作者 | 杨依婷 刘伊伦

编辑 | 包永刚

“只能靠新的技巧路径。”赵占祥给出了他的谜底。

2025年12月13日，GAIR 2025「AI 算力新十年」专场在深圳·博林天瑞喜来登酒店正式启幕。

作为国内前沿技巧与家当变革的重要风向标，GAIR大年夜会历经七届积淀，见证并推动了中国 AI 家当从算法冲破、硬件迭代，到贸易落地的完全过程。本届论坛直面智能体系的底层核心——算力，从架构、生态、对象链到家当化落地，探寻将来十年的关键变量。

上午场以「谁是下一个寒武纪」为主题，六位来自产、学、研、投等多个维度的嘉宾依次登台，以不合视角揭示国产算力的近况与将来——这不仅是在探寻一家明星企业，更是在追问：

在算力成为基本举措措施的时代，毕竟什么样的技巧路径、生态计谋和贸易逻辑，可以或许穿越周期，占据将来价值链的顶端？

从最底层的芯片架构哲学，到最顶层的应用落地挑衅，一幅更立体、更清楚、也更具偏向感的图景，正在这场大年夜会中渐渐展开。

深圳理工大年夜学算力微电子学院院长唐志敏：经由过程软件定义算力，才能打破芯片技巧壁垒

首位登场演讲的嘉宾是深圳理工大年夜学算力微电子学院院长，龙芯 CPU、海光 CPU 开创人唐志敏。深耕微电子与算力范畴三十余载，唐志敏院长亲历了中国自立芯片从无到有、从弱到强的攻坚过程，更在算力芯片（XPU）的体系构造、软件生态与家当成长范畴有着深挚积淀，对于算力时代下芯片技巧冲破瓶颈、家当生态构建难点，有着独到且深刻的洞察。

唐志敏院长在大年夜会上带来了关于《XPU的将来——软件定义成败》的主题演讲，从算力时代XPU成长的核肉痛点切入，体系分析软件生态对算力芯片家当的决定性感化。

“我们不仅创造了‘算力’，还为它付与了国际表达——computility。”唐志敏开篇点明，算力正在向“水、电般的公共事业”进化。他进一步延长，跟着生成式AI的爆发，算力衍生出“训力”（快速练习大年夜模型的才能）与“推力”（基于大年夜模型输出成果的才能），甚至滑稽瞻望：“将来会不会出现‘演力’，直接把金庸小说变成电视剧？”这些鲜活的概念，既是技巧趋势的提炼，更传递出中国科技界对定义将来的主动思虑。

“当前算力芯片的成长，像在爬一座越来越陡峭的山，技巧迭代速度却越来越慢。”唐志敏以形象的比方指出核心抵触：一方面，摩尔定律放缓导致CPU等传统处理器成长受限；另一方面，生成式AI对算力的需求呈指数级增长。

为应对这一抵触，学术界与工业界正推动“异构计算”（CPU+XPU），但新问题随之而来——“我们有了很多种乐器，却没有同一的乐谱”，编程复杂度激增、软件兼容性差成为新瓶颈。

“生态是绕不开的命题。”唐志敏以数据佐证：X86架构历经四五十年沉淀，其软件生态壁垒极高，ARM虽在手机范畴称雄，却在办事器市场屡屡碰鼻；RISC-V虽被视为“破局者”，但贸易化之路同样艰苦。

在国产AI推理芯片方面，罗忆提出三个成长偏向：软件生态兼容，以均衡算法迭代与算力应用率；冲破存储技巧瓶颈，支撑3D memory技巧；异构计算与优化性价比，目标在将来三到五年内让百万Token成本降至1元以内。

唐志敏强调，当前算力机能冲破需跨学科交叉与软件深度优化双轮驱动。他以Linpack测试为例，指出应用软件机能晋升难度远超硬件迭代，经由过程软硬件协同优化，在现有制程限制下实现算力效能最大年夜化。“中国半导体受全球趋势及制程限制，必须经由过程软件定义算力，打破传统软硬件隔阂。”

同时，分布式 Profiling 体系供给从轻量级及时洞察到全链路深度分析的才能，支撑持续机能调优。

在架构立异层面，唐志敏明白否决指令体系碎片化："现有指令体系足以支撑架构立异，RISC-V应成为家当同一标准。"他认为，计算芯片家当正出现螺旋式成长，将来将回归融合异构特点的CPU中间化架构，而RISC-V的包涵性可有效整合CPU、GPU及AI处理器特点，经由过程开源体系冲破生态壁垒。

