張?jiān)迫龋和苿?dòng)“超智融合” 突破大模型“算力圍城”

張?jiān)迫?br/>全國政協(xié)委員，中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員

在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展的背景下，人工智能正加快從技術(shù)突破邁向規(guī)模化應(yīng)用新階段。黨的二十屆四中全會(huì)通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十五個(gè)五年規(guī)劃的建議》提出，“突破基礎(chǔ)理論和核心技術(shù)，強(qiáng)化算力、算法、數(shù)據(jù)等高效供給”。立足“十五五”開局，我國在數(shù)字經(jīng)濟(jì)、智能制造、新型工業(yè)化等領(lǐng)域?qū)Ω咝А⒎€(wěn)定、可持續(xù)算力的需求持續(xù)增長，算力基礎(chǔ)設(shè)施正成為支撐高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵底座。

在此背景下，算力已成為與土地、資本、數(shù)據(jù)并列的關(guān)鍵生產(chǎn)要素，也催生了“算力圍城”困境——高端算力供給不足制約創(chuàng)新發(fā)展，應(yīng)用不夠影響投入積極性。中國信息通信研究院發(fā)布的《2025綜合算力指數(shù)》顯示，截至2025年6月底，我國智能算力規(guī)模達(dá)788EFLOPS（每秒百億億次浮點(diǎn)運(yùn)算）。然而，我國人工智能發(fā)展仍面臨高端智算供給嚴(yán)重不足、基礎(chǔ)工具鏈不完善、能源消耗高、核心技術(shù)受制于人等挑戰(zhàn)。特別是在高端AI訓(xùn)練算力領(lǐng)域，供需矛盾尤為突出，預(yù)約周期長達(dá)數(shù)月。

“超智融合”為解決上述困境提供了新的思路與方法，通過構(gòu)建更高效、更靈活、更普惠的新型算力體系，優(yōu)化算力資源配置，實(shí)現(xiàn)降本增效，加速大模型與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，為推動(dòng)新型工業(yè)化進(jìn)程和構(gòu)建新質(zhì)生產(chǎn)力提供強(qiáng)大支撐。

“超智融合”的概念內(nèi)涵與理論框架

“超智融合”是指超級(jí)計(jì)算（高性能計(jì)算，HPC）與人工智能計(jì)算（AI Computing）的深度融合，通過整合兩者的技術(shù)架構(gòu)、計(jì)算范式、應(yīng)用模式和服務(wù)體系，旨在形成一種算力供給更充沛、資源調(diào)度更智能、應(yīng)用門檻更低的新型計(jì)算能力。其核心特征包括計(jì)算架構(gòu)、資源調(diào)度、生態(tài)體系和應(yīng)用場景的全面融合。它不是簡單的技術(shù)疊加，而是一種系統(tǒng)性創(chuàng)新，旨在打破傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算和人工智能計(jì)算的邊界，實(shí)現(xiàn)資源共享、技術(shù)互補(bǔ)和應(yīng)用協(xié)同。

“超智融合”理論框架包含基礎(chǔ)設(shè)施層、資源調(diào)度層、應(yīng)用支撐層和服務(wù)層等四個(gè)層級(jí)。基礎(chǔ)設(shè)施層涵蓋計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和能源等物理資源；資源調(diào)度層實(shí)現(xiàn)對異構(gòu)計(jì)算資源的統(tǒng)一管理和智能調(diào)度；應(yīng)用支撐層提供面向不同計(jì)算場景的中間件、框架和庫；服務(wù)層面向終端用戶提供算力服務(wù)和應(yīng)用服務(wù)。

“超智融合”從三個(gè)維度突破“算力圍城”困境：一是供給側(cè)，融合超級(jí)計(jì)算和人工智能計(jì)算資源，擴(kuò)大可用于大模型訓(xùn)練的高端算力總量。中國現(xiàn)有超級(jí)計(jì)算中心理論峰值算力超過1000PFLOPS（每秒千萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算），如能通過架構(gòu)優(yōu)化將其中20%~30%用于AI訓(xùn)練，相當(dāng)于新增200~300PFLOPS智能算力，可支持百億參數(shù)級(jí)模型的訓(xùn)練。二是技術(shù)側(cè)，促進(jìn)超級(jí)計(jì)算和人工智能計(jì)算兩個(gè)領(lǐng)域技術(shù)互通和創(chuàng)新溢出。超級(jí)計(jì)算領(lǐng)域的高效并行計(jì)算、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理技術(shù)可提升AI訓(xùn)練效率，人工智能計(jì)算領(lǐng)域的新型芯片架構(gòu)、自適應(yīng)計(jì)算框架等創(chuàng)新也能反哺超級(jí)計(jì)算應(yīng)用。例如，某研究機(jī)構(gòu)CAE-AI融合平臺(tái)，將傳統(tǒng)有限元分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)合，在汽車碰撞分析中使計(jì)算時(shí)間縮短80%，同時(shí)保持95%以上的精度。三是應(yīng)用側(cè)，降低大模型開發(fā)和應(yīng)用的技術(shù)門檻和成本，使更多企業(yè)和機(jī)構(gòu)參與其中，推動(dòng)大模型應(yīng)用普及和深化。根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，中小企業(yè)使用共享智算平臺(tái)的成本僅為自建的30%~40%，顯著降低創(chuàng)新門檻。

