【赛迪网讯】由联合国国际电信联盟（ITU）与50多个联合国机构合作主办的AI for Good全球峰会于7月7日至10日在瑞士日内瓦召开。北京智源人工智能研究院（BAAI）牵头研发的众智FlagOS——面向多种AI芯片的开源统一系统软件栈——荣获全球AI for Good优秀案例大奖。作为支撑全球开放AI计算基础设施的重要技术底座，FlagOS让最新AI模型不再受限于单一高端算力平台，而是能够运行在多厂商、多代际、多类型的AI计算资源之上，为全球用户提供更加开放、多元、可负担的算力选择；同时，也让上一代和异构算力资源能够继续承载先进AI模型，服务于教育、科研和创新应用，为发展中国家弥合AI基础设施鸿沟、推动人工智能教育普惠提供了具有现实可行性的中国方案。智源研究院受邀出席颁奖典礼，并以“FlagOS: Building a Global Open AI Computing Infrastructure for Universal AI Benefit”为题进行获奖分享。 

AI for Good全球峰会是联合国系统中规模最大、影响力最广的人工智能主题年度盛会，由国际电信联盟（ITU）联合50多个联合国机构共同主办，长期汇聚各国政府、国际组织、产业界、学术界和社会创新力量，推动人工智能技术服务联合国可持续发展目标（SDGs）。作为全球人工智能向善领域的重要国际平台，本届峰会吸引了来自全球多个国家和地区的政府代表、国际组织负责人、科技企业、研究机构、创业团队和公益组织广泛参与。本届峰会围绕人工智能发展的战略方向、人工智能与创新的未来、负责任的人工智能开发，以及面向科学、基础设施和包容性未来的开放式人工智能生态系统等重点议题展开深入研讨。峰会现场还对荣获最佳案例大奖的团队进行颁奖，表彰在推动人工智能造福全球社会方面具有突出贡献和示范价值的创新实践。

全球AI算力鸿沟：开放计算势在必行

根据世界银行和Epoch AI等机构的数据，全球AI基础设施和前沿创新高度集中于少数高收入经济体。世界银行2025年报告显示，高收入国家拥有全球77%的托管数据中心容量。AI技术虽然有望弥合人才差距，但算力资源的不平等正在构建新的数字壁垒——发展中地区缺乏算力支撑，在AI教育、应用开发和技术创新方面面临系统性障碍。 

与此同时，算力加速迭代、多芯片生态蓬勃发展，但不同架构之间的编程模型、算子实现与通信协议互不兼容，AI算力碎片化、软硬件适配壁垒、算力流转困难等痛点愈发凸显，成为制约人工智能规模化落地的核心瓶颈。这意味着，即使拥有硬件资源，缺乏统一软件支撑的地区仍然难以有效利用算力。

针对这一全球性挑战，智源研究院提出“开放计算”（Open Compute for AI）理念：通过开源统一的系统软件栈，屏蔽底层硬件差异，将全球范围内分散、异构的AI算力资源转化为任何人都可以便捷使用的基础设施，从根本上降低AI创新的算力门槛。

众智FlagOS：一套开源软件栈适配32款AI芯片，支撑全球AI算力普惠

众智FlagOS是由北京智源人工智能研究院牵头研发的开源统一AI系统软件栈，面向多芯片、多模型、多场景的AI计算需求，致力于破解先进AI模型对单一高端算力平台的依赖，让模型能够在更加多元、可获得、可负担的计算资源上迁移、部署和运行。作为支撑开放AI计算基础设施的关键技术底座，FlagOS的核心价值，不仅在于提升模型部署效率，更在于让全球范围内分散、异构、不同代际的AI算力资源重新被组织、被调度、被使用，从而降低AI创新和AI教育的算力门槛。

目前，众智FlagOS 2.1已适配18家芯片厂商的32款芯片型号，覆盖NVIDIA、NPU、GPGPU、DSA、RISC-V AI、ARM等多种架构，是当前全球支持AI芯片种类最多的开源AI系统软件栈之一。更重要的是，FlagOS正在形成“新模型发布、多芯片快速适配”的系统能力：以DeepSeek V4为例，FlagOS可实现最新模型发布后Day 0多达10款芯片平台的同步适配，使原本主要依赖英伟达高端芯片，特别是Blackwell等最新一代算力平台的前沿模型，能够运行在更多英伟达芯片型号以及国产AI芯片之上，显著降低先进模型落地对单一高端硬件的依赖。