“套用三国定律来懂得芯片生态，就是分久必合、合久必分，以前是以CPU为中间，如今就是去中间化的异构计算，CPU和XPU结合起来，但也会见临很多问题，我们欲望在未往返归到以CPU为中间的大年夜一统，总体就说一个否定之否定的过程。”唐志敏院长最后总结称。

刘方明传授：国产算力驱动大年夜模型需破解体系化挑衅，生态应从“蛮横发展”走向集约与开放

面向AI大年夜模型和智能体鼓起的机会和挑衅，第二位演讲嘉宾刘方明传授作了题为《国产算力驱动的大年夜模型体系化挑衅：全生命周期对象链与示范应用》的主题申报。

起首，刘方明传授分析了当前大年夜模型的成长趋势。他指出，当前算力中间和芯片等AI Infrastructure须要智算应用驱动，全球范围内大年夜模型数量和智能体应用已呈爆发式增长。

更进一步，赵占祥直言：“光电合封，是下一代AI算力的基石。”能以数量级优势晋升集成度、降低功耗，是冲破现有电气互联瓶颈的关键偏向。

但他同时不雅察到一种新动向：“跟着DeepSeek的推出，全球模型有从‘百模大年夜战’向‘十模争锋’的收敛趋势。”

针对国内大年夜模型成长生态，他指出当前仍面对“蛮横发展”带来的多重挑衅：国产模型才能存在差距、开源率低、对象链缺乏体系化、评测标准不同一以及价值对齐合规安然仍需技巧保障。

他进一步介绍了鹏城实验室作为国度实验室的独特定位——“保底线”，致力于在极端情况下保障国产算力主权和模型的自立可控。

“如今模型正逐渐走向集约化路线，不是只比谁范围大年夜、暴力出事业了，而是看谁能用起码的数据、起码的算力、起码的能耗做出好用的模型。”刘方明尤其强调了范式的改变。

鹏城实验室在宣布了2000亿参数的大年夜说话模型后，又推出了33B和2B参数的中小尺寸模型，并将2B参数模型全过程开源，包含所稀有据和数据配比、权重和练习环节，便应用户复现和应用。

他特别强调指令体系的重要性：“英特尔持续向X86架构中添加新指令，恰是生态竞争的关键动作。”谈及自立立异案例，他举例：“我们在研发海光CPU时，阿里云为何优先选择英特尔？因为软件优化的积聚，才是用户选择的核心。”

最后，他重申了“用乃至善”的理念：“好的模型、算力、芯片、硬件是靠用出来的。”今朝，鹏城实验室正与气候、金融、文博、生态情况、智能制造等行业合作，推动大年夜模型在典范场景中的示范应用，以实践驱动国产算力与大年夜模型全生命周期体系的成熟。

燧原科技结合开创人兼首席生态官李星宇：国产算力行业将迎来镌汰赛，软件生态是关键胜负手

燧原科技结合开创人兼首席生态官、芯片行业资深专家李星宇，在大年夜会上带来题为《时不我待，破局国产AI算力技巧生态》的主题演讲。

作为国产AI算力范畴的深耕者与实践者，李星宇亲历了国产算力芯片从技巧攻坚到贸易化落地的全过程，在算力硬件立异、软件生态构建与家当场景融合等范畴有着丰富经验。

李星宇抛出一组关键数据：“本年全球算力投资本钱支出估计将跨越4600亿美金，跨越美国登月筹划的总投入。”他解释，当前全球顶级互联网公司在AI范畴的大年夜部分本钱支出（CapEx）用于算力采购，中国市场同样如斯，BAT等互联网大年夜厂占据了68%以上的份额。

从贸易化应用看，AI正加快渗入渗出至AI编程、数字IP内容范畴。李星宇提到，“AIGC在数字人、游戏、影视行业本年国内产值估计超1000亿，全球数字内容生成市场范围已近500亿美金，加上AI编程范畴、虚拟交互这三大年夜场景构成了当前AI贸易化的主疆场。”

而在这三大年夜主疆场背后，GPU作为核默算力载体，其竞争的胜负手早已超出硬件机能本身，延长至生态层面。“软件生态是GPU硬件行业的胜负手。”

谈及技巧演进，李星宇指出，软硬结合，AI算法需求驱动计算架构持续立异，数据格局的立异和优化带来了算力机能的晋升，从FP32到FP16再到FP8和FP4，每一次迭代都须要硬件架构的支撑和软件生态的集成优化。

硬件层面，技巧栈的范围从单芯片加快向超大年夜范围体系工程演进，在单芯片架构层面，须要CPU和XPU全部异构体系的软硬件协同优化，综合标量、向量和张量计算，更高效力支撑算法的工程立异，如PD分别、MLA、MTP等。软件层面，更须要深度拥抱开源软件生态，如DeepSeek，Qwen，ChatGLM3等，借助生态的力量充分释放硬件的算力。集群层面，要解决超高速互联技巧、体系分级存储、以及液冷等挑衅。

