10月31日，在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发表主旨演讲。他指出，随着智能体应用快速增长，大模型对算力需求持续攀升。尽管国产芯片性能提升且价格具备优势，但国产算力实现规模化应用的关键，不仅在于芯片硬件性能，更在于构建统一的软件体系和开放协同的产业生态。
郑纬民强调，芯片采购价格不等同于实际使用成本。不同芯片往往需单独进行软件适配和性能优化，若后续软件开发和维护投入过高，即便硬件价格占优，整体使用成本仍可能偏高。为此，九源智能计算系统生态联合体在统一软件架构方面进行探索，通过统一计算库、通信库、运行时和编程体系，使不同类型芯片能在统一软件平台上运行，减少重复适配，让软件优化成果在不同硬件平台间复用。
在算力配置策略上，郑纬民提出训练和推理应采用不同方案：训练更适合使用同构芯片以提高计算协同效率；推理则可根据任务特点组合使用异构芯片，以提升整体算力资源利用率。
有消息称，国产智能计算发展需加强统一软件生态建设，通过高校、科研机构及软硬件企业协同，推动国产算力从单点适配走向体系化创新。统一软件架构的推进或将重塑算力成本结构，为大规模应用奠定基座。
