十年勇闖無人區！镕銘微電子CEO朱照遠：視頻算力缺口被全球嚴重低估

7月的上海，因「世界人工智能大會」吸引著全球的目光。

在各項數據均創歷史之最的展館內，一座艾美獎吸引了無數觀眾駐足打卡，央視新聞也到場做了現場直播。

這座有著影視界奧斯卡之稱的獎杯，代表全球視頻技術領域最高榮譽。而它的擁有者則是一家深耕10年之久，專注于視頻處理芯片（VPU）研發設計的高科技企業。

(圖：在WAIC 2026展出的艾美獎獎獎杯)

2024年，镕銘微電子憑借“云端高效硬件視頻加速器的設計與部署”，獲得第75屆技術與工程艾美獎，力壓谷歌、Meta、AMD等國際巨頭拔得頭籌，成為國內首家斬獲這項國際頂級技術獎項的芯片企業。

在WAIC 2026期間，镕銘微電子聯合創始人兼CEO朱照遠與億歐進行了一場深度對話。

“大家對CPU、GPU都比較熟悉， CPU通用性強，但處理視頻低效；GPU兼顧圖形與AI計算，而VPU在視頻處理任務上能夠做到功耗更低、多路并發算力更強。”

想必大家都有過類似體驗：多人線上會議、直播場景下，畫面卡頓、設備過熱、系統崩潰等常常并發，根源就是CPU資源被占滿，傳統計算架構的瓶頸徹底暴露。

海量視頻流量爆發式增長、業務延遲要求從秒級壓縮至毫秒級、能耗成為數據中心硬性約束，多重壓力之下，一條清晰產業趨勢浮出水面：超大流量數據、毫秒級實時處理需求，正在持續沖擊傳統計算架構。

時至今日，朱照遠仍認為，全球市場嚴重低估了視頻算力的缺口與潛在危機。而此類與視頻、視覺相關的計算密集型任務，都可以在VPU上找到更優解。

朱照遠打了個通俗的比方：CPU是“全能打工人”，啥都能做但效率有限；GPU是并行“卷王”，擅長圖形渲染和通用計算，短板是復雜串行任務處理能力弱、延遲偏高；而VPU就是視覺“特長生”，專攻視頻處理、神經網絡推理，算力精準、功耗更低。

作為VPU賽道的開創者、定義者與引領者，镕銘微電子十年拓荒，開辟了視頻全新計算范式，確立了VPU獨立算力坐標。

視頻，是機器理解世界的關鍵數據形式

在加入镕銘微電子之前，朱照遠曾任阿里云視頻云總經理。

這位橫跨互聯網與芯片底層的創業者，在行業內有一句著名論斷——CPU定義了文字時代、GPU定義了圖形時代，那么VPU將定義視頻與空間智能時代。

“VPU作為繼CPU、GPU之后數據中心第三顆核心大芯片，是AI視頻時代不可或缺的‘算力第三極’。過去人們對視頻的理解只是一種娛樂媒介和信息載體。但大模型時代，視頻本身的內涵從‘觀看媒介’進化為‘機器理解世界的關鍵數據載體’。如果說，視頻是看懂世界的眼睛，那VPU就是底層算力基石”，朱照遠在接受億歐采訪時表示。

（圖：镕銘微電子在WAIC2026展位照片）

文字是信息的一維載體，圖像是二維切片，而視頻是承載時序、光影、空間、交互的高維數字空間。

“作為現實世界的離散觀測采樣流，視頻同時囊括三維幾何、材質物理、動力學規則、實體語義、事件因果、多模態同步、遮擋演化、觀測參數、場景分層九大世界模型底層表征維度，是人工智能構建、訓練、仿真通用物理世界模型的核心原生數據。”朱照遠認為，“由于生成式AI、空間世界模型的出現，視頻正在被我們重新解構，它不再單純是內容消費，而是AI感知底層和機器理解現實世界的數字鏡像”。

“老話說，一圖勝千言。而一秒視頻通常由30張靜態圖組成，此外還疊加聲音等復雜信息。信息內容從文字到圖片再到視頻，每個底層都需要相應的算力支撐。當信息量呈指數級增長，通用芯片處理必然力不從心——這正是VPU芯片誕生的產業邏輯。”

