四川
9月30日，华为麒麟公众号发布了一篇在AI圈季度炸裂的消息：DeepSeek官方开源昇腾基础组件，与昇腾共建高效易用的AI芯片软件生态。
海报中展示了模型推理组件、开发工具链、运行时环境、模型适配等模块，还搭配了CANN、Ascend及DeepSeek的标识。
从官方披露的信息来看，这一次开源涵盖了TileLang高级语言编译工具、高性能计算库与分布式通信库，包含DeepGEMM、FlashMLA、TileKernel、DeepSelect等算子库组件及DeepEP分布式通信库，与此前面向英伟达平台的开源组件一一对应。其中最关键的是TileLang作为跨平台的高级编程语言，封装了昇腾Ascend C底层指令，目的很明确，实现“一次编写，多架构运行”，降低开发者迁移成本。
有实测数据显示，相关组件在昇腾平台上的计算与通信性能已接近硬件的理论上限，帮助国产算力承载前沿大模型训练与推理提供了底层支撑。
虽然在AI算力与国产芯片圈的重磅消息，只是这条新闻阅读量目前只有610，点赞21，几乎没有存在感。
大多数网友知道DeepSeek是因为它“卷”爆了大模型应用，知道华为昇腾是因为它是“国产英伟达替代”，但很少有人清楚底层软件栈的博弈。
英伟达的护城河可不是什么芯片算力，而是CUDA十八年来积累的软件生态，无数调优过的算子让开发者“写一次到处能跑”。国产芯片过去最痛的就是有硬件没生态，模型跑不起来或迁移太难。
这次DeepSeek作为国产头部模型厂，主动给昇腾“修路”，把训练中用到的每一个核心算子都做了昇腾高性能实现，意味着前沿模型训练在软件栈层面不再唯一依赖英伟达。这不再是“让模型勉强跑起来”，而是模型侧能力向下延伸到底层，直接定义算力。对国产AI芯片而言，与其在CUDA主场上追模拟生态，不如用TileLang这类中立语言层换轨，让国产芯片共享算子生态，打破碎片化的困难局面。
网友们对此也是纷纷点评：
“必须支持强强联合”
“国产在一起就可以”
“坏了，这下ds也要被黑了”
“阅读610赞21，典型的技术圈核弹大众看不懂”
“都去看Mate90Promax典藏版的大炮去了”
“和华为绑定在一起了，伟大的企业，梁总可千万别出国啊”
读者朋友们，大多数人看热闹只看终端产品和模型聊天体验，但底层的算子库与编译语言才是AI算力的真正命脉。DeepSeek这次开源能不能成为国产芯片生态的分水岭，你如何看待模型厂商反向定义算力底层的趋势？评论区聊聊吧
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