在近日举行的世界互联网大会上，来自全球的科技领袖齐聚一堂，分享前沿洞察。其中，某知名科技企业CTO王海峰博士的发言引发了广泛关注——他系统展示了其团队在人工智能技术上的多项突破成果，而这些成果的核心支撑，正是日渐成熟的人工智能基础软件。
从算法到落地：人工智能基础软件的“承上启下”作用
王海峰指出，当前人工智能正从“单点技术突破”迈向“系统性产业赋能”。在这一过程中，基础软件扮演着愈发关键的角色。它向下屏蔽异构硬件的差异，向上支撑丰富的算法与应用开发。“没有强大的基础软件，再先进的模型也难以规模化落地。”王海峰强调。
他所展示的成果中，包含了深度学习框架、大规模分布式训练系统、以及面向多场景的推理引擎。这些基础软件层的创新，使得训练千亿参数级大模型的时间显著缩短，推理成本大幅下降，并能高效部署在云端、边缘和端侧设备上。
三大突破方向：框架、算力与平台化
据王海峰介绍，过去一年中，该团队在人工智能基础软件上取得三大突破。
第一是更灵活高效的深度学习框架。新版本支持动态与静态图统一编程，并针对稀疏计算、混合精度等场景做了深度优化，可在相同硬件下提升近40%的训练吞吐。
第二是软硬协同的分布式训练系统。通过将通信计算重叠、参数分区及自动并行策略集成于基础软件层，使得万卡级集群的扩展效率保持在90%以上。这意味着千亿级模型训练不再依赖专用超级计算机，而能在通用云基础设施上完成。
第三是统一推理与服务平台。该平台支持从模型压缩、编译到多后端部署的全流程，并将端到端推理延迟降低了50%以上，让实时音视频、高速工业质检等高要求场景得以低成本落地。
基础软件为何是人工智能“新基建”
在大会的圆桌讨论中，多位专家认同这样一个判断：基础软件是人工智能时代的操作系统。它决定了技术迭代的速度、应用落地的广度，以及整个生态的健康程度。王海峰用了一个形象的比喻：“如果模型是‘菜’，算力是‘锅灶’，那基础软件就是菜谱、厨房管理加自动烹饪机。没有后者，只能做小锅菜，无法开到千家万户。”
尤其是在大模型兴起后，基础软件的价值被重新定义。过去，它主要保障训练收敛；现在，它还要优化全生命周期成本、支持多模态与智能体等新型任务，并要确保安全、可信、可控。
从研究到产业：开放与协同的下一步
演讲王海峰透露，团队将加大对人工智能基础软件的开放力度，提供更完善的工具链、预训练模型库及开发标准。“我们不希望基础软件成为少数公司的‘黑板’，而希望它成为所有开发者的‘公共画板’。”
业界分析认为，这一战略有助于降低人工智能创新创业门槛，同时也有利于形成一个更具韧性的技术供应链——既能在性能上追赶国际领先框架，又能适配多样化的国产芯片与行业需求。
可以预见，以基础软件开发为核心的新一轮竞赛，正在让中国在人工智能新时代握有更实在的“根技术”。而谁在这一层深耕得更扎实，谁的智能生态就将走得更稳、更远。
