郑纬民：国产算力需补齐软件生态短板，优化后性能可达英伟达A100的86%至98%

2026年10月31日，在北京举行的2026人工智能+大会上，中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民表示，国产算力面临的挑战不仅在于芯片硬件性能，更在于软件生态及实际使用成本。

他指出，随着智能体等应用快速发展，大模型Token调用需求快速增长，算力需求持续攀升。部分国产算力芯片在硬件性能和价格方面已具备一定竞争力，但在实际使用中仍面临软件适配复杂、开发成本较高等问题。不同芯片往往需要分别进行适配和优化，耗费大量开发资源，实际使用成本已成为影响企业选择的重要因素。

郑纬民介绍，在四类国产计算平台的典型训练与推理任务测试中，经过针对性软件优化后的性能达到英伟达A100相应性能的86%至98%。他认为，芯片硬件研发固然重要，但软件生态建设同样不可忽视；与美国相比，国产芯片在硬件性能方面已具备一定基础，软件生态仍存在差距。

他呼吁构建统一的软件平台，通过统一算子库、通信库、运行时及编程语言等基础软件能力，减少不同架构芯片之间的重复适配工作，推动国产算力从“可用”走向“好用”。大会期间，趋境科技联合智谱、摩尔线程发布了国产异构推理高品质AI Token工厂解决方案，探索通过不同类型芯片协同工作，提高算力资源利用效率，降低大模型应用成本。