在人工智能（AI）技术迅猛发展的浪潮中，其核心硬件与基础软件构成了驱动整个产业前进的双引擎。当前，重点发展任务明确指向两大关键领域：一是突破性的人工智能芯片研发，二是坚实可靠的人工智能基础软件开发。这两者如同车之两轮、鸟之双翼，相辅相成，共同构筑起AI技术落地与应用创新的坚实基座。

人工智能芯片的研发是提升算力、降低能耗、实现智能无处不在的物理基石。传统通用芯片（如CPU）在处理海量并行计算和特定AI算法时已显乏力。因此，专用AI芯片（如GPU、TPU、NPU以及各类ASIC和FPGA方案）的研发成为重中之重。发展重点在于：

1. 架构创新：探索类脑计算、存算一体等新架构，以突破“内存墙”限制，实现更高效的数据处理。
2. 工艺突破：追逐更先进的半导体制造工艺，提升芯片集成度、算力与能效比。
3. 场景定制：针对云端训练、边缘推理、终端设备等不同场景，开发专用化、低功耗的芯片解决方案。
4. 生态构建：形成从设计工具、IP核到制造封测的完整产业链，降低研发门槛。

人工智能基础软件的开发是释放硬件潜能、赋能上层应用的关键纽带。没有强大、易用、安全的基础软件，再先进的硬件也无法充分发挥价值。其发展重点涵盖：

1. 框架与平台：持续优化TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，并开发更高效、兼容性更强的国产框架，降低算法开发与部署难度。
2. 系统软件：包括驱动、编译器、运行时库等，需针对新型AI芯片进行深度优化，实现软硬件协同设计，最大化硬件性能。
3. 工具链与套件：提供从模型训练、压缩、量化到部署、监控的全生命周期工具，提升开发效率与模型性能。
4. 标准与安全：建立统一的数据、模型接口标准，并内置隐私计算、安全验证机制，确保AI系统的可靠与可信。

更重要的是，芯片与基础软件的协同发展至关重要。硬件设计需考虑软件编程的友好性，而软件优化也需深入理解硬件特性。通过软硬件协同设计，可以针对特定算法（如Transformer）进行联合优化，实现性能的指数级提升。构建开放的软硬件生态，鼓励芯片厂商、软件开发商、高校与研究机构深度合作，形成良性循环，加速创新。

人工智能核心硬件与基础软件的发展，将不仅推动AI技术在云计算、自动驾驶、智能制造、智慧医疗等领域的深度融合与应用爆发，更将成为衡量一个国家科技竞争力和产业自主性的关键指标。唯有坚持自主研发，在芯片与基础软件这两大基石上同时发力、深度融合，才能在全球AI竞争格局中占据主动，为数字经济的高质量发展注入源源不断的智能动能。