针对GPGPU成长近况，唐志敏警示部分产品已偏离GPU本质功能。他以生成式AI场景为例，解释图形衬着、着色等基本才能的重要性："将小说转化为电视剧，既须要GPT的内容生成，也依附GPU的视觉出现。" 同时，他分析体系厂商自研芯片海潮时指出，苹果的成功在于经由过程自研CPU实现产品增值与全栈软件掌控，而"未能晋升产品溢价的自研芯片终将面对市场挑衅"。

“国产算力行业将迎来镌汰赛。”李星宇直言，因为体系级产品研发需海量资金投入，本年国内算力企业正全力冲击本钱市场，估计将来一年A股和港股至少6家公司冲刺上市。资金和技巧贮备不足、生态构造脆弱的企业或将加快出局。得益于丰富的贸易化应用处景，燧原的产品迭代获得了坚实支撑，公平易近级爆款应用已经用到了燧原的算力。

“破局国产算力技巧生态，是一场技巧、贸易与人才的长跑”，李星宇最后总结道，拥抱开源，构建开放、同一的技巧体系，避免“烟囱式”成长、凝集生态合力；绑定场景，与“AI+场景”深度绑定，以贸易化场景打磨技巧栈；培养人才，从社区和高校泉源入手，将国产AI算力技巧栈融入人才培养体系。

摩尔线程副总裁王华：万卡集群+智能对象链，破解大年夜模型练习效力与稳定性难题

随后，摩尔线程副总裁王华作了题为《基于国产GPU集群的大年夜范围练习实践》的主题演讲，体系介绍了大年夜模型练习当前面对的挑衅、摩尔线程的软件栈指出以及晋升练习效力的关键技巧与对象。

王华开宗明义地介绍了万卡甚至更大年夜范围的集群的须要性。他以Kimi、GPT-5、Grok等模型为例，揭示其计算量已跨越了的10²⁴ FLOPs量级。在此背景下，集群范围成为紧缩练习时光的核心变量。

一组比较数据直不雅而震动：对于某个特定大年夜模型，千卡集群需耗时173天，而在万卡集群上，即便模型浮点运算应用率（MFU）会从40%降至30%，练习时光也能被大年夜幅紧缩至23天。

“对于大年夜模型来说，练习异常关键。如今模型的竞争异常激烈，一些算法实验欲望快速验证后果，而完成练习的时光越短越好，最好不要跨越1个月。”王华强调道。

那么，若何体系性地驾驭这个宏大年夜而复杂的生命周期？王华随后分享了摩尔线程的“全栈应对之道”。

在软件生态上，摩尔线程供给了从Model Studio一站式平台、深度融合的MT-MegatronLM与DeepSpeed框架、适配国产GPU的Torch-MUSA与MT-TransformerEngine，到底层MUSA计算库及KuaE集群平台的全栈支撑。

此外，摩尔线程还构建了一套贯穿练习前、中、后期的智能对象体系，旨在将弗成控的风险转化为可治理、可主动恢复的惯例操作。

在练习启动前，SimuMax 支撑练习资本筹划与时光估算，并可验证优化后果；起飞检查对计算、收集、存储及软件情况进行周全诊断，保障集群健康。

练习过程中，慢节点检测体系及时定位硬件或通信异常；针对隐蔽的静默数据缺点，经由过程硬件监控与重运行（Re-Run）等办法防备；Hang问题可经由过程定位泉源节点并主动重启恢复；面对 Inf/NaN 异常，体系可主动检测并经由过程重运行或改换节点处理。

瞻望将来，摩尔线程以“为美好世界加快”为愿景，正致力于经由过程全功能GPU与全栈软件才能的深度融合，为这场AI算力的极限挑衅供给坚实、高效且智能的基本举措措施。

云天励飞技巧副总裁罗忆：2025年是AI芯片消费关键拐点，推理芯片消费或将跨越练习芯片

而中国的表示令全球注目。李星宇强调，“中国已成为大年夜模型范畴的开源生态引导者。HuggingFace Top10模型中，9个来自中国公司。更关键的是，在实际贸易化场景中，中国开源模型生成的Token量已跨越全球其他开源模型总和。

云天励飞技巧副总裁罗忆，在大年夜会上带来题为《芯智AI筑基，普惠点亮将来》的主题演讲。

作为深耕AI芯片与智能生态范畴的资深从业者，罗忆见证了人工智能从技巧冲破到范围化应用的演进过程，在算力芯片架构立异、AI推理技巧路线摸索与家当生态落地等方面有着深挚积聚。

