第八屆全球人工智能與機器人大會在深圳拉開帷幕，其中“AI算力新十年”專場成為焦點。與會專家深入探討算力架構演進、生態構建及產業化路徑，試圖為人工智能產業未來十年的發展厘清方向。在算力需求爆發式增長的背景下，異構計算與軟件生態的協同發展被反復強調。

深圳理工大學算力微電子學院院長唐志敏在演講中提出“Computility”概念，將計算（Compute）與效用（Utility）結合，重新定義算力內涵。他指出，算力是在資源與時間約束下完成任務的能力體系，而非單純硬件性能的體現。隨著生成式人工智能發展，訓練（訓力）與推理（推力）等新型算力形態涌現，推動技術向多模態生成演進。例如，未來可能實現將小說直接轉化為影視內容的算力突破。

面對算力需求的指數級增長，單一CPU架構已難以支撐。唐志敏分析，摩爾定律放緩與制程限制下，CPU+XPU的異構計算成為必然選擇。他以計算機體系結構分類視角指出，XPU屬于保守型架構，硬件僅提供資源，性能釋放高度依賴軟件優化。盡管學術界長期研究自動并行化技術，但實際工程中仍需經驗豐富的程序員與成熟軟件體系支撐。

生態壁壘成為算力芯片競爭的核心戰場。唐志敏以x86架構為例，其四十年發展形成的生態慣性難以撼動：全球企業軟件市場中，x86相關銷售收入超3000億美元，每年軟件開發投入達600億美元，遠超服務器硬件市場800億美元規模。這種生態慣性導致Arm架構服務器屢戰屢敗，即便強如蘋果，其切換架構也依賴全棧技術掌控能力。端云融合被視為Arm突破服務器市場的關鍵路徑，但目前尚未形成規模效應。

RISC-V架構的商業化困境引發深度思考。盡管其開放性被寄予厚望，但全球范圍內仍面臨生態與硬件雙重挑戰。唐志敏指出，RISC-V在嵌入式存儲控制器等簡單軟件場景取得進展，但進入計算領域后，片上互聯等核心技術的缺失成為瓶頸。行業案例顯示，某頂級架構師創辦的RISC-V企業因缺乏明確市場需求被迫裁員，反映出開源硬件生態構建的復雜性遠超軟件領域。

CUDA生態的不可復制性凸顯軟件生態的戰略價值。唐志敏解釋，兼容CUDA接口僅需編譯器技術，但復制其背后包含的算力庫、開發工具與工程實踐的完整生態體系幾乎不可能。國家層面推動自主生態建設的重要性因此凸顯，否則將長期受制于國際巨頭的技術封鎖。他強調，芯片成功的關鍵在于軟件生態的成熟度，而非單純追求硬件峰值性能。

系統廠商自研芯片的路徑選擇引發討論。唐志敏以蘋果為例，其通過自研芯片與軟件體系深度融合，實現產品溢價與用戶體驗領先。反觀其他廠商，若無法為產品帶來顯著增值，自研芯片反而可能成為負擔。他建議，平臺廠商應聚焦差異化創新，在現有指令體系下通過系統優化實現性能突破，而非盲目追求架構革新。對于RISC-V的未來，他呼吁行業統一指令系統方向，減少重復投入，通過包容性架構融合CPU、GPU特性，逐步突破生態壁壘。