AI简化海市蜃楼：“统一技术栈”会否只是一个更强的金色牢笼？
引言: 开发者们正被AI软件的复杂性所淹没，拼命寻找救命稻草。由Arm等硬件巨头所倡导的“简化”AI堆栈的承诺听起来像是一线曙光，但作为一名资深观察者，我却不禁会想，我们是否只是在用一套问题换取另一套问题，这可能是一种更隐蔽、更深的厂商锁定。
核心提炼
- AI软件开发持续的碎片化问题，尽管多次尝试统一，却仍是关键瓶颈，阻碍了普及应用并推高了成本。
- 大型硬件厂商正通过紧密的软硬件协同设计，日益塑造软件层面，这在提供性能优势的同时，也存在集中控制人工智能生态系统的风险。
- “简化”这个概念本身往往是一个动态的目标；在高层次上显得更简单的东西，可能会掩盖关键的性能调优能力，或者在技术栈的更深层引入新的依赖。
深度解读
碎片化的AI软件栈阻碍创新的论调由来已久；在瞬息万变的技术世界中，这已是屡见不鲜的抱怨。这篇聚焦于“简化AI栈”的文章，读来让人似曾相识。开发者确实在不断涌现的各种硬件（从英伟达GPU到定制NPU以及基于Arm的SoC）上适配模型，浪费了无数时间，而每种硬件都有其独特的特性、工具链和优化库。这种“胶水代码”问题真实存在、代价高昂，是阻碍AI从研究实验室走向规模化生产的真正障碍。
所提出的解决方案——统一的工具链、跨平台抽象层以及ONNX和MLIR等开放标准——代表着合乎逻辑的一步。从历史上看，每一次重大的计算范式转变最终都倾向于抽象和标准化，以实现主流采用。想想Java的“一次编写，随处运行”或操作系统接口的标准化。AI在这方面的需求也概莫能外。
然而，症结一如既往地在于实施，更关键的是由谁来控制实施。这篇由Arm发布的文章强调了“软件考量如何影响IP和芯片设计层面的决策”。这不仅仅是良性的简化；这是硬件制造商为将其生态系统更深地嵌入软件栈而采取的战略举措。当Arm通过Kleidi库和特定的ISA扩展等举措，推动“计算平台与软件工具链之间更紧密的耦合”时，他们实际上是在从基础层面规定开发者将如何与AI进行交互。
尽管这种协同设计能够带来显著的每瓦性能提升，这在资源受限的边缘设备尤为关键，但它也为开发者提供了强大的动力，促使他们留在该供应商的生态圈内。“可移植性”的承诺往往转化为“在我们生态系统内的可移植性”，这与真正的硬件无关性相去甚远。行业对“开发者优先生态系统”的推崇，反而可能导致开发者受制于那些提供最即时便利的平台，即便这会限制他们长期的选择。诸如Arm在超大规模数据中心崛起等“现实世界信号”印证了这一转变，这表明Arm战略性垂直整合的实际胜利，而非通用简化的纯粹胜利。我们以前也曾见过这种情况：易用性往往伴随着灵活性和选择方面微小却重大的代价。
对比观点
梦想真正简化、普遍可移植的AI堆栈固然吸引人，但这可能与尖端AI的本质存在根本性冲突。硬件多样性（GPU、NPU、专用加速器）的根本原因在于为特定工作负载实现峰值性能。抽象层，就其本质而言，会引入开销，并可能掩盖对前沿优化至关重要的硬件层面细微之处。竞争对手或纯粹主义者可能会争辩说，任何“统一工具链”本质上都将是一个最低公分母解决方案，无法充分利用专用芯片的独特能力。此外，那些被吹捧的“开放标准”本身也常常成为战场，不同派别推行各自的解释，导致新的碎片化形式而非真正的互操作性。将安全性、隐私和信任“内置”到一个简化堆栈中，而无需在整个硬件-软件连续体上付出大量专业努力的这种想法，也显得过于乐观，尤其随着模型和部署场景持续多样化。
前景探讨
在未来一到两年内，我们无疑将看到主导性的软硬件生态系统进一步整合，而非一个真正开放、普适简化的AI栈。像Arm这样的硬件厂商将继续大力投资其软件产品，使其平台对寻求即时生产力提升的开发者更具吸引力。我们很可能会看到这些“简化”的封闭生态系统之间展开激烈竞争，每个都承诺为自己的架构提供最佳性能和最简单的部署方式。最大的障碍将是如何管理AI模型本身的快速演进——新的架构、更大的参数和新颖的推理技术将不断挑战任何“简化”框架的刚性。此外，对超低延迟、高度优化的边缘AI日益增长的需求将继续促使开发者转向底层、特定硬件的调优，有效地打破抽象层，并提醒我们，在这样一个动态领域中，真正的简化往往是一个难以实现、仅仅是愿景的目标。
原文参考: Simplifying the AI stack: The key to scalable, portable intelligence from cloud to edge (VentureBeat AI)