导读
随着数字化转型深入，中国企业不再满足于单纯的云服务或芯片设计，而是将两者深度融合，通过“芯云协同”战略打造更具竞争力的解决方案。
在当今数字经济发展中，算力需求正以前所未有的速度增长。各行业加速向数字化、智能化转型，企业面临着更为复杂多变的技术挑战。
为应对这些挑战，中国科技企业正在探索一条独具特色的发展路径——芯云协同，即通过芯片与云计算的深度融合，提供更高效、安全、经济的解决方案。
“一云多芯”已成为破解异构算力管理难题、提升IT基础设施灵活性与安全性的关键技术路径。这种模式不仅攻克了国产化适配难题，更为政务、金融等关键行业提供了安全可信、弹性高效的算力基础设施。
文字编辑｜宋雨涵
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芯云协同：
数字化转型的新引擎
什么是”芯云协同”
随着数字化转型的深入和智能计算需求的爆发性增长，”芯云协同”已成为引领科技创新和产业升级的重要范式。芯云协同作为一种技术融合模式，通过将云计算能力与专用芯片技术深度整合，创造了前所未有的计算效率和应用体验。这种协同效应不仅大幅提升了数据处理和AI训练的效率，还显著降低了计算成本，使得高性能计算能力能够普惠化地提供给各行各业。
“芯云协同”的背景
在全球人工智能算力需求每两年增长750倍的背景下，中国芯云协同企业正以集体突破之势重塑科技竞争格局。面对国际技术封锁，近年来，国内主要云服务提供商纷纷将芯云协同作为战略重点，通过自研芯片、与芯片厂商深度合作、优化软硬件集成等方式，构建了各具特色的解决方案。从腾讯云的一站式芯片设计平台，到火山引擎的AI普惠算力实例，从华为云的”云网端边芯”协同架构，到阿里云的芯云一体生态，各大厂商正在探索不同路径实现芯片与云的最优配合。
“芯云协同”的优势以及影响
技术发展趋势表明，芯云协同正从简单的能力叠加走向深度整合，呈现出”硬件定制化、软件平台化、服务场景化”的鲜明特点。通过将专用芯片的计算优势与云服务的弹性扩展能力相结合，企业能够为不同行业场景提供更高效、安全、经济的解决方案。这种融合不仅推动了云计算基础设施的升级，也为芯片产业带来了新的创新动力和市场需求。
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国内大厂芯云协同战略盘点：
云服务与芯片技术的融合创新
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腾讯场景化的算力优化：
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腾讯采取 “场景驱动” 的芯云协同策略
针对云计算不同环节的需求定制芯片解决方案
腾讯的芯云协同之路并非追求通用芯片的替代，而是紧紧围绕其庞大的业务生态和云计算客户的具体需求，进行场景化定制（Scenario-Specific）。这种“场景驱动”策略使其自研芯片能迅速落地应用，并取得立竿见影的性能与成本收益。
其核心是通过三大自研芯片家族（紫霄、沧海、玄灵）与软硬件深度融合，实现对云计算基础设施的全面优化。三大芯片家族并非孤立存在，而是共同构成了一个优化的系统。
玄灵：卸载网络和存储负载，释放CPU资源。
紫霄：利用释放的CPU资源，更高效地处理AI推理任务。
沧海：保障了视频数据以最优的方式传输和处理。
它们协同工作，实现了数据中心整体效率和TCO（总拥有成本）的优化。
算法-芯片-场景深度耦合：最典型的例子是腾讯会议天籁实验室（算法） 与 蓬莱实验室（芯片） 的联合优化。他们通过在紫霄芯片上深度优化算法，不仅大幅降低成本，还优化了首字和尾字延迟这种直接影响用户体验的指标。这种从顶层应用到底层硬件的全栈协同，是纯软件或纯硬件公司难以复制的。
此外腾讯云作为国内领先的云服务提供商，在芯云协同领域布局深远。早在2024年9月，腾讯云与芯动科技正式达成战略合作，双方充分发挥各自在算力、IP和芯片设计服务、流片等方面的互补优势，为客户打造一站式芯片设计服务云平台。这一合作代表了腾讯云在芯云协同领域的重要战略布局，旨在推动芯片行业的创新与发展。
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英特尔与火山引擎携手
打造”芯云协同”
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火山引擎与英特尔：
推动AI算力普惠化
在2025火山引擎春季原动力大会上，英特尔中国互联网行业总监李志辉分享了AI技术快速演进对IT和互联网产业体系带来的深远影响。他指出，算力生态的竞争已不再局限于单点技术，而是演变为软硬件、云服务、应用与服务之间的全面协同。
联合计算实例创新
英特尔与火山引擎携手，围绕”芯云协同”这一核心理念，共同推动AI时代云计算技术、生态与产品的协同创新。双方联合发布了搭载英特尔®至强®6性能核处理器的第四代通用计算型（ECS）实例家族，包括全新推出的通用计算基础型实例g4i和算力增强型实例g4ie。
这些实例在通用算力性能提升30%的基础上，还针对AI场景进行了特定优化，如预装知识问答镜像、向量化模型、推荐模型等核心组件，极大提升了AI应用开发体验。这种深度优化的实例使得企业能够更快地部署和运行AI应用，降低了技术门槛和成本。
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华为全栈自研的体系架构
