海光CPU創始人唐志敏：軟件才是國產芯片公司的「命根子」丨GAIR 2025

“CUDA之后，算力生態有沒有反超機會？”

作者丨趙之齊

編輯丨包永剛

在國產算力賽道里，硬件強、軟件弱，已是集體性的難題。

作為龍芯、海光CPU的創始人，唐志敏深耕國產芯片領域二十年，當下，他把目光更堅定地投向“軟件”一側。他直言：芯片問題的根本，不在硬件，而在軟件。

在與雷峰網的對談中，他把國產芯片難以起勢的矛頭直接指向行業里敏感的一環——底層軟件接口與指令系統的混亂。他認為，國內芯片表面上“百花齊放”，背后卻是整個社會為兼容性付出高昂的隱性成本；真正決定未來算力格局的，并不只是哪家硬件的性能領先，而是誰能夠讓其上的軟件真正復用、真正跑起來。

他舉了幾個如今行業里頗具荒誕感的案例：在國內創業公司還在“是否要兼容CUDA”的十字路口徘徊時，有人試圖在國內做“CUDA兼容性測試標準”；還有人把“模擬電路”視為數字芯片發展的瓶頸，卻忘了數字與模擬本就是實現電路的兩種基本路徑。

這些荒誕，也有一部分源于國內產業人才缺乏軟件思維、“高不成低不就”。在這次對談中，唐志敏圍繞指令系統、底層軟件接口、人才培養等關鍵議題展開剖析，試圖為國產算力指出更深層的“底座問題”。

從牽頭研制國內首款通用CPU“龍芯一號”，到帶領海光取得AMD x86授權，唐志敏推動著國產通用服務器CPU體系破局；從曙光、海光到象帝先，他也主導了CPU與GPU的研發，并探索新型體系結構的邊界。如今，他扎根深圳理工大學，推動算力微電子的人才培養與前沿攻關。

當國產算力逐漸走到歷史的舞臺中間，這位領域深耕的領軍者，對此又有什么新思考？在雷峰網GAIR全球人工智能與機器人大會《AI算力新十年》論壇上，這位橫跨學界與產業界、推動中國高性能處理器與體系結構持續演進的重要實踐者將現場拆解國產算力架構的破局路徑與未來演進。

在此之前，雷峰網與唐志敏進行了一場對談，圍繞國產算力的核心瓶頸、人才培養體系等產業根基問題。這份對話實錄，是對大會核心議題的前瞻解碼，12月13日，雷峰網GAIR全球人工智能與機器人大會《算力新十年》論壇現場，誠邀您見證這場關于中國算力未來的巔峰論道。

唐志敏

雷峰網：您來到深理工任職，現在主要的研究方向是什么？

唐志敏：我現在的研究還是以新一代算力芯片為主。一方面，是怎么把傳統的CPU、GPU和AI處理結合在一起；另一方面是密態數據處理，就是在明文的數據處理之外，讓數據在加密的狀態下被計算，這樣能解決現在數據要素流通里頭碰到的各種問題。

雷峰網：您之前參與過CPU、 GPU的開發，感覺現在這些芯片未來想取得比較大突破，可能比較關鍵的點會在哪里？

唐志敏：關鍵還是解決軟件的問題。

相比各種軟件和應用的開發，芯片開發不是最大頭、最難的，最難的是要把軟件能真正部署起來、用起來。表面上看，做硬件和芯片好像挺花錢，但這是因為軟件分散到很多不同公司在做，這些軟件的開發成本、人力、費用和時間其實都比硬件的多。

現在每家做出來的芯片都不一樣，實際上軟件開發的成本就會越來越大，是社會資源的浪費。所以我一直在說，芯片可以有自己不同的架構，但是對軟件的接口應該是一樣的，這樣全社會的軟件就可以重用。

雷峰網：但這會不會是一個比較美好的想象？因為感覺在商業界比較難實現。

唐志敏：對，實現這一點有兩種可能，一種就是主動的，我們呼吁大家一起搞個聯盟；另一種就是更殘酷的商業技術的收斂，就像CPU收斂到x86架構那樣。選擇主動的方式，可能就會有更多樣化的、美好的世界。

