AI時(shí)代，服務(wù)器OS面臨更多挑戰(zhàn)
在 AI 大模型時(shí)代，異構(gòu)計(jì)算需求的爆發(fā)式增長(zhǎng)正在重塑服務(wù)器操作系統(tǒng)的底層邏輯。根據(jù) IDC 預(yù)測(cè)，2025 年全球 AI 服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模將突破 1200 億美元，而支撐這一算力洪流的操作系統(tǒng)，正從被動(dòng)適配硬件的 " 工具 " 進(jìn)化為主動(dòng)定義算力的 " 中樞 "。在這場(chǎng)變革中，AI 原生服務(wù)器操作系統(tǒng)不僅是技術(shù)突破的試驗(yàn)場(chǎng)，更是全球科技產(chǎn)業(yè)爭(zhēng)奪的戰(zhàn)略制高點(diǎn)。
第一是，萬億參數(shù)模型需要跨 CPU、GPU、DPU、FPGA、ASIC 的協(xié)同算力，另一方面，數(shù)據(jù)隱私與算力效率成為天平兩端的核心命題，操作系統(tǒng)已從單純的資源管理者進(jìn)化為智能算力中樞。
從需求上看，AI 時(shí)代對(duì)服務(wù)器操作系統(tǒng)提出了幾大需求。首先，全架構(gòu)兼容與動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的需求。AI 大模型訓(xùn)練需要同時(shí)調(diào)用 CPU、GPU、DPU、FPGA 等多元化算力，這對(duì)操作系統(tǒng)的硬件兼容性提出了前所未有的挑戰(zhàn)。
第二是，性能瓶頸突破與集群穩(wěn)定性。萬億參數(shù)模型訓(xùn)練面臨 TB 級(jí)顯存需求和萬卡集群故障率累積問題。
第三是，AI 原生設(shè)計(jì)與自我進(jìn)化。操作系統(tǒng)正從 " 工具 " 進(jìn)化為 " 智能體 "。作為調(diào)取大模型、智能體的底層核心，操作系統(tǒng)正在從一個(gè)簡(jiǎn)單的系統(tǒng)軟件，向著更智能化的時(shí)代邁進(jìn)。
目前來看，業(yè)界有兩個(gè)技術(shù)方向，一個(gè)是學(xué)術(shù)派提出的用大模型打造操作系統(tǒng)內(nèi)核，對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的軟硬件資源進(jìn)行智能分配。楊勇認(rèn)為，這種方式從理想上是可行的，但是短時(shí)間內(nèi)落地商用的前景并不明朗，" 因?yàn)榇竽Ｐ屯评泶嬖谘舆t性，業(yè)界領(lǐng)先的推理性能都基本處于 50 毫秒吞吐量左右，但操作系統(tǒng)內(nèi)核需要達(dá)到微秒級(jí)，甚至亞微秒級(jí)的延遲響應(yīng)，從目前大模型技術(shù)上看，短時(shí)間內(nèi)是無法實(shí)現(xiàn)的。" 楊勇指出。
而且這種方式雖然理論上可行，但實(shí)踐起來對(duì)于 Token 資源產(chǎn)生了極大的浪費(fèi)，成本極高，這點(diǎn)也是目前沒法商用落地的關(guān)鍵。
另一方向是，在原有的操作系統(tǒng)內(nèi)核的基礎(chǔ)上，通過 MCP 適配的方式，將操作系統(tǒng)進(jìn)行智能化升級(jí)。楊勇認(rèn)為，這個(gè)方向相對(duì)來說比較好實(shí)現(xiàn)。
第四是，數(shù)據(jù)隱私與全生命周期安全。醫(yī)療、金融等敏感領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)安全提出嚴(yán)苛要求。目前大多數(shù)操作系統(tǒng)都在安全方面進(jìn)行了一些布局。
