在人工智能浪潮席卷全球的背景下，YC中國創始人陸奇提出一個重要觀點：人工智能時代，芯片和底層軟件基本都要重做。這一論斷深刻揭示了當前技術發展中的核心挑戰與機遇，尤其在人工智能基礎軟件開發領域，引發了行業對技術棧重構的深度思考。

隨著人工智能從算法驅動轉向系統驅動，傳統計算架構已難以滿足海量數據處理和復雜模型訓練的需求。陸奇指出，人工智能不僅是應用層的創新，更是對底層硬件和軟件體系的全面革新。在芯片層面，傳統的通用CPU架構在并行計算能力和能效比上存在瓶頸，而AI專用芯片（如GPU、TPU、NPU等）通過針對神經網絡計算的優化設計，實現了數量級的性能提升。這種從“通用計算”到“領域專用計算”的轉變，要求芯片設計從指令集、內存架構到計算單元進行全面重構，以支撐大規模模型訓練和實時推理。

在基礎軟件層面，人工智能同樣驅動著操作系統、編譯器、開發框架等核心組件的重塑。傳統軟件棧是為確定性的、規則驅動的任務設計的，而人工智能應用具有高度的不確定性、數據密集性和迭代性。因此，新一代基礎軟件需要解決幾個關鍵問題：

一是異構計算資源的統一調度與管理。AI系統往往需要同時調用CPU、GPU、FPGA等多種計算單元，軟件棧需要提供高效的資源抽象和調度能力，實現算力的彈性分配。

二是數據與計算的高效協同。人工智能模型訓練涉及海量數據的加載、預處理和流水線處理，軟件需要優化數據流與計算流的重疊執行，減少I/O瓶頸。

三是開發效率與部署便捷性的平衡。從TensorFlow、PyTorch等深度學習框架的演進可以看出，基礎軟件正朝著更易用、更靈活的方向發展，同時通過編譯器優化（如XLA、TVM）實現跨硬件平臺的性能可移植性。

陸奇強調，人工智能基礎軟件的重構不僅是技術挑戰，更是生態競爭。開源框架和工具鏈的成熟降低了開發門檻，但如何構建從芯片指令集到上層應用的垂直優化體系，成為企業構建護城河的關鍵。例如，英偉達通過CUDA生態將硬件優勢轉化為軟件開發生態，而新興的AI芯片公司也在積極構建自己的軟件棧以形成差異化競爭力。

人工智能基礎軟件的發展將呈現三大趨勢：一是軟件定義芯片（Software-Defined Silicon）成為主流，硬件設計將更加貼近算法需求；二是系統級協同設計，通過算法、軟件、硬件的聯合優化實現整體效率突破；三是開源與開放標準加速行業融合，ONNX、MLIR等中間表示和編譯器框架正在推動工具鏈的統一。

總而言之，陸奇的觀點揭示了人工智能時代技術基礎重構的必然性。芯片和基礎軟件的重做不僅是性能優化的需求，更是適應智能計算新范式的根本轉變。對于開發者、企業和投資者而言，理解并投身于這一波底層技術變革，將是把握人工智能時代機遇的關鍵所在。