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。一全球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。二众智 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所推动的“开放计算”并不是简单增加算力供给而是通过统一系统软件栈释放已有算力资源的潜能让过往投资建设的数据中心继续服务于最新AI模型让 out-of-date 芯片延续硬件生命力让 under-utilized 资源被更广泛地用于AI教育、科研和创新应用。这不仅提升了AI 基础设施的使用效率也延长了硬件投资周期减少资源浪费体现了面向可持续发展的 AI 基础设施建设理念。在技术体系上FlagOS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。三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。