龙蜥智算联盟启航：AI时代下国内操作系统的突围与创新

国内操作系统要向何处去？在AI时代，这是整个行业必须面对的问题。

当前，全球AI技术正经历爆发式增长，大模型、生成式AI等技术突破不断涌现。据权威机构IDC预测，2025年全球AI市场规模将突破5000亿美元。在这一背景下，操作系统作为连接硬件与应用的关键纽带，正面临前所未有的变革需求。传统操作系统架构已难以满足AI时代对高性能计算、分布式推理、异构算力管理等新需求，AI原生操作系统的概念应运而生。

2025开放计算技术大会日前在北京举行。会上，龙蜥智算基础设施联盟（简称“龙蜥智算联盟”）正式成立，联盟集结了包括龙蜥社区、浪潮信息、FlagOS社区等20余家行业领军企业和科研机构，以“打造AI原生操作系统、形成开放兼容的AI生态体系、增强国内AI产业链竞争力”为目标，聚焦开源大模型等AI技术落地过程中的兼容适配、系统稳定性、人才培养以及AI安全等问题，持续推动AI技术发展创新。

国内操作系统百花齐放，龙蜥智算联盟指明方向

纵观国内操作系统发展历程，从早期的技术跟跑，到逐步实现并跑，这其中离不开整个行业的共同努力。如今，以龙蜥、麒麟、统信等为代表的国内操作系统社区和商业发行版已形成一定规模。

据亿欧智库统计，2024年国内通用操作系统市场达到34.1亿元规模，而整个中国操作系统规模应该在191亿-250亿元之间，说明国内操作系统市场潜力巨大，而龙蜥社区作为其中的佼佼者，自2019年成立以来发展迅速，目前社区拥有超过1000家成员单位，操作系统装机量已突破800万。

由此看来，本次龙蜥智算联盟的成立也是水到渠成，是整个行业发展的必然结果。正如龙蜥智算联盟主席宋卓在会后采访中提到的那样：“联盟成立一个很重要的目的，就是希望通过上下游的结合，从云的角度，从基础设施角度，包括服务器，包括芯片，一直到大模型，能把整个的技术栈端到端地串联起来”。

当然这种“串联”并不是一蹴而就的，国内操作系统市场面对的是数量庞大的软件提供商、应用服务商，还有多样化的操作系统商业版本，更面临技术、生态、产业协同等一系列问题。比如，不同社区和厂商的技术路线差异导致严重的兼容性问题；在AI原生支持、性能优化等前沿领域的技术积累不足；商业闭环尚未完全形成，国际技术竞争不断加剧等等，这都对国内操作系统的发展构成了多重障碍。

“千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金”。正因为行业发展的多样化与复杂化，才更凸显了龙蜥智算联盟的成立具有重要的战略意义。一方面，该联盟集结了产业链上下游20余家领军企业和科研机构，致力于打造开放兼容的AI驱动系统软件生态；另一方面，也改变了整个行业“群龙无首”的态势，尤其是对于产业链上下游的各层级服务商来说，大家也有了统一的目标和指引，未来在产品设计、技术路线选择、生态应用等方向也更有了明确性。

对此，身为联盟发起成员的浪潮信息系统软件产品部总经理苏志远也表达了自己的观点。在他看来，AI加速器与操作系统不同版本进行适配时会导致大量重复工作。通过联盟协作，“我们联合社区共同完成了龙蜥操作系统内核主线版本KABI白名单的更新，新增800+ KABI，以支持适配更多新型GPU产品特性。”由此看来，龙蜥智算联盟引领的标准化工作不仅降低了技术门槛，也为整个产业的协同发展奠定了基础。

立足开源AI框架，构建统一标准技术规范

时至今日，龙蜥操作系统装机量已经突破800万套，商业版达到14个，服务客户超100万。从应用层面来看，不同版本适配工作占用企业人力和设备，适配过程中存在大量重复工作，延长了AI应用部署周期。因此，龙蜥智算联盟成立的首要目标就是将制定GPU兼容适配测试指南，通过统一驱动基线以及规范、标准建设，降低GPU厂商与龙蜥不同商业发行版的适配复杂度，减少开发和维护成本，实现AI硬件与龙蜥操作系统的原生适配，形成开放兼容的AI软硬件技术和生态体系，推动国内外AI技术创新和生态发展。

当然，从芯片到应用的完整AI技术栈需要多个维度的协同努力，其中既包括了对多元算力的支持、系统软件的优化，也覆盖了AI框架的完善以及上层应用的开发。正如龙蜥社区技术委员会主席杨勇所强调的：“只有打通全技术栈，才能真正降低AI应用门槛。”为此，龙蜥智算联盟将重点解决各技术层之间的接口标准化和性能优化问题，推动形成完整的产业生态。