雷峰網：主動的話，可能是誰牽頭做這件事？

唐志敏：國家產業主管部門牽頭吧，讓商業公司都參與其中，本來就是產業共性的東西。前兩天我才收到郵件說，有關部門或團體要搞個CUDA兼容性的認證測試標準，這是我們中國人該干的事嗎？你說這不是貽笑大方嗎？

雷峰網：要不要做CUDA兼容，也是國內大家創業一直有爭議的地方。但具體來說，在軟件生態建設的這么多層里，什么事情是最難的？

唐志敏：底層硬件API層面、指令系統等層面上的統一，可能是最關鍵的。

雷峰網：這種統一會讓底層硬件缺少差異化嗎？

唐志敏：不會，指令系統本身沒有太多創新的東西，主要都是指令系統下面的架構、或上面的軟件有創新，指令系統本身無所謂的，就像語言。一種語言真的會比另一種語言好多少嗎？不一定，重要的是用這種語言寫出來的文章有多好。也不用因此擔心會失去差異化，同樣一個Arm，蘋果做得就是比別人的好。

雷峰網：看您的公開發言，您更多是主導RISC-V這一套是嗎？

唐志敏：我覺得RISC-V是個好的平臺，比較開放，大家如果有新的想法，也可以往里加幾條自己特有的指令。而且在這個平臺上能做普通的CPU功能，也能做AI加速功能。

雷峰網：但現在RISC-V比較多是在MCU（微控制單元），如果想往高端一點的領域，比如服務器之類的去拓展，它的主要突破點會在哪里？

唐志敏：軟件。國外現在有好幾家公司、國內也有人陸續在做面向數據中心或服務器應用的RISC-V芯片，但軟件問題沒有太好解決，所以應用打不開。MCU軟件很簡單，把嵌入式的SSD（固態硬盤）幾個程序做好，就能用了。

如果應用比較確定，針對這個領域的軟件去做也相對比較容易，但服務器應用里，確定場景的量都不大，所以芯片公司很累，基本就是要做什么都通用的才行。 現在國內阿里云這些做公有云的，主要都是用英特爾的CPU，同架構的AMD用的都不多，就是因為英特爾兼容性最好。唯一的一家，只有亞馬遜開始用自己的Arm架構CPU，可能也是他們有一部分客戶的應用都比較能搞得定了。

雷峰網：但大家會有什么動力去替換成RISC-V呢？畢竟英特爾的東西其實不需要再花人力，只要芯片硬件成本而已。

唐志敏：現在能想象到的還是國際形勢的推動。但我覺得好多手機廠商自研芯片都不一定有價值，除非像蘋果一樣，用了之后能顯著提升技術壁壘；而且蘋果價格高，利潤空間大，就能支撐。

現在國外RISC-V發展也不太好，每年開RISC-V峰會就有很多國外公司來，想把他們的技術拿到中國市場，我們可以利用這個機會整合RISC-V的國內外資源、人才集中到這個平臺上來。

雷峰網：感覺會帶來一個更難解決的問題，就是底層的硬件越復雜，上層軟件的復雜性可能增加的會更多，所以對于上層的軟件的要求挑戰也越大。

唐志敏：是，所以基于RISC-V這一個平臺開發，大家互相借鑒、能復用的東西才會多很多。

雷峰網：歷史上我們有過這樣的經驗嗎？

唐志敏：x86，那是市場競爭形成的格局。目前為止大部分為計算機和服務器開發的軟件，都是針對英特爾x86來優化，這就是一個很好的例子。

雷峰網：但這樣是不是意味著我們如果要去切換到另一套底座上，代價很大？就像現在國內信創市場里大家比較認C86/x86一套，因為生態比較成熟，Arm也很難做進來。

唐志敏：之所以這樣，就是現在我們產業里真正軟件相關的開發能力比較弱，x86生態就可以用已有的軟件。如果軟件是自己開發的，就算痛苦一點也能遷移過去。

雷峰網：是的，很多做軟件的人都會說國內沒有軟件業，大家也不信任軟件的價值，很多都是從開源社區拿過來后改改就能用。

唐志敏：看起來大家很重視，很多年前軟件工程就是一級學科了、各個大學都有軟件學院，軟件企業還有政策優惠，但事實上還是不重視——知識產權不被尊重，導致軟件就變成不值錢的東西。做硬件至少有個好處，就是復制起來有成本有門檻。

