算力體系經(jīng)歷著從超算傳統(tǒng)范式向智算新架構(gòu)的生態(tài)重構(gòu)，更孕育出“超智融合”這一顛覆性技術(shù)范式：通過異構(gòu)資源池化、云邊端協(xié)同、算法—芯片共設(shè)計(jì)，構(gòu)建起支撐大模型時代的新型基礎(chǔ)設(shè)施

當(dāng)前計(jì)算技術(shù)正呈現(xiàn)“超智融合”的演進(jìn)趨勢：一方面，超算開始引入AI加速技術(shù)，另一方面智算系統(tǒng)借鑒HPC通信優(yōu)化方法。錢德沛院士提出的三階段論也指出，未來將進(jìn)入“超智內(nèi)生融合”階段，即AI算法成為計(jì)算系統(tǒng)的原生組成部分。這種融合在生物醫(yī)藥領(lǐng)域已初見成效，如AlphaFold2結(jié)合HPC分子動力學(xué)與AI結(jié)構(gòu)預(yù)測，將蛋白質(zhì)折疊模擬效率提升百萬倍。

當(dāng)下，人類正經(jīng)歷由算力革命引發(fā)的第四次生產(chǎn)力躍遷。據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，全球AI算力需求以年均82.3%的速度激增，遠(yuǎn)超通用算力增速的15.9%。這種劇變源于雙重驅(qū)動力﹕大模型訓(xùn)練所需算力每3、4個月翻番的“新摩爾定律”，以及GPT類應(yīng)用引發(fā)的推理需求核爆式增長——單日交互請求突破3000億次的場景已不鮮見。在這種技術(shù)風(fēng)暴中，算力體系經(jīng)歷著從超算傳統(tǒng)范式向智算新架構(gòu)的生態(tài)重構(gòu)，更孕育出“超智融合”這一顛覆性技術(shù)范式：通過異構(gòu)資源池化、云邊端協(xié)同、算法—芯片共設(shè)計(jì)，構(gòu)建起支撐大模型時代的新型基礎(chǔ)設(shè)施。

算力需求的爆炸式增長：模型訓(xùn)練規(guī)?；c推理需求激增

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，大模型時代對算力資源的需求正呈現(xiàn)出前所未有的增長態(tài)勢。這種增長主要體現(xiàn)在模型訓(xùn)練規(guī)模的急劇擴(kuò)大和推理需求的快速激增兩個方面。

在訓(xùn)練層面，當(dāng)前萬億級參數(shù)的大模型訓(xùn)練已成為行業(yè)常態(tài)，根據(jù)OpenAI統(tǒng)計(jì)，2012年以來AI訓(xùn)練任務(wù)的算力需求每3.43個月就會翻倍，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)芯片性能提升的摩爾定律周期（18—24個月）。以Meta的Llama 3為例，其訓(xùn)練過程消耗超過3000萬GPU小時，訓(xùn)練成本高達(dá)千萬美元級別。這種現(xiàn)象源于算法擴(kuò)展定律（Scaling law）的作用——模型性能與參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)樣本和算力投入成正比，導(dǎo)致業(yè)界為追求更好性能不斷突破模型規(guī)模的極限。GPT系列模型的演進(jìn)極具代表性：從2019年GPT-2的15億參數(shù)，到2020年GPT-3的1750億參數(shù)，再到當(dāng)前GPT-4的1.8萬億參數(shù)，模型規(guī)模在6年內(nèi)增長超2萬倍，相應(yīng)的算力需求呈現(xiàn)指數(shù)級攀升。這種增長趨勢使得單次訓(xùn)練任務(wù)所需算力從早期的幾十PD（PetaFlops/s-day，每秒千萬億次的計(jì)算機(jī)完整運(yùn)行一天消耗的算力總量）急劇增加到數(shù)千PD，例如GPT-3訓(xùn)練就需3640PD算力支持，而最新規(guī)劃中的5萬億參數(shù)模型訓(xùn)練預(yù)計(jì)需要2421 PFlops（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)），算力連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)95天也就是需要229995PD的算力。

