深圳新聞網2026年2月2日訊（深圳特區(qū)報記者 馬小晗）近日，某數(shù)據中心面臨一項典型困境：新采購的國產AI算力設備在運行最新大模型時，實際效率不足硬件理論峰值的10%。超過九成的算力因底層“算子”缺失而被“封印”，昂貴的芯片面臨淪為“算力廢鐵”的風險。這并非孤例，而是當前國產AI算力生態(tài)普遍存在的關鍵瓶頸。

幾乎同時，在深圳星河WORLD園區(qū)，初創(chuàng)企業(yè)智子芯元從深創(chuàng)賽龍崗區(qū)預選賽中脫穎而出，其“高性能算子自動發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化”技術奪得頭籌，為破解這一困境提供了全新思路。

瓶頸：生態(tài)壁壘與人才浪費

算子，是算法與底層硬件之間的“翻譯官”，決定了數(shù)據如何流動與計算。英偉達憑借CUDA生態(tài)，積累了近600萬開發(fā)者與完備算子庫，構筑了巨大優(yōu)勢。相比之下，國產算力生態(tài)的活躍開發(fā)者僅數(shù)千人。

“沒有完善的算子生態(tài)，國產芯片就像沒有操作系統(tǒng)的手機?！敝亲有驹?lián)合創(chuàng)始人丁添指出。傳統(tǒng)算子開發(fā)是智力與勞動雙密集的工程：一位頂尖算子工程師需精通軟硬件、計算加速與優(yōu)化，卻常將大量時間耗費在反復調參測試中。

適配一個主流大模型，某國產芯片廠商曾需百人團隊攻關三個月；每更新一代芯片，基礎算子開發(fā)周期可長達兩年。更嚴峻的是，大模型以“周”為單位迭代，芯片硬件每年快速更迭，傳統(tǒng)“人海戰(zhàn)術”動輒數(shù)月的開發(fā)周期，已難以跟上產業(yè)步伐。

破局：“AI+數(shù)學”驅動自動優(yōu)化

智子芯元提出了“AI+數(shù)學”雙輪驅動的解決方案。該系統(tǒng)將大模型的生成能力與運籌優(yōu)化的推演能力結合，實現(xiàn)算子的自動發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化。

在2025年華為全聯(lián)接大會上，其發(fā)布的ModelBridge工具展示了驚人效能：將Qwen3-14B大模型在國產芯片上從零適配的時間，從數(shù)天縮短至30分鐘。經2小時自動優(yōu)化后，推理吞吐量比社區(qū)最佳方案提升40%。

“算子優(yōu)化本質是萬億級組合空間的數(shù)學搜索問題，復雜度遠超人類窮舉能力?！倍√斫忉專祟惖膬?yōu)勢在于經驗靈感，AI的優(yōu)勢在于不知疲倦的搜索驗證。

定位：連接算力“島嶼”與應用“海洋”

智子芯元將自身定位為國產算力生態(tài)的“連接器”。橋的一端，是華為昇騰、中科海光、寒武紀等多元發(fā)展但生態(tài)初建的國產算力芯片，如同亟待打通的“算力島嶼”；另一端，則是DeepSeek、Qwen等大模型及自動駕駛、生物醫(yī)藥等“快速迭代且極度饑渴”的AI應用“海洋”。

“目標是讓開發(fā)者不再被硬件定義?！倍√砻枥L未來：開發(fā)者專注算法創(chuàng)新，底層適配由自動化工具完成。

根基：深圳沃土孕育“攻堅隊”

智子芯元的團隊與發(fā)展路徑，體現(xiàn)了深圳產學研融合的強大孵化力。丁添是華為2012實驗室前技術領軍，核心團隊包括前大模型公司CTO、頭部芯片廠商算子專家，近半數(shù)研發(fā)成員擁有國際數(shù)學與計算機競賽金牌背景。

“我們在探索數(shù)學與AI最本質的結合如何轉化為產業(yè)生產力?！倍√肀硎尽＿@種頂尖學術與產業(yè)需求的深度融合，正是深圳創(chuàng)新生態(tài)的典型特征。

深圳是全球硬件制造與芯片設計中心，但邁向“智算高地”必須補強軟件生態(tài)短板。龍崗區(qū)將人工智能作為核心戰(zhàn)略，提供了從研發(fā)空間到創(chuàng)新政策的全方位支持。智子芯元從港中大（深圳）的創(chuàng)新土壤萌芽，在龍崗的產業(yè)環(huán)境中成長，成為深圳“基礎研究+技術攻關+成果轉化”創(chuàng)新體系的生動案例。

丁添說，自己已從解決尖端問題的“國家隊隊員”，轉變?yōu)榻夥诺讓有实摹霸鞓蛘摺薄＿@座無形的“橋”每延伸一段，國產AI算力生態(tài)的“天塹”就變通途一分。