前英伟达 GPU 架构团队创业做物理 AI 芯片：性能提5倍、成本降80%
快鲤鱼 · wechat · 2026-10-18
聿核科技创始人许飞翔认为，当前机器人动作迟缓的根源在于芯片架构：GPU 擅长大模型吞吐推理，但与 Physical AI「感知—推理—执行—反馈」的高频闭环天生不匹配。他的反共识判断是：一颗并行处理芯片好不好用，架构本身影响约70%，软件生态仅占30%，因此公司选择为物理 AI 重新设计处理器架构，而非先补软件。
关键信息：
- 团队核心成员曾参与英伟达多代 GPU 设计，具备6纳米等大芯片从设计到量产的全流程经验，近10年所有芯片一次流片一次点亮。
- 首款产品聿启Y10采用自定义高度可编程指令集而非固定 ASIC，以兼顾通用性与性能；仿真显示相比客户现有「x86+英伟达 Orin」方案，整体性能提高5倍、成本降低80%，仿真与实测误差可控制在3%以内。今年底将推出 FPGA 版计算平台供头部机器人公司实测。
- 商业化路径：先做工业机械臂智能化（现有机械臂仅能替代约2%的人工操作），再延伸到人形机器人与小型世界模型服务器；目标是把闭环推理时延压到1毫秒以内。
- 他判断行业严重低估机器人的真实算力需求——今天的水准「可能只相当于1985年的386芯片」，并认为英伟达30年积累的架构包袱反而是新架构公司的弯道机会。
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