在推理應(yīng)用層面，IDC預(yù)測到2028年AI推理負(fù)載將占總算力需求的73%，這種結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變源于大模型在產(chǎn)業(yè)端的規(guī)?；渴?。一方面，自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)的成熟推動了智能客服、文檔處理等應(yīng)用場景爆發(fā)，2021年中國NLP（自然語言處理）市場規(guī)模同比增長126.9%；另一方面，AIGC（生成式AI）商業(yè)化落地催生了包括以文生圖、虛擬數(shù)字人在內(nèi)的新興應(yīng)用，使得推理請求呈現(xiàn)高并發(fā)特征。不同于訓(xùn)練任務(wù)對算力的集中式消耗，推理應(yīng)用需要算力基礎(chǔ)設(shè)施具備低延遲響應(yīng)、高吞吐處理能力，這對傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)提出了巨大挑戰(zhàn)。特別是當(dāng)大規(guī)模模型應(yīng)用于實(shí)時交互場景（如自動駕駛決策、金融風(fēng)控）時，現(xiàn)有系統(tǒng)的響應(yīng)延遲和能效比往往難以滿足需求。更值得關(guān)注的是，隨著多模態(tài)大模型的發(fā)展，未來同時處理文本、圖像、語音的復(fù)合推理任務(wù)將成主流，這類任務(wù)的計(jì)算復(fù)雜度較單模態(tài)任務(wù)呈現(xiàn)幾何級數(shù)增長。

面對這種雙重壓力，算力基礎(chǔ)設(shè)施正加速向異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)演進(jìn)，通過GPU＋ASIC＋FPGA的多元芯片組合及池化技術(shù)提升資源利用率，但算力供給與需求之間的鴻溝仍在持續(xù)擴(kuò)大，這為下一代智能計(jì)算體系創(chuàng)新提供了關(guān)鍵驅(qū)動力。

智算與超算的技術(shù)范式與應(yīng)用場景分析

計(jì)算范式與技術(shù)特性對比

在計(jì)算技術(shù)范式上，超級計(jì)算（HPC）以物理規(guī)律驅(qū)動的數(shù)值模擬為核心，有兩大技術(shù)特性﹕一是采用FP64等高精度浮點(diǎn)運(yùn)算單元構(gòu)建大規(guī)模并行計(jì)算架構(gòu)，典型應(yīng)用于基因組比對、氣象模式運(yùn)算等長周期批處理任務(wù)；二是通過MPI（跨語言的通信協(xié)議）等通信協(xié)議實(shí)現(xiàn)萬核級并行計(jì)算，在流體仿真、核聚變模擬等領(lǐng)域具有不可替代性。

相較而言，智能計(jì)算（AI Computing）則遵循數(shù)據(jù)驅(qū)動的異構(gòu)計(jì)算范式﹕一方面依賴GPU/ASIC的Tensor核心加速矩陣運(yùn)算，如NVIDIA A100通過第三代Tensor Core實(shí)現(xiàn)3922.3 TFLOPS的FP8計(jì)算能力；另一方面，重點(diǎn)優(yōu)化INT8/FP8等低精度推理吞吐，典型案例包括需實(shí)時處理千萬級IoT數(shù)據(jù)的智駕大腦系統(tǒng)，其推理延遲需控制在毫秒級。

兩者從性能評價體系來看，超算以雙精度浮點(diǎn)性能（FP64 FLOPS）為核心指標(biāo)，如AMD Instinct MI300A的FP64向量計(jì)算峰值達(dá)61.3 TFLOPS6，而智算更關(guān)注混合精度計(jì)算效率，以NVIDIA H100為例，其稀疏加速下的FP8矩陣運(yùn)算性能達(dá)3922.3 TFLOPS，較FP64性能提升64倍。

在負(fù)載特征方面，超算任務(wù)具有強(qiáng)同步性（如WRF氣象模型需全局?jǐn)?shù)據(jù)交換）與長周期（單任務(wù)常持續(xù)數(shù)天），而智算負(fù)載呈現(xiàn)彈性分片特性，如Transformer模型推理可通過Continuous Batching（連續(xù)批處理，一種優(yōu)化大型語言模型推理性能的技術(shù)）技術(shù)實(shí)現(xiàn)動態(tài)請求批處理。這種差異本質(zhì)源于超算對物理守恒定律的嚴(yán)格遵從與智算對統(tǒng)計(jì)規(guī)律的近似擬合。

