亮剑英伟达，寒武纪引领中国AI软件新生态

21世纪经济报道11-13

21世纪经济报道记者雷晨“得生态者得天下”，在AI芯片领域，这已成为不容置疑的竞争法则。多年来，英伟达凭借其CUDA软件生态系统，构筑了几乎垄断的市场地位。今年5月17日，清华大学计算机系教授、中国工程院院士郑纬民在一场公开论坛上表示，当前大模型训练主要依赖两类系统：一是英伟达GPU，其硬件性能与生态成熟度领先，但面临禁售、价格高涨和一卡难求的困境；二是国产芯片，全国已有3万余家企业投入研发，...

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雷晨“得生态者得天下”，在AI芯片领域，这已成为不容置疑的竞争法则。多年来，英伟达凭借其CUDA软件生态系统，构筑了几乎垄断的市场地位。今年5月17日，清华大学计算机系教授、中国工程院院士郑纬民在一场公开论坛上表示，当前大模型训练主要依赖两类系统：一是英伟达GPU，其硬件性能与生态成熟度领先，但面临禁售、价格高涨和一卡难求的困境；二是国产芯片，全国已有3万余家企业投入研发，硬件性能逐步提升，但核心障碍在于生态兼容性不足。如今，这一格局正被悄然撕开一道口子。寒武纪推出的 Cambricon NeuWare 基础软件平台，正在打造国产“CUDA” 的道路上迈出坚实一步。亮剑英伟达，打造国产“CUDA”近期，寒武纪公开表示，经过多年投入与积累，其基础软件平台Cambricon NeuWare已经日趋成熟，全面兼容社区最新PyTorch版本和Triton算子开发语言，支持用户模型和自定义算子快速迁移。在业内人士看来，寒武纪正在构建一个能够与行业巨头英伟达CUDA生态相抗衡的软硬件一体化体系。然而，但要真正与英伟达CUDA生态竞争，仍面临诸多挑战。“CUDA的巨大生态优势在于其深厚的开发者社区积累。多年来，CUDA已成为AI领域事实上的标准，大量算法和研究都基于CUDA实现。”有业内人士指出，这形成了强大的网络效应和迁移成本，使得即使有其他选择，开发者也难以脱离CUDA生态。寒武纪显然意识到了这一点，并采取了全面兼容主流开源框架的策略。Cambricon NeuWare全面兼容主流开源框架，不仅跟进PyTorch社区的进展，支持PyTorch 2.1到PyTorch 2.8的全部社区版本，还建立了快速跟进社区版本的长效机制，可在社区版本发布后两周内实现MLU适配版本的发布。在开发工具层面，Cambricon NeuWare提供了完整的软件栈：CNPerf-GUI适配多平台，支持超大日志文件的快速加载及流畅操作；新增程序正确性分析工具CNSantizer，可自动完成多核间竞争访问检测。BANG C语言则是寒武纪BANG异构并行编程模型的编程语言，在C/C++语言基础上针对MLU架构特点进行扩展，可以高效编写在MLU上运行的并行程序，充分利用MLU大规模并行架构来加速计算任务。寒武纪还提供GPU Migration一键迁移工具，帮助用户近乎零成本将模型从GPU迁移到MLU。这种降低迁移成本的策略对于生态建设至关重要。“芯模”加速协同，软件生态破壁值得注意的是，任何技术平台的成功，不仅在于技术先进，更在于能否经得起大规模实践的检验。据21世纪经济报道记者了解，寒武纪在大模型与“搜广推”的训练推理上，已完成大规模的技术和产品验证，验证结果表明：解决方案可支撑多场景下的流式训练任务，可持续超数月稳定运行，精度与稳定性均满足要求。在大模型训练方向，寒武纪重点支持众多主流模型，包括DeepSeek V3/V3.1、Qwen2.5/Qwen3/Qwen3-next等MoE类模型训练，同时扩展了GLM4.5、Flux、Wan2.1/2.2等模型的训练支持。基于原生FP8的计算能力，寒武纪新增了Qwen/DeepSeek等系列网络FP8的训练支持，精度符合预期。在大模型推理方向，寒武纪研究并实践W4A4以及MX-FP8/MX-FP4等新型数据类型，探索并支持多种高效注意力机制，包括Sparse Attention与Linear Attention。通过深度的生态合作，针对DeepSeek V3.2-Exp模型，寒武纪实现发布即适配的支持，并与合作伙伴同步开源适配代码。而在自研NeuWare的同时，寒武纪也积极参与共建统一开放生态，破解AI领域长期存在的“芯片架构碎片化”难题。11月12日，寒武纪宣布拥抱众智FlagOS生态，这是构建国产AI软件生态的重要一步。FlagOS由北京智源人工智能研究院牵头研发，是面向多种AI芯片的开源系统软件栈，支持超20种国内外主流AI芯片型号。寒武纪和智源研究院从2024年初起就开始进行FlagGems的联合开发工作，后续进一步拓展到FlagTree（统一多后端的增强版Triton编译器）、FlagCX（统一通信库）、FlagScale（并行训推一体框架）等组件。FlagOS 1.5版本已经发展成为“4+3”模式，即四大核心开源技术库+三大开源工具平台。通过开源技术库和开源工具平台的相互支撑，提供了更广泛的硬件支持、和更完善的组件协同。双重推力加持，中国AI的自主未来在受访业内人士看来，国产AI软件生态的崛起，恰逢天时地利。外部环境的压力和内部政策的推力，共同构成了发展的双重驱动力。一方面，供应链不确定性催化国产替代。全球GPU市场长期被英伟达主导。然而，2022年美国禁售A100芯片后，2025年H20芯片也停止对中国市场供应，这让国内AI企业纷纷将目光转向本土芯片。以寒武纪为例，今年前三季度，在行业高景气度的推动下，公司实现营收46.07亿元，同比增长2386.38%；净利润16.04亿元，同比增长320.19%；扣非后归母净利润14.19亿元，同比增长264.52%。另一方面，我国是全球最大的集成电路消费国家，日益增长的市场需求为集成电路行业带来了广阔的市场空间。