当市场目光聚焦于 DeepSeek 带来的 API 价格腰斩时，一个隐藏在公告中的技术细节—— " 编程语言 TileLang"，正在打开一扇新的大门。

9 月 29 日，深度求索（DeepSeek）公告正式发布 V3.2-Exp 模型（实验性版本），大幅提升了长文本处理效率，并宣布 API 调用成本降低 50% 以上。在这篇公告中，有这样一段表述：

我们使用高级语言 TileLang 进行快速原型开发，以支持更深入的探索。

这句话看似技术细节，却可能成为国产算力生态建设的关键支点，其也迅速引发了产业链的连锁反应。

民生证券最新报告指出，同日华为昇腾、寒武纪等国产芯片厂商宣布实现了对 DeepSeek 新模型的适配。尤其值得关注的是，昇腾已针对 TileLang 语言启动了核心算子的开发工作，后续将支持更完备的 NPU 算子。

同日，华为昇腾、寒武纪等国产芯片厂商宣布实现了对 DeepSeek-V3.2-Exp 的适配。针对特有的 Tilelang 编程语言，昇腾已经实现 TileLang 的 Sparse Flash Attention 和 Lightning Indexer 算子开发，后续将支持更完备的 NPU 算子并提升性能和泛化性。

从顶尖 AI 模型提出需求，到新兴编程语言提供工具，再到国产芯片提供硬件支持，这一系列联动被视为构建国产 AI" 伟大闭环 " 的关键一步。民生证券团队说道：

DeepSeek v3.2 实现国产 AI 的伟大 " 闭环 "。

从模型到芯片：国产 AI 生态闭环初现

对于国产计算产业而言，TileLang 的价值远不止于提升开发效率。它扮演了一个关键的 " 中间件 " 角色，连接了上层 AI 应用与底层国产硬件。

在 DeepSeek 的案例中，TileLang 使其能够快速迭代和验证复杂的稀疏注意力算法。而当这一高效模型被市场验证后，其所依赖的编程工具也自然成为硬件厂商需要兼容的对象。

民生证券的报告明确指出，华为昇腾已实现 TileLang 的 "Sparse Flash Attention" 和 "Lightning Indexer" 算子开发。这意味着，国产 AI 芯片正在积极拥抱由本土 AI 应用催生出的新软件标准，逐步构建一个不完全依赖于英伟达 CUDA 的生态系统。

CUDA 是一套英伟达提供给开发人员的编程工具，让工程师能运用 CUDA，省下大量撰写低阶语法的时间，进而直接使用高阶语法诸如 C++ 或 Java 等来编写应用于通用 GPU 上的演算法，解决平行运算中复杂的问题。

TileLang：从 " 高门槛 " 到 " 平民化 " 的跨越

根据 TileLang 开发社区 Tile-AI 发起人王磊博士的介绍，TileLang 是一种采用类 Python 语法的领域专用语言（DSL），旨在简化 GPU 和 NPU 等加速器上的算子编程。其核心设计理念是将复杂的硬件调度与开发者的算法逻辑解耦。

据民生证券分析，TileLang 的核心价值在于大幅降低了 GPU 编程的技术门槛。

传统 GPU 编程一直被视为高性能计算领域的 " 技术高地 "，需要开发者精通硬件架构、内存管理等复杂知识。据王磊博士在技术沙龙上透露，传统开发模式下，一个高性能算子的开发需要数周时间，且代码难以维护。

而 TileLang 通过分层设计，让不同技术背景的开发者都能参与 GPU 编程。王磊博士在分享中表示：

如果你是完全不懂硬件的初学者，可以像写高级数学表达式一样编程；如果你是专家，也能进行深度优化。

这种设计理念使得 GPU 编程向更广泛的开发者群体开放。王磊博士在沙龙上强调，TileLang 的目标是 " 桥接程序性与性能 "。在实际应用中，这一目标已初见成效——据民生证券转述的测试数据，使用 TileLang 开发的部分算子在保持 95% 性能的同时，代码量减少至传统方法的十分之一。

民生证券团队称，Tilelang 的主要技术亮点包括：

1）简化 NPU 算子编程复杂度：Tilelang 采用类 Python 语法，大大降低 NPU 算子开发门槛，封装调度空间为自定义原语，开发者更加关注数据流本身。

2）支持灵活扩展：实现调度空间与数据流解耦，NPU 算子优化由编译器自动完成，同时充分利用 NPU 底层硬件特性。

3）高性能：Tilelang 可以实现高性能 NPU 算子，允许用户感知 NPU 硬件特性，相较 Triton 理论上可以获得更好的性能。