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7 月 9 日至 11 日，以“智算无界，范式跃迁”为主题的光合组织 2026 智能计算应用大会在郑州举行。会议聚焦智能计算的应用与发展范式、AI 基础设施的创新以及国产开放计算生态的构建，旨在推动国产人工智能算力从注重建设转向强调应用，从单一参数评价转向系统能力评估，并实现从局部场景向大规模迁移。

算力飞跃：国产十万卡 AI 超级集群问世

曙光 8000（登峰）的部署标志着 AI 算力基础设施正从万卡级别迈入十万卡级别。该系统采用开放架构设计，能够兼容不同品牌的 AI 加速卡和主流计算生态，实现跨厂商、跨体系的算力协同与统一调度，为大模型训练、科学智能以及产业智能化提供强大的融合超算能力。海光 CPU 和 DCU 相关产品在此次大会上集中展示，体现了覆盖云边端的全景 AI 计算布局能力。值得一提的是，海光 CPU 和 DCU 已成功应用于十万卡 AI 超集群，证明了国产计算和加速芯片在支持大规模算力基础设施方面已达到新的高度。

应用深化：算力高效转化为生产力

在大会召开前夕，曙光 8000（登峰）国产十万卡 AI 超集群正式接入国家超算互联网，其算力供给正从高端技术服务向普惠化和产业经济价值转变。这些算力资源将通过 SCNet 面向全球的科研高校、企业及个人用户开放申请。提升超大规模算力的利用效率和应用转化能力是关键。为此，光合组织联合国家超算互联网，面向 AI 产业链合作伙伴推出了“开放计算 Token 谱系”计划。该计划涵盖算力生产、调度及应用等多个层面，旨在促进中国企业在全球范围内提供 Token 生产力的技术与商业路径上的协同优化。大会期间，近百家企业正式加入了该计划。

生态共建：开放体系加速应用落地

智能计算的竞争正从算力规模建设转向系统协同与应用落地，从十万卡算力基础迈向 Token 生产力。中国工程院院士李国杰指出，人工智能正快速从大模型向智能体和具身智能演进，AI for Science 推动了基础研究和技术发明的加速发展，这带来了巨大的算力需求，并且这种需求不再是单一精度的计算，而是需要同时支持高精度科学计算和低精度 AI 训练，这对计算系统在架构、规模、能效和可靠性方面提出了系统级的创新要求。中国科学院院士鄂维南也强调，AI for Science 正在推动科学研究从传统模式向系统化平台模式转变，并加速向工程应用和产业赋能延伸。面对庞大且异构的算力需求，构建开放、高效、协同的计算生态是释放智能计算价值的关键。

国家先进计算产业创新中心主任历军表示，本次大会标志着中国先进计算产业进入了一个新阶段，即从解决整机、芯片和基础软件能力，转向更加重视应用推广和水平提升。光合组织将重点推进三项举措：一是利用曙光 8000 和国家超算互联网体系，为成员单位、开发者和中小企业提供普惠算力支持；二是组建千人规模的技术支撑团队，提供应用开发、系统适配和性能优化等服务；三是三年内投入 10 亿元资金，支持生态伙伴开展应用研发、技术创新和场景落地。

大会期间，中科曙光、海光信息、北京智能科学研究院、中国移动、豫信电科、索辰科技等单位达成了多项战略合作，光合组织 AIDC 基础设施专委会也同期成立。随着十万卡 AI 超集群算力底座的建成、开放计算 Token 谱系计划的推进，以及生态合作机制的不断完善，开放计算有望成为支撑中国智能计算应用落地的重要力量。虽然我们关注的是智能计算的进展，但对于很多体育爱好者而言，了解如世界杯赛程 等信息同样重要，这体现了不同领域对信息的需求多样性。