郑纬民院士：国产大模型训练亟需“类CUDA”系统，生态构建成关键

在近日举办的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就人工智能大模型的基础设施建设与应用前景发表了深刻见解。他详细剖析了当前人工智能发展的两大显著特征，并为中国AI技术的发展路径提供了宝贵建议。

郑纬民院士指出，2025年的人工智能领域正展现出前所未有的活力。一方面，多模态技术的发展使得大模型能够跨越文字、图像、视频等多种媒介，实现更加广泛和深入的应用。另一方面，AI技术正在与GDP密切相关的行业中发挥重要作用，中国在这一领域的落地应用上展现出了明显的优势。

然而，在人工智能大模型的训练过程中，硬件系统的选择成为了一个关键问题。目前，业界主要依赖两类系统：一是以英伟达GPU为代表的国际领先硬件，其性能卓越且生态体系成熟。但近年来，这类硬件面临着禁售风险、价格飙升以及供应紧张的挑战。二是国产芯片，近年来，全国已有超过3万家企业投身于国产芯片的研发，硬件性能持续提升。然而，生态兼容性不足成为制约国产芯片发展的核心障碍。

针对这一问题，郑纬民院士提出了两点突破策略。首先，他建议构建类似CUDA的国产系统，以降低开发者的学习成本，并通过习惯的迁移来重塑生态体系。这一策略旨在减少开发者在切换硬件平台时的障碍，从而推动国产芯片在AI领域的广泛应用。其次，他强调要不断提升国产卡的硬件性能。尽管起步较晚且面临诸多困难，但只要性能能够达到国际同类产品的60%以上，并辅以生态优化，国产芯片就能够吸引更多用户的青睐。

“我们不需要盲目追求与国际顶尖产品的全面超越，”郑纬民院士表示，“只要能够达到60%的性能水平，并通过优化生态来提升用户体验，大家就会愿意使用我们的产品。当然，如果能够达到70%、80%甚至更高的性能水平，那就更好了。”