國際上，美國超級(jí)計(jì)算機(jī)極光（Aurora）同時(shí)具備傳統(tǒng)高性能計(jì)算和深度學(xué)習(xí)能力，采用中央處理器與AI加速器的異構(gòu)架構(gòu)，在設(shè)計(jì)階段就考慮了超級(jí)計(jì)算與人工智能計(jì)算的雙重需求。美國國家人工智能研究資源（NAIRR）計(jì)劃采用“中央?yún)f(xié)調(diào)、分步實(shí)施”的治理模式，聯(lián)邦政府出資與私營部門1:1配套，整合全美多個(gè)超級(jí)計(jì)算中心和云服務(wù)提供商的算力資源。歐盟通過歐洲高性能計(jì)算聯(lián)合執(zhí)行體（EuroHPC JU）整合區(qū)域算力資源，采取“分層訪問”模式（智能化動(dòng)態(tài)調(diào)整），例如，35%計(jì)算時(shí)間分配給歐盟科研項(xiàng)目、45%分配給參與國家、17%用于工業(yè)創(chuàng)新、3%用于緊急響應(yīng)，這種模式確保了資源的高效利用和公平分配。

國內(nèi)“超智融合”實(shí)踐也取得積極進(jìn)展。國家超級(jí)計(jì)算中心將部分計(jì)算資源轉(zhuǎn)向AI訓(xùn)練和推理，探索面向大模型的專用計(jì)算集群。多地開始建設(shè)綜合性算力中心，探索多元化資源共享和服務(wù)模式。這些實(shí)踐為我國推進(jìn)“超智融合”提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)。

“超智融合”的關(guān)鍵技術(shù)路徑與框架

推動(dòng)“超智融合”需系統(tǒng)謀劃技術(shù)路徑，科學(xué)評(píng)估各路徑的成熟度與戰(zhàn)略價(jià)值以明確優(yōu)先序列，推進(jìn)計(jì)算架構(gòu)融合與國產(chǎn)芯片適配以夯實(shí)算力底座，同時(shí)以綠色低碳與資源共享實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

第一，技術(shù)路徑評(píng)估與優(yōu)先序列。

為科學(xué)推進(jìn)“超智融合”建設(shè)，需對各技術(shù)路徑的成熟度、戰(zhàn)略價(jià)值及實(shí)施時(shí)間框架進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估。異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)、資源調(diào)度系統(tǒng)和液冷技術(shù)等路徑具有較高技術(shù)成熟度和投資回報(bào)率，適合優(yōu)先實(shí)施；而國產(chǎn)人工智能芯片適配和自主并行計(jì)算框架等路徑雖面臨較高技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，但戰(zhàn)略價(jià)值突出，值得持續(xù)投入。

第二，計(jì)算架構(gòu)融合與國產(chǎn)芯片適配。

計(jì)算架構(gòu)融合是“超智融合”的核心技術(shù)基礎(chǔ)。寒武紀(jì)MLU（Machine Learning Unit，機(jī)器學(xué)習(xí)單元）架構(gòu)在人工智能計(jì)算方面具有獨(dú)特優(yōu)勢，海光CPU在通用計(jì)算性能方面表現(xiàn)出色，飛騰在ARM架構(gòu)（精簡指令集處理器架構(gòu)）上構(gòu)建了成熟的服務(wù)器級(jí)計(jì)算能力。通過構(gòu)建“寒武紀(jì)AI加速卡+海光CPU”等異構(gòu)計(jì)算集群，可實(shí)現(xiàn)超級(jí)計(jì)算與人工智能計(jì)算的有機(jī)結(jié)合。

