“得生態(tài)者得天下”，在AI芯片領(lǐng)域，這已成為不容置疑的競爭法則。

多年來，英偉達(dá)憑借其CUDA軟件生態(tài)系統(tǒng)，構(gòu)筑了幾乎壟斷的市場地位。

今年5月17日，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授、中國工程院院士鄭緯民在一場公開論壇上表示，當(dāng)前大模型訓(xùn)練主要依賴兩類系統(tǒng)：一是英偉達(dá)GPU，其硬件性能與生態(tài)成熟度領(lǐng)先，但面臨禁售、價(jià)格高漲和一卡難求的困境；二是國產(chǎn)芯片，全國已有3萬余家企業(yè)投入研發(fā)，硬件性能逐步提升，但核心障礙在于生態(tài)兼容性不足。

如今，這一格局正被悄然撕開一道口子。寒武紀(jì)推出的Cambricon NeuWare基礎(chǔ)軟件平臺，正在打造國產(chǎn)“CUDA”的道路上邁出堅(jiān)實(shí)一步。

亮劍英偉達(dá)，打造國產(chǎn)“CUDA”

近期，寒武紀(jì)公開表示，經(jīng)過多年投入與積累，其基礎(chǔ)軟件平臺Cambricon NeuWare已經(jīng)日趨成熟，全面兼容社區(qū)最新PyTorch版本和Triton算子開發(fā)語言，支持用戶模型和自定義算子快速遷移。

在業(yè)內(nèi)人士看來，寒武紀(jì)正在構(gòu)建一個能夠與行業(yè)巨頭英偉達(dá)CUDA生態(tài)相抗衡的軟硬件一體化體系。然而，但要真正與英偉達(dá)CUDA生態(tài)競爭，仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

“CUDA的巨大生態(tài)優(yōu)勢在于其深厚的開發(fā)者社區(qū)積累。多年來，CUDA已成為AI領(lǐng)域事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)，大量算法和研究都基于CUDA實(shí)現(xiàn)。”有業(yè)內(nèi)人士指出，這形成了強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和遷移成本，使得即使有其他選擇，開發(fā)者也難以脫離CUDA生態(tài)。

寒武紀(jì)顯然意識到了這一點(diǎn)，并采取了全面兼容主流開源框架的策略。

Cambricon NeuWare全面兼容主流開源框架，不僅跟進(jìn)PyTorch社區(qū)的進(jìn)展，支持PyTorch 2.1到PyTorch 2.8的全部社區(qū)版本，還建立了快速跟進(jìn)社區(qū)版本的長效機(jī)制，可在社區(qū)版本發(fā)布后兩周內(nèi)實(shí)現(xiàn)MLU適配版本的發(fā)布。

在開發(fā)工具層面，Cambricon NeuWare提供了完整的軟件棧：CNPerf-GUI適配多平臺，支持超大日志文件的快速加載及流暢操作；新增程序正確性分析工具CNSantizer，可自動完成多核間競爭訪問檢測。

BANG C語言則是寒武紀(jì)BANG異構(gòu)并行編程模型的編程語言，在C/C++語言基礎(chǔ)上針對MLU架構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展，可以高效編寫在MLU上運(yùn)行的并行程序，充分利用MLU大規(guī)模并行架構(gòu)來加速計(jì)算任務(wù)。

寒武紀(jì)還提供GPU Migration一鍵遷移工具，幫助用戶近乎零成本將模型從GPU遷移到MLU。這種降低遷移成本的策略對于生態(tài)建設(shè)至關(guān)重要。

“芯模”加速協(xié)同，軟件生態(tài)破壁

值得注意的是，任何技術(shù)平臺的成功，不僅在于技術(shù)先進(jìn)，更在于能否經(jīng)得起大規(guī)模實(shí)踐的檢驗(yàn)。

據(jù)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者了解，寒武紀(jì)在大模型與“搜廣推”的訓(xùn)練推理上，已完成大規(guī)模的技術(shù)和產(chǎn)品驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果表明：解決方案可支撐多場景下的流式訓(xùn)練任務(wù)，可持續(xù)超數(shù)月穩(wěn)定運(yùn)行，精度與穩(wěn)定性均滿足要求。

在大模型訓(xùn)練方向，寒武紀(jì)重點(diǎn)支持眾多主流模型，包括DeepSeek V3/V3.1、Qwen2.5/Qwen3/Qwen3-next等MoE類模型訓(xùn)練，同時擴(kuò)展了GLM4.5、Flux、Wan2.1/2.2等模型的訓(xùn)練支持。基于原生FP8的計(jì)算能力，寒武紀(jì)新增了Qwen/DeepSeek等系列網(wǎng)絡(luò)FP8的訓(xùn)練支持，精度符合預(yù)期。

