烈讨论。
CCF芯片大会数据流分论坛主席、中国科学院计算技术研究所研究员、高通量计算机研究中心主任叶笑春表示，与传统CPU、GPU遵循的控制流模型不同，数据流架构摒弃了“程序计数器”和“固定指令序列”的概念，其运行遵循“数据就绪即执行”的原则：一条操作只有当其所有输入数据准备就绪时，才会被触发执行。这种模式下，计算节点间按数据依赖关系直接传递中间结果，无需反复访问全局内存。
“数据流架构在挖掘指令级并行、降低访存开销方面具有理论优势，尤其适合视频这类高并发、流式计算场景。”叶笑春表示。不过，也有参会观众现场指出，数据流架构的编译器优化、软件生态建设以及大规模工程落地，仍是需要持续突破的课题。
国产芯片探索视频专用算力路径
据现场展示信息，“金刚GC3”芯片由国内深耕视频智能领域的智算企业中科通量打造。该芯片基于RISC-V数据流架构，搭载12核RISC-V核心，主频2.0GHz，单芯片AI算力达到200 TOPS（INT8）和32 TFLOPS（FP16），配备128GB LPDDR5 ECC统一内存。在视频编解码能力上，支持H.264/H.265硬件编解码，可实现128路1080P@30fps解码和64路编码。
“金刚GC3”芯片
“从规格来看，这颗芯片在视频AI推理任务上具备与主流GPU同台竞技的峰值能力，而128路实时解码的硬能力，在同等功耗下的视频处理密度方面有其特点。”上海交通大学教授冷静文在中科通量展位现场交流后表示。
据了解，该芯片主要面向AIGC视频生成、智慧城市视频分析、工业生产视频感知等场景。在大模型处理长视频、多模态理解等新兴需求下，面向视频场景优化的专用芯片探索，为国产算力在细分领域的差异化发展提供了一种可能路径。
从跟随适配到场景定义的行业趋势
在当前国际技术竞争背景下，国产算力在架构层面的创新探索受到学界关注。有参会专家在论坛发言中指出，面向特定应用场景的领域专用架构，是突破通用算力能效瓶颈的重要方向之一，而视频智能正是检验这类架构潜力的关键战场。
此次CCF芯片大会期间，多款国产芯片新品集中亮相，反映出国内芯片设计正从跟随适配向场景定义转变的行业趋势。冷静文表示，“金刚GC3”的亮相，不仅是一次产品首秀，更释放出一个清晰信号：在AI走向视频时代的浪潮中，算力效率的最优解或许不再属于通用架构的缝缝补补，而属于从数据流动的本质出发、为场景量身定制的专用芯片。这也标志着中国算力产业的创新正进入架构创新的深水区，专注于细分场景的原生专用芯片，正成为下一阶段算力升级的核心引擎。（立羽）
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