值得關(guān)注的是，當(dāng)前計(jì)算技術(shù)正呈現(xiàn)“超智融合”的演進(jìn)趨勢：一方面，超算開始引入AI加速技術(shù)，另一方面智算系統(tǒng)借鑒HPC通信優(yōu)化方法。錢德沛院士提出的三階段論也指出，未來將進(jìn)入“超智內(nèi)生融合”階段，即AI算法成為計(jì)算系統(tǒng)的原生組成部分。這種融合在生物醫(yī)藥領(lǐng)域已初見成效，如AlphaFold2結(jié)合HPC分子動力學(xué)與AI結(jié)構(gòu)預(yù)測，將蛋白質(zhì)折疊模擬效率提升百萬倍。

超算智算應(yīng)用場景分析

在計(jì)算技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用中，智算與超算呈現(xiàn)出顯著的應(yīng)用場景分化與協(xié)同潛力，各領(lǐng)域應(yīng)用可系統(tǒng)歸納如下﹕

交通優(yōu)化領(lǐng)域，超算應(yīng)用集中在宏觀交通流仿真和道路應(yīng)力分析等離線高精度場景，而智算則聚焦智駕實(shí)時決策和停車位動態(tài)預(yù)測等低延遲任務(wù)，二者通過車路云一體化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)協(xié)同，例如將超算生成的交通仿真數(shù)據(jù)與智算的實(shí)時邊緣計(jì)算結(jié)合優(yōu)化信控策略。

氣象服務(wù)領(lǐng)域，超算承擔(dān)ECMWF等數(shù)值預(yù)報模型的計(jì)算，智算則處理衛(wèi)星云圖分割和短臨預(yù)警，氣象局試點(diǎn)物理約束耦合AI修正的雙驅(qū)動模式，將暴雨預(yù)測準(zhǔn)確率提升12%。

工業(yè)制造領(lǐng)域，超算完成CFD流體仿真和材料疲勞測試，智算負(fù)責(zé)AOI視覺檢測與設(shè)備RUL預(yù)測，數(shù)字孿生工廠通過OPC UA協(xié)議實(shí)現(xiàn)毫米級仿真數(shù)據(jù)與產(chǎn)線PLC的毫秒級聯(lián)動。

醫(yī)療健康領(lǐng)域，超算支撐基因組測序和藥物分子對接，智算賦能CT影像分割和電子病歷NER，瑞金醫(yī)院正構(gòu)建基因型—表型關(guān)聯(lián)分析平臺，將GWAS運(yùn)算時間從30天壓縮至8小時。

低空經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，超算優(yōu)化空域結(jié)構(gòu)，智算處理無人機(jī)路徑動態(tài)調(diào)整，部署融合系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)靜態(tài)空管規(guī)則與實(shí)時氣象避障的協(xié)同決策，沖突解決率提升至99.7%。

這些實(shí)踐驗(yàn)證了錢德沛院士提出的“超算筑基＋智算賦能”融合范式，其技術(shù)實(shí)現(xiàn)依賴三大關(guān)鍵﹕基于RDMA的高速數(shù)據(jù)交換、多瑙/ModelArts混合調(diào)度器以及FP32-FP8的精度自適應(yīng)框架。

超智融合協(xié)同模式的系統(tǒng)化實(shí)現(xiàn)路徑研究

調(diào)度層協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新。在調(diào)度層協(xié)同方面，需要通過標(biāo)準(zhǔn)化API架構(gòu)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算資源的統(tǒng)一納管。一是開發(fā)兼容多瑙調(diào)度器（超算）與ModelArts（智算）的混合編排引擎，支持MPI作業(yè)與Kubernetes容器的混合部署，實(shí)測任務(wù)排隊(duì)時間減少40%；二是采用動態(tài)優(yōu)先級調(diào)度算法，根據(jù)作業(yè)特征（如超算任務(wù)的強(qiáng)耦合性、智算任務(wù)的可分片性）自動分配資源，例如氣象模式計(jì)算優(yōu)先分配InfiniBand網(wǎng)絡(luò)隔離的FP64節(jié)點(diǎn)，而自動駕駛訓(xùn)練任務(wù)則調(diào)度至NVLink互連的GPU集群。

