在技术主权的博弈中，我们为什么要押注OpenCL？
2025年的今天，世界比以往任何时候都更加清晰地展现出一场看不见硝烟的博弈——科技主权之争。从先进制程芯片的管控，到AI大模型所依赖的算力平台，美国正以前所未有的力度，对中国科技能力实施封锁。而这一切的核心，不仅仅在于硬件的制造，更在于底层软件语言的“生杀大权”。就在这样的大背景下，一个曾被许多人忽略的名字——OpenCL，开始进入大众视野。它或许不是全新的技术名词，但在今天的意义，已远远超出它本身所承载的“编程接口”角色。
自ChatGPT带动AI浪潮以来，全球对高性能算力的渴望空前高涨。谁掌握GPU，谁就拥有了构建AI模型的主动权。但现代GPU的驱动语言，早已不再是传统意义上的通用C++。以英伟达为代表的厂商，借助自家闭源的CUDA语言，在全球范围内几乎一统GPU编程的江湖。然而对于中国而言，CUDA却已成为一道高墙——封闭、不可控，并且越来越难以使用。
在过去几年中，我们并非没有能力设计GPU芯片，但却苦于无法构建完整的算力生态。底层语言的缺失，使得中国的GPU产品难以在AI、图形、科研等核心领域落地。算力芯片如同造好了发动机却没有操作系统，难以“跑起来”。
也正因如此，越来越多芯片企业、高校和科研团队，开始把目光投向OpenCL。这是一种由Khronos组织主导、面向异构平台的开放标准计算语言，支持CPU、GPU、FPGA等多种设备。与CUDA不同，OpenCL没有绑定硬件厂商，更不会被某个国家或企业“卡脖子”。在当前中美科技割裂的趋势下，OpenCL成为为数不多的“中立语言”，天生具备自主可控的技术属性。
如今，国产CPU企业如兆芯、鲲鹏已经实现对OpenCL的底层支持，国产GPU厂商如乘影、景嘉微、登临科技也陆续将OpenCL作为其生态构建的首选语言。多个国家重点实验室和高校，如清华大学、浙江大学等，正在以OpenCL为基础展开底层GPU算法研究。这种趋势的本质，是中国工程师试图在算力主权的缺口中，重新建构通往未来的“语言桥梁”。
但学习OpenCL的意义并不仅仅在于“替代CUDA”。更重要的是，它将成为我们打造真正“国产算力闭环”的关键起点。从底层芯片架构，到调度运行时系统，从AI算法加速，到上层框架兼容，OpenCL承接着硬件和应用之间的通路。如果缺失这一层，所有国产算力生态的努力，都很难串联成一套可用的解决方案。
与此同时，产业需求也正迎来转折点。越来越多AI公司在采购国产GPU时，发现一个共性问题：缺乏懂得OpenCL的开发者。他们的模型迁移、算法部署甚至基本的图像并行处理，都被这个语言门槛卡住。而在清华、哈工大等高校相关课题组中，也频频传出对“掌握OpenCL人才”的急迫需求。OpenCL开发者正处在供需极度失衡的风口。
有人说，软件不是“主权”的象征。但今天我们看到，连一种语言都可以被禁运、一个框架都可能被下架时，选择一门开放、可控、强大且适配中国算力生态的语言，不再是技术问题，而是方向选择。
OpenCL，也许不会是所有人都会学的语言。但对于这一代希望深入AI底层、参与国产芯片崛起的开发者来说，它值得你押注。
文章来源：OpenSNN（一个好玩有趣的通用人工智能资讯平台和AI创作社区，关注人工智能领域开源技术的发展，汇聚相关资讯和资源。邀您来写好玩有用的科技原创文章） 站位支持
页:
[1]