在2025搜狐科技年度论坛上，郑纬民院士深入探讨了人工智能大模型的基础设施建设与应用。他指出，2025年AI发展呈现多模态和应用于GDP相关行业的两大趋势。面对大模型训练对英伟达GPU的依赖，以及国产芯片面临的生态兼容性挑战，郑院士提出了构建“类CUDA”系统和提升国产卡硬件性能的建议，旨在推动中国在AI领域取得更大突破。他强调，即便国产芯片起步较晚，只要性能达到一定水平并优化生态，就能吸引用户。

🖼️ 郑纬民院士认为，2025年人工智能发展呈现两大特点：一是多模态，大模型能处理文字、图像、视频等多类型数据；二是应用于与GDP密切相关的行业，这意味着AI将在更广泛的领域发挥作用。

💡 当前大模型训练主要依赖两种系统：英伟达GPU和国产芯片。英伟达GPU在硬件性能和生态方面具有领先优势，但面临禁售、价格高涨和供应紧张的困境。

⚙️ 国产芯片方面，虽然已有3万余家企业投入研发，硬件性能也在逐步提升，但核心障碍在于生态兼容性不足，这限制了其广泛应用。

✅ 郑纬民院士建议从两方面突破：一是构建“类CUDA”系统，降低开发者学习成本，通过习惯迁移重塑生态；二是提升国产卡硬件性能，即便起步晚，只要性能基本达标，配合生态优化，仍可吸引用户。

💪 郑院士认为，国产芯片只要能达到国外同类系统60%的性能，并通过优化生态，就能获得用户的青睐和支持。

快科技5月18日消息，在2025搜狐科技年度论坛上，华大学计算机系教授、中国工程院院士郑纬民发表了题为《人工智能大模型的基础设施建设与应用探索》的演讲。

郑纬民指出，2025年人工智能发展呈现两大特点：第一个是多模态，大模型能处理文字、图像、视频；第二个是应用于GDP密切相关的行业，中国在推动AI落地方面具有显著优势。

他提到，当前大模型训练主要依赖两类系统：一是英伟达GPU，其硬件性能与生态成熟度领先，但面临禁售、价格高涨和一卡难求的困境。

二是国产芯片，目前全国已有3万余家企业投入研发，硬件性能逐步提升，但核心障碍在于生态兼容性不足。

对此，郑纬民院士建议从两方面突破：一方面构建“类 CUDA”系统，确保降低开发者学习成本，通过习惯迁移重塑生态。

另一方面提升国产卡硬件性能，即便起步晚、进程难，只要性能基本达标，配合生态优化，仍可吸引用户。

他表示：“如果能得到国外同类系统的60%，不是说60%就够了，到70%、80%就更好，只要达到60%，把生态做好了，大家也会喜欢用。”