當DeepSeek通過極致的低精度優化和算子工程將模型訓練成本壓縮至行業平均水平的十分之一以下時，一個關鍵信號被釋放：AI競爭的下半場，勝負手已從單芯片性能轉向算力底座的整體效率。這一轉變不僅重塑了全球技術路線，更讓中國AI產業在算力博弈中找到了新的突破口——系統工程與生態協同。

在鯤鵬昇騰開發者大會2026的圓桌論壇上，中科院計算所學者石侃用"硬件是基石，生態是靈魂"概括了當前產業的核心矛盾。他指出，即便芯片性能再強，缺乏軟件生態支撐也不過是"冷冰冰的硬件"。這一觀點在四位來自不同領域的開發者實踐中得到了生動驗證——他們用真實場景證明，國產算力生態正從"可用"向"好用易用"跨越。

AIGCode聯合創始人陳秋武的案例頗具代表性。這家專注Vibe Coding應用的創業公司，在成立初期因買不到英偉達卡而轉向昇騰平臺。通過將MoE模型算力利用率（MFU）提升至65%，團隊實現了"一張昇騰卡當兩張用"的效率突破。這一成果背后，是通信與計算協同調度、算子融合等體系化優化，更離不開與昇騰CANN生態的深度共建。陳秋武透露，2024年初CANN生態覆蓋率尚不足10%，而到次年已達80%-90%，這種進化速度讓他決定從用戶轉變為生態合作者。

金融行業的實踐則展現了算力生態在核心生產場景的落地能力。某頭部股份制銀行架構專家鄭俊團隊，基于昇騰構建了大模型訓練推理基礎設施，并將其嵌入智能風控系統。該系統日均處理260億token，要求首token響應在500毫秒內、系統可用性達99.999%。為滿足這些嚴苛指標，團隊與昇騰聯合開發了底層調度優化和故障隔離機制。更值得關注的是，該行將適配過程中沉淀的34個特性反哺社區，形成了"用開源、回饋開源"的良性循環。

在科研領域，清華大學HPCA團隊助理研究員王一鳴的實踐揭示了算力生態對基礎科學的支撐作用。團隊將AI引入地球系統建模，通過可擴展性優化和混合精度計算，實現了公里級分辨率的全球氣象模擬。鯤鵬平臺提供的穩定計算環境和精準工具鏈支持，讓科研人員得以聚焦算法突破而非底層適配。王一鳴特別提到，團隊已將硬件特性納入科學問題設計的早期階段，這種"科學-工程"并行推進的模式，標志著開發者對國產平臺的信任度達到新高度。

中科大陳俊仕團隊的工作則深入到算力生態的底層邏輯。他們為鯤鵬平臺研發的新型LU求解器，通過算法與體系結構協同設計，將稀疏計算轉化為稠密計算，性能提升最高達200倍。這一突破背后，是鯤鵬統一架構對異構計算"工程稅"的破解——科研人員無需再為代碼遷移付出高昂成本，大量Fortran代碼可直接用OpenMP并行化。陳俊仕的評價頗具代表性："硬件決定上限，算法必須向硬件適配。"

數據印證著生態的成長軌跡：截至目前，鯤鵬開發者超415萬，合作伙伴超7000家；昇騰開發者達410萬，合作伙伴超3000家。CANN生態開源后更呈現爆發式增長，5個月內社區項目從0增至65個，代碼量日均新增3萬行。這些數字背后，是開發者從"被迫選擇"到"主動擁抱"的心態轉變。當生態開始自我進化，算力競爭的天平正在悄然傾斜。