在當今全球科技競爭格局深度重塑的背景下，人工智能（AI）已成為驅動新一輪產業變革的核心引擎。其中，人工智能基礎軟件——涵蓋深度學習框架、開發工具鏈、編譯器、運行時環境等——作為連接底層硬件算力與上層AI應用的關鍵樞紐，其戰略地位日益凸顯。地平線創始人兼CEO余凱博士，作為中國AI芯片領域的領軍人物，曾多次深入闡述在AI基礎軟件蓬勃發展的浪潮中，國產芯片與操作系統所面臨的獨特機遇與嚴峻挑戰。

機遇：歷史性窗口與內生動力

1. 新范式下的彎道超車機遇：傳統計算生態（如x86+Windows）壁壘高筑，但AI計算，特別是邊緣計算和端側智能，催生了全新的計算架構需求（如異構計算、存算一體）。這為國產芯片（如AI專用處理器、NPU）和面向AI優化的操作系統（或中間件）提供了繞開傳統壟斷、在新賽道上定義標準的機會。AI基礎軟件的創新，如針對國產芯片的深度優化框架，能加速形成“國產芯+國產軟”的協同優勢。

1. 龐大市場與場景驅動：中國擁有全球最豐富的AI應用場景（智能汽車、安防、IoT、工業互聯網等）和海量數據。這些具體需求能倒逼并快速迭代國產基礎軟硬件，使其更貼合實際，形成“需求-研發-反饋”的良性閉環，這是脫離實際需求的閉門研發難以比擬的優勢。

1. 開源生態與自主可控訴求：全球AI基礎軟件（如TensorFlow、PyTorch）開源為主，降低了生態構建的部分初始門檻。國家戰略與產業界對供應鏈安全、技術自主可控的空前重視，為國產替代提供了強大的政策與市場內需。

1. 軟硬件協同創新的契機：AI時代，算法、軟件、硬件必須緊密協同設計。國產芯片企業有機會從設計之初就與基礎軟件棧深度耦合，打造更高性能、更低功耗的解決方案，擺脫在傳統生態中僅作為“兼容者”的被動角色。

挑戰：生態壁壘與核心短板

1. 生態系統的巨大慣性：全球開發者已深度依賴英偉達的CUDA生態（芯片+軟件棧）。構建一個能與CUDA在易用性、工具完備性、社區活躍度上競爭的國產軟硬件生態，需要巨大的時間、資本投入和開發者心智爭奪，這是最根本的挑戰。

1. 基礎軟件的人才與經驗匱乏：操作系統、編譯器、高性能庫等基礎軟件開發需要深厚的系統軟件功底和長期積累。我國在此領域歷史積累薄弱，頂尖人才稀缺，從“可用”到“好用”、“領先”需要持續攻堅。

1. 產業鏈協同難度：國產芯片、操作系統、基礎軟件、應用廠商分屬不同主體，利益訴求不一，實現高效、深度的垂直整合與水平協作異常困難，容易陷入“芯片等軟件、軟件等應用、應用嫌芯片不好用”的怪圈。

1. 持續創新與商業閉環的壓力：在追趕的還需應對國際巨頭快速的技術迭代。如何在開放合作與自主可控間平衡，如何讓國產方案在市場化競爭中不僅靠政策支持，更能憑性能、成本、服務勝出，形成健康的商業閉環，是長期生存的關鍵。

路徑展望：協同、開放與持久戰

余凱及行業共識指出，破局之道在于：

• 強化頂層設計，引導協同攻堅：國家層面需引導形成以場景為牽引、軟硬件一體化的研發體系，鼓勵甚至組織產業鏈關鍵環節共同定義接口標準。
• 擁抱開源，貢獻中國智慧：積極參與國際開源項目，在此基礎上創新并反饋，同時有策略地培育自主主導的開源項目，吸引全球開發者。
• 聚焦優勢場景，實現單點突破：不追求全線對抗，而是先在智能汽車、邊緣計算等優勢領域，打造從芯片、OS到應用的全棧標桿方案，樹立口碑后再橫向擴展。
• 長期主義人才培育：加大對系統軟件、交叉復合型人才的培養和激勵，營造能“坐冷板凳”的研發環境。

在人工智能基礎軟件定義未來的時代，國產芯片與操作系統雖挑戰重重，但正逢前所未有的戰略機遇期。唯有以堅定的決心、開放的姿態、協同的精神和持久的投入，方能在核心底層技術上實現自立自強，贏得智能時代的主動權。