（点击查找星球报告?）
摘要
报告类型：互联网信息、AI
一、关键词
国产 AI 芯片、软件生态、四层架构（基础支撑层、核心工具层、框架适配层、管理监控层）、CUDA 兼容、开发者生态、开源化、标准化
二、研究概述
该白皮书系统梳理国产 AI 芯片软件生态的发展现状，以 “基础支撑层、核心工具层、框架适配层、管理监控层” 四层架构为分析框架，剖析各环节核心功能与技术逻辑，对比华为昇腾、摩尔线程等代表性厂商的生态资源与完善度，评估社区活跃度与开发者体验，为产业界选型、学术界研究及政策制定提供客观参考，助力国产 AI 芯片生态从 “基础可用” 向 “场景好用” 跨越。
三、研究要点
- 软件生态是芯片价值释放的关键
：随着国产 AI 芯片硬件指标突破，用户关注点转向软件生态成熟度。成熟的软件生态需具备基础软件栈完备性、算子库丰富度、主流框架适配性与开发社区活跃度等特征，可降低开发者迁移成本，实现应用 “无感” 部署，是衡量芯片核心竞争力与商业化落地成效的核心标尺。 - 四层架构构成生态核心体系
：基础支撑层作为 “翻译与调度中枢”，封装硬件复杂性并管理资源；核心工具层作为 “性能优化引擎”，通过编译器、算子库等提升算力效率；框架适配层作为 “应用接口桥梁”，实现主流框架与国产芯片的低成本对接；管理监控层作为 “运维保障屏障”，保障系统稳定运行与资源高效调度，四层协同实现算力调用标准化与开发流程便捷化。 - 生态建设呈现两大主流路径
：一是以华为昇腾为代表的 “全栈生态” 路径，依托自研软件栈与框架深度耦合，形成端到端解决方案；二是以摩尔线程、海光为代表的 “兼容生态” 路径，通过对标 CUDA 接口与工具链，降低存量代码迁移成本。同时，寒武纪等厂商聚焦特定场景，形成差异化竞争格局。 - 头部厂商生态各有优势与短板
：华为昇腾工具链齐全，自主可控性强，但第三方生态厚度不足；摩尔线程兼容性突出，延续 CUDA 开发习惯，适合存量代码迁移，但大规模训练场景经验待积累；寒武纪在推理场景成熟度高，训练生态相对薄弱；壁仞、沐曦等厂商硬件潜力显著，软件栈仍处于快速演进阶段。 - 生态发展需坚持标准化与协同化
：当前国产生态在工具链丰富性、开发者规模等方面与国际主流仍有差距。未来需推动技术标准化、工具开源化与产业协同化，加强产学研投入，完善高阶调优工具与跨平台协同能力，构建自主开放、充满活力的生态体系，提升国产 AI 芯片全球竞争力。
报告正文
完整版报告已上传至星球,扫码加入星球查看完整报告
加入星球，获取30000+完整报告集
— 每天进步一点点 —
报告内容来源于网络，报告版权归原撰写发布机构所有
如有侵权，请联系我们删除
⬇️点击阅读原文，获取报告
