PyTorch 基金會在 9 月 8 日宣布，阿里雲與寒武紀以白金會員身分加入，螞蟻集團則成為黃金會員。宣布地點是正於上海舉行的 KubeCon + CloudNativeCon + OpenInfra Summit + PyTorch Conference China 2026。支撐中國 AI 基礎設施的三家公司，正式坐進了決定這套框架走向的會議桌。

白金會員換到的是理事會與技術諮詢委員會的席次

PyTorch 基金會隸屬於 Linux 基金會，是一個廠商中立的開源 AI 樞紐。除了 PyTorch 本體之外，也託管 vLLM、DeepSpeed、Ray、Helion、Safetensors 等訓練與推論相關的專案。

成為白金會員的阿里雲與寒武紀，各自取得一個理事會（Governing Board）席次與一個技術諮詢委員會（Technical Advisory Council）席次。這並不是在贊助頁面上掛個名字，而是能對路線圖與硬體支援優先順序投票的位置。兩家公司表示，將與社群一同強化 PyTorch 生態系中對加速器與硬體的支援。

以黃金會員身分加入的螞蟻集團，重心放在讓 AI 工作負載達到正式生產水準的平台整備。該公司過去在雲端原生與 AI 框架兩側都長期參與開源。

三家公司所處的層級並不重疊

這批新會員值得留意之處，在於它們各自負責的層級幾乎沒有重疊。

阿里雲是全端雲端服務業者，也是大型語言模型與多模態模型系列 Qwen 的開發方。自 2023 年問世以來，Qwen 已成長為全球採用最廣的開放權重模型系列之一。在上海的主題演講中，該公司預計說明如何透過 Karmada 在多叢集架構下大規模為 Qwen 提供服務，講者是 AI 基礎設施團隊資深技術專家 Jionghang Cai。

寒武紀是中國的 AI 晶片與加速器設計企業，圍繞大規模模型訓練與推論建立了 MLU（Machine Learning Unit）硬體生態系。它要談的是如何鞏固 PyTorch 不依賴特定裝置（device-agnostic）的基礎：讓開發者無論選擇哪一種後端都能寫出相同的程式，同時又能發揮各硬體的原生能力。在 NVIDIA 以外的運算晶片陸續進入實際生產的今天，這兩件事已經很難再往後延。上台的是首席軟體工程師 Wei Li。

螞蟻集團負責應用層。該公司的兩場相關演講，談的是如何把 Kubernetes Agent Sandbox、Kata Containers 這類既有的雲端原生元件，組裝成給 AI 代理使用的安全隨選執行環境。一旦讓代理執行任意程式碼，隔離就成了實務上的要害，搬出成熟的虛擬化技術是相當務實的解法。

早一步入場的華為

在這三家之前，華為已於 2023 年加入 PyTorch 基金會。該公司參與發起加速器整合工作小組，並推動自家的昇騰 NPU 成為 PyTorch 的第一個新增平台。華為運算開源開發團隊負責人 Fred Li 提出原生開發、原生發布、原生散布三點，目標是無論開發者選用哪一種加速器，都能得到一致的 PyTorch 體驗。在上海，昇騰運算產品線副總裁 Liang Zhang 將進行主題演講。

中國境內為 PyTorch 基金會專案做出貢獻的組織超過 250 家。會員企業只有 4 家，但其背後的開發者基數相當厚實。

誰有資格為這個開放基礎投票

PyTorch 基金會執行董事 Mark Collier 表示，開源已成為全世界建構 AI 的預設方式，新會員的加入強化了開發者在訓練、最佳化、服務、散布與執行模型時所倚賴的開源 AI 生態系。阿里雲技術長 Feifei Li 提到，公司將帶來多年在異質硬體上大規模執行 PyTorch 的經驗。螞蟻集團技術長 Zhengyu He 強調降低 AI 開發與導入的門檻，寒武紀軟體工程副總裁 Elton Gong 則談到要在更廣的後端上提供開箱即用的原生開發體驗。

這些表態底下的共同結構是，框架的中立性已經從口號變成實務需求。運算選項越是不再由單一廠商壟斷，上層就越不能偏向某一家。而從做晶片的一側來看，跑不順 PyTorch 的晶片根本進不了候選名單。爭取理事會席次，正是這種利害一致的具體形態。

地緣政治的背景同樣無法忽略。在美中 AI 基礎設施逐漸分化的過程中，共同框架能否繼續扮演橋梁，將在會員組成與技術決策兩方面受到檢驗。華為把中國與全球 AI 技術堆疊之間的互通性列為主題演講的核心議題，正說明這個問題尚未解決。

PyTorch Conference China 2026 於 9 月 7 日至 9 日在上海舉行。北美場則定於 10 月 20 日與 21 日在聖荷西登場，報名已經開放。

總結

PyTorch 基金會迎來白金會員阿里雲與寒武紀，以及黃金會員螞蟻集團。白金會員各取得一個理事會席次與一個技術諮詢委員會席次，加上原本就在內的華為，中國的雲端、晶片與應用三個層級都參與到這套框架的決策之中。不依賴特定硬體的 PyTorch 方向究竟由誰推動、能走到哪裡，上海的這幾場討論給出了一個當下的座標。

※縮圖為 AI 生成的示意圖