应对算力短缺，国产芯片如何变挑战为机遇？(2)
多位业内人士表示，在性能方面，英伟达相继推出了A100和H100，计算性能大幅提升，国内AI芯片训练产品与其差距十分明显，尤其是在实际使用中的性能差距更大；在生态方面，英伟达GPU配套的CUDA软件生态系统广泛应用，国内AI芯片面临着“要么兼容一个不开源的生态，要么从零开始自建生态”的两难选择。
具体而言，国产AI芯片普遍存在软件栈不完善、适配周期长、性能差距大、可靠性需要验证等问题，这导致国内企业对其采用的意愿不强。此外，生态系统和自主工艺等难题也有待突破。
“只有解决了这些问题，国产AI芯片才能真正被广泛应用起来。”天数智芯董事长兼CEO盖鲁江说。
国产AI芯片该如何发力？
近年来，我国高度重视AI芯片产业，发布了一系列支持政策，营造良好产业环境，在技术创新、项目建设、资金保障、标准制定和人才培养等方面都给予了扶持，为我国AI芯片发展打下了政策基础。
从产业角度看，乐观地说，国产AI芯片可谓正处于百花齐放、百家争鸣的萌发阶段，各主体正在激烈的市场竞争中快速探索适合的成长道路。
西安交通大学教授任鹏举推断：随着人工智能走深向实、真正与行业逻辑深度融合并广泛赋能，在数据中心侧，AI芯片会继续维持协处理器或者加速器的形态；在终端应用侧，AI最终会收敛为一个关键因素，发展为异构或者超异构芯片的形态。
如何进一步提升国产AI芯片竞争力？多位业内人士提出建议：要鼓励更多企业和社会资本进入AI芯片领域，加大投资力度；加强半导体原理、材料等基础研究投入，推动多学科的交叉融合研究；加快工艺创新进步，构建本土供应链体系。
尤其是我国集成电路行业人才短缺问题不容忽视。任鹏举坦言，“即使每年有近20万集成电路相关专业高校应届毕业生，但加入这个行业的却仅有五分之一。”他建议采取相应措施以提高行业吸引力：一是鼓励高校和企业建立长期合作伙伴关系，提供奖学金和入学机会以激励学生毕业后从事该行业；二是借助人工智能技术提高芯片设计能力，吸引擅长软件和算法的专业人才投身于集成电路行业，进一步推动国产AI芯片发展。
赵立东认为，推动国产AI芯片发展，就是为了有更加充足、更加便捷、更加平价的算力，从而实现真正的算力普惠，而要做到这一点，就必须依靠创新的芯片架构和开源的产业生态。
盖鲁江建议，应协同各方加快制定自主标准，进一步扩大国产通用GPU支持的开发框架、操作系统、算法模型、业务应用以及社区开发者的范围，建立起自主生态圈。
陈大纪表示，产学研用各单位应以人工智能技术与产业融合创新为导向，聚焦产业智能化场景创新需求，研究、开展与场景结合紧密的智能芯片相关的标准需求，并以标准为依托，共同建设人工智能场景创新支撑环境，探索多元主体合作的场景创新新机制，通过助力场景创新，不断将应用创新与市场需求相结合，合力促进我国AI芯生态建设。
(责编：王震、高雷)