國產(chǎn)人工智能芯片適配優(yōu)化需要從算子庫（深度學(xué)習(xí)框架中實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)運(yùn)算的最小功能單元）優(yōu)化、編譯優(yōu)化、框架適配和工具鏈生態(tài)建設(shè)四個(gè)維度同步推進(jìn)。國產(chǎn)芯片企業(yè)推出的加速庫可顯著提升性能，且在規(guī)模化部署方面已取得突破性進(jìn)展，例如，百度昆侖芯第三代芯片可實(shí)現(xiàn)萬卡級(jí)集群部署。雖然國產(chǎn)人工智能芯片適配已取得初步成效，但距離形成完整生態(tài)仍需持續(xù)努力。

第三，綠色低碳技術(shù)與資源共享機(jī)制創(chuàng)新。

綠色低碳是“超智融合”的重要發(fā)展方向。研究顯示，浸沒式液冷技術(shù)可將電能使用效率（PUE）降至1.1~1.2，比傳統(tǒng)風(fēng)冷方式節(jié)能30%~40%。同時(shí)，通過算法優(yōu)化、參數(shù)量化、模型剪枝等技術(shù)，可顯著提高訓(xùn)練能效比。知識(shí)蒸餾（一種從大模型提取知識(shí)來訓(xùn)練小模型的方法）、增量學(xué)習(xí)（又稱持續(xù)學(xué)習(xí)，允許模型通過對新數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)而不是重頭訓(xùn)練整個(gè)模型）等低資源消耗的訓(xùn)練方法也為大模型綠色發(fā)展提供了新思路。

在資源共享方面，建立跨中心、跨區(qū)域的統(tǒng)一算力資源管理系統(tǒng)是關(guān)鍵。通過構(gòu)建算力資源可視化、標(biāo)準(zhǔn)化和流通化機(jī)制，開發(fā)能夠預(yù)測工作負(fù)載、自適應(yīng)調(diào)整資源分配的智能調(diào)度系統(tǒng)，可顯著提高算力資源利用率。創(chuàng)新按需付費(fèi)、資源租賃、能力交易等多元化服務(wù)模式，也將有效降低算力使用門檻，促進(jìn)算力資源高效流通。

“超智融合”的關(guān)鍵技術(shù)路徑與框架

“超智融合”的實(shí)踐探索與創(chuàng)新模式

“超智融合”正推動(dòng)算力基礎(chǔ)設(shè)施從單一計(jì)算范式向多元智能范式演進(jìn)，其創(chuàng)新實(shí)踐已在區(qū)域算力樞紐與企業(yè)級(jí)平臺(tái)兩個(gè)層面展現(xiàn)出顯著的效率提升與賦能價(jià)值。

第一，區(qū)域超級(jí)計(jì)算中心的轉(zhuǎn)型實(shí)踐。

中國未來網(wǎng)絡(luò)試驗(yàn)設(shè)施（FNTF）是區(qū)域算力融合的標(biāo)志性實(shí)踐。該設(shè)施于2025年12月正式啟用，是我國首個(gè)信息通信領(lǐng)域國家重大科技基礎(chǔ)設(shè)施。FNTF通過5.5萬公里光纖連接40個(gè)城市的算力節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建了全球最大的分布式人工智能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了分布式算力池效率達(dá)單一數(shù)據(jù)中心的98%。在大模型訓(xùn)練場景中，百億級(jí)參數(shù)模型的50萬次迭代訓(xùn)練，每次迭代僅需約16秒，較普通網(wǎng)絡(luò)環(huán)境每次迭代節(jié)省20秒以上，累計(jì)可縮短訓(xùn)練周期約115天。FNTF的實(shí)踐表明，通過確定性光網(wǎng)絡(luò)和智能調(diào)度技術(shù)，分散在不同區(qū)域的超算與智算資源可以被整合為高效協(xié)同的統(tǒng)一算力池，為“東數(shù)西算”工程提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

然而，區(qū)域算力融合仍面臨顯著挑戰(zhàn)。2023年至2024年，我國宣布建設(shè)超過500個(gè)智算中心項(xiàng)目，但部分新建設(shè)施的算力利用率低至20%，大量資源處于閑置狀態(tài)。國家發(fā)展改革委已設(shè)定2025年底全國數(shù)據(jù)中心利用率達(dá)到60%的目標(biāo)。這一現(xiàn)實(shí)凸顯了“超智融合”的緊迫性——單純的算力堆疊無法轉(zhuǎn)化為有效產(chǎn)出，唯有通過統(tǒng)一資源池管理、多維度負(fù)載調(diào)度和跨域協(xié)同機(jī)制，才能將分散的超算與智算資源轉(zhuǎn)化為高效、可用的融合算力服務(wù)，真正釋放算力基礎(chǔ)設(shè)施的賦能價(jià)值。