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“遥遥领先”以全栈自研技术为基石
通过深度软硬优化和端云一体化架构
华为的芯云协同是一个跨层的、垂直整合的技术体系，其核心是通过软硬件深度协同，最大化释放算力。
芯片层：全栈自研，夯实算力基础
华为通过自研芯片，掌握了算力的核心。除了知名的麒麟、鲲鹏、昇腾系列，还有凌霄（用于IoT）、鸿鹄（用于智慧屏）等，针对不同场景提供差异化算力。这些芯片在设计之初就考虑了与云端的协同，例如支持统一的软件栈和开发框架。
云服务层：封装芯片能力，提供普惠服务
华为云将鲲鹏、昇腾等芯片的强大算力，封装成弹性云服务器（ECS）、容器、AI云服务（如ModelArts） 等各类易用、可扩展的云服务。
例如，你可以直接购买一台基于鲲鹏处理器的弹性云服务器来运行你的数据库应用，享受其多核高并发带来的性能提升和能效优化。
也可以使用ModelArts平台，它底层调优了昇腾芯片，为你提供高效的模型训练和推理服务，你无需关心底层芯片的复杂细节。
操作系统与框架层：高效调度，软硬协同
鸿蒙（HarmonyOS）：在终端侧，鸿蒙的分布式技术是实现端云协同的关键。它能让多个设备无缝协作，并根据任务需求智能分配算力——适合本地的在本地处理，需要强大算力的则无缝延伸到云端。
昇思（MindSpore）等AI框架：作为全场景AI框架，它能充分发挥昇腾芯片的算力，实现训练和推理的高效运行，是连接上层AI应用和底层AI芯片的桥梁。
协同机制：智能调度，安全可靠
算力智能调度：系统能根据网络状态、任务实时性要求、功耗情况等因素，动态决定任务在端侧还是云端执行，实现效率最优化。
端云协同AI：这是典型模式。端侧设备（如手机）负责实时感知和初步处理（产生数据、轻量推理），云端进行复杂的模型训练和深度分析，之后再将优化后的模型下发到端侧，形成持续进化的闭环。
安全体系：芯云协同的整个过程中，从端到云的数据传输、处理和安全存储都至关重要，华为通过星盾安全架构等方案来保障。
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阿里云和百度智能云
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阿里云与百度智能云：
布局芯云一体生态
阿里云：“一云多芯”的全栈布局
阿里云的芯云协同战略核心是“一云多芯”和“全栈自研”。其平头哥半导体已推出AI推理芯片含光800、服务器CPU倚天710，并持续研发新款AI芯片。新款AI芯片传闻采用国内代工（如中芯国际），并注重兼容英伟达CUDA生态，以降低开发者迁移成本。
阿里云将其芯片深度整合到飞天云计算操作系统中，向上支撑通义大模型，形成“芯片-框架-模型-应用”的全栈协同价值闭环。其“一云多芯”战略能支持X86、ARM、RISC-V等多种芯片架构，增强了供应链的韧性和安全性。
庞大的市场规模（阿里云在中国AI基础设施和整体云服务市场均占据显著份额）使得其自研芯片能摊薄研发成本，规模化应用后能显著降低算力成本。
百度智能云：AI原生基础设施的深度优化
百度智能云的芯云协同战略紧紧围绕“云智一体，智能优先”，其自研的昆仑芯（如P800）与飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架、文心大模型进行了深度绑定和优化，追求极致的AI训练和推理性能。
百度通过百舸AI计算平台（已升级至5.0版本）集成和高效调度昆仑芯等算力。其千帆大模型平台（企业级AI开发平台）则提供模型开发、精调、部署的全链路工具，降低了AI应用开发门槛。
百度智能云推出了“大模型行业合伙人计划”，共享商机、资金和培训资源，与伙伴在产品共创、市场共拓、服务共享三大维度上深度协同。其客户目前相对更多地集中在智能驾驶、制造业、能源等领域。
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芯云协同：
未来路径与挑战
通过对国内主要云厂商的芯云协同战略分析，我们可以看出几条清晰的发展路径：一是腾讯云的全栈式芯片设计服务平台模式；二是火山引擎与芯片厂商深度合作的普惠算力模式；三是华为云的云网端边芯协同模式；四是阿里云和百度智能云的生态合作模式。每种模式都各有侧重，但共同目标是实现芯片与云服务的最佳协同效应。
发展趋势表明，芯云协同正朝着更加深度整合的方向发展：一方面，云服务商正在向下整合芯片能力，通过自研或深度合作优化硬件性能；另一方面，芯片企业也在向上整合云服务能力，通过云化服务扩大芯片的应用范围和价值。这种双向整合正在模糊传统产业链边界，创造出新的商业模式和价值空间。
然而，芯云协同也面临着多方面的挑战：技术层面，需要解决不同架构芯片的统一调度和管理问题；生态层面，需要建立开放的标准和接口规范；安全层面，需要确保芯云协同环境下的数据安全和隐私保护；商业层面，需要找到可持续的商业模式和盈利路径。
结语：
未来，随着AI应用场景的不断扩展和算力需求的持续增长，芯云协同将成为数字经济时代的重要基础设施。那些能够率先突破技术瓶颈、构建完整生态、解决行业实际问题的企业，将在这一轮竞争中取得领先优势，为中国的数字化转型提供强大动力。
正如英特尔中国互联网行业总监李志辉所言：”算力普惠并非某一个技术的独舞，而是一次生态共融的旅程。”芯云协同的未来发展需要芯片企业、云服务商、应用开发商和行业用户的共同参与和努力，才能实现算力的真正普惠化和智能化，推动数字经济的高质量发展。
