8月14日，國(guó)產(chǎn)人工智能軟件基礎(chǔ)設(shè)施中科加禾宣布完成數(shù)千萬元種子輪融資，由BV百度風(fēng)投領(lǐng)投，本輪融資資金計(jì)劃用于產(chǎn)品研發(fā)和公司運(yùn)營(yíng)。

中科加禾成立于2023年，聚焦編譯技術(shù)，為跨越生態(tài)鴻溝實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)算力及大模型的應(yīng)用落地、為使能國(guó)產(chǎn)芯片服務(wù)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，著力打造通用化、低成本、高性能的基礎(chǔ)軟件工具鏈。公司的愿景是，通過搭載中科加禾工具軟件包，讓每顆國(guó)產(chǎn)芯片/英偉達(dá)受限版芯片（以A800和H800為代表的功能受限芯片）都能融入生態(tài)，在大模型時(shí)代定義編譯層通用國(guó)產(chǎn)基礎(chǔ)軟件生態(tài)標(biāo)準(zhǔn)。

中科加禾致力于打造AI 2.0時(shí)代全棧國(guó)產(chǎn)基礎(chǔ)軟件工具鏈。領(lǐng)銜專家團(tuán)隊(duì)具備20年以上的編譯器開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，以中科院計(jì)算所作為技術(shù)源頭，主持或參與研發(fā)過包括龍芯、神威、寒武紀(jì)、華為昇騰等多款芯片的編譯器。

中科加禾創(chuàng)始人崔慧敏博士是中科院計(jì)算所編譯團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。由于編譯研究對(duì)芯片的依賴，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)編譯技術(shù)人才培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)稀少。得益于中科院計(jì)算所在芯片方向的長(zhǎng)期部署和持續(xù)研發(fā)，計(jì)算所編譯團(tuán)隊(duì)能夠長(zhǎng)期保有近100人，在編譯方向形成了深厚的技術(shù)積累。

中科加禾以編譯技術(shù)為核心，構(gòu)建人工智能全棧工具鏈軟件，涵蓋編程框架、分布式計(jì)算、運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)、算法等方面。目前，公司已明確兩條核心產(chǎn)品線：一是大模型推理優(yōu)化工具，通過編譯優(yōu)化能力，在國(guó)產(chǎn)算力芯片上獲得對(duì)標(biāo)Faster Transformer的運(yùn)行性能；二是CUDA兼容編譯器，以編譯虛擬指令集為底層核心，面向國(guó)產(chǎn)芯片解決包括算子自動(dòng)翻譯、對(duì)齊、優(yōu)化等CUDA兼容難題，從而為各類型客戶提供跨品牌、跨型號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)化 AI 軟件底座，以及連同硬件設(shè)備在內(nèi)的一體化 AI 算力解決方案。

中科加禾專注的編譯器開發(fā)領(lǐng)域，技術(shù)壁壘極高，工程量大、編譯優(yōu)化難，需精通體系結(jié)構(gòu)、編譯原理及操作系統(tǒng)等多領(lǐng)域知識(shí)，并具備完整的芯片編譯器實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，才能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品化。而這正是中科加禾創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)在中科院計(jì)算所長(zhǎng)期積累的關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)勢(shì)。中科加禾本輪投資方聚集了寒武紀(jì)、晨山資本、天創(chuàng)資本等中科系企業(yè)與其機(jī)構(gòu)投資者。此外，本輪融資領(lǐng)投方BV百度風(fēng)投深耕人工智能領(lǐng)域投資多年，具備豐富的產(chǎn)業(yè)生態(tài)資源和強(qiáng)大的生態(tài)聚合優(yōu)勢(shì)，未來也將給予中科加禾全面的增長(zhǎng)和發(fā)展助力。

同時(shí)，公司依托本輪投資者，以點(diǎn)帶面，聚合關(guān)鍵芯片廠商、硬件集成商、云/數(shù)據(jù)中心廠商，快速形成技術(shù)生態(tài)。目前，中科加禾已和國(guó)內(nèi)頭部AI算力芯片和硬件設(shè)備廠商展開合作并開始產(chǎn)品研發(fā)。

當(dāng)前，人工智能軟硬件生態(tài)全方位圍繞英偉達(dá)構(gòu)建，依賴性很強(qiáng)。在大算力時(shí)代+國(guó)際形勢(shì)不確定性增強(qiáng)的今天，算力生態(tài)國(guó)產(chǎn)化及大模型落地均存在巨大挑戰(zhàn)。算力硬件層面，國(guó)產(chǎn)算力碎片化及軟件生態(tài)不完善，導(dǎo)致用戶使用成本居高不下，芯片的可用性較低。AI應(yīng)用層面，算力需求激增和垂直應(yīng)用分化，對(duì)硬件側(cè)性能迭代和軟件的整體優(yōu)化都提出了更迫切、更嚴(yán)苛的要求；同時(shí)，算子的碎片化、長(zhǎng)尾化也暴露了芯片廠商在相應(yīng)的支持能力方面存在短板。

人工智能產(chǎn)業(yè)從最早期的「make it work」時(shí)代，在大模型和大算力的加持下來到了「make it perform」時(shí)代。如何降低綜合落地成本，進(jìn)入「make it cheap」時(shí)代，是AI產(chǎn)業(yè)下一個(gè)結(jié)構(gòu)性機(jī)遇。在我國(guó)AI環(huán)境下疊加的全國(guó)產(chǎn)化需求，更拓展了新一代AI工具鏈軟件的想象空間。

近年來，國(guó)家高度重視國(guó)產(chǎn)基礎(chǔ)軟件自主可控與操作系統(tǒng)統(tǒng)一生態(tài)的建設(shè)，十四五規(guī)劃明確將“自主可控”列為制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略的必要要求。在國(guó)家政策支持鼓勵(lì)系統(tǒng)軟件自主化的今天，中科加禾聚焦編譯技術(shù)的算力解決方案，定位于通用化、低成本、高性能的基礎(chǔ)軟件工具鏈，在國(guó)產(chǎn)芯片產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系中補(bǔ)齊重要一環(huán)。工具鏈不僅處于高速發(fā)展的潛力賽道，具有很高的技術(shù)門檻，而且相比模型、算力和上層AI應(yīng)用相對(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，其相對(duì)處于非紅海狀態(tài)。

隨著未來大模型和國(guó)產(chǎn)算力硬件的持續(xù)發(fā)展迭代，中科加禾的使能工具鏈方案，必將在降低模型落地成本和硬件應(yīng)用難度方面，顯現(xiàn)極高的稀缺價(jià)值，成為AI產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)鍵卡位者。