天下苦CUDA久矣，又一国产方案上桌了

允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 国产算力基建跑了这么多年，大家最关心的逻辑一直没变：芯片够不够多？ 但对开发者来说，真正扎心的问题其实是： 好不好使？ 如果把AI开发比作做饭，现在的尴尬是—— 国产锅（硬件） 虽然越来越多了，但大部分大厨还是只习惯用那套 进口调料包（生态） 。 这正是当下AI落地最真实的一幕。 模型层繁花似锦，底层却隐忧重重。大家在参数规模上轮番刷新纪录，回过头来却发现，最难摆脱的还是那套已经长进骨子里的开发流程。 △ 图片由AI生成 算力只是敲门砖，真正的胜负手，是那段 算法与硬件之间的"翻译权" 。 其中最关键的一环，正是 高性能算子的开发 。 算子（Kernel），是连接AI算法与计算芯片的"翻译官"：它将算法转化为硬件可执行的指令，决定了AI模型的推理速度、能耗与兼容性。 说白了，如果拿不到这支"翻译笔"，再强悍的国产硬件，也只能像是一座无法与外界沟通的孤岛。 终于，那个让开发者喊了无数次 "天下苦CUDA久矣" 的僵局，现在迎来了一个不一样 的 国产答案 。 KernelCAT：计算加速专家级别的Agent 这几年，AI领域的热闹几乎是肉眼可见的。 模型在密集 ...