面向大模型的软件平台项目可行性研究报告-寒武纪
思瀚产业研究院    2025-05-04

1、项目实施的必要性

人工智能应用对智能芯片的可编程和可扩展要求，需要智能芯片与软件平台的深入协同，软件平台与智能芯片形成密不可分的共生关系，易用且高效的软件平台，可以让智能芯片发挥出更大的效用。大模型技术的多元化发展需求，使软件平台的重要性持续提升，加快发展软件平台相关技术，对充分发挥硬件性能、灵活适应新需求以及拓展应用服务有着核心的支撑和保障作用。

（1）软件平台是智能芯片公司的重要核心竞争力

智能芯片的大规模商用需要兼顾易用性和可编程性，离不开软件平台的深度赋能。完善的软件平台可以充分发挥智能芯片的硬件性能、增强智能芯片对大模型新需求的适应性，降低用户的使用门槛，使其更高效地完成人工智能算法和应用的技术创新。全球智能芯片领域的先进企业的成功经验，也说明了软件平台的重要作用。

英伟达对其软件平台（CUDA）长期持续的迭代升级，助力英伟达芯片快速拓展应用领域和持续优化用户体验，降低用户使用门槛，培养用户使用习惯和粘性，奠定了英伟达在人工智能市场中的领先地位。完善的软件平台是助力智能芯片拓展应用领域、优化用户服务体验以及提升品牌影响力和竞争力的必要保障。当下正值大模型引导的新一轮智能芯片发展机遇，智能芯片企业更需要大规模投入软件平台的创新研发与迭代升级，提升核心竞争力。

在技术方面，面向大模型技术需求，在推进智能芯片硬件架构创新的同时，应重视软硬件协同优化，充分发挥硬件潜能。在应用生态方面，智能芯片企业需要加快推出更为开放易用的软件平台，提供丰富的 API 接口和计算库，形成完整的计算服务链条。本项目正是围绕上述领域，构建开放易用的面向大模型的软件平台，为大模型算法开发者提供更高效的智能算力和技术服务支撑。

（2）软件平台是智能芯片充分发挥性能的必要支撑，是大模型提升效率的重要路径

面对大模型发展的多元化需求，公司加快基于智能芯片的软件平台的迭代升级，有利于极致发掘智能芯片的性能潜力，提升智能芯片在大模型复杂任务场景下的易用性、扩展性、兼容性及稳定性，增强智能芯片的性能表现。软件平台与智能芯片的紧密结合，可提升计算资源的利用效率。软件平台能优化任务拆分与资源协调，提升智能芯片面向复杂任务的扩展性。软件平台使得智能芯片在面对多样化的系统环境时有更好的兼容性，确保在不同人工智能框架下都能充分发挥智能芯片的性能，满足不同用户的需求。软件平台对智能芯片硬件资源的调度管理，可有效提升整体系统运行的稳定性，确保大模型任务的稳定运行。

（3）软件平台是智能芯片灵活适应新需求的必要措施

随着自然语言理解、文生图、文生视频、人工智能助手等多样化大模型应用在互联网、金融、制造、智能驾驶、医疗、娱乐、办公等领域的加速落地应用，智能芯片需要快速响应差异化需求的大模型应用场景需求。大模型技术呈现快速且多元的变化趋势，但硬件的研发迭代周期显著长于软件，限制了智能芯片适应大模型软件算法需求变化的灵活性。基于底层智能芯片硬件特性开发的软件平台，具有迭代升级快的显著优势，能够帮助智能芯片高效且灵活地适应复杂多样的大模型新技术需求。

2、项目实施的可行性

（1）项目符合国家政策鼓励的产业发展方向

人工智能技术和产业一直是我国政策大力鼓励和支持的发展方向，大模型技术的兴起，进一步加速了智能体验的升级，带来了新的市场机遇。在此过程中，不同产业环节的深入协同尤为重要，尤其是以软件平台为纽带的底层硬件和上层算法的软硬件协同，已成为提升大模型技术和应用创新效率的产业需要。本项目在软件平台上开展持续的创新研究，能够更为有效地融合底层硬件和上层算法，为人工智能产业的发展提供更高效率的软硬件协同解决方案，符合产业发展需要，具有较好的可行性。

（2）公司具备体系化的软件技术基础

公司经过多年的发展，在智能芯片配套的基础系统软件技术领域，已经积累了丰富的研发基础，形成了功能体系完善的软件栈，为本项目的开展实施提供了坚实的自主技术支撑。公司拥有自主研发的基础系统软件平台，涵盖智能芯片编程语言、编译器、数学库、核心驱动、编程框架适配与优化以及虚拟化软件等细分领域，兼具灵活性和可扩展性的优势，打破云边端之间的开发壁垒，使用户仅需简单移植，即可让同一人工智能应用程序便捷高效地运行在公司云边端系列化芯片/处理器产品之上。

公司在自有智能芯片产品之上研发的基础系统软件可支持TensorFlow、PyTorch 等人工智能编程框架，开发者可直接基于主流编程框架为公司云端、边缘端、终端各款智能芯片和处理器产品方便地编写应用，显著降低了历史代码的迁移成本，提升了人工智能应用的开发速度，是公司云边端一体化生态体系的核心保障。

（3）公司已初步具备软件平台的开放服务能力

公司围绕自主研发的智能芯片以及配套的基础系统软件，已经初步建立起面向人工智能应用开发的开放服务能力，为本项目的开展提供了可靠的基础支撑。本项目将以前期工作为依托，通过对面向大模型的软件平台的技术创新研究，进一步构建覆盖大模型技术开发到应用部署的全流程开放服务能力。

公司面向广大人工智能开发者，建立了开放的开发者社区，提供完整的在线课程、用户开发文档、软件工具以及编程示例，可以帮助开发者快速了解和使用公司产品。用户可以根据需要直接使用相关镜像，用户可将已有的模型高效便捷地迁移到公司产品上，使得公司产品高效便捷地被各行各业的开发者使用。

3、项目实施目的

构建面向大模型的软件平台，进一步提升公司软件生态的开放性和易用性。大模型技术驱动人工智能产业迈向全新发展阶段，大模型算法在通用和智能化方向的快速迭代，对智能芯片的灵活编程和高效性提出了更高要求，智能芯片需要加快适应新技术、新应用以及新业态的变化需求。

智能芯片的平台化软件作为底层硬件和上层算法之间的融合剂，服务从算法开发到应用部署的全业务流程，为人工智能在各行业的深入应用提供基础软硬件协同能力支撑。 本次项目基于公司智能芯片的硬件架构特点，拟研发面向大模型的软件平台，重点面向大模型技术开展相应的优化策略、软件算法以及软件工具的创新研究，构建面向大模型算法开发和应用部署的高效支撑与服务能力。

项目建成后，将充分发挥公司智能芯片的性能，增强公司智能芯片对大模型新技术发展趋势和新应用拓展的灵活适应能力，为广阔的人工智能产业构建开放易用的软件平台。

完整版可行性研究报告依据国家部门及地方政府相关法律、法规、标准，本着客观、求实、科学、公正的原则，在现有能够掌握的资料和数据的基础上，主要就项目建设背景、需求分析及必要性、可行性、建设规模及内容、建设条件及方案、项目投资及资金来源、社会效益、经济效益以及项目建设的环境保护等方面逐一进行研究论证，以确定项目经济上的合理性、技术上的可行性，为项目投资主体和主管部门提供决策参考。

此报告为摘录公开部分。定制化编制政府立项审批备案、国资委备案、银行贷款、产业基金融资、内部董事会投资决策等用途可研报告可咨询思瀚产业研究院。