现在国产算力行业正在发生明显转向，过去不管是厂商宣传还是外界评判，大多盯着单卡峰值算力、FP8 理论吞吐量这些纸面参数，谁的数字高谁就更占优势，但行业慢慢意识到，就算芯片标称算力很漂亮，如果缺少配套、高效的底层算子库，大部分算力都会空转浪费，实际跑大模型、多模态任务的时候利用率很低；算子相当于硬件和 AI 框架之间的翻译层，负责把模型里面的注意力、矩阵乘、量化、MoE 等运算翻译成芯片硬件可以直接执行的指令，算子写得好、融合优化到位，才能把硬件里面潜藏的算力真正释放出来，降低每一个 Token 的生成成本；目前国内已经在推进开源算子底座、算子自动生成工具、跨芯片统一算子库，像 FlagOS、KernelGen、各芯片厂商自研原生算子库都在快速扩充，目标就是解决多芯片适配难、手工写算子门槛太高、新模型上线慢这些痛点，能不能持续产出高性能、高精度、可跨硬件复用的算子，已经变成国产算力能不能从 “有芯片” 走向 “好用算力” 的分水岭，也是接下来生态争夺真正的主战场。
竞争重心转向深耕底层算子的原因
- 纸面算力不等于有效算力：很多国产加速卡标称算力很高，但原生算子偏少、优化不足，跑真实业务的时候，大量计算单元闲置，集群整体利用率偏低。
- 海外生态长期沉淀算子壁垒：CUDA 生态经过多年积累，已经有成熟、经过大量业务打磨的算子库，新模型优先适配这套体系，国产芯片想要承接模型，必须补齐算子短板。
- 大模型迭代速度越来越快：新架构、新注意力算法、低比特量化方案层出不穷，如果没有快速迭代算子的能力，新模型很难做到首日适配，落地节奏就会落后。
- 算子人才属于稀缺资源：优质算子开发人员同时要吃透芯片硬件架构、数值精度、并行调度，培养周期很长，人才供给跟不上整个行业扩张速度。
- 多芯共存带来适配压力：国内存在多家不同架构的 AI 芯片，如果每一款模型都单独为每一块芯片手写全套算子，开发成本极高，统一算子底座是降本的必经之路。
落地算子生态建设的推进步骤
- 梳理高频核心算子清单：先锁定矩阵乘法、FlashAttention、量化、采样、MoE、RMSNorm 这类大模型最常用的核心算子，优先完成性能打磨。
- 搭建算子开发与自动调优工具链：引入 KernelGen 这类算子自动生成工具，搭配编译器，降低手工编码压力，提升算子产出速度。
- 构建跨芯片统一算子底座：依托 FlagOS 这类开源软件栈，做到一次算子开发，在多款国产 NPU、GPU 上面编译运行，减少重复开发。
- 精度与性能双基准评测：建立标准化算子测试集，对比参考实现，校验数值误差，同时统计吞吐、时延、显存占用，淘汰低效版本。
- 面向主流框架做对接：把算子库接入 MindSpore、PyTorch 适配分支、vLLM、SGLang，让算法工程师不用修改大量代码就能迁移模型。
- 面向业务持续迭代优化：在智算集群、行业大模型落地当中收集负载，针对真实业务里面的瓶颈算子持续做融合、切片、并行优化。
- 开放社区共建生态：开源算子库、评测基准，吸引高校、创业团队、社区开发者共同贡献算子，扩大生态规模。
赛道切换带来的产业影响
这种转变会改变整个国产算力的评价逻辑，以后客户采购算力不再只看宣传页上的峰值算力，而是重点看真实推理吞吐、单位 Token 成本、模型迁移难度；对于芯片厂商，就算硬件指标亮眼，如果软件算子跟不上，市场接受度也会受限；对于模型公司，完善的算子底座可以大幅缩短在国产算力上的部署周期。同时也要认清，算子追赶不是短期工程，就算自动算子生成工具快速发展，复杂前沿算子依然需要资深工程师深度打磨；算子生态成熟之后，还需要配套通信算子、科学计算算子，覆盖更多行业场景。长期来看，谁先建成繁荣、稳定、高性能的算子生态，谁就能掌握国产算力生态的话语权。
【相关 FAQ】
问题 1：国产算力从比拼算力转向深耕算子，算子在整套 AI 算力链路里面起到什么作用？
回答 1：算子是硬件和 AI 框架之间的翻译层，国产算力想要释放硬件潜力，依靠算子把模型计算翻译成芯片可执行指令，算子性能好坏直接决定有效算力、Token 成本与模型落地速度。
问题 2：国产算力深耕底层算子，现在有哪些主流的算子底座和开发工具？
回答 2：国产算力深耕底层算子的代表性项目包含 FlagOS 统一软件栈、FlagGems 算子库、KernelGen 算子自动生成工具，还有昇腾、昆仑芯、海光、摩尔线程各自配套的原生算子库与编译器。
问题 3：国产算力就算补齐算子，是不是就可以立刻追上海外成熟算力生态？
回答 3：不是，国产算力深耕算子是补齐生态最关键的一环，但整套生态还包含通信库、框架、工具链、社区积累、业务验证，需要长期持续迭代，无法一步完成赶超。
【参考资料】
[2026-11-10]（从比拼算力到深耕算子：国产算力的真正赛场，藏在底层）新浪财经
[2026-10-22]（BAAI's FlagOS 2.2 Expands Its Cross-Chip Operator Libraries to 1,454 Operators）Pandaily
[2026-10-20]（从多芯适配到跨芯复用，FlagOS2.2 聚焦存量算力服务新模型）中国网科技频道
[2026-06-04]（众智 FlagOS 发布，打造一次开发多芯运行的国产算力软件底座）新华网
[2026-06-21]（KernelGen 2.0：算子开发进入自动生成闭环）智源社区
【免责声明】
本文仅整理公开行业资讯，不构成算力采购、芯片投资、算子开发项目投入建议；国产算力算子性能、跨芯片适配能力、自动生成效果，会随工具链、硬件版本持续迭代，最终指标以对应项目官方发布、实测结果为准；算子优化只是算力生态其中一环，实际业务落地效果还受互联、框架、集群调度等多重因素影响。
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评论列表（4条）
我是环球科技潮的签约作者“超序分流”！
希望本篇文章《国产算力告别单纯峰值算力比拼，底层算子优化成为决定长期竞争力的核心赛道》能对你有所帮助！
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本文概览：现在国产算力行业正在发生明显转向，过去不管是厂商宣传还是外界评判，大多盯着单卡峰值算力、FP8 理论吞吐量这些纸面参数，谁的数字高谁就更占优势，但行业慢慢意识到，就算芯片标称算力很漂亮，如果缺少配套、高效的底层算子库，大部分算力都会空转浪费，实际跑大模型、多模态任务的时候利用率很低；算子相当于硬件和 AI 框架之间的翻译层，负责把模型里面的注意力、矩阵乘、量化、MoE 等运算翻译成芯片硬件可以直接执行的指令，算子写得好、融合优化到位，才能把硬件里面潜藏的算力真正释放出来，降低每一个 Token 的生成成本；目前国内已经在推进开源算子底座、算子自动生成工具、跨芯片统一算子库，像 FlagOS、KernelGen、各芯片厂商自研原生算子库都在快速扩充，目标就是解决多芯片适配难、手工写算子门槛太高、新模型上线慢这些痛点，能不能持续产出高性能、高精度、可跨硬件复用的算子，已经变成国产算力能不能从 “有芯片” 走向 “好用算力” 的分水岭，也是接下来生态争夺真正的主战场。