第五是，軟件、硬件生態(tài)統(tǒng)一。芯片廠商各自為政的 SDK 和驅(qū)動(dòng)形成了嚴(yán)重的 " 軟煙囪 "。對(duì)此，浪潮信息系統(tǒng)軟件產(chǎn)品部總經(jīng)理蘇志遠(yuǎn)表示，從技術(shù)上來講，多元算力對(duì)于操作系統(tǒng)提出的需求基本已經(jīng)可以滿足，目前來看，軟硬件適配，甚至是生態(tài)的復(fù)雜度才是操作系統(tǒng)在 AI 時(shí)代面臨的最大挑戰(zhàn)。因?yàn)槎嘣悩?gòu)算力不僅需要用起來，還需要在此基礎(chǔ)上，對(duì)異構(gòu)算力之間進(jìn)行優(yōu)化和協(xié)同，這就對(duì)服務(wù)器操作系統(tǒng)對(duì)多元異構(gòu)算力的調(diào)度、協(xié)同提出了更高的要求。
無獨(dú)有偶，中國(guó)工程院院士陳純也曾表示，在數(shù)智時(shí)代，操作系統(tǒng)的作用顯得更為重要，" 軟硬件體系在不斷地創(chuàng)新演變，需要通過操作系統(tǒng)連接多樣化硬件與軟件，為應(yīng)用的穩(wěn)定運(yùn)行提供保障。例如云計(jì)算的調(diào)度與彈性，大模型的訓(xùn)練與推理，都離不開一個(gè)穩(wěn)定、安全、高效的服務(wù)器操作系統(tǒng)。"
而無論是浪潮信息這樣的系統(tǒng)廠商，還是阿里云這樣的云服務(wù)商，都在考慮如何更高效利用 GPU 算力的同時(shí)，讓 CPU 也能充分工作，" 我們不希望 CPU 的算力閑著。而在 GPU 層面，顯存調(diào)度優(yōu)化，需要推進(jìn)一些新的硬件協(xié)議，" 蘇志遠(yuǎn)指出，" 我認(rèn)為這方面也存在一些技術(shù)難點(diǎn)，不過更多的還是打通生態(tài)，解決適配性的痛點(diǎn)。"
服務(wù)器OS的智能化升級(jí)
面對(duì)如此多的挑戰(zhàn)，服務(wù)器操作系統(tǒng)的智能化升級(jí)也迫在眉睫。在楊勇看來，企業(yè)如果想應(yīng)用好 AI 大模型和智能體，操作系統(tǒng)是必不可少的一環(huán)，" 企業(yè)通過 AI 原生的操作系統(tǒng)集成業(yè)內(nèi)最好的推理應(yīng)用部署框架，達(dá)到更便捷的部署需求，" 楊勇展望未來 AI 智能體的發(fā)展趨勢(shì)時(shí)指出，" 未來，AI 應(yīng)用會(huì)像微信、支付寶小程序一樣，運(yùn)行環(huán)境開發(fā)商會(huì)做更多事情，讓企業(yè)更容易接入。當(dāng)然包括云計(jì)算也有相應(yīng)的門檻更低的集成方式。"
AI 原生操作系統(tǒng)的概念與云原生類似，需要服務(wù)商將原有的系統(tǒng)軟件在 AI 的環(huán)境下，重構(gòu)一遍。對(duì)此，楊勇表示，AI 與服務(wù)器 OS 的關(guān)系是 " 相輔相成 " 的，一方面要實(shí)現(xiàn) "System for AI"；另一方面，AI 也能反哺操作系統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn) "AI for System"。
在 "System for AI" 方面，AI 原生操作系統(tǒng)首先需要解決的是異構(gòu)算力調(diào)度問題，在硬件層面，實(shí)現(xiàn)從 " 單一適配 " 到 " 多元融合 " 的轉(zhuǎn)變。比如，龍蜥操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)各體系結(jié)構(gòu)芯片的完善支持，提供了包括 x86、ARM、RISC-V 等在內(nèi)最新芯片的支持。
在軟件層面，AI 原生操作系統(tǒng)將成為算力的智能調(diào)度引擎，讓算力從 " 靜態(tài)分配 " 到 " 動(dòng)態(tài)優(yōu)化 "。總體來看，在 "System for AI" 層面，操作系統(tǒng)未來將不僅是算力的管理者，更將成為智能決策的中樞，進(jìn)一步通過軟硬協(xié)同實(shí)現(xiàn)效率突破，通過開源生態(tài)打破技術(shù)壟斷。
在 "AI for System" 方面，服務(wù)器 OS 在為 AI 提供支撐的同時(shí)，也有越來越多的廠商嘗試將 AI 的能力植入到服務(wù)器 OS 中，為服務(wù)器 OS 賦能。在楊勇看來，目前已經(jīng)有很多操作系統(tǒng)的構(gòu)建過程、管理過程可以通過智能體進(jìn)行輔助，" 目前來看，大多功能尚處于輔助階段，仍需要有人進(jìn)行接管，" 楊勇表示。而從應(yīng)用場(chǎng)景上看，如何將 AI 的能力融入操作系統(tǒng)之中，實(shí)現(xiàn) "AI for System"（人工智能支持操作系統(tǒng)），成為國(guó)內(nèi)操作系統(tǒng)研發(fā)方向之一。
