軟件全面開源開放，昇騰AI生態發展進入加速期

中國AI算力產業，正迎來發展的關鍵節點。

隨著AI大模型及應用的加速落地，算力基礎設施建設的重要性與日俱增，但傳統服務器堆疊的模式會帶來算力利用率低、訓練中斷等挑戰。

為了解決相關難題，在近日的華為全聯接大會上，華為宣布推出創新的超節點架構。華為董事、ICT BG CEO楊超斌表示，華為超節點產品可以滿足大型數據中心、企業級數據中心和小型工作站等全場景算力需求，惠及每個行業。

硬件之外，中國AI算力產業長期面臨生態建設滯后的挑戰。中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民曾表示，近兩年我們國內的AI芯片取得了很大進步，但問題在生態不太好，現在建成的萬卡系統大多數都不好用。

生態是用出來的，作為AI芯片的領跑者，華為將發展生態提到了前所未有的戰略高度。同樣在華為全聯接大會2025上，據華為常務董事汪濤透露，未來5年，華為計劃每年投入150億人民幣生態發展費用、1500P開源社區算力，并投入15000人進行生態平臺開發與支持。

具體來說，針對計算產業，華為宣布軟件全面開源開放的策略。今年，華為新增開源CANN、Mind系列應用使能套件、openPangu等，同時支持業界主流的開源社區和開源項目，支持用戶深度挖掘昇騰潛力，加快自主創新。

在AI芯片領域，英偉達之所以占據著如此強大的統治地位，是因為它構筑起了完整的生態壁壘。如果用戶想遷移至其他品牌，需進行不小的成本投入。而現如今隨著昇騰生態的崛起，毫無疑問為所有企業提供了更值得信賴的“新選擇”。

英偉達CUDA封閉，華為CANN開源開放

眾所周知，在底層硬件上，昇騰已經基于開放的模組和標卡，使能伙伴打造了200多款硬件產品，滿足各場景差異化需求。

在硬件開放的基礎上，華為這次全面開源開放CANN，標志著這家科技巨頭在構建開放AI生態戰略上邁出了極為關鍵的一步。

CANN的全稱是“神經網絡異構計算架構”（Compute Architecture for Neural Networks），它的角色，是把底層昇騰芯片和上層AI訓練框架（如PyTorch、TensorFlow、MindSpore等）連接起來的橋梁，讓開發者不用關心芯片細節就能調用底層算力。

與CANN發揮類似作用的，還有英偉達的CUDA、AMD的ROCm、摩爾線程的MUSA等等。CUDA讓開發者可以更高效發揮GPU性能、降低使用成本，與GPU和NVlink一起構成了英偉達的核心護城河。

CANN作為昇騰AI基礎軟硬件平臺的核心組件，于2018年推出，目前已經迭代至8.0版本。相比CUDA閉源，此次CANN開源開放，無疑加速了CANN生態圈建設，開發者也可以降低對CUDA生態的被迫依賴。

據了解，開發者普遍希望能夠更加靈活的調用CANN的各層級能力，自主的性能調優、問題定位以及算法創新。為此，華為通過分層解耦，支持開發者從模型、算子、內核以及底層資源按需調用。

比如，昇騰通過圖模式開發，可實現整圖編譯與下發，降低調度開銷；也可直接調用ATB等領域算子，完成模型的性能優化；也支持C、C++、Python和模板庫等多種編程方式，滿足開發者的各種習慣；同時，華為開源了底層Runtime能力，開發者可以細粒度使用硬件資源。

為更好地匹配開發需求，CANN構建了完備的編程體系，提供Ascend C編程語言和CATLASS模板庫。同時，通過開放AscendNPU IR，支持Triton、TileLang、FlagTree等Python前端的開源編程框架，可以讓開發者快速驗證創新的想法。

CANN開源開放籌備了兩年多，是今年華為發展昇騰生態最核心的“一步棋”。但下定如此大的決心，將核心知識資產公開，對于以通信起家的華為并不容易。

華為輪值董事長徐直軍曾透露，CANN全面開源開放，其實是在很多客戶的促進下形成的。“沒有客戶的促進，我們的研發團隊感覺還好得很，而且感覺什么都給客戶做好了挺好的。”

