一个算力生态从“能用”到“好用易用”，中间隔着什么？ 过去几年，国产AI算力行业长期存在一种割裂：硬件参数不断刷新，但是当开发者真正落地时，大量时间却依然消耗在环境配置、异构迁移、算子适配和反复踩坑上。 随着大模型训练进入千卡级协同、科学计算走向长周期稳定运行，这种割裂的代价被进一步放大了——开发效率本身，开始成为衡量算力平台竞争力的重要指标。 在最近的鲲鹏昇腾开发者圆桌上，一个很有意思的现象是，无论是做高性能计算的清华团队和中科大团队，还是做大模型预训练的AIGCode，他们谈论最多的，都不是芯片参数，而是开发效率。…