一、国产AI『芯片』软件生态的背景与重要性
在当前国际科技竞争日益激烈的背景下，构建自主可控的AI『芯片』及其软件生态已成为我国科技发展的战略重点。近年来，我国AI『芯片』在技术创新和市场拓展方面取得了显著进展，以华为昇腾、寒武纪、摩尔线程等为代表的本土企业推出了多款具有竞争力的AI『芯片』产品，形成了多厂商、多技术路线的竞争格局。随着硬件性能的提升，用户对软件生态的成熟度、兼容性和易用性提出了更高要求。一个成熟的软件生态不仅是『芯片』性能充分发挥的关键，更是其商业化落地和赢得市场份额的重要保障。因此，本白皮书旨在系统梳理国产AI『芯片』软件生态的发展现状，为产业界、学术界及政策制定者提供参考依据，助力我国AI『芯片』产业实现从“基础可用”向“场景好用”的跨越。
二、AI『芯片』软件生态的核心组成与功能
AI『芯片』软件生态是连接硬件算力与上层应用的技术枢纽，通过分层设计实现硬件能力的抽象化、算力调用的标准化和开发流程的便捷化。其主要由基础支撑层、核心工具层、框架适配层和管理监控层四大模块组成。基础支撑层作为“翻译与调度中枢”，负责将硬件算力转化为上层可用的形式，包括『芯片』驱动、底层库和系统运行时等组件，为开发者提供标准接口，屏蔽硬件复杂性。核心工具层是“性能优化引擎”，涵盖模型编译器、算子库、性能分析工具等，通过计算图优化、算子融合等技术提升『芯片』性能。框架适配层是“应用接口桥梁”，通过插件式适配主流框架或发展国产框架，降低开发者迁移成本，实现模型在国产『芯片』上的高效部署。管理监控层则是“运维保障屏障”，负责监控硬件状态、调度资源，保障系统的稳定运行。这些模块通过技术依赖和功能协同形成闭环，共同推动AI模型的训练与推理过程。
三、国产AI『芯片』软件生态的现状与展望
当前，国产AI『芯片』软件生态已取得一定进展，但仍与国际主流生态存在差距。在基础支撑层，各厂商构建了相对稳定的驱动和运行时环境，但与主流操作系统的兼容性仍有提升空间。核心工具层中，部分厂商在算子库和通信库的优化上取得了突破，但在复杂模型和大规模训练场景下的性能表现仍需进一步提升。框架适配层已基本支持主流深度学习框架，但在第三方库支持和社区活跃度方面相对不足。管理监控层的工具逐渐丰富，但在集群级监控和智能调度方面仍需完善。从生态发展路径来看，国产AI『芯片』呈现出“全栈生态”与“兼容生态”两大主流方向，同时部分厂商在特定细分领域深耕，形成了差异化竞争优势。未来，国产AI『芯片』软件生态需坚持标准化、开源化、协同化的发展路径，加强产学研合作，推动技术标准化和工具开源化，促进产业协同发展，以实现从“好用”到“卓越”的跨越，为我国在全球科技竞争中赢得战略主动权提供坚实支撑。
