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?  孫慶陽

“軟硬協同”不再是技術名詞，而是人工智能（AI）從實驗室走向生產力的必答題。在2025年人工智能軟硬件協同創新高級別研討會上，多位與會專家直指問題核心：AI的下一站，拼的不是單一硬件的算力，而是軟硬件協同的系統戰斗力。

從“單點突破”

到“全棧聯動”

“單靠芯片應用提升無法滿足大模型需求，而極致的軟硬件協同優化是支撐大模型快速迭代的關鍵。”中國信息通信研究院院長余曉暉的這句話，道破了當前技術發展的核心問題。

過去，人工智能產業的進步常依賴“單點突破”，要么是芯片算力的提升，要么是算法模型的優化。而如今，當馬斯克的Grok4訓練計算量接近10的27次方Flops，當千億參數模型需要“萬卡集群”支撐，單一環節的精進已如“獨輪車爬坡”。中國信息通信研究院副院長魏亮在報告中點明：“算力算法、芯片、框架等單一環節的改進已不能滿足大模型訓練需求，而需要軟硬件并行研發、協同設計。”

這種協同體現在兩個維度：縱向要實現“芯片—框架—模型”的深度適配，讓模型在硬件上“跑起來”；橫向要突破集群擴展的瓶頸，讓模型能“長大變強”。上海AILab系統平臺中心王輝對此深有體會，他指出，國內軟硬件生態存在“倒三角”困境——一個模型要適配多種國產芯片，而每種芯片又有獨立的軟件適配體系，導致30-50人的算子團隊常年圍著不同企業“打轉”。為此，他們研發的DeepLink2.0體系通過標準化算子和跨域通信協議，實現了5種芯片在萬卡級別下24天持續訓練，即便每天遇到卡故障和網絡抖動也能穩定運行。這正是“全棧聯動”的生動實踐，正如魏亮所言：“橫向擴展能力越強，模型訓練的高度就越高。”

協同機制

突圍“算力孤島”

國內人工智能產業有個“煩惱”：40多種芯片、40多個基礎軟件棧，彼此架構不同、指令集各異，形成了無數“算力孤島”。魏亮形象地將其比喻為“MXN重復適配”——一個模型要適配N種芯片，N種芯片又要適配M種框架，復雜度遠超國外“英偉達+CUDA+PyTorch”的單一體系。

破解這一困局，需要“生態共建”智慧。魏亮提出“三層路徑”頗具啟發意義：通過開源算子庫補全功能短板，用中間件屏蔽硬件差異，靠國產框架推動原生開發。中國移動研究院的“芯合”軟件棧就是典型案例，它像“翻譯器”一樣，讓基于CUDA開發的應用能一鍵遷移到華為、寒武紀等國產芯片上，部分算子效率甚至提升40%。

更關鍵的是“協同機制”的建立。此次發布的“人工智能軟硬件測試驗證中心聯合實驗室方陣”，正是生態共建的縮影：中興通訊與該中心共建“智算系統創新互聯實驗室”，專攻網絡互聯技術；中國電信研究院與該中心聯合成立“智算適配優化測試驗證實驗室”，建立國產化產品評測機制。

從實驗室數據

到系統戰斗力

“礦山場景里，服務器的可靠性直接決定工人對大模型的接受度。”煤炭科學研究總院礦山人工智能研究院大模型所副所長駱意的這句話，道出了行業落地的核心訴求：軟硬協同不能只停留在實驗室，必須解決實際問題。

在礦山井下，多模態數據的實時處理依賴“端—邊—云”協同的硬件架構，確保設備故障預警不延遲。可見，人工智能的價值，最終要靠軟硬件協同在行業場景中落地才能釋放。

從技術協同的必然，到生態共建的必要，再到行業落地的必需，“軟硬協同”已成為人工智能產業高質量發展的主線。正如北京經濟技術開發區管委會主任王磊在會議致辭中強調的那樣：“推動國內軟硬件的協同發展，構建自主創新的產業生態。”當更多芯片廠商開放接口，更多軟件框架兼容適配，更多行業場景深度參與，中國人工智能產業必將在軟硬件協同中，走出一條破局之路。