科技前沿突破 - 中国在"十四五"期间实现多项重大科技突破，包括集齐船舶工业皇冠"三颗明珠"、全球首座第四代核电站商业运行、国产大飞机交付、中国空间站全面建成运营及嫦娥六号月球采样返回[1] - 阿里原初引力波探测实验一期2025年7月实现首光观测，成功获取150GHz频段月球和木星辐射清晰图像，标志我国在宇宙起源探索领域取得重大进展[3] - 深空探测领域嫦娥六号样品揭示月背28亿年前火山活动，量子科技领域实现51个超导量子比特簇态制备刷新世界纪录，生命科学领域异体CAR-T细胞疗法为自身免疫性疾病治疗带来新突破[3] - 中国热点论文数量世界占比持续增长，截至2024年7月世界排名保持第一位[3] 产业创新转化 - 麒麟软件2025年8月发布基于6.6内核的桌面与服务器操作系统，系首个采用该内核的商业版国产系统，为人工智能应用部署和产业数字化转型提供新基座[6] - 2024年全社会研发经费投入较"十三五"末增长近50%，增量达1.2万亿元，推动创新势能向经济动能持续转化[6] - "人工智能+"为代表的新产业、新业态、新商业模式加速落地，2024年"三新"经济增加值超过24万亿元，相当于北京、上海、广东地区生产总值总和[6] - 2025世界人工智能大会期间中国科学院多家机构联合推出"磐石·科学基础大模型"，直抵科研范式内核并解放科学家创造力[8] 创新生态建设 - 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，通过人工智能应用发展确定性应对技术和外部环境不确定性[9] - 中国作为全球创新重要一极的影响力持续提升，由科技大国向科技强国迈进已具备坚实基础[9]

AI时代服务器操作系统的战略重要性 - AI重构各行业 服务器操作系统成为支撑大模型应用稳定运行的关键 上承模型应用 下接多元算力 [2] - 2025年全球AI服务器市场规模将突破1200亿美元 操作系统从被动适配硬件的工具进化为主动定义算力的中枢 [3] - 操作系统不仅是技术突破试验场 更是全球科技产业争夺的战略制高点 [3] AI对服务器操作系统提出的核心需求 - 需实现全架构兼容与动态资源调度 AI大模型训练需同时调用CPU GPU DPU FPGA等多元化算力 对硬件兼容性提出前所未有挑战 [3] - 需突破性能瓶颈与保障集群稳定性 万亿参数模型面临TB级显存需求和万卡集群故障率累积问题 [3] - 需实现AI原生设计与自我进化 操作系统从工具进化为智能体 成为调取大模型和智能体的底层核心 [4] - 需保障数据隐私与全生命周期安全 医疗金融等敏感领域AI应用对数据安全提出严苛要求 [5] - 需统一软件硬件生态 芯片厂商各自为政的SDK和驱动形成严重软烟囱 生态复杂度成为最大挑战 [5] 服务器操作系统智能化升级的技术路径 - 学术派提出用大模型打造操作系统内核进行智能资源分配 但存在延迟性问题 业界领先推理性能处于50毫秒吞吐量 而内核需微秒级甚至亚微秒级响应 短期内无法实现 [4] - 大模型内核方案存在Token资源极大浪费 成本极高 目前无法商用落地 [4] - 另一方向是在原有操作系统内核基础上通过MCP适配实现智能化升级 该方案相对更易实现 [5] - 龙蜥操作系统实现对x86 ARM RISC-V等各体系结构芯片的完善支持 提供最新芯片支持 [6] 系统厂商与云服务商的实践重点 - 需高效利用GPU算力同时让CPU充分工作 避免CPU算力闲置 [5] - GPU显存调度优化需推进新硬件协议 技术难点存在但更需打通生态解决适配性痛点 [5] - 操作系统需连接多样化硬件与软件 为云计算调度弹性及大模型训练推理提供稳定安全高效保障 [5] AI与操作系统的双向赋能关系 - 需实现System for AI 解决异构算力调度问题 在硬件层面实现从单一适配到多元融合转变 [6] - 操作系统需成为算力智能调度引擎 实现从静态分配到动态优化 未来不仅是算力管理者 更成为智能决策中枢 [7] - 需实现AI for System 将AI能力植入操作系统 目前操作系统的构建管理过程已可通过智能体辅助 但大多功能仍处于辅助阶段需人工接管 [7] - AI for System最佳应用场景是智能运维助手 通过AI提供预警及自动化运维操作 减少避免宕机 提升系统稳定性和可用性 [8] 产业生态协同与标准化建设 - 龙蜥社区成立龙蜥智算基础设施联盟 联合20余家AI芯片厂商 服务器厂商 操作系统厂商 大模型及AI应用开发商 [9] - 联盟以开源开放求同存异为宗旨 目标打造AI原生操作系统 形成开放兼容AI生态体系 增强国内AI产业链竞争力 [9] - 联盟将建立系统兼容性测试基准 围绕GPU兼容性测试形成一致性标准规范 减少GPU与不同商业版适配工作量 [10] - 构建统一标准技术规范 提升AI基础设施可靠性 统一维护更新社区主线版本KABI白名单 加强上游原生版本兼容能力 [10] - 建设开源AI框架与国内AI芯片适配平台 做好系统全栈适配及性能优化 [10]