中国人工智能在应用层和算法层面取得了举世瞩目的成就，从人脸识别、智能推荐到自动驾驶，众多领域走在了世界前列。在支撑这一切繁荣的底层——人工智能基础软件开发领域，却面临着严峻的“卡脖子”风险。这已成为制约中国人工智能产业从“应用领先”迈向“系统领先”和“生态领先”的关键瓶颈。
所谓“人工智能基础软件”，主要指支撑人工智能模型开发、训练、部署和管理的核心软件栈与工具链。其核心通常包括：
- 深度学习框架：如TensorFlow（谷歌）、PyTorch（Meta），是构建和训练AI模型的“操作系统”。
- 底层计算库与编译器：如CUDA（英伟达）、ROCm（AMD），是连接硬件与框架，释放算力性能的关键。
- 模型库与开发工具：提供预训练模型、自动化工具和集成开发环境。
目前，全球AI基础软件生态几乎由美国科技巨头主导。TensorFlow和PyTorch已成为全球AI研究和工业界的“事实标准”，而英伟达凭借其CUDA生态与硬件深度绑定，构筑了极高的壁垒。中国企业在开发尖端AI应用或大模型时，严重依赖这些国外基础软件。这种依赖带来了多重风险：
- 技术断供风险：在极端情况下，框架、核心库的授权或更新可能受限，直接导致研发与生产活动停滞。
- 生态锁定风险：一旦技术路线绑定，迁移成本极高。整个产业的工具习惯、人才培养体系都围绕国外生态建立，形成路径依赖。
- 安全与可控性风险：底层软件可能存在的“后门”或数据泄漏隐患，对国家关键领域的AI应用构成潜在威胁。
- 创新天花板：基于他人的地基建房，难以在底层架构和软硬协同上进行颠覆式创新，始终处于技术价值链的追随者位置。
面对挑战，中国产业界、学术界与政府已积极行动起来，寻求破局之道：
- 自主研发，构建国产框架体系：百度飞桨（PaddlePaddle）、华为MindSpore、清华大学计图（Jittor）等国产深度学习框架已取得长足进步。其中，飞桨已发展成为功能全面、开发者社区活跃的国内领先平台，致力于打造更符合中国产业需求的开发体验和工具链。
- 软硬协同，突破算力瓶颈：在面临高端AI芯片获取困难的国内芯片企业（如华为昇腾、寒武纪等）正加速推进自主AI计算架构。其核心挑战在于构建能与CUDA生态竞争力相媲美的、繁荣的软件栈和开发者生态，实现从硬件到应用的全栈自主。
- 开源共建，汇聚创新力量：积极参与并主导国际开源项目，同时大力建设本土开源社区。通过开源协作，降低开发门槛，吸引全球开发者，加速技术迭代与生态成熟。
- 政策引导与生态培育：国家通过重大科技项目、产业政策引导资源向基础软件倾斜。鼓励产学研合作，加强基础人才培养，尤其是在系统软件、编译技术等“冷板凳”领域。
- 场景驱动，以应用反哺基础：利用中国丰富的应用场景和海量数据优势，在自动驾驶、工业智能、科学计算等特定领域，深度优化国产基础软件，形成差异化优势，实现从“可用”到“好用”的跨越。
突破人工智能基础软件的“卡脖子”困境，非一朝一夕之功，而是一场需要战略定力、持续投入和开放协作的“持久战”。它要求我们：
- 摒弃“速胜论”幻想：基础软件生态建设需要时间积累，必须尊重技术规律，耐得住寂寞。
- 坚持“自主”与“开放”并行：在坚定推进自主创新的必须保持与全球开源社区和先进技术的互动，避免闭门造车。
- 构建差异化价值：国产基础软件不能仅仅是替代品，更应结合中国超大规模市场与特色产业需求，解决实际痛点，创造独特价值。
中国人工智能的下一程，不仅是算法模型的竞赛，更是基础软件与根技术的较量。只有筑牢自主可控的软件地基，才能支撑起人工智能大厦的持续创新与安全稳健，最终实现从技术应用大国到基础创新强国的历史性跨越。