国家层面发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等政策，正全方位推动人工智能的规模化落地。这意味着，国产AI芯片及其软件生态将在智慧城市、智能工业等海量场景中获得宝贵的“试验田”和“练兵场”，这是任何封闭生态都无法比拟的优势。在国内外政策和产业催化下，国产云端芯片渗透率提升已成大势所趋。根据TrendForce数据，2025年国内AI Server市场中国本土芯片供应商占比有望升至40%。弗若斯特沙利文预测，到2029年，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至13367.92亿元，2025年至2029年期间年均复合增长率为53.7%。中信建投分析师表示，算力端围绕龙头确定性、新技术升级方向、本土化产业集群加速以及订单外溢寻找投资机会，中期维度看，订单向国产芯片倾斜是必然趋势。“考虑到国产芯片逐渐进入量产交付阶段，预期市场集中度将看到显著提升。”其表示。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[{"id":499785605902432,"gmtCreate":1763043015355,"gmtModify":1763044487504,"author":{"id":"3580632297338462","authorId":"3580632297338462","name":"闲云没有野鹤","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3dbb44cd13c2e41ce69836b33c10e3c2","vip":1,"crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"authorIdStr":"3580632297338462","idStr":"3580632297338462"},"htmlText":"真搞笑","listText":"真搞笑","text":"真搞笑","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/499785605902432","repostId":2583003562,"repostType":2,"repost":{"id":"2583003562","kind":"news","pubTimestamp":1763035740,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2583003562?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-11-13 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href=http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20251113201241976717cf&s=b><strong>21世纪经济报道</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>21世纪经济报道记者 雷晨“得生态者得天下”，在AI芯片领域，这已成为不容置疑的竞争法则。多年来，英伟达凭借其CUDA软件生态系统，构筑了几乎垄断的市场地位。今年5月17日，清华大学计算机系教授、中国工程院院士郑纬民在一场公开论坛上表示，当前大模型训练主要依赖两类系统：一是英伟达GPU，其硬件性能与生态成熟度领先，但面临禁售、价格高涨和一卡难求的困境；二是国产芯片，全国已有3万余家企业投入研发，...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20251113201241976717cf&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"LU2290526834.HKD":"BGF NEXT GENERATION TECHNOLOGY \"A2\" (HKDHDG) ACC","LU1989772923.USD":"CPR Invest - Climate Action A2 Acc USD-H","LU0345768153.USD":"NINETY ONE GSF GLOBAL STRATEGIC MANAGED \"A\" (USD) ACC","LU1037948897.HKD":"AB LOW VOLATILITY EQUITY PORTFOLIO \"AD\" (HKD) INC","LU1066051498.USD":"HSBC GIF GLOBAL EQUITY VOLATILITY FOCUSED \"AM2\" (USD) INC","NVDD":"1倍做空NVDA 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NeuWare已经日趋成熟，全面兼容社区最新PyTorch版本和Triton算子开发语言，支持用户模型和自定义算子快速迁移。在业内人士看来，寒武纪正在构建一个能够与行业巨头英伟达CUDA生态相抗衡的软硬件一体化体系。然而，但要真正与英伟达CUDA生态竞争，仍面临诸多挑战。“CUDA的巨大生态优势在于其深厚的开发者社区积累。多年来，CUDA已成为AI领域事实上的标准，大量算法和研究都基于CUDA实现。”有业内人士指出，这形成了强大的网络效应和迁移成本，使得即使有其他选择，开发者也难以脱离CUDA生态。寒武纪显然意识到了这一点，并采取了全面兼容主流开源框架的策略。