據他表示，華為習慣把源代碼捂得死死的，因為是核心資產。CANN全面開源開放，需要說服大家到底從哪里掙錢。最終，大家達成一致是打算變現靠昇騰硬件，開源開放是促進硬件規模和硬件的普遍使用，大家都用了、賣得多了，開源開放的錢就掙回來了。

計算產業是生態型產業，開源才能把生態做大。面對CUDA生態的強大慣性，華為堅持發展并開源CANN，不僅能讓昇騰更好用、更易用，也是在推動整個計算產業的加速前進。

CUDA生態已經發展了十幾年，如今基于昇騰NPU和昇騰CANN技術生態所能實現的AI應用性能，已經能夠看齊甚至超越CUDA，已經展現出強大的競爭力。

一場關于生態話語權的爭奪戰

除了開源開放自己的產品技術，昇騰也在不斷加強與業界開源社區、開源項目的合作。

AI框架是人工智能的操作系統，而PyTorch是全球最知名的AI框架之一，由Meta推出，在2016年已經開源。PyTorch之外，谷歌的TensorFlow、華為的昇思MindSpore也都已經開源。

早在2023年，PyTorch基金會就正式宣布華為作為Premier會員加入，這也是中國首個、全球第十個PyTorch基金會最高級別會員，這意味著華為對PyTorch的技術貢獻頗大。

為什么自己已經有了昇思MindSpore，華為也會同樣加大對PyTorch的投入力度呢？這是因為，很多開發者之前就在PyTorch上構建業務，與成熟的開源社區共建生態，可以大幅降低客戶的使用門檻。

vLLM是最受開發者歡迎的推理引擎之一，從去年下半年開始，昇騰便開始與vLLM開展技術和生態合作。vLLM社區新版本發布即支持昇騰，為開發者提供更多選擇。昇騰團隊還協助vLLM社區開發了硬件后端的插件化特性，降低社區對后端支持的維護成本。

具體來說，在最新版本的vLLM中，開發者可以基于昇騰與vLLM的全鏈功能，一條命令實現底層應用的無感切換，同時通過插件化的解決方案獲得混合并行、動態調度等更多高階特性。

與此同時，昇騰新特性、組件和開發計劃等也都將在PyTorch、vLLM、VeRL、SGLang、Triton等開源社區上首發，讓開發者第一時間獲取到最新技術。

此外，為了讓開發者快速掌握昇騰開發技能，華為在昇騰社區提供完備的知識體系，比如大家關心的模組參考設計、aclNN算子開發指導、CATLASS開發指導等10多個場景化文檔和100多專題課程。

華為還會提供分層賦能，比如DR輔導、線下沙龍和線上直播等，讓每一位開發者都能按需獲取技術指導，激發開發者技術創新。

目前，昇騰已有80多家硬件伙伴打造了200多款產品；昇騰主導開源的60多個項目，累計有6500多名核心貢獻開發者。昇騰也在50多個開源社區和開源項目中積極貢獻，累計貢獻37萬行代碼。

開源的核心是共享，開放的本質是共贏。無論是加大對業界主流的開源社區和開源項目的支持力度，還是更積極開放地建設昇騰社區、培養創新人才，都體現了華為下定決心開放生態，而不是走英偉達的封閉路線。

這一系列舉措的背后，本質實際上是生態話語權的爭奪。選擇開源開放，意味著華為能聯合更多伙伴一起制定人工智能的行業標準，共享創新成果。

為何華為要如此堅定發展昇騰AI生態？徐直軍曾解釋到，如果我們一直投資去兼容CUDA，卻無法使用最新版本，如果哪天CUDA生態兼容不了怎么辦？現在我們的AI，從達芬奇架構到昇騰芯片、再到一切包括所有軟件生態，都不依賴西方的生態和供應鏈。所以長遠來考慮的話，要把生態構建起來。

目前在硬件層面上，華為通過超節點+集群的方式，應對芯片制造工藝受限、單片芯片性能不足的挑戰，實現了算力的強大供給。

相對來說，AI生態的建設是一個更加緩慢的過程，需要千千萬萬開發者、合作伙伴一起努力。有數據顯示，英偉達聚集的開發者達800萬，而昇騰還不到100萬。

盡管道路漫長且充滿挑戰，但正如徐直軍所說，只要大家心往一處想，都來使用，國內算力生態一定會發展起來。