“OS+AI是操作系统产业未来发展的重要方向。我们成立龙蜥智算联盟的核心理念是面向Qwen、DeepSeek等开源大模型，优化底层操作系统和系统软件。我们将通过资源共享、技术交流等形式，与合作伙伴共同建立异构一云多芯生态兼容的适配基线和规范，实现AI硬件与龙蜥操作系统的原生适配，降低GPU厂商与龙蜥不同商业发行版的适配复杂度，减少开发和维护成本。”

为此，龙蜥智算联盟也制定了分步骤、分阶段的策略。首先，建立系统兼容性测试基准，减少GPU与不同商业版适配工作量；其次，统一维护并更新社区主线版本KABI白名单，加强上游原生版本兼容能力；第三，建设开源AI框架与国内AI芯片的适配平台，做好系统全栈适配及性能优化；最后，构建统一的标准技术规范，提升AI基础设施可靠性。

“可以预见，AI应用未来就会像微信小程序，支付宝小程序一样，可能有更多中间的运行环境的开发商做更多的事情，让大家更容易接入。当然包括云计算也有相应的门槛更低的集成方式。”杨勇解释道。

当然，技术创新离不开人才培养，尤其是对于AI技术来说，更需要整个产业界的多方协同，因此龙蜥智算联盟也非常注重产学研协同创新。目前，联盟已吸纳清华大学、上海交通大学等知名高校加入，这种合作模式能够将学术界的创新研究与企业界的工程实践相结合，加速技术转化。正如龙蜥智算联盟主席宋卓所说：“高校在AI基础研究方面具有独特优势，而企业更了解实际需求。通过联盟平台，我们可以实现优势互补。”这种产学研深度融合的创新模式，将为国内操作系统的技术突破提供持续动力。

在创新方面，“AI原生操作系统”是龙蜥智算联盟提出的重要发展方向，这符合当下乃至未来智能化的大趋势。与传统操作系统相比，AI原生操作系统需要在架构、功能和智能化等多个维度实现突破。在架构层面，需要支持大规模分布式训练和推理，优化异构计算资源管理；在功能层面，要内置AI加速库和优化工具，支持动态资源调度；在智能化方面，则要实现系统自优化、智能运维等高级功能。

杨勇对此进行了深入阐释：“AI原生不是要完全重构操作系统，而是通过渐进式创新，让操作系统更好地适应AI工作负载。”这种务实的技术路线，既保证了系统的稳定性，又能逐步融入AI时代的新特性。在具体技术攻关方面，联盟将重点聚焦三大方向：性能优化技术、安全可信技术和标准化工作。

FlagOS社区秘书长朱其罡也分享了他们的成果：“FlagOS社区成立于今年2月份，也是业界比较早看到大模型技术前沿优势，部署比较早的研究院。如今我们已经开发了200多个高性能算子，其中76%的性能超过CUDA实现。这些成果将通过龙蜥智算联盟共享，推动整个生态发展。”未来FlagOS社区也将和龙蜥社区在技术路线、质量保证、基础设施层面保持紧密合作，共同推动AI开源系统技术的落地，加速更多大模型在多芯片的广泛应用。

除技术创新外，在产业生态构建方面，龙蜥智算联盟也将坚持开放、中立、协作的发展理念。通过技术开源、标准开放、社区开放三个维度，构建健康的产业生态。在商业模式上，龙蜥智算联盟支持开源社区版与商业发行版并行、基础软件与增值服务结合等多种形式，为商业创新提供了广阔空间。

展望未来，龙蜥智算联盟制定了清晰的发展路径：短期目标是完成基础技术栈整合，建立初步的标准化体系；中期目标是形成完整的AI原生操作系统技术体系，构建成熟的产业生态；长期愿景则是打造全球领先的AI基础设施生态，推动国内操作系统实现从跟跑到领跑的跨越。“我们还是希望大家围绕目标形成共识，并结合我们真实的技术问题、生产问题去展开，大家共同投入或者贡献，一起去解决公共性的问题。”宋卓表示。

“独行快，众行远”。当前，我们正处在信息技术产业变革的关键时期，也正面临从底层硬件基础设施到操作系统再到上层应用的全方位智能化创新，AI技术也正在深入千行百业，改变传统的应用策略和习惯。而这次龙蜥智算联盟的成立，也为国内操作系统的发展提供了新的契机。通过技术创新、生态共建和产业协同，国内操作系统有望在AI时代实现弯道超车，也需要更多类似的产业联盟与协作，共同推动国内操作系统迈向新的高度，为数字中国建设提供坚实的基座支撑。