Zheng Weimin: Domestic Computing Power Cannot Be Judged by Chips Alone; the Software Ecosystem Is Also Key
English text is being prepared.
At the 2026 AI+ Conference, Zheng Weimin, an academician of the Chinese Academy of Engineering, pointed out that the key to the large-scale application of domestic computing power lies not only in chip performance, but also in building a unified software system and an open, collaborative industrial ecosystem. He introduced that the Jiuyuan Intelligent Computing System Ecosystem Consortium enables different chips to run on a unified software platform through unified computing libraries, communication libraries, runtimes, and programming systems, reducing repeated adaptation. He also proposed that training should preferably use homogeneous chips, while inference can combine heterogeneous chips to improve computing power utilization.
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新京报贝壳财经讯（记者张晓慧）10月31日，2026人工智能+大会开幕式暨主论坛上，中国工程院院士、清华大学教授、九源智能计算系统生态联合体理事长郑纬民围绕国产智能计算生态发表主旨演讲。
郑纬民指出，随着智能体应用快速增长，大模型对算力的需求持续攀升，国产芯片的性能不断提升，价格也逐渐具备优势。但国产算力要真正实现规模化应用，关键不仅在于芯片性能，更在于构建统一的软件体系和开放协同的产业生态。
在他看来，芯片采购价格并不等于实际使用成本，不同芯片往往需要单独进行软件适配和性能优化，即使硬件价格具有优势，如果后续软件开发和维护投入过高，整体使用成本仍然可能偏高。
针对这一问题，郑纬民介绍了九源智能计算系统生态联合体在统一软件架构方面的探索，通过统一计算库、通信库、运行时和编程体系，让不同类型的芯片能够在统一的软件平台上运行，减少重复适配和开发工作，使软件优化成果能够在不同硬件平台之间复用。
他还提出，训练和推理可以采用不同的算力配置策略：训练更适合使用同构芯片，以提高计算协同效率；推理则可以根据不同计算任务的特点，组合使用异构芯片，提升整体算力资源利用率。
郑纬民认为，国产智能计算的发展不能只关注芯片制造，还需要加强统一软件生态建设，通过高校、科研机构及软硬件企业的协同合作，推动国产算力从单点适配走向体系化创新。
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