罗忆指出，AI家当正从“模型练习”向“推理应用”加快切换。2025年，AI芯片消费将迎来重要转折，推理芯片消费量或将跨越练习芯片。这一断定源于企业端推理需求的爆发：谷歌日调用量已达43万亿Token，字节跳动近期或冲破40万亿，云厂商如谷歌、亚马逊等已加快自研推理芯片以应对需求。

针对大年夜模型应用的“经济学困境”，罗忆强调成本优化是关键。当前万亿参数模型面对算力、带宽等成本的“几何级增长”，需经由过程稀少化、蒸馏化、量化优化等技巧降低门槛，推动AI从“高成本摸索”走向“范围化普惠”。

谈及中国AI成长路径，罗忆总结为“数据飞轮”模式： 应用临盆数据-数据练习算法-算法定义芯片-芯片赋能范围化应用 。差别于美国经由过程政策强推技巧冲破的路径，中国以“人工智能+”筹划为核心，依托千行百业的场景落地反哺技巧迭代，慢慢缩短与美国在AI家当链上的差距。

云天励飞作为国产AI芯片代表，已完成芯片架构进级，实现全流程国产工艺转型，构建起覆盖端边云的产品矩阵。

IO本钱开创合股人赵占祥：大年夜模型算力突围需摒弃“单点追赶”，以体系级架构与工艺立异开辟多元化中国路径

论坛的最后一位嘉宾，是来自IO本钱的开创合股人赵占祥，他专注于硬科技与半导体范畴的早期及成经久投资，会上揭橥了题为《大年夜模型时代，国产AI芯片破局的几种新技巧路线》 的演讲。

赵占祥在演讲伊始，就将话题聚焦于当前的核心制约——在美国对华出口管束赓续进级，对准先辈计算与先辈制造家当链的背景下，将来我们如何在工艺受限的情况下跨越英伟达？

面对从先辈制程、HBM到先辈封装的周全限制，国内已出现出一批从架构改革、工艺融合、体系优化入手的立异企业，其路径出现出多元化特点。赵占祥从云端AI芯片、边沿AI芯片、端侧AI芯片、loT末尾AI芯片以及先辈封装等不合偏向，分享了不合企业的立异路线。

在数据中间的AI芯片，部分企业摒弃了对单卡算力的盲目寻求，转而构建更高效的体系。例如，TPU路线经由过程打造大年夜范围超节点、省去交换机和HBM，在集群层面寻求更高性价比；以太网互联网筹划可以做到百万卡的分布式集群，许可丢包，可扩大性更高。

在边沿AI芯片偏向，跟着桌面级AI应用（如AI NAS、AI摄像头）的井喷，专为这些场景设计的LPU架构等应运而生，它们经由过程3D DRAM堆叠等技巧，在有限功耗和成本下实现惊人的内存带宽。

在端侧AI芯片偏向，重要针敌手机以及各类智算终端，存算一体与近存计算成为关键。无论是将计算单位嵌入存储芯片的3D-CIM架构，照样在LPDDR内存中集成处理才能的PIM筹划，目标都是在手机有限的面积和功耗预算内，流畅运行数10亿参数的大年夜模型。

“3D DRAM，要靠先辈封装”。赵占祥强调，大年夜算力芯片正在向三维架构变革，这使得先辈封装及其检测设备不再是副角，而是决定机能和良率的核心。

“中国真正强的是，我们可以把应用做好，有工程师红利，我们在各个范畴都有不合的定制化筹划和立异的解决路线。”赵占祥的洞察揭示了此次芯片立异海潮的驱动力——不是单一技巧的颠覆，而是在广泛的应用需求牵引下，经由过程多条技巧路径的并进，体系性构建自立的AI算力生态。

“谁是下一个寒武纪？”——这场思辨在评论辩论中暂告段落，谜底并未指向某个具体名字，却清楚揭示出：追问本身，远比谜底更重要。

本次论坛的意义，正在于将这一具体追问，拓展为对家当将来的体系性审思——从技巧路径的决定、生态模式的构建，到贸易逻辑的沉淀。

寻找的过程，等于建构的过程。

我们或许尚未见到最终的引领者，却已在思辨中凝集了共鸣，辨清楚明了前行的偏向与必须夯实的基石。

这份对前沿的摸索与对立异的笃行，恰是驱动家当持续进化的根本动力。

我们等待，以此论坛为新的起点，产学研投各界能凝集更广泛的共鸣，形成更强大年夜的合力。

智算新时代的帷幕已然拉开，关于技巧路径、家当格局与将来定义的商量仍将延续，让我们怀抱这份等待，在将来征程中，再次相聚，共见分晓。

雷峰网("大众,"号：雷峰网)

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