据 IDC 预测，2026 年中国智能算力规模将达到 1460.3 EFLOPS，为 2024 年的两倍，AI 算力需求正经历指数级增长。这一增长不仅标志着 AI 技术从实验室走向实际应用的加速，也对异构计算架构提出了更高的要求。然而，传统 AI 开发在落地过程中面临的“三座大山”正在吞噬技术革命的红利。一是开发效率低下。算子开发门槛高，业务需求的响应时间也动辄数周，“创新诞生即过时”成为常态。二

据 IDC 预测，2026 年中国智能算力规模将达到 1460.3 EFLOPS，为 2024 年的两倍，AI 算力需求正经历指数级增长。这一增长不仅标志着 AI 技术从实验室走向实际应用的加速，也对异构计算架构提出了更高的要求。然而，传统 AI 开发在落地过程中面临的“三座大山”正在吞噬技术革命的红利。一是开发效率低下。算子开发门槛高，业务需求的响应时间也动辄数周，“创新诞生即过时”成为常态。二

据 IDC 预测，2026 年中国智能算力规模将达到 1460.3 EFLOPS，为 2024 年的两倍，AI 算力需求正经历指数级增长。这一增长不仅标志着 AI 技术从实验室走向实际应用的加速，也对异构计算架构提出了更高的要求。然而，传统 AI 开发在落地过程中面临的“三座大山”正在吞噬技术革命的红利。一是开发效率低下。算子开发门槛高，业务需求的响应时间也动辄数周，“创新诞生即过时”成为常态。二