阿里巴巴发布振武V900芯片，平头哥开源SAIL软件栈

中国云厂商的做法正在变。过去是把芯片卖出去，现在要和客户一起围绕芯片建生态。量子位在报道9月22日云栖大会时这样描述阿里巴巴集团CEO吴泳铭的演讲。他发布新的AI芯片振武V900，称其为中国最强的计算芯片，性能是此前M890的三倍。

次日，平头哥公布了T-Head SAIL软件栈开放的下一步。SAIL相当于振武芯片的CUDA。这次开源的内容包括PyTorch-for-sail适配、代码迁移工具sailify、算子编写环境Triton-for-sail，以及DeepGEMM-for-sail和FlashAttention-for-sail两个库。首批内容在7月的WAIC上公布，当时开放了SDK、驱动以及性能分析和调试工具。

要解决的问题

把生产迁移到另一套硬件平台的人，都熟悉这套说法：最要紧的是迁移成本。平头哥资深总监陆胜华说得很直接，客户首先问的是要重写多少代码。第二个问题出现在模型跑起来之后。换硬件后性能如果掉到原来的30%到40%，没人会接受这样的迁移。第三是速度。模型每隔几周就出一个新的，客户希望新模型至少能在发布当天跑起来。

加速库开源还从另一个角度改变了力量对比。想写自己算子的客户，有时必须向芯片供应商透露算法细节，而他们并不愿意。拿到架构和代码之后，就可以在企业内部自己完成。平头哥也说明了提交流程：提案、改代码、自动测试、维护者审核，然后发版。据公司称，第一批贡献既来自阿里巴巴内部，也来自外部客户。

谁已经在用

演讲中给出的数据显示，振武芯片服务超过650家客户，覆盖20多个行业。蚂蚁集团已完成主要模型在振武810E和M890上的推理适配，正在做量化和专家并行。小鹏把自动驾驶模型训练迁到了振武集群，并用性能分析工具查找瓶颈。小红书走得更远，基于开源的SAIL自建了迁移和算子优化智能体，加快了生成式推荐模型的上线。

生态里还有一份模型目录。截至2026年9月，ModelScope上架了39个量化模型，覆盖Qwen、DeepSeek和Kimi系列，累计下载超过34.8万次。产品线的历史说明了方向：从2019年的含光800，到2021年的倚天710，再到今天的振武系列。开放并非出于利他。没有可移植的代码，国内外客户就没有理由更换平台。