2026 年 1 月底，英伟达 CEO 黄仁勋再次来华，刻意亲民的“菜市场外交”插曲不仅又一次引发热议，也让很多人回想起老黄在 2025 年 1 月，宁愿缺席美国总统特朗普就职典礼，也要来中国参加分公司年会、维护客户的有趣往事。
作为市值逾 4.5 万亿美元的 AI 巨头掌门人，老黄为何如此重视中国？
图由 AI 生成
这种重视的根源，在于中国 AI 产业与英伟达 GPU 及 CUDA 生态之间的双向深度依赖。一方面，中国主流 AI 模型的训练仍高度依赖英伟达芯片，且需在 CUDA 生态中加速迭代，以此追赶美国闭源模型的实力；另一方面，中国庞大的 AI 市场、优质的 AI 人才，以及台积电、富士康等核心供应链企业，共同撑起了英伟达的庞大估值与商业霸权。
1 智能的繁荣与底层的“枯竭”
中国 AI 的表层繁荣有目共睹：大模型发布数量占全球 40% 以上，稳居世界第一；Qwen 登顶 Hugging Face 全球下载榜，累计下载超 10 亿次；“豆包”日均活跃用户数（DAU）破亿，2025 年国产 AI 应用总下载量达 25.7 亿。这一切营造出一种错觉：中国人工智能的道路已是一片坦途。
然而，剥开这层光鲜外衣，国产 AI 的根基却异常脆弱。尽管本土芯片厂商在硬件设计与制造上奋力追赶，软件生态的缺失却成为难以逾越的鸿沟。高昂的迁移成本、对 CUDA 的路径依赖，使得国产模型即便想用“国产芯”，也常因缺乏高效、兼容的算子支持而寸步难行。
更严峻的是，这种依赖本质上是算力主权的交锋：国际芯片巨头每一分估值增长的背后，都可能是国内算力产业的被动与掣肘。
要打破这一困局，关键不在造更多芯片，而在打通“算法—算子—硬件”之间的最后一公里，尽可能多得释放国产芯片的理论峰值性能，建设自己的国产芯片生态。
其中最核心的一环，正是高性能算子的开发。
2 KernelCAT：计算加速专家级别的 Agent
算子（Kernel），是连接 AI 算法与计算芯片的“翻译官”：它将算法转化为硬件可执行的指令，决定了 AI 模型的推理速度、能耗与兼容性。
算子开发可以被理解为内核级别的编程工作，目前行业仍停留在“手工作坊”时代——开发过程极度依赖顶尖工程师的经验与反复试错，周期动辄数月，性能调优如同在迷雾中摸索。若把开发大模型应用比作“在精装修的样板间里摆放家具”，那么编写底层算子的难度，无异于“在深海中戴着沉重的手铐，徒手组装一块精密机械表”。
如果，让 AI 来开发算子呢？传统大模型或知识增强型 Agent 在此类任务面前往往力不从心：它们擅长模式匹配，却难以理解复杂计算任务中的物理约束、内存布局与并行调度逻辑。唯有超越经验式推理，深入建模问题本质，才能实现真正的“智能级”优化。
正是在这一“地狱级”技术挑战下，KernelCAT 应运而生。
终端版
KernelCAT 是一款本地运行的 AI Agent，它不仅是深耕算子开发和模型迁移的“计算加速专家”，也能够胜任日常通用的全栈开发任务，KernelCAT 提供了 CLI 终端命令行版与简洁桌面版两种形态供开发者使用。不同于仅聚焦特定任务的工具型 Agent，KernelCAT 具备扎实的通用编程能力——不仅能理解、生成和优化内核级别代码，也能处理常规软件工程任务，如环境配置、依赖管理、错误诊断与脚本编写，从而在复杂场景中实现端到端自主闭环。
桌面版
3 为国产芯片生态写高性能算子
在算子开发中，有一类问题很像“调参”——面对几十上百种参数或策略组合，工程师需要找出让算子跑得最快的那一组配置。传统做法靠经验试错，费时费力，还容易踩坑。KernelCAT 引入了运筹优化的思路：把“找最优参数”这件事交给算法，让算法去探索调优空间并收敛到最佳方案。
以昇腾芯片上的 FlashAttentionScore 算子为例，KernelCAT 在昇腾官方示例代码上，可以自动对该算子的分块参数调优问题进行运筹学建模，并使用数学优化算法求解，在十几轮迭代后就锁定了最优配置，在多种输入尺寸下延迟降低最高可达 22%，吞吐量提升最高近 30%，而且而整个过程无需人工干预。
这正是 KernelCAT 的独特之处：它不仅具备大模型的智能，能够理解代码、生成方案；还拥有运筹优化算法的严谨，能够系统搜索并收敛到最优解。智能与算法的结合，让算子调优既灵活，又有交付保障。