目前來看，"AI for System" 的最佳應(yīng)用場(chǎng)景就是智能的運(yùn)維助手，" 一般情況下，用戶對(duì)服務(wù)器操作系統(tǒng)不會(huì)有感知，只有在宕機(jī)的時(shí)候才會(huì)感知到操作系統(tǒng)的存在，" 楊勇指出，" 如果能將 AI 的能力植入到操作系統(tǒng)運(yùn)維工具中，讓 AI 提供預(yù)警，以及自動(dòng)化的運(yùn)維操作，就能快速解決運(yùn)維的問題，減少甚至避免掉很多宕機(jī)情況的發(fā)生，從而提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可用性。"
龍蜥社區(qū)已經(jīng)在操作系統(tǒng)智能化方面進(jìn)行了一些布局。日前，在 2025 開放計(jì)算技術(shù)大會(huì)期間，龍蜥社區(qū)成立了龍蜥智算基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)盟（以下簡(jiǎn)稱 " 龍蜥智算聯(lián)盟 "），該聯(lián)盟成員包括了主流 AI 芯片廠商、服務(wù)器廠商、操作系統(tǒng)廠商、大模型以及 AI 應(yīng)用開發(fā)商等 20+ 公司及機(jī)構(gòu)。
在 AI 生態(tài)碎片化背景下，楊勇向筆者介紹了龍蜥智算聯(lián)盟成立的初衷，他指出，聯(lián)盟將以 " 開源開放 求同存異 " 為宗旨，以 " 打造 AI 原生操作系統(tǒng)、形成開放兼容的 AI 生態(tài)體系、增強(qiáng)國(guó)內(nèi) AI 產(chǎn)業(yè)鏈競(jìng)爭(zhēng)力 " 為目標(biāo)，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，解決大模型等 AI 技術(shù)落地過程中的兼容適配、系統(tǒng)穩(wěn)定性、人才培養(yǎng)以及 AI 安全等問題，打造通用的 AI 原生操作系統(tǒng)，持續(xù)推動(dòng) AI 技術(shù)發(fā)展創(chuàng)新。
具體來看，在芯片廠商層面，龍蜥智算聯(lián)盟成立之后將建立系統(tǒng)兼容性測(cè)試基準(zhǔn)，圍繞 GPU 兼容性測(cè)試形成一致性標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，減少 GPU 與不同商業(yè)版適配工作量，同時(shí)還將構(gòu)建統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)規(guī)范，提升 AI 基礎(chǔ)設(shè)施可靠性；在服務(wù)器 OS 層面，聯(lián)盟將進(jìn)一步統(tǒng)一維護(hù)并更新社區(qū)主線版本 KABI 白名單，加強(qiáng)上游原生版本兼容能力，" 總體來看，龍蜥智算聯(lián)盟成立之后將建設(shè)開源 AI 框架與國(guó)內(nèi) AI 芯片的適配平臺(tái)，做好系統(tǒng)全棧適配及性能優(yōu)化。" 楊勇如是說。
在大模型、智能體快速發(fā)展的背景下，服務(wù)器操作系統(tǒng)不再是 " 沉默的后臺(tái) "，而是決定算力價(jià)值的核心變量。當(dāng)龍蜥、OpenCloudOS 等國(guó)內(nèi)開源操作系統(tǒng)及其相對(duì)應(yīng)的開源社區(qū)，在異構(gòu)兼容、智能運(yùn)維、安全隔離等領(lǐng)域建立起更龐大的生態(tài)。未來，操作系統(tǒng)，將不僅是算力的管理者，更是 AI 時(shí)代生產(chǎn)力的底層語言。（本文首發(fā)于鈦媒體 APP，作者｜張申宇，編輯丨蓋虹達(dá)）
