昨晚搞到凌晨三点，终于用国产芯片跑通了第一个模型。准确率比英伟达低了两个点，训练时间多了快一倍，但至少——它能跑了。
关上电脑的时候我在想：如果明天GitHub真的被封了，中国还有多少AI项目能正常迭代？
我们的技术栈有多“美国”？
每天早上打开电脑，就是一场“美国技术博览会”：
GitHub是微软的，PyTorch是Meta的，CUDA是英伟达的，TensorBoard是谷歌的，连我们用来讨论“国产替代”的Slack都是美国公司的。
去年我们团队统计过，一个AI项目从开发到上线，要碰28种主要工具，其中23个是美国公司主导的。最讽刺的是，连代码里写的注释都是英文。
我的“去美化”踩坑实录
第一坑：文档的坑
国产框架的文档，像是用谷歌翻译了一遍又一遍。关键参数的解释永远语焉不详，示例代码跑起来十有八九报错。你问技术支持，他们经常回你一句：“这个功能还在完善中。”
第二坑：社区的坑
在Stack Overflow上搜PyTorch问题，有几十万个回答。搜国产框架，最新问题可能是一年前提的，下面零回复。你遇到的每个坑，都得自己一点点刨出来。
第三坑：生态的坑
用PyTorch时，想加个可视化工具，pip install一下就好。用国产框架时，发现连个像样的性能分析工具都没有。所有东西都要自己从头造，造轮子造到怀疑人生。
硬件：离开英伟达的日子
拿到第一张国产AI芯片时，参数很漂亮——接近A100的性能，价格便宜三成。
实际用起来才发现，参数只是纸上谈兵：
训练同样的模型，速度只有英伟达的六成。这还不是最要命的，最要命的是调试——错误信息经常是一串看不懂的代码，你得像侦探一样反推哪里出了问题。
有次训练莫名其妙崩了，技术支持看了三天日志，最后说：“可能是我们的驱动有个小bug，下个版本修复。”
“下个版本什么时候？”
“还不确定。”
开源的真相
很多人说，开源软件怕什么，代码都公开的。
但开源不等于你能掌控。PyTorch的代码有上百万行，国内能完全吃透的不超过百人。就算你能fork一份，生态怎么办？那些好用的工具会跟着你迁移吗？学术圈的论文会用你的版本吗？
现实是：Meta在PyTorch上每年投入几百人，我们哪家公司养得起这样的团队？
我们在做的“备胎计划”
虽然难，但不能不准备。我们团队现在分三步走：
第一步：双活
关键模型同时维护两套代码，一套给英伟达，一套给国产芯片。每次更新都要测两边，工作量翻倍，但至少能跑。
第二步：解耦
把业务逻辑和框架代码彻底分开。就像把房子建在轮子上，哪天地基不行了，还能拖着走。
第三步：扎根
深度参与一两个开源项目，不再只是用，还要能改、能贡献。从使用者变成共建者。
如果你现在就要行动
别等政策来了再动手，那时候就晚了：
个人开发者
今天就把GitHub仓库同步到Gitee，就当买份保险。学学国产框架，哪怕只是跑通一个Demo。
技术主管
指定团队里的两个人专门研究替代方案，每个月汇报进展。关键系统开始做框架解耦。
公司决策者
认真评估一次“断供风险”，算算如果真的发生，公司能撑多久。该投的钱早点投，该建的能力早点建。
最后说几句实话
搞国产替代这半年，是我职业生涯最累的半年。进展慢，坑又多，经常想放弃。
但每次想放弃的时候，我就想起二十年前的中国软件行业——连个像样的操作系统都没有。现在至少我们有的选，虽然这个选择还很糟糕。
这条路注定难走，会慢，会走弯路，会被人嘲笑。但有些路，不走就永远被人卡着脖子。
昨晚模型跑通的那一刻，虽然结果不完美，但我知道——我们至少还在跑道上。
问个实际的问题：
你们团队现在对技术国产化到什么程度了？
A. 老板觉得想太多，继续用国外的
B. 领导说要搞，但没见实际行动
C. 已经开始试点，选了一两个项目试水
D. 核心系统已经切换，有完整方案
直接回字母，想听听大家的真实情况。
