中国的计算平台鲲鹏和昇腾正从基本可用性过渡到更友好的开发者生态系统。这一转变解决了过去开发者花费大量时间进行环境配置和硬件适配的挑战，阻碍了效率。现在，随着工具的改进、更广泛的算子覆盖以及社区支持，开发者可以将更多精力集中在算法创新上，减少工程上的摩擦，从而加快模型开发和部署。 AI
影响 国内AI硬件平台开发者体验的改善预计将加速中国AI模型的开发和部署。
排序理由 文章讨论了中国AI硬件平台开发者生态系统的显著改进，重点关注可用性和效率的提升。
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<p>一个算力生态从“能用”到“好用易用”，中间隔着什么？</p><p>过去几年，国产AI算力行业长期存在一种割裂：硬件参数不断刷新，但是当开发者真正落地时，大量时间却依然消耗在环境配置、异构迁移、算子适配和反复踩坑上。</p><p>随着大模型训练进入千卡级协同、科学计算走向长周期稳定运行，这种割裂的代价被进一步放大了——开发效率本身，开始成为衡量算力平台竞争力的重要指标。</p><p>在最近的鲲鹏昇腾开发者圆桌上，一个很有意思的现象是，无论是做高性能计算的清华团队和中科大团队，还是做大模型预训练的AIGCode，<strong>他们谈论最多的，都不是芯…