随着技术的成熟和应用场景的拓展，端侧大模型市场已经成为AI领域的一个重要增长点，但对于边端设备而言，承载大模型能力非一日之功，即便参数规模下降为大模型落地部署提供了条件，边端设备本身的硬件载体同样至关重要。

在数字化转型的浪潮中，芯片作为信息技术产业的核心，正变得越来越重要。随着全球对高性能计算、5G通信、人工智能等技术的需求日益增长，芯片产业的竞争也日趋激烈。

中国，作为全球电子产品制造的中心，对芯片的需求巨大，这也催生了国产芯片产业的快速发展。近年来，国产芯片产业取得了显著的成就。特别是在集成电路领域，中国科研团队不断取得技术突破，为产业发展注入了新的活力。

在“后摩尔时代”，当传统硅基芯片的性能提升面临物理极限时，钽酸锂光子芯片的出现，为芯片性能的进一步提升打开了新的大门。这种新型芯片以其极低的光学损耗和高效的电光转换特性，有望在通信、量子计算、光通信等多个领域发挥重要作用。

然而，国产芯片产业的发展并非一帆风顺。面对国际技术封锁和市场竞争的双重压力，中国芯片企业需要不断提升自身的技术水平和创新能力。国产芯片产业将如何进一步发展，不仅关系到中国在全球科技竞争中的地位，也将深刻影响着全球芯片产业的格局。

2015年，国内人工智能产业如火如荼，“AI四小龙”崛起，连带着整个产业步入发展快车道。

在这波由CNN（卷积神经网络）技术引领的人工智能行业热潮之中，就有大量中国企业看到了打造国内AI芯片的重要性。

在此期间，国内陆续涌现出了近百家国内AI芯片公司，其中既有如寒武纪、地平线、壁仞科技、后摩智能等的明星创业公司，也有如华为、阿里、百度等的科技巨头，还有传统芯片厂商与矿机厂商。

各家纷纷入局，产业如烈火烹油、鲜花着锦，大家的共同目标只有一个，打造自主可控的国内AI芯片生态。

国内AI芯片玩家们早早就意识到了软件、工具、生态对于芯片的重要性，因此在不断升级迭代硬件产品之余，也投入了大量的时间、精力，试图解决软件生态建设中存在的问题。

CUDA是一个封闭的软件平台，因此，从底层开始打造原创的软件栈是打破CUDA生态壁垒的关键路线。

我国AI芯片创业公司在云、边、端等领域百花齐放，它们在各自的细分领域都有着突出的表现。以硬件架构创新和软件架构通用性见长的壁仞科技为例，BIRENSUPA软件平台是一个包括硬件抽象层、编程模型和BRCC编译器、深度学习和通用计算加速库、工具链，支持主流深度学习框架和自研推理加速引擎，配备有针对不同场景的应用SDK，是国内少有的具有完整功能架构的AI软件开发平台。

此外，面向云端AI芯片、车载AI芯片的寒武纪曾推出寒武纪基础软件平台；面向存算一体智驾芯片的后摩智能曾推出后摩大道软件平台；面向全功能GPU的摩尔线程曾推出MUSA SDK与AI软件平台；面向GPGPU的天数智芯也曾推出天数智芯软件栈等等，国内玩家可谓百花齐放。

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