一如二十多年前，所有人只把GPU當成電腦游戲顯卡，當黃仁勛押注圖形并行計算，硬生生從CPU的附屬配件中開辟出獨立算力賽道，造就英偉達如今市值五萬億美金的商業神話。

（圖：朱照遠在WAIC2026镕銘微電子展位講解）

今天，一模一樣的產業歷史正在重演：過去行業僅將VPU視作GPU內置編解碼模塊的附屬模塊，镕銘微電子十年深耕視頻算力賽道，一樣在復刻英偉達“從通用體系中拆分專用算力”的崛起路徑。

“當年GPU有多不被看好，今天VPU就會承受多少爭議。”現實是，英偉達已然坐擁全球AI算力半壁江山，未來VPU的產業天花板，將匹配萬億級視頻數據洪流帶來的剛性算力需求。

總結來看，信息技術革命的核心，是信息內容形態的演進。

而信息載體每一次迭代，都會誕生專屬底層算力底座。

從GPU到VPU，從“可選”到“必選”，镕銘微電子堅持了10年。

孤行者，勇闖無人區

早在2015年，镕銘微電子從0開始，著手研發SoC視頻解決方案。

此時，移動互聯網才剛剛起規模。

“站在現在的時間點回望，那會兒做這個決策確實是‘開行業之先河’，因為同期全球幾乎沒有第三方專業廠商看好這條賽道。一路上我們走得很孤獨，那會兒總是有聲音質疑，镕銘微電子就是在‘勇闖無人區’，匹夫之勇的勇。”朱照遠苦笑著說。

“雖然被質疑，但我們其實內心非常篤定。All in VPU，根源就是我們對信息媒介迭代底層規律的長期判斷。”

從一個數據切面看，據思科VNI權威流量報告，2015年視頻僅占全球消費互聯網流量很小的一部分，至2020年流量規模直接翻三倍，視頻占比提升至82%。

內容供給端增長同樣迅猛，2015年YouTube存量視頻僅5億條，到2025年平臺視頻總量突破51億條，年新增內容最高達8億條。

國內，短視頻領域伴隨著2018年春晚抖、快之爭，也正式駛入發展快車道。

也就是說，若以2015年為起點，全球視頻數據便開啟了持續十余年指數級暴漲。視頻一躍成為數字經濟中增長最快的信息載體。

十年前市場看不到視頻算力的剛性缺口，但數據增長曲線早已給出答案。正是這條陡峭的增長曲線，支撐著镕銘微電子的決心。

2019年Meta發布了其專用于內部使用的ASIC轉碼器Mount Shasta。2021年Google宣布推出Argos，這是其專為YouTube平臺打造的基于ASIC的轉碼器。

“后來我們才知道，谷歌也恰巧是在2016年初跟镕銘微電子同一時期，內部上馬了第一代Argos VCU項目。2018年，谷歌第一代Argos VCU批量部署進谷歌全球數據中心。”朱照遠談及此事，對當初團隊的堅持愈發自豪。

“后來，Meta入局、AMD跟進。在國內，頭部互聯網大廠也紛紛開始自研VPU芯片。闖了十年無人區，回頭一看，發現世界頂級巨頭原來都是同行人”，朱照遠認為，“全球超級大廠的VPU戰略如此一致，這充分證明镕銘微電子十年前的那個決定含金量十足，更印證了VPU是未來數據中心的標配基礎設施。”

我們堅信，VPU是CPU、GPU之外的算力第三極

長期以來，業內認為VPU本身就是視頻轉碼專用ASIC，這種把編解碼模塊獨立出來，算不上全新的算力范式。

而朱照遠對此持明確反對觀點。

“如果按上述邏輯，那GPU肯定還停留在顯卡和游戲的局限里。以NPU、TPU為例，它們本質上都屬于GPU主導下的‘并行AI算力陣營’的細分優化，并沒有跳出GPU的算力范式，而VPU是完全獨立的全新計算維度。更重要的是，VPU擁有不可替代的獨立剛需場景，和CPU、GPU更多是互補而非替代關系。”

所以，VPU擁有獨立的產業賽道與生態，能形成規模化的獨立市場，且不依附于單一廠商或單一架構。“我們堅信VPU是CPU、GPU之外的算力第三極，相信這一預判很快就會應驗。”