Cambricon NeuWare全面兼容主流开源框架，不仅跟进PyTorch社区的进展，支持PyTorch 2.1到PyTorch 2.8的全部社区版本，还建立了快速跟进社区版本的长效机制，可在社区版本发布后两周内实现MLU适配版本的发布。在开发工具层面，Cambricon NeuWare提供了完整的软件栈：CNPerf-GUI适配多平台，支持超大日志文件的快速加载及流畅操作；新增程序正确性分析工具CNSantizer，可自动完成多核间竞争访问检测。BANG C语言则是寒武纪BANG异构并行编程模型的编程语言，在C/C++语言基础上针对MLU架构特点进行扩展，可以高效编写在MLU上运行的并行程序，充分利用MLU大规模并行架构来加速计算任务。寒武纪还提供GPU Migration一键迁移工具，帮助用户近乎零成本将模型从GPU迁移到MLU。这种降低迁移成本的策略对于生态建设至关重要。“芯模”加速协同，软件生态破壁值得注意的是，任何技术平台的成功，不仅在于技术先进，更在于能否经得起大规模实践的检验。据21世纪经济报道记者了解，寒武纪在大模型与“搜广推”的训练推理上，已完成大规模的技术和产品验证，验证结果表明：解决方案可支撑多场景下的流式训练任务，可持续超数月稳定运行，精度与稳定性均满足要求。在大模型训练方向，寒武纪重点支持众多主流模型，包括DeepSeek V3/V3.1、Qwen2.5/Qwen3/Qwen3-next等MoE类模型训练，同时扩展了GLM4.5、Flux、Wan2.1/2.2等模型的训练支持。基于原生FP8的计算能力，寒武纪新增了Qwen/DeepSeek等系列网络FP8的训练支持，精度符合预期。在大模型推理方向，寒武纪研究并实践W4A4以及MX-FP8/MX-FP4等新型数据类型，探索并支持多种高效注意力机制，包括Sparse Attention与Linear Attention。通过深度的生态合作，针对DeepSeek V3.2-Exp模型，寒武纪实现发布即适配的支持，并与合作伙伴同步开源适配代码。而在自研NeuWare的同时，寒武纪也积极参与共建统一开放生态，破解AI领域长期存在的“芯片架构碎片化”难题。11月12日，寒武纪宣布拥抱众智FlagOS生态，这是构建国产AI软件生态的重要一步。FlagOS由北京智源人工智能研究院牵头研发，是面向多种AI芯片的开源系统软件栈，支持超20种国内外主流AI芯片型号。寒武纪和智源研究院从2024年初起就开始进行FlagGems的联合开发工作，后续进一步拓展到FlagTree（统一多后端的增强版Triton编译器）、FlagCX（统一通信库）、FlagScale（并行训推一体框架）等组件。FlagOS 1.5版本已经发展成为“4+3”模式，即四大核心开源技术库+三大开源工具平台。通过开源技术库和开源工具平台的相互支撑，提供了更广泛的硬件支持、和更完善的组件协同。双重推力加持，中国AI的自主未来在受访业内人士看来，国产AI软件生态的崛起，恰逢天时地利。外部环境的压力和内部政策的推力，共同构成了发展的双重驱动力。一方面，供应链不确定性催化国产替代。全球GPU市场长期被英伟达主导。然而，2022年美国禁售A100芯片后，2025年H20芯片也停止对中国市场供应，这让国内AI企业纷纷将目光转向本土芯片。以寒武纪为例，今年前三季度，在行业高景气度的推动下，公司实现营收46.07亿元，同比增长2386.38%；净利润16.04亿元，同比增长320.19%；扣非后归母净利润14.19亿元，同比增长264.52%。另一方面，我国是全球最大的集成电路消费国家，日益增长的市场需求为集成电路行业带来了广阔的市场空间。国家层面发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等政策，正全方位推动人工智能的规模化落地。这意味着，国产AI芯片及其软件生态将在智慧城市、智能工业等海量场景中获得宝贵的“试验田”和“练兵场”，这是任何封闭生态都无法比拟的优势。在国内外政策和产业催化下，国产云端芯片渗透率提升已成大势所趋。根据TrendForce数据，2025年国内AI Server市场中国本土芯片供应商占比有望升至40%。弗若斯特沙利文预测，到2029年，中国的AI芯片市场规模将从2024年的1425.37亿元激增至13367.92亿元，2025年至2029年期间年均复合增长率为53.7%。中信建投分析师表示，算力端围绕龙头确定性、新技术升级方向、本土化产业集群加速以及订单外溢寻找投资机会，中期维度看，订单向国产芯片倾斜是必然趋势。“考虑到国产芯片逐渐进入量产交付阶段，预期市场集中度将看到显著提升。”其表示。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVD3.UK":0.6,"NVD":0.6,"NVDD":0.6,"NVDL":0.6,"NVD2.UK":0.6,"NVDS":0.6,"NVDY":0.6,"2NVD.UK":0.6,"NVDU":0.6,"NVDA":1.5,"NVIW.SI":0.6,"NVDS.UK":0.6,"3NVD.UK":0.6,"SNVD.UK":0.6,"NVDX":0.6}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"isCommentEnd":false,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":2,"favoriteSize":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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