計(jì)算層能力互補(bǔ)機(jī)制。計(jì)算層的協(xié)同表現(xiàn)為雙向能力輸送﹕超算系統(tǒng)通過高保真仿真生成AI訓(xùn)練所需的合成數(shù)據(jù)，例如基于LAMMPS（大規(guī)模原子分子并行模擬器）生成的納米材料斷裂過程數(shù)據(jù)集，解決了智能檢測算法真實(shí)樣本不足的問題；智算設(shè)施則提供實(shí)時后處理能力，如將CFD仿真輸出的萬億級網(wǎng)格數(shù)據(jù)通過3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行流場特征提取，處理耗時從傳統(tǒng)方法的26小時壓縮至47分鐘。這種模式下，國家超算無錫中心已實(shí)現(xiàn)分子動力學(xué)模擬與分子構(gòu)象預(yù)測的管道化銜接，使新藥研發(fā)周期縮短38%。

數(shù)據(jù)流架構(gòu)與性能優(yōu)化。數(shù)據(jù)流通體系構(gòu)建了1.2Tbps全閃存存儲網(wǎng)絡(luò)，包含兩大技術(shù)特性。采用GPUDirect RDMA技術(shù)實(shí)現(xiàn)超算與智算內(nèi)存的直接交換，避免了PCIe總線帶來的12μs延遲；部署分布式存儲系統(tǒng)，通過EC糾刪碼和智能分層策略，將PB級氣象數(shù)據(jù)的跨域遷移效率提升至98.6%。例如在低空經(jīng)濟(jì)試點(diǎn)中，可以支撐幾千架無人機(jī)軌跡數(shù)據(jù)與空管仿真系統(tǒng)的實(shí)時交互，通信丟包率低于0.001%，混合數(shù)據(jù)流處理吞吐量達(dá)2.1TB/s時，端到端延遲仍能控制在9.3ms以內(nèi)。

協(xié)同效益與實(shí)證分析。通過上述技術(shù)融合，已初步形成三類典型范式﹕超算物理模型驗(yàn)證智算算法、智算優(yōu)化超算參數(shù)配置和聯(lián)合推理。據(jù)行業(yè)測算顯示，到2026年這種協(xié)同可使超算資源利用率從現(xiàn)在的65%提升至89%。需要指出的是，當(dāng)前仍存在超算作業(yè)檢查點(diǎn)機(jī)制與智算彈性伸縮不兼容、跨架構(gòu)調(diào)試工具鏈缺失等問題，這些問題將成為下一步技術(shù)攻關(guān)的重點(diǎn)方向。

新一代智算體系架構(gòu)：超智融合

AI計(jì)算已進(jìn)入多元算力融合時代，其核心是通過異構(gòu)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)計(jì)算效率與能效比的協(xié)同提升。在硬件層面，GPU＋ASIC＋CPU的三元協(xié)同成為主流方案。英偉達(dá)（NVIDIA）的Transformer Engine通過混合精度計(jì)算動態(tài)分配GPU Tensor Core（GPU張量核心）資源，在H100架構(gòu)中實(shí)現(xiàn)層間精度自適配，相比傳統(tǒng)FP32計(jì)算能效提升3倍以上；而專用ASIC芯片采用存算一體設(shè)計(jì)，針對Transformer模型的矩陣乘加運(yùn)算進(jìn)行指令集級優(yōu)化，在推理場景下單位功耗算力可達(dá)GPU的5—8倍。軟件生態(tài)方面，RISC-V開放指令集通過定制化擴(kuò)展為AI芯片提供靈活的設(shè)計(jì)空間，清華大學(xué)Tianjic芯片采用“RISC-V＋神經(jīng)形態(tài)計(jì)算混合”架構(gòu)，在圖像識別任務(wù)中實(shí)現(xiàn)每瓦特算力成本降低57%。

這種異構(gòu)協(xié)同的運(yùn)作依賴于跨設(shè)備計(jì)算流水線技術(shù)﹕云邊端協(xié)同架構(gòu)將訓(xùn)練任務(wù)分配至GPU集群，邊緣推理由ASIC芯片執(zhí)行，而CPU通過AMX指令集處理稀疏計(jì)算，形成“訓(xùn)練—推理—稀疏計(jì)算”三級流水。如國內(nèi)某企業(yè)智算平臺采用Cube＋Vector單元設(shè)計(jì)，結(jié)合編譯器實(shí)現(xiàn)算子自動切分，使BERT-Large模型在GPU訓(xùn)練與ASIC推理間的數(shù)據(jù)傳輸開銷減少62%。未來，隨著Chiplet技術(shù)的發(fā)展，異構(gòu)計(jì)算將向三維堆疊集成演進(jìn)，通過硅中介層實(shí)現(xiàn)GPU邏輯單元、ASIC計(jì)算陣列與CPU控制器模塊的die-to-die（芯片到芯片）互連，進(jìn)一步突破馮·諾依曼架構(gòu)的內(nèi)存墻限制。