所以想從這里破局，在教育上也要加強。現在教育體系里培養的人才很多都是高不成低不就的，學集成電路的畢業生不會做CPU，他們只能做點小的器件和電路，計算機學院培養出來的人只會寫應用軟件，更底下的內容他們也不明白。

雷峰網：所以過去這塊的人才培養存在什么明顯問題嗎？

唐志敏：比如我們培養底層軟件的人才，像操作系統和編譯系統，雖然大學里學計算機都要學這兩門課，但很多講課老師其實都不太懂。

而且前兩天有個國際集成電路方面的圓桌論壇，主題是說現在模擬電路成了數字芯片發展的瓶頸，問我怎么看？我說數字和模擬本來就是實現電路的兩個基本手段，我們不要人為地把它分開。我們的教育把什么東西都分得太細了，本來是相鄰的兩件事之間劃出一條巨大的鴻溝。發達國家的大學，電子工程和計算機專業都在一個系里，而中國就是分得很開，不光不在一個系、甚至不在一個學院。

雷峰網：那您的產業界視角，會給現在的學術教育工作帶來什么新的視野？

唐志敏：現在我對于學生應該具備什么能力看法會不一樣。我們是用項目制去培養學生，會給學生提供和產業界基本一樣的實驗環境，在教學中以芯片和CPU為主，CPU這邊都是教的RISC-V，讓學生學會設計CPU，在CPU上把操作系統跑起來。但現在學生和十幾年前比起來還是挺不一樣的，他們很現實，就會看這個課有什么用、學的東西對自己有什么幫助。

雷峰網：您之前的職業生涯在做的事情主要都和硬件相關，那為何一直強調“軟件是最重要的”這個結論呢？

唐志敏：我最早做CPU的時候就意識到，很難搞定很多復雜的軟件，所以兼容性非常重要。英特爾聽起來也是個CPU硬件公司，但他們的軟件工程師比硬件工程師多。對芯片公司來說，軟件實際上是命根子。國內有的芯片大廠，會為了一個項目花200多個人駐場幫用戶優化適配軟件。

雷峰網：是在工作中才感受到軟件的重要性嗎？

唐志敏：我們學計算機的人一開始就知道了。體系結構的第一堂課，就要講“體系結構是什么”，就是硬件和軟件的界面、其實就是“指令系統”，我們做體系結構要管的事情就是：一個計算機系統里，什么工作由硬件來做、什么工作由軟件來做。

大家現在很多人在說“軟件定義某某某”，如軟件定義存儲、軟件定義網絡、軟件定義無線電等等，但我們學計算機的人從來不說“軟件定義計算機”，因為軟件就是計算機最本質不可分割的東西。

雷峰網：國內很多芯片公司一開始都很難意識到軟件很重要。

唐志敏：因為芯片公司里的人大部分是學電子工程出身的，他們更多專注于器件和電路本身，不理解軟件。一些小芯片沒有什么軟件，做完也能用，但你做個GPU，上層就還有一堆復雜的東西等著解決、才能用起來。

雷峰網：那這樣對國內的GPU公司來說是不是就更難了，大家未來的機會在哪里？

唐志敏：對大家來說未來有個機會就是大模型收斂，如果市場上只剩下ChatGPT或DeepSeek，那我們只要把這兩個對接做好就行了。

作者長期關注半導體、算力上下游等方向，歡迎添加作者微信Ericazhao23交流。

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