隨著人工智能技術的飛速發展，計算力已成為推動產業變革的關鍵生產要素。IDC（國際數據公司）與浪潮聯合發布的《2021-2022中國人工智能計算力發展評估報告》（以下簡稱《報告》），為我們洞察這一趨勢提供了權威的視角。本報告不僅分析了中國人工智能計算力的整體發展水平、區域分布和行業滲透情況，更將人工智能基礎軟件開發置于核心位置，揭示了其在釋放計算潛力、驅動應用創新中的基石作用。
一、 計算力增長強勁，基礎軟件成為關鍵瓶頸與突破口
《報告》顯示，2021-2022年度，中國人工智能計算力市場繼續保持高速增長。在“東數西算”等國家戰略工程的推動下，智能算力基礎設施的建設和投資顯著加速。硬件算力的快速堆砌并未自動轉化為應用效能的大幅提升。報告明確指出，人工智能基礎軟件的成熟度，正日益成為制約計算力價值充分釋放的關鍵瓶頸，同時也是未來取得突破的核心領域。
基礎軟件，主要指人工智能開發平臺、框架、工具鏈以及模型服務與管理軟件等。它連接底層異構算力（如GPU、NPU等）與上層多樣化的人工智能應用，承擔著資源調度、算法開發、模型訓練與部署優化的重任。在算力硬件趨向同質化的背景下，高效、易用、開放的基礎軟件平臺，是提升開發效率、降低使用門檻、最大化硬件投資回報的決定性因素。
二、 基礎軟件發展現狀：生態構建與自主創新并進
《報告》深入評估了中國人工智能基礎軟件的發展態勢：
- 框架與平臺生態多元化：以百度飛槳（PaddlePaddle）、華為MindSpore、一流科技OneFlow等為代表的國產開源深度學習框架持續演進，社區活躍度與開發者數量穩步增長，正在形成與TensorFlow、PyTorch等國際主流框架并存、互補的多元生態。它們更貼近中國本土開發者的需求與場景，在易用性、中文支持和特定領域優化方面展現出優勢。
- 開發與部署全棧工具鏈完善：以浪潮為代表的領先計算力提供商，正從硬件供應商向“硬件+系統軟件+平臺軟件”的全棧解決方案服務商轉型。浪潮發布的AIStation人工智能開發平臺，提供了從資源池化、彈性調度、協同開發到模型部署的全生命周期管理工具，旨在解決企業AI開發過程中面臨的資源管理復雜、團隊協作低效、生產部署困難等痛點，顯著提升了計算資源的利用率和AI研發的生產力。
- MaaS（模型即服務）模式興起：大型預訓練模型的涌現，催生了以基礎模型為核心的新型基礎軟件和服務形態。企業無需從零開始訓練，可通過API調用或微調的方式，快速獲取強大的AI能力。這降低了AI應用的技術門檻，使得計算力能夠以更便捷、更經濟的方式服務于更廣泛的行業。
三、 挑戰與未來趨勢
盡管進步顯著，《報告》也指出了基礎軟件開發面臨的挑戰：高端人才短缺、軟硬件協同優化深度不足、行業標準尚不統一、針對復雜場景（如科學計算、自動駕駛）的專業化工具仍有欠缺。
人工智能基礎軟件的發展將呈現以下趨勢：
- 一體化與自動化：開發平臺將進一步集成數據準備、模型訓練、調優、壓縮、部署和監控等功能，并提供更多自動化AI（AutoML）工具，實現“一站式”開發和運維。
- 軟硬件協同深度優化：針對特定AI芯片（如各類AI加速卡）的軟件棧優化將更加深入，通過編譯器、算子庫、推理引擎等協同設計，挖掘硬件極限性能。以浪潮為代表的廠商，憑借其硬件優勢，在此領域具有天然的整合能力。
- 普適化與場景化并存：一方面，基礎軟件將變得更加易用和普適，服務于廣大中小企業；另一方面，針對金融、醫療、工業制造等垂直行業的專業化開發平臺和組件將不斷涌現。
- 開源與開放成為主流：開源將繼續是基礎軟件創新的核心動力，開放的生態有助于吸引開發者、加速技術迭代和避免鎖定。
四、 結論
IDC與浪潮的這份評估報告清晰地表明，中國人工智能的發展已進入“算力驅動”與“軟件定義”并重的新階段。強大的計算力是骨骼與肌肉，而先進的基礎軟件則是神經與靈魂。以浪潮等企業為代表，通過構建從底層算力到頂層應用的全棧能力，特別是強化在人工智能基礎軟件領域的投入與創新，對于夯實國家人工智能戰略的根基、賦能千行百業的智能化轉型具有至關重要的意義。只有在基礎軟件這一關鍵賽道上持續突破，才能將磅礴的計算力高效、靈活地轉化為實實在在的產業競爭力與創新活力。
