国产算力的竞争正在发生明显转变，不再只盯着芯片标称算力数字比拼高低，真正拉开差距的赛场已经下沉到底层算子，就算芯片硬件算力参数好看，如果配套算子库、算子适配、算子优化跟不上，实际跑大模型的时候利用率会很低，现在国内算力厂商都开始把大量研发资源砸到算子打磨上，依靠底层算子优化去拉高真实吞吐、降低推理延迟，补齐硬件到模型之间最关键的一环。过去很长一段时间，大家评判算力强弱习惯直接看峰值算力，谁家数字高就更占眼球，但峰值算力只是理论上限；AI 大模型、多模态任务由大量基础算子拼接而成，算子的调度、融合、显存复用、硬件指令适配做得不好，芯片很多晶体管都会闲置，理论算力很难释放，海外算力生态成熟，核心算子经过多年反复调优，这也是国产硬件纸面参数不错，但实际性能经常有落差的主要原因。
从追逐峰值算力到深耕底层算子，行业落地的推进路径大致分成这几步：
- 梳理大模型高频算子清单，定位卷积、矩阵乘、归一化、激活等瓶颈算子，标记性能短板；
- 根据国产芯片硬件架构，手工重写、汇编调优核心算子，做算子融合、显存分片、流水线调度；
- 搭建算子测试集，对比不同硬件上算子时延、功耗、显存占用，淘汰低效实现；
- 向上对接推理框架、训练框架，把优化后的算子库封装，降低模型迁移适配成本；
- 在真实大模型训练、推理任务里做全链路验证，持续迭代算子，提升整体算力利用率；
- 沉淀标准化算子生态，吸引模型开发者迁移，形成硬件、算子、模型互相正向循环。
硬件算力是基础门槛，而算子决定这块硬件能不能把力气用出来。就算国产芯片峰值算力持续往上冲，如果缺少一套成熟、高性能、覆盖全面的算子体系，很难在大模型商业化场景站稳脚跟。算子生态建设周期很长，不是一次性开发就能完成，需要持续跟着模型迭代更新，也是接下来国产算力突围最硬核、最长期的工作。
核心信息清单
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 赛道变化 | 从比拼理论峰值算力，转向深耕底层算子优化 |
| 算子作用 | 承接 AI 框架，把模型计算翻译成芯片可执行指令 |
| 核心优化方向 | 算子融合、显存优化、指令调度、低延迟实现 |
| 衡量指标 | 算力利用率、推理时延、单卡吞吐、单位功耗产出 |
| 核心痛点 | 国产硬件和主流框架适配不足，高频算子性能偏弱 |
| 参与主体 | 算力芯片厂商、框架团队、独立算子库研发团队 |
| 当前阶段 | 各家加速布局底层算子，生态处于建设早期 |
| 长期目标 | 缩小和海外成熟算力生态之间的实际性能差距 |
【常见问题】
问题 1：国产算力从比拼算力转向深耕算子，底层算子到底能带来多大提升？
回答 1：优质的底层算子可以显著拉高国产芯片的算力利用率，降低显存占用与推理延迟，让国产算力硬件跳出只看纸面峰值参数的内卷，释放真实可用性能。
问题 2：为什么说算子才是国产算力藏在底层的真正赛场？
回答 2：峰值算力只是硬件理论上限，模型最终跑起来的速度、成本，高度依赖算子；算子库、适配、调优属于底层生态，开发难度高、积累周期长，是国产算力拉开差距的关键。
问题 3：深耕底层算子之后，是不是国产算力芯片就不用再提升硬件算力？
回答 3：不是，硬件算力依然是基础，深耕算子是把现有硬件潜力挖出来；硬件迭代和底层算子优化两条线并行，才能让国产算力整体竞争力持续变强。
问题 4：普通大模型开发者，能感受到国产算力底层算子优化带来的变化吗？
回答 4：可以，算子优化到位之后，在国产算力平台部署模型会更顺畅，同样硬件条件下推理速度更快、能够承载更大 batch，模型迁移的成本也会更低。
问题 5：国产算力想要做好底层算子，最大难点是什么？
回答 5：难点在于算子要适配不同架构国产芯片，还要持续跟随大模型结构更新，同时兼顾性能、稳定性、通用性，需要长期持续投入，快速搭建起完整算子生态。
【数据来源】
[2026-11-14]（国产算力告别算力数字竞赛，底层算子成为核心战场）芯东西
[2026-11-13]（算力竞争下沉，算子优化决定国产芯片真实输出）半导体行业观察
[2026-11-13]（从峰值算力到算子生态，国产算力底层竞争深度解析）机器之心
【免责声明】
本文内容基于公开行业分析与算力厂商技术动态，底层算子优化效果受芯片架构、模型类型、版本迭代影响，相关性能提升不代表所有国产算力产品都能达到同等水平，本文不构成投资或者算力采购建议，技术进展以厂商官方发布为准。