这一能力直接体现了FlagOS对AI算力普惠的技术价值。对于算力资源充足的大型机构，FlagOS提供了跨芯片、跨平台的灵活部署选择，减少对单一硬件生态的锁定；对于中小企业、高校和科研机构，FlagOS能够让更多中小规模大模型高效运行在成本更低、部署更灵活的计算平台上，例如ARM等低功耗、低成本芯片，为AI应用开发和教学实验提供更加经济的技术方案；对于发展中国家和欠发达地区，FlagOS则可以将已有数据中心的异构算力、上一代芯片和未被充分利用的计算资源转化为可运行先进AI模型的开放实验环境。

因此，FlagOS所推动的“开放计算”并不是简单增加算力供给，而是通过统一系统软件栈释放已有算力资源的潜能：让过往投资建设的数据中心继续服务于最新AI模型，让out-of-date芯片延续硬件生命力，让under-utilized资源被更广泛地用于AI教育、科研和创新应用。这不仅提升了AI基础设施的使用效率，也延长了硬件投资周期，减少资源浪费，体现了面向可持续发展的AI基础设施建设理念。 

在技术体系上，FlagOS通过统一算子库、统一AI编译器、统一并行训练与推理框架、跨芯片通信库和插件化生态，连接主流AI框架、开源模型和多样化芯片平台，帮助开发者更低成本地完成模型迁移、适配、验证和部署。FlagOS已支持90%以上主流开源大模型的多芯片部署，覆盖DeepSeek、Qwen、面壁MiniCPM、智谱GLM、MiniMax、混元、阶跃Step等模型体系，并持续推进语言模型、多模态模型、具身智能模型、世界模型等前沿模型在多种AI芯片上的快速落地。

全球开放计算倡议：从技术突破到教育普惠

技术的价值最终体现在应用与普及。基于FlagOS的技术能力，智源研究院联合多方合作伙伴发起了“全球开放计算倡议”（Global Open Compute Initiative for AI），核心理念是将全球范围内未充分利用的AI算力资源，通过FlagOS统一纳管，转化为发展中地区可便捷访问的开放算力基础设施。

该倡议的首个旗舰项目——“中非AI人才培养计划”（China-Africa AI Talent Development Program）已取得阶段性成果：2026年4月15日至30日，智源研究院联合非洲联盟非洲科学研究与创新委员会（AU-ASRIC）及北京大学共同启动首期培训，邀请来自10个非洲国家的高校教师参加。

项目依托FlagOS搭建“开放计算在线实验室”，将来自3家厂商的超300张异构AI加速卡统一纳管为一个算力池，参训学员通过统一接口即可访问多样化算力资源，无需关注底层硬件差异；首批非洲教育工作者已将AI课程引入埃塞俄比亚、喀麦隆等国的大学课堂，更多高校正在筹备加入。

该计划从10个国家起步，目标在2026年赋能超过1000名学生，并在后续年度持续扩大覆盖范围。下一阶段，智源研究院将携手AU-ASRIC、联合国教科文组织（UNESCO）等更多全球合作机构，启动第二期全球开放计算AI人才教育计划，将开放AI教育推广到更多发展中地区。

在推动国际教育项目落地的同时，众智FlagOS也正在进入中国高校课程体系与教学实践，逐步形成以“统一算力底座、标准化课程内容、可复现实验环境”为核心的AI系统教学范式。目前，FlagOS已完成面向中国高校的48学时标准课程体系建设，覆盖5大核心模块，并在4所高校开设正式课程，累计覆盖超过700名学生；相关课程与实验环境也已部署至头歌实践教学平台、启悟学习社区、腾讯LearnBuddy等主流教学平台，形成可复用、可推广的教学实施体系。通过这一实践，开放计算不仅服务全球南方国家的AI教育普惠，也同步支撑中国高校AI人才培养体系的规模化升级，成为面向更广泛教育群体的基础设施级能力底座。

从开源统一的系统软件栈FlagOS，到ITU-T国际标准的制定，再到面向全球南方的开放计算教育实践，智源研究院正在以“开源技术+国际标准+全球协作”三位一体的路径，将AI算力从少数国家的专属资源，转变为全人类共享的基础设施。正如林咏华在峰会上所呼吁的：“Let us empower the next generation together—with open compute, open education, and open opportunities for the AI era.”

面向未来，众智FlagOS将继续以开源协作推动多芯片AI生态融合，降低先进AI模型跨硬件迁移、部署和使用门槛，让更多国家、机构、开发者和学习者能够基于可获得、可负担、可持续的算力资源开展AI教育、科研创新和产业应用。智源研究院将持续推进FlagOS开源生态建设与全球开放计算实践，以技术创新释放多元算力价值，以开放协作促进AI能力普惠，让更多人、更多地区、更多组织能够平等参与人工智能发展进程，共享智能时代的技术红利。