對身處行業(yè)一線的開發(fā)者來說，算力問題既宏大又具體。往遠看，算力是全球AI競賽的核心引擎，企業(yè)建立競爭力的前提條件；往近看，算力構建與服務，意味著無數具體且瑣碎的工程化難題。

比如面向行業(yè)復雜場景，單一算力系統是很難滿足的，大模型需要AI專用算力，從工程實際來看，計算基礎設施又不能搞得太專，需要有一定的通用性。這就要求開發(fā)者需要掌握多套技術棧，每天跟進大量快速迭代的技術新趨勢，成了開發(fā)者們的日常。

很多開發(fā)者更希望把時間放在代碼和創(chuàng)造上。怎樣才能把各種麻煩屏蔽掉，免除他們的后顧之憂呢？這時候，開發(fā)者就希望行業(yè)大會作為契機和平臺，可以一站式排憂解難。

前不久舉辦的鯤鵬昇騰開發(fā)者大會2025（KADC2025），就是這樣一個使能伙伴和開發(fā)者高效開發(fā)的行業(yè)大會。

KADC2025就帶來了鯤鵬和昇騰的一系列新技術、新工具和新平臺，讓伙伴和開發(fā)者一站式、系統性了解國產計算生態(tài)的最新進展。

當前，鯤鵬在通用計算領域、昇騰在AI計算領域，組成了中國原生的全棧計算生態(tài)，支持各行各業(yè)構建可靠的算力基礎設施，已成為數字化轉型的首選算力。那么，替伙伴和開發(fā)者屏蔽掉AI時代的算力煩惱，本屆KADC2025究竟透露了些哪些關鍵信息？

行業(yè)智能化的迅猛推進，讓身處其中的開發(fā)者，既面臨機遇，也要繞過諸多暗礁：

從需求層面來看，算力規(guī)模總量加大，企業(yè)用戶的硬件設備升級迭代，通用計算與AI 計算都各有其用，兩套體系中都有大量工程化難題，比如通用服務器的性能調優(yōu)，AI集群的網絡通信等，都需要開發(fā)者投入精力去解決；

在場景應用方面，各類AI場景涌現，碎片化和長尾化特征愈發(fā)明顯，需要針對不同場景的數據特點進行反復調試和改進，系統集成與部署環(huán)節(jié)還面臨著各種兼容性和穩(wěn)定性問題，每一步都充滿挑戰(zhàn)，嚴重拖慢了開發(fā)效率；

此外，當前計算行業(yè)內的生態(tài)格局各自為戰(zhàn)，導致工具鏈復雜冗長，開發(fā)者在實際應用中難以快速將新技術集成到現有的系統中，從而無法轉化為生產力。

上述問題用一個詞總結，就是：開發(fā)低效。長此以往，將嚴重制約行業(yè)智能化的創(chuàng)新活力。究竟該如何破解這一困局呢？

我們知道，技術世界中，往往會通過操作系統層來作為橋梁，“向下屏蔽硬件，向上承接應用”，方便用戶使用。那么，在智能化的產業(yè)世界中，有沒有一種系統級力量，能夠為開發(fā)者屏蔽種種麻煩，讓他們能夠更加專注于創(chuàng)造呢？放眼望去，或許就是華為。

鯤鵬與昇騰，構成了完整的國產計算產業(yè)生態(tài)，為開發(fā)者排憂解難的算力基座。我們就從本屆KADC大會，看鯤鵬昇騰如何為開發(fā)者立起防護屏障。

解決開發(fā)者的麻煩，產品才是硬道理。原因很簡單，只有把算力底座構筑在堅實可靠高性能的計算產品上，才能少出錯、更省心，直接減少開發(fā)者的開發(fā)量和運維負擔。

舉個例子，今年很多開發(fā)者都聽到過“一天在本地部署好DS”之類的需求。這時候，堅實的AI基礎軟硬件底座，就能免去臨時選型、方案不先進、性能不足等煩惱，快速集成最先進的AI能力。

所以本屆KADC 2025大會，鯤鵬和昇騰都面向AI時代，帶來了最新的產品、技術和解決方案。

面向通用計算領域，鯤鵬正式發(fā)布面向AI時代的“鯤鵬AI+解決方案”，包含AI core、AI infra、AI應用這三大關鍵點，其中：

AI Core是底層基礎設施，包括算力、算法等。鯤鵬+xPU推理方案，能夠兼容昇騰以及其他國產GPU，覆蓋數據中心到邊緣場景。目前已經有伙伴基于鯤鵬，打造了十多款服務器。

AI Infra則主要是針對數據處理。鯤鵬AI數據工程組件和鯤鵬AI安全組件，提供性能更優(yōu)、更安全的數據處理、數據檢索等能力。比如，基于鯤鵬“數據可用不可見”的特性，AI模型和數據庫既可以享受AI便利，又不用擔心數據泄露，是更適合AI時代的算力底座。

AI應用則聚焦于將AI與行業(yè)相結合，解決客戶的實際問題。比如今年大模型的在線推理服務爆火，鯤鵬在算子加速庫和鯤鵬的圖形編譯方面做了提升，性能整體提升20%以上。RAG知識庫，是很多企業(yè)解決大模型幻覺問題的“外掛”，基于鯤鵬的RAG解決方案，伙伴和開發(fā)者可以很輕松地打造相關產品。大會上，就有6家企業(yè)發(fā)布基于鯤鵬RAG解決方案1.0打造各自行業(yè)的差異化RAG解決方案。