清華大學(xué)武永衛(wèi)教授與章明星助理教授團(tuán)隊(duì)在大模型推理領(lǐng)域提出的協(xié)同計(jì)算框架，通過“云邊協(xié)同”分層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了從大規(guī)模集群到邊緣設(shè)備的全覆蓋優(yōu)化。在數(shù)據(jù)中心級部署中，Mooncake架構(gòu)構(gòu)建了分布式內(nèi)存池化系統(tǒng)，其核心包括﹕

基于RDMA/NVMe-oF的跨節(jié)點(diǎn)KVCache透明緩存池，通過動態(tài)前綴匹配復(fù)用機(jī)制將Kimi服務(wù)的推理吞吐提升75%；

面向過載場景的Cache-aware（緩存感知方式）調(diào)度算法，支持?jǐn)?shù)千卡集群中Prefill/Decode實(shí)例的異構(gòu)協(xié)同，NVIDIA Dynamo參考Mooncake架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了兼容的分布式推理標(biāo)準(zhǔn)接口。

對于邊緣與單機(jī)場景，KTransformers采用計(jì)算強(qiáng)度導(dǎo)向的資源分配策略﹕通過將MLA稀疏注意力卸載至CPU AMX指令集，同時保留FP8精度的Linear運(yùn)算在GPU Tensor Core，使得671B模型在單機(jī)382GB內(nèi)存環(huán)境下推理速度較llama.cpp提升3—28倍。

該系列方案在技術(shù)集成層面實(shí)現(xiàn)了三重突破﹕

一是存儲—計(jì)算聯(lián)合優(yōu)化。Mooncake的分布式內(nèi)存池與KTransformers的混合精度卸載共同構(gòu)成“以存換算＋以存強(qiáng)算”技術(shù)鏈，硬件采購成本降低40%的同時支持1M長文本的準(zhǔn)確率超過90%；

二是動態(tài)負(fù)載適配?；赥ransformer Engine的FP8自動精度切換技術(shù)，配合統(tǒng)一稀疏注意力框架，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源在云邊場景的動態(tài)遷移——云端大batch任務(wù)優(yōu)先分配至GPU集群，邊緣稀疏請求則由CPU AMX處理；

三是生態(tài)協(xié)同創(chuàng)新。開源社區(qū)已吸引眾多國產(chǎn)芯片企業(yè)/Intel等廠商共建，其混合架構(gòu)設(shè)計(jì)啟發(fā)了存算一體芯片優(yōu)化，形成“軟件定義—硬件加速”的良性循環(huán)。

這種分層協(xié)同范式為大模型部署提供了可擴(kuò)展的技術(shù)路徑﹕Mooncake（一個開源的分布式計(jì)算框架）解決萬級并發(fā)下的集群效率問題，而KTransformers（由清華大學(xué) KVCache.AI團(tuán)隊(duì)聯(lián)合趨境科技推出的開源項(xiàng)目）降低邊緣設(shè)備部署門檻，兩者通過統(tǒng)一的KVCache接口實(shí)現(xiàn)算力資源全局調(diào)度，印證了“Multi-DC as a Computer”的新型數(shù)據(jù)中心架構(gòu)理念。

算力即生產(chǎn)力，未來技術(shù)演進(jìn)與社會經(jīng)濟(jì)影響

計(jì)算能力的泛在化發(fā)展正在重塑現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)格局，算力已從傳統(tǒng)輔助工具躍升為核心生產(chǎn)力要素，主要包括三個層面﹕

