在近期举行的2025搜狐科技年度论坛上，中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民聚焦人工智能大模型的基础设施建设与应用落地，分享了他的深刻洞见。在全球AI竞赛日趋激烈的背景下，郑纬民院士的观点无疑为中国AI产业的破局与发展提供了重要参考。
郑纬民院士认为，当前人工智能发展呈现出两大关键趋势：一是多模态技术的日益普及，大模型不再局限于处理单一文本数据，而是能够理解、生成和整合文字、图像、视频等多类型信息。这极大地拓展了AI的应用场景，提升了其智能化水平。二是人工智能正加速渗透到实体经济中，特别是在与国民经济增长直接相关的行业，如制造业、医疗、金融等，AI正在发挥越来越重要的作用。中国在推动AI技术与产业融合方面具备独特优势，政策支持力度大，应用场景丰富，数据资源充足。
支撑大模型训练的核心基础设施是算力系统。郑纬民院士将算力系统分为两大阵营。占据主导地位的是英伟达GPU，凭借其领先的硬件性能和完善的CUDA生态，成为大模型训练的首选。然而，地缘政治带来的禁售风险、居高不下的价格以及持续的供应短缺问题，逐渐加剧了国内AI产业的“算力焦虑”。与此同时，国产芯片正奋起直追。据不完全统计，全国已有超过3万家企业投入到AI芯片研发中，硬件性能不断提升。但是，与英伟达的CUDA生态相比，国产芯片在软件生态兼容性方面仍存在明显差距，这成为制约其发展的关键瓶颈。生态系统的完善程度直接影响开发者的效率和应用体验，进而影响市场的接受度。
面对上述挑战，郑纬民院士为国产AI芯片的突围指明了方向：首先，要着力构建与CUDA类似的国产软件生态系统，降低开发者的学习曲线，让他们能够利用熟悉的工具和环境进行开发，从而促进生态系统的快速成熟。这需要政府、企业和研究机构的协同努力，共同打造开放、兼容、易用的国产AI开发平台。其次，必须持续提升国产芯片的硬件性能。虽道路艰辛，但唯有性能达到国际领先水平的60%至80%，并辅以良好的生态优化，才能真正吸引用户，赢得市场份额。这里的60%-80%是一个关键的临界点，这意味着在特定应用场景下，国产芯片已经具备了替代的可能性。
“我们的目标不仅仅是达到60%的性能水平，而是力求更高，”郑纬民强调，“但即便达到60%，只要我们能把生态建设好，用户也会愿意选择我们的产品。” 这一表述体现了院士对中国AI产业生态建设的重视，也表达了只要生态做好，用户对国产替代方案的接受度就会提高的信心。国产芯片的崛起，不仅仅是技术竞争，更是生态之争。只有构建强大的生态系统，才能真正打破算力瓶颈，推动中国人工智能产业的健康可持续发展。
