国产AI芯片厂商如何应对软件生态与海外厂商的差距？

国产AI芯片厂商正通过多路径构建差异化软件生态，以降低客户迁移门槛并支撑规模化落地。

全栈自主与框架协同

华为昇腾以"芯片、框架与生态"全栈协同为核心策略，构建从底层硬件到上层应用的一体化生态体系，通过自有MindSpore框架与昇腾芯片深度适配，形成闭环优化能力。寒武纪在开源生态方面实现对DeepSeek的Day0支持，并持续适配Qwen3-Next、GLM等主流模型，缩短模型上线周期。

兼容迁移与降低门槛

海光信息主打"通用计算+AI融合"，基于x86架构兼容传统x86生态及类CUDA环境，显著降低迁移门槛，适合金融风控、科学计算与AI任务并行运行的场景，客户以国有大行、超算中心为主。沐曦MXC600搭载大容量HBM显存，对国内主流大模型完成深度适配，2026年5月顺利通过国家安全可靠测评，可合规进入金融、政务、电信、能源等关键算力场景。

全链路自研与垂直整合

天数智芯覆盖天垓（训练）、智铠（推理）、彤央（边端）三大系列，全链路自研架构IP、编译器、驱动，是国内较早形成GPU全栈自主设计能力的厂商之一。其方案在DeepSeek R1等大模型场景下，吞吐量与首词延迟表现优于A800，验证自研软件栈的优化效果。

云厂商协同与场景驱动

国产大模型与国产芯片的协同部署成为生态建设的重要推力。DeepSeek V4完成海光、华为昇腾、昆仑芯、摩尔线程等国产芯片的适配，美团LongCat-2.0依托华为昇腾910系列产品实现全流程训练，验证国模国芯协同的可行性。这种"模型-芯片"双向适配模式，正在形成需求牵引、场景驱动的生态正循环。