面向AI計算領域，昇騰也帶來了昇騰超節(jié)點，構筑系統級算力優(yōu)勢，同時匹配業(yè)界模型發(fā)展趨勢，引領大規(guī)模專家并行方案，推出最新核MOE的推理系統，打造出更高效的AI算力系統。

具體來說，昇騰超節(jié)點架構打破了集群互聯瓶頸，實現節(jié)點間高效協同，構建了業(yè)界最大規(guī)模384卡高速總線互聯體系，相比傳統節(jié)點，訓練性能實現3倍飛躍，以強勁算力支撐大規(guī)模AI任務快速推進，解決行業(yè)智能化的算力瓶頸。

隨著MoE模型架構成為主流趨勢，昇騰進一步提升了大規(guī)模專家并行的能力，全新發(fā)布的MindIE Motor在推理服務層加速，單卡吞吐達到業(yè)界水平的4倍，同樣的卡數可以帶來更大收益，保護行業(yè)用戶和開發(fā)者的投資。

基于昇騰，伙伴和開發(fā)者快速打造出AI大模型產品和解決方案。比如科大訊飛，就基于昇騰A3超節(jié)點，訓推效能提升3倍，升級星火大模型。

鯤鵬+昇騰以技術創(chuàng)新支撐的算力底座，為伙伴和開發(fā)者屏蔽掉了算力不足或選型策略失誤的麻煩，更輕松地踏上智能化之路。

國產硬件上開發(fā)效率不高，一個主要原因是生態(tài)和社區(qū)繁榮度不夠。由于海外硬件發(fā)展更早、更集中，因此社區(qū)貢獻者和資源都很豐富，工具鏈完善，所以開發(fā)者遇上問題很容易獲得支持。而國產硬件如果生態(tài)建設跟不上，資源和工具都不充沛，那開發(fā)者就不得不重復造輪子。有一些開發(fā)者因此不愿意用國產硬件，導致生態(tài)更加發(fā)展不起來，形成惡性循環(huán)。

已經趨于成熟的鯤鵬昇騰生態(tài)，仍在不斷提升開發(fā)者友好度。此次大會的一個核心主題，就是開放、開放、開放。

鯤鵬發(fā)布了多樣化算力集群軟件開源社區(qū)openFuyao，解決大規(guī)模集群的彈性調度和高效釋放。同時，還向開發(fā)者提供了全棧的AI工具鏈，支持開發(fā)者更高效的自主開發(fā)，包括BoostKit、DevKit。以前的工具也在現有鯤鵬DevKit和BoostKit上進行了集成和創(chuàng)新，極大地方便了新老開發(fā)者。

據美團分享，美團通過鯤鵬DevKit開發(fā)套件完成了開發(fā)流水線改造，實現了一碼多芯、同轅開發(fā)，并基于BoostKit實現了美團外賣業(yè)務召回性能大幅度提升。

昇騰也堅持深度開放，全面開放了基礎硬件、硬件使能CANN昇思AI框架以及各類應用的套件和開發(fā)工具鏈，讓不同行業(yè)的開發(fā)者都能更容易、更高效地開發(fā)，同時加大與vLLM等社區(qū)合作，為開發(fā)者提供更多樣的選擇。

硬件開放，軟件開源，可以吸引更多開發(fā)者擁抱鯤鵬昇騰生態(tài)，實現正向循環(huán)。華為ICT Marketing部部長周軍透露，截至2025年5月，鯤鵬、昇騰已發(fā)展超過665萬開發(fā)者，8800多家合作伙伴，完成23900多個解決方案認證。

在鯤鵬昇騰的生態(tài)盾牌之后，開發(fā)者可以打消開發(fā)繁瑣、工具不完善等顧慮，加速擁抱國產計算生態(tài)，將行業(yè)智能構筑在國產算力底座上。

以往做IT的，搞通用計算的搞通用計算，搞GPU的搞GPU，分而治之。但近年來，越來越多的行業(yè)客戶，希望構建多樣化的算力基礎設施。以金融為例，既需要通用計算的大規(guī)模處理能力，也需要AI加速推理來支撐金融大模型。對此，江蘇潤和軟件人工智能研究院的朱凱也在大會上透露，在為行業(yè)客戶打造解決方案時，基礎設施層面全棧擁抱鯤鵬+昇騰。

為什么會出現這種情況？一方面，單一技術路線和產品，難以滿足多樣化的數智場景需求。另一方面，x86和英偉達都存在供應鏈風險，國產計算的完整性、全棧可靠，是大勢所趨。

因此，此次開發(fā)者大會上，我們也看到鯤鵬昇騰攜手，構筑了更完整的計算之盾，可以讓開發(fā)者同時納入國產計算生態(tài)中，在全球化博弈中為中國贏得了關鍵生態(tài)位。

通過“鯤鵬日”“創(chuàng)享日”，以及昇騰創(chuàng)享日、金種子計劃等系列活動，鯤鵬和昇騰的人才都在加速成長中，為伙伴和開發(fā)者提供全方位支持，共同強化了國產技術品牌的整體影響力，形成了“1+1>2”的合力，共同抵御海外供應鏈的不確定性風浪。

在全球AI競賽中，算力就是守護AI發(fā)展的屏障。而鯤鵬昇騰所構筑的技術之力、生態(tài)之力、產業(yè)之力，阻隔了絕大多數麻煩，牢牢守護住了開發(fā)者的效率與行業(yè)智能化的信心。

透過KADC大會，我們看到國產計算的三道防護力身后，伙伴與開發(fā)者的天地也變得越來越寬廣。以夢為馬、以代碼為利器，他們正在AI時代所向披靡，擁抱行業(yè)智能化的無限機遇。

審核編輯 黃宇