文章核心观点 - 国产算力发展的核心瓶颈不在于硬件，而在于软件生态，特别是底层软件接口与指令系统的统一[2] - 行业需要解决软件复用性问题，以降低全社会为芯片兼容性所付出的高昂隐性成本[2] - 构建统一的软件生态是决定未来算力格局的关键，其重要性超越单一硬件性能的领先[2] 国产算力产业现状与问题 - 国产算力赛道存在“硬件强、软件弱”的集体性难题[2] - 国内芯片产业表面“百花齐放”，但底层软件接口与指令系统混乱，导致软件无法复用，社会资源浪费[2][6] - 软件开发的实际总成本（分散在不同公司）远高于硬件开发，是更困难的部分[6] - 国内产业人才缺乏软件思维，存在“高不成低不就”的问题[2] 软件生态统一的关键与路径 - 解决问题的关键在于实现底层硬件API和指令系统层面的统一[8] - 实现路径有两种：一是由产业主管部门牵头组建联盟，让商业公司共同参与；二是通过残酷的商业技术自然收敛[7] - 指令系统本身的统一不会扼杀硬件创新，创新主要发生在指令系统之下的架构或之上的软件层面，如同样的Arm架构，苹果能做出更优产品[9] - 以英特尔x86为例，其生态优势在于大部分计算机和服务器软件都针对其优化，形成了强大的软件复用性[17] RISC-V架构的机遇与挑战 - RISC-V是一个开放的好平台，允许添加特有指令，既能做通用CPU也能做AI加速[10] - RISC-V在向高端服务器领域拓展时，主要突破点在于解决软件生态问题[11] - 目前国内阿里云等公有云主要使用英特尔CPU，同架构的AMD使用都不多，仅亚马逊开始使用自研Arm架构CPU，因其部分客户应用已能适配[11] - 推动RISC-V发展的动力可能来自国际形势，但国内手机厂商自研芯片的价值存疑，除非能像苹果一样显著提升技术壁垒和利润空间[13] - 可以整合RISC-V的国内外资源和人才，集中到该平台进行发展[13] 人才培养与教育体系问题 - 国内对软件知识产权尊重不足，导致软件价值被低估[20] - 教育体系培养的人才存在脱节问题：学集成电路的毕业生不会设计CPU，计算机学院毕业生只懂应用软件而不明白底层原理[20] - 教育专业划分过细，如电子工程与计算机专业被严格分开，人为制造了知识鸿沟，而发达国家大学常将两者置于同一系内[21] - 深圳理工大学采用项目制教学，以RISC-V为核心教学生设计CPU并运行操作系统，旨在培养符合产业需求的实践能力[23] 软件对于芯片公司的核心重要性 - 软件是芯片公司的命根子，英特尔公司的软件工程师数量就多于硬件工程师[24] - 国内有芯片大厂会为一个项目投入超过200人驻场，帮助用户优化和适配软件[24] - 计算机体系结构的本质就是划分硬件与软件的界面（指令系统），软件是计算机不可分割的核心部分[25] - 许多芯片公司人员出身电子工程，专注于器件和电路，对软件重要性认识不足，这在做GPU等复杂芯片时问题尤为突出[26] 未来潜在机会 - 大模型技术的收敛（如市场可能集中于ChatGPT或DeepSeek等少数模型）可能为国产算力公司提供机会，只需做好与少数主流模型的对接即可[27]