做出這一判斷的原因在于，大模型時代，AI視頻已成為最先看到變現結果且逐漸規模化放量的核心應用場景之一。

此前，Sora、Veo、字節跳動Seedance、阿里巴巴Happy Horse、快手可靈都曾在業內刮起AI視頻旋風。但困擾行業的角色漂移、視覺割裂、抽卡盲盒三大關鍵問題一直沒有得到根本解決。

朱照遠表示：“上述三大問題，表面看是模型的問題，但事實上跟芯片有非常大的關系。VPU通過內置AI模塊，像為大模型裝上了一雙理解物理世界的眼睛，可以幫助模型在端側硬件上就糾正這些錯誤，解決AI視頻的‘反物理常識’問題。此外，集成了AI推理引擎的VPU，可在視頻處理流水線中同步完成畫質增強、對象識別、ROI編碼等智能任務。從這一趨勢看，VPU本身就在進化——正從‘視頻處理’走向‘視頻理解’。”

“如果說存量視頻市場已足夠可觀，那AI生成視頻帶來的增量，才是VPU真正的星辰大海。現在AI視頻才剛起步，未來80%的視頻可能都是由AI生成，其算力需求將是文字生成的1000倍。面對這一龐大需求，在企業、社會追求極致能效比的時候， VPU因能效優勢一定會成為剛需。”朱照遠預判。

镕銘微電子目前已推出第一代Logan（全球首款云數據中心級VPU）和第二代Quadra（全球首款支持AV1編碼的人工智能VPU）產品，并廣泛應用于直播、點播、短視頻、云游戲、云桌面、AI分析、AR、VR等核心場景。未來，AIGC、智能駕駛、具身智能、智慧城市等前沿領域也將是海量的增量市場。

（圖：镕銘微電子第二代VPU芯片）

朱照遠透露：“截至目前，我們VPU芯片已累計出貨數十萬顆，處理視頻流超過萬億分鐘，服務國內90%以上的頭部互聯網企業，并成功進入北美、歐洲等海外市場。我們正在加緊研發深度融合AI大模型與視覺智能的三代產品，進一步推動VPU從視頻處理加速器向視覺智能體算力基座演進。”

VPU或是“中國芯”換道超車的絕佳機會

1971年英特爾4004叩開通用計算大門，CPU時代自此啟幕；24年后，1995年英偉達NV1開辟并行圖形新軌，GPU重塑算力秩序。

巧合的是，又一個24年之后，镕銘微電子T408問世，正宣告屬于VPU的新紀元開始了。

兩段算力迭代恰好相隔二十四載，精準得像產業輪回的隱秘讖語。

此前，CPU、GPU 賽道早已被海外鎖死范式與生態，我們只能被動追趕，一度深陷西方成熟體系的路徑依賴。而VPU作為全新算力維度，镕銘微電子開辟出獨立算力坐標，依托本土海量視頻場景完成架構驗證，以原生算力實現從追趕者到規則共建者的身份躍遷。

圖靈獎得主帕特森與亨尼斯早已提出后摩爾定律核心判斷：通用芯片能效提升接近物理極限，細分領域架構是算力降本增效唯一路徑。VPU正是這一理論在視頻賽道的具象落地。

“不是我們非要造一顆新芯片，是現有算力架構解決不了海量視頻的規模化商用難題。”朱照遠表示，從硬件物理架構到軟件調度邏輯，超異構融合是算力負載分化下的時代必然。VPU和CPU、GPU屬于完全不同的計算范式，不存在簡單替代關系，而是異構體系里獨立的算力單元。

朱照遠判斷，算力多極化時代已經到來，CPU管邏輯、GPU管通用生成、VPU管視覺世界感知，三足鼎立的異構算力體系逐步成型。三者既有競爭，也有合作，但各自的核心陣地不可替代。

用朱照遠的話說，VPU就是“換道超車”的絕佳機會。

不同于以往國內創業追風口的敘事，镕銘微電子呈現了一個自己下場造風口的故事。

一幀觀萬象，一影筑世界。

采訪最后，朱照遠感嘆，“視頻是未來的光，VPU是捕捉這束光的最佳工具。在一個由視頻定義的新時代，在算力分層浪潮中，在這條中外同步起跑的全新賽道上，國產VPU廠商的攀登之路一定會非常精彩。”