算力基建化——公共資源屬性強(qiáng)化

未來智算中心將深度融入城市基礎(chǔ)設(shè)施體系，其發(fā)展呈現(xiàn)出三大特征﹕第一，區(qū)域級算力協(xié)同網(wǎng)絡(luò)加速成型，依托“東數(shù)西算”工程構(gòu)建的跨域調(diào)度平臺實(shí)現(xiàn)京津滬深等8大節(jié)點(diǎn)間算力資源彈性調(diào)配（延遲lt;15ms），使西部地區(qū)可再生能源供電的超算設(shè)施與東部AI訓(xùn)練需求高效匹配，資源利用率提升27%。第二，算力服務(wù)模式向“訂閱制”轉(zhuǎn)變，某城市試點(diǎn)推出的“算力信用卡”允許中小企業(yè)按需調(diào)用FP64至FP8多元算力，使生物醫(yī)藥初創(chuàng)企業(yè)的分子模擬成本下降63%。第三，算力—運(yùn)力協(xié)同成為關(guān)鍵，全調(diào)度以太網(wǎng)（GSE）技術(shù)將智算中心間數(shù)據(jù)傳輸效率提升至1.6Tbps/機(jī)柜，支撐起每秒50萬億次的參數(shù)同步，為超大模型訓(xùn)練提供底層保障。

預(yù)計(jì)到2028年，我國算力基建化將拉動GDP增長1.2個百分點(diǎn)，其中制造業(yè)受益最顯著（附加值提升約3800億元/年）。

邊緣算力崛起——分布式智能新范式

隨著輕量化技術(shù)突破，AI算力持續(xù)向邊緣側(cè)下沉，其核心驅(qū)動力包括﹕算法層面，MoE架構(gòu)（如谷歌Switch Transformer）推動模型參數(shù)動態(tài)激活，使手機(jī)端運(yùn)行175B參數(shù)模型的功耗控制在5W以內(nèi)；硬件層面，邊緣端芯片的INT8算力達(dá)256TOPS，可支持L3級自動駕駛的實(shí)時決策（時延lt;10ms）。

據(jù)IDC預(yù)測，2027年全球邊緣AI算力占比將達(dá)42.3%，主要承載高頻交互型（如AR眼鏡的SLAM定位）、隱私敏感型（如醫(yī)療影像的聯(lián)邦學(xué)習(xí)）、時延敏感型（如工業(yè)機(jī)械臂的6DoF控制）三類負(fù)載。

可持續(xù)發(fā)展——綠色算力技術(shù)體系

AI產(chǎn)業(yè)的碳中和目標(biāo)倒逼算力技術(shù)綠色革新，表現(xiàn)為三大技術(shù)路徑﹕

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，數(shù)據(jù)中心采用沉浸式液冷（冷卻能耗降低70%）與光伏直供（年減碳8.3萬噸），PUE降至1.12以下；

算法創(chuàng)新層面，深度求索的4-bit量化技術(shù)（ZeroQuant-V2）在保持LLM精度損失小于1%的前提下，使單次訓(xùn)練能耗從27.6MWh降至6.9MWh；

資源調(diào)度維度，阿里云“算力碳地圖”通過動態(tài)遷移負(fù)載至清潔能源富集區(qū)域（如張家口風(fēng)電場），年減少碳排放14.2萬噸。

與此同時，眾多地區(qū)將單位算力碳排放納入數(shù)據(jù)中心考核指標(biāo)，以此強(qiáng)化綠色算力技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用。

算力泛在化將引發(fā)連鎖式產(chǎn)業(yè)變革，如在制造領(lǐng)域，NVIDIA的Omniverse平臺已支持超算數(shù)值模型實(shí)時驅(qū)動數(shù)字孿生產(chǎn)線，使某汽車工廠的工藝調(diào)試周期縮短78%；在科研領(lǐng)域，某大學(xué)建設(shè)的“科學(xué)智算云”通過融合HPC與AI，使新材料發(fā)現(xiàn)效率提升40倍……然而還需注意到，這一進(jìn)程仍面臨標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一及安全風(fēng)險等挑戰(zhàn)。

大模型不僅是一場技術(shù)革命，更是一次算力體系的全面重構(gòu)。未來，通過“超智融合”——即通過算法創(chuàng)新、異構(gòu)算力、綠色低碳的協(xié)同進(jìn)化，才能突破算力瓶頸，真正釋放AI的普惠價值。中國憑借政策引導(dǎo)、技術(shù)攻堅(jiān)與場景落地優(yōu)勢，正成為全球智算革命的引領(lǐng)者，而這場變革，才剛剛開始。

（作者系中國特色數(shù)字化轉(zhuǎn)型方法論創(chuàng)始人，著有《精益數(shù)據(jù)方法論》《數(shù)據(jù)要素價值化藍(lán)圖》等書。）