在对 KernelCAT 的另一场测试中，团队选取了 7 个不同规模的向量加法任务，测试目标明确：在华为昇腾平台上，直接对比华为开源算子、“黑盒”封装的商业化算子与 KernelCAT 自研算子实现的执行效率。
结果同样令人振奋，在这个案例的 7 个测试规模中，KernelCAT 给出的算子版本性能均取得领先优势，且任务完成仅仅用时 10 分钟。这意味着，即便面对经过商业级调优的闭源实现，KernelCAT 所采用的优化方式仍具备竞争力。
这不仅是数值层面的胜利，更是国产 AI Agent 在算子领域的一次自证。
4 没有坚不可破的生态，包括 CUDA
全球范围内，目前超过 90% 的重要 AI 训练任务运行于英伟达 GPU 之上，推理占比亦达 80% 以上；其开发者生态覆盖超 590 万用户，算子库规模逾 400 个，深度嵌入 90% 顶级 AI 学术论文的实现流程。黄仁勋曾言：“我们创立英伟达，是为了加速软件，芯片设计反而是次要的。”这句话揭示了一个关键真相：在现代计算体系中，软件才是真正的护城河。英伟达的持续领先，源于其从底层算法出发、贯通架构与编程模型的全栈掌控能力。参考 AMD 的历史经验，即使在架构与制程上具备充足的竞争力，缺乏成熟的生态系统也仍然难以撼动英伟达的地位。
在这场中美 AI 的角力中，上一次有中国企业对英伟达这只 AI 巨兽形成冲击，并不是因为推出新款芯片，而是算法与算子带来的效率提升。2025 年 1 月 27 日，英伟达股价暴跌近 17%，单日市值蒸发高达 5888 亿美元，创下美股史上单日市值蒸发新纪录，其主要原因是 Deepseek 通过高性能算子（尤其是 DeepGEMM）这一关键技术，以 1/20 的训练成本实现了 OpenAI O1 级的性能，这成功地证明了大模型性能≠堆砌芯片性能和数量，而是取决于算法创新 + 算子优化 + 硬件适配的协同。
如果国产芯片厂商也能拥有足够丰富的高性能算子库和生态开发者，突破英伟达 CUDA 现有生态的桎梏，让更多的国产模型“回家”，那么对其商业帝国将产生难以估量的冲击，甚至有可能成为中美科技博弈的关键胜负手。
KernelCAT 团队在让国产模型“迁移回家”的场景下做了大量尝试：
以 DeepSeek-OCR-2 模型在华为昇腾 910B2 NPU 上的部署为例，让我们看看 KernelCAT 是如何重塑工作范式的：
对抗“版本地狱”：KernelCAT 对任务目标和限制条件有着深度理解，基于 DeepSeek-OCR-2 官方的 CUDA 实现，通过精准的依赖识别和补丁注入，解决了 vLLM、torch 和 torch_npu 的各个依赖库间版本互锁的三角矛盾，硬生生从零搭建起了一套稳定的生产环境，结合基础 Docker 镜像即可实现模型的开箱即用。
准确修补：它敏锐地识别出原版 vLLM 的 MOE 层依赖 CUDA 专有的操作和 vllm-ascend 提供的 Ascend 原生 MOE 实现，并果断通过插件包进行调用替换，让模型在国产芯片上"说上了母语"。
实现 35 倍加速：在引入 vllm-ascend 原生 MOE 实现补丁后，vLLM 在高并发下的吞吐量飙升至 550.45toks/s，相比 Transformers 方案实现了惊人的 35 倍加速，且在继续优化中。
无需人工大量介入：在这种复杂任务目标下，KernelCAT 可以自己规划和完成任务，无需研发提供大量提示词指导模型工作。
这意味着，原本需要顶尖工程师团队花费数周才能完成进行的适配工作，现在可以缩短至小时级（包含模型下载、环境构建的时间）；同时让国产芯片从“能跑”到“飞起”，实现 35 倍的加速。KernelCAT 让国产芯片不再是被“封印”的算力废铁，而是可以通过深度工程优化，承载顶级多模态模型推理任务的性能引擎。
“天下苦 CUDA 久矣”——这句话曾是行业的无奈，但 KernelCAT 的出现，似乎让国产 AI 产业看到了一种新的可能。它不只是国内团队在 AI Agent 技术上的突破，更是一次对算力主权的郑重宣示：我们不再满足于在别人的地基上盖楼，而是要打好属于自己的 AI“地基”。
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