在大模型推理方向，寒武紀(jì)研究并實(shí)踐W4A4以及MX-FP8/MX-FP4等新型數(shù)據(jù)類型，探索并支持多種高效注意力機(jī)制，包括Sparse Attention與Linear Attention。

通過深度的生態(tài)合作，針對DeepSeek V3.2-Exp模型，寒武紀(jì)實(shí)現(xiàn)發(fā)布即適配的支持，并與合作伙伴同步開源適配代碼。

而在自研NeuWare的同時，寒武紀(jì)也積極參與共建統(tǒng)一開放生態(tài)，破解AI領(lǐng)域長期存在的“芯片架構(gòu)碎片化”難題。

11月12日，寒武紀(jì)宣布擁抱眾智FlagOS生態(tài)，這是構(gòu)建國產(chǎn)AI軟件生態(tài)的重要一步。FlagOS由北京智源人工智能研究院牽頭研發(fā)，是面向多種AI芯片的開源系統(tǒng)軟件棧，支持超20種國內(nèi)外主流AI芯片型號。

寒武紀(jì)和智源研究院從2024年初起就開始進(jìn)行FlagGems的聯(lián)合開發(fā)工作，后續(xù)進(jìn)一步拓展到FlagTree（統(tǒng)一多后端的增強(qiáng)版Triton編譯器）、FlagCX（統(tǒng)一通信庫）、FlagScale（并行訓(xùn)推一體框架）等組件。

FlagOS 1.5版本已經(jīng)發(fā)展成為“4+3”模式，即四大核心開源技術(shù)庫+三大開源工具平臺。通過開源技術(shù)庫和開源工具平臺的相互支撐，提供了更廣泛的硬件支持、和更完善的組件協(xié)同。

雙重推力加持，中國AI的自主未來

在受訪業(yè)內(nèi)人士看來，國產(chǎn)AI軟件生態(tài)的崛起，恰逢天時地利。外部環(huán)境的壓力和內(nèi)部政策的推力，共同構(gòu)成了發(fā)展的雙重驅(qū)動力。

一方面，供應(yīng)鏈不確定性催化國產(chǎn)替代。全球GPU市場長期被英偉達(dá)主導(dǎo)。然而，2022年美國禁售A100芯片后，2025年H20芯片也停止對中國市場供應(yīng)，這讓國內(nèi)AI企業(yè)紛紛將目光轉(zhuǎn)向本土芯片。

以寒武紀(jì)為例，今年前三季度，在行業(yè)高景氣度的推動下，公司實(shí)現(xiàn)營收46.07億元，同比增長2386.38%；凈利潤16.04億元，同比增長320.19%；扣非后歸母凈利潤14.19億元，同比增長264.52%。

另一方面，我國是全球最大的集成電路消費(fèi)國家，日益增長的市場需求為集成電路行業(yè)帶來了廣闊的市場空間。國家層面發(fā)布的《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動的意見》等政策，正全方位推動人工智能的規(guī)模化落地。這意味著，國產(chǎn)AI芯片及其軟件生態(tài)將在智慧城市、智能工業(yè)等海量場景中獲得寶貴的“試驗(yàn)田”和“練兵場”，這是任何封閉生態(tài)都無法比擬的優(yōu)勢。

在國內(nèi)外政策和產(chǎn)業(yè)催化下，國產(chǎn)云端芯片滲透率提升已成大勢所趨。根據(jù)TrendForce數(shù)據(jù)，2025年國內(nèi)AI Server市場中國本土芯片供應(yīng)商占比有望升至40%。

弗若斯特沙利文預(yù)測，到2029年，中國的AI芯片市場規(guī)模將從2024年的1425.37億元激增至13367.92億元，2025年至2029年期間年均復(fù)合增長率為53.7%。

中信建投分析師表示，算力端圍繞龍頭確定性、新技術(shù)升級方向、本土化產(chǎn)業(yè)集群加速以及訂單外溢尋找投資機(jī)會，中期維度看，訂單向國產(chǎn)芯片傾斜是必然趨勢。

“考慮到國產(chǎn)芯片逐漸進(jìn)入量產(chǎn)交付階段，預(yù)期市場集中度將看到顯著提升。”其表示。