为国产算力造“桥” 深企攻坚破解AI时代“算子之困”

深圳新闻网2026年2月2日讯（深圳特区报记者 马小晗）近日，某数据中心面临一项典型困境：新采购的国产AI算力设备在运行最新大模型时，实际效率不足硬件理论峰值的10%。超过九成的算力因底层“算子”缺失而被“封印”，昂贵的芯片面临沦为“算力废铁”的风险。这并非孤例，而是当前国产AI算力生态普遍存在的关键瓶颈。

几乎同时，在深圳星河WORLD园区，初创企业智子芯元从深创赛龙岗区预选赛中脱颖而出，其“高性能算子自动发现与优化”技术夺得头筹，为破解这一困境提供了全新思路。

瓶颈：生态壁垒与人才浪费

算子，是算法与底层硬件之间的“翻译官”，决定了数据如何流动与计算。英伟达凭借CUDA生态，积累了近600万开发者与完备算子库，构筑了巨大优势。相比之下，国产算力生态的活跃开发者仅数千人。

“没有完善的算子生态，国产芯片就像没有操作系统的手机。”智子芯元联合创始人丁添指出。传统算子开发是智力与劳动双密集的工程：一位顶尖算子工程师需精通软硬件、计算加速与优化，却常将大量时间耗费在反复调参测试中。

适配一个主流大模型，某国产芯片厂商曾需百人团队攻关三个月；每更新一代芯片，基础算子开发周期可长达两年。更严峻的是，大模型以“周”为单位迭代，芯片硬件每年快速更迭，传统“人海战术”动辄数月的开发周期，已难以跟上产业步伐。

破局：“AI+数学”驱动自动优化

智子芯元提出了“AI+数学”双轮驱动的解决方案。该系统将大模型的生成能力与运筹优化的推演能力结合，实现算子的自动发现与优化。

在2025年华为全联接大会上，其发布的ModelBridge工具展示了惊人效能：将Qwen3-14B大模型在国产芯片上从零适配的时间，从数天缩短至30分钟。经2小时自动优化后，推理吞吐量比社区最佳方案提升40%。

“算子优化本质是万亿级组合空间的数学搜索问题，复杂度远超人类穷举能力。”丁添解释，人类的优势在于经验灵感，AI的优势在于不知疲倦的搜索验证。

定位：连接算力“岛屿”与应用“海洋”

智子芯元将自身定位为国产算力生态的“连接器”。桥的一端，是华为昇腾、中科海光、寒武纪等多元发展但生态初建的国产算力芯片，如同亟待打通的“算力岛屿”；另一端，则是DeepSeek、Qwen等大模型及自动驾驶、生物医药等“快速迭代且极度饥渴”的AI应用“海洋”。

“目标是让开发者不再被硬件定义。”丁添描绘未来：开发者专注算法创新，底层适配由自动化工具完成。

根基：深圳沃土孕育“攻坚队”

智子芯元的团队与发展路径，体现了深圳产学研融合的强大孵化力。丁添是华为2012实验室前技术领军，核心团队包括前大模型公司CTO、头部芯片厂商算子专家，近半数研发成员拥有国际数学与计算机竞赛金牌背景。

“我们在探索数学与AI最本质的结合如何转化为产业生产力。”丁添表示。这种顶尖学术与产业需求的深度融合，正是深圳创新生态的典型特征。

深圳是全球硬件制造与芯片设计中心，但迈向“智算高地”必须补强软件生态短板。龙岗区将人工智能作为核心战略，提供了从研发空间到创新政策的全方位支持。智子芯元从港中大（深圳）的创新土壤萌芽，在龙岗的产业环境中成长，成为深圳“基础研究+技术攻关+成果转化”创新体系的生动案例。

丁添说，自己已从解决尖端问题的“国家队队员”，转变为解放底层效率的“造桥者”。这座无形的“桥”每延伸一段，国产AI算力生态的“天堑”就变通途一分。