第二，企業(yè)級(jí)算力融合的創(chuàng)新模式。

企業(yè)級(jí)算力融合呈現(xiàn)多元化創(chuàng)新模式。在國內(nèi)，上汽集團(tuán)早在2018年就聯(lián)合阿里云構(gòu)建了我國首個(gè)生產(chǎn)級(jí)CAE仿真混合云平臺(tái)（SSCC），日均承載500余項(xiàng)多學(xué)科仿真任務(wù)，仿真計(jì)算效率提升25%。在國際上，這一趨勢同樣顯著：多家跨國車企將碰撞、流體等CAE仿真遷移至云端彈性架構(gòu)后，仿真效率普遍提升10%~30%，計(jì)算成本降低20%~55%，部分企業(yè)碳排放最高降低達(dá)95%。

華為云通過鯤鵬、昇騰等自研芯片，構(gòu)建支持科學(xué)計(jì)算和AI訓(xùn)練的融合計(jì)算平臺(tái)。其“盤古大模型”訓(xùn)練采用異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)，不僅提高訓(xùn)練效率，還降低能耗，為企業(yè)級(jí)算力建設(shè)提供參考方案。阿里云通過“飛天智算平臺(tái)”及PAI靈駿智算服務(wù)，構(gòu)建面向多場景的智能計(jì)算服務(wù)，在“城市大腦”等復(fù)雜應(yīng)用中顯著提升了系統(tǒng)整體性能和響應(yīng)速度。

這些實(shí)踐表明，“超智融合”不僅適用于大型超級(jí)計(jì)算中心，也為企業(yè)級(jí)算力升級(jí)提供了可行路徑。通過資源整合、架構(gòu)優(yōu)化和服務(wù)創(chuàng)新，企業(yè)可以在有限投入下實(shí)現(xiàn)算力效能的最大化，支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

推動(dòng)“超智融合”的政策建議

為推動(dòng)“超智融合”健康有序發(fā)展，需構(gòu)建涵蓋頂層設(shè)計(jì)、投融資與共享機(jī)制、技術(shù)生態(tài)的協(xié)同政策體系，引導(dǎo)算力基礎(chǔ)設(shè)施向高效、普惠、自主的創(chuàng)新方向演進(jìn)。

第一，完善國家算力戰(zhàn)略規(guī)劃與標(biāo)準(zhǔn)體系。

構(gòu)建系統(tǒng)性的政策框架對推動(dòng)“超智融合”至關(guān)重要。建議制定智能算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相關(guān)管理辦法，建立智算中心分級(jí)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，按“三高一快”（高功率密度、高訓(xùn)練效率、高算力性能、快速響應(yīng)）要求，明確高端智算中心（>10EFLOPS）須具備萬卡級(jí)分布式訓(xùn)練能力，大型智算中心（1~10EFLOPS）須具備千卡級(jí)訓(xùn)練能力的技術(shù)指標(biāo)。

同時(shí)，構(gòu)建涵蓋技術(shù)規(guī)范、服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)估認(rèn)證三個(gè)層次的“超智融合”標(biāo)準(zhǔn)體系。在技術(shù)規(guī)范層面，制定異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)接口標(biāo)準(zhǔn)、算力資源描述標(biāo)準(zhǔn)等；在服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)層面，建立算力服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)等級(jí)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)等；在評(píng)估認(rèn)證層面，建立智算中心綠色評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)、安全合規(guī)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)等。制定國家級(jí)“超智融合”技術(shù)路線圖，明確階段性目標(biāo)，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供清晰指引。

第二，創(chuàng)新投融資機(jī)制與資源共享模式。

針對“超智融合”基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入大、回報(bào)周期長的特點(diǎn)，建議采取差異化支持政策，對高端智算中心以及大型智算中心給予不同程度的補(bǔ)貼。設(shè)立國家算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)專項(xiàng)基金，鼓勵(lì)采用政府和社會(huì)資本合作（PPP）模式建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施，發(fā)展算力基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域不動(dòng)產(chǎn)投資信托基金等金融工具，拓寬融資渠道。

在資源共享方面，建立國家智算中心開發(fā)者公共服務(wù)平臺(tái)，提供標(biāo)準(zhǔn)化生成式人工智能工具鏈和框架支持。建立全國算力資源目錄和交易平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)閑置算力高效流通。探索“算力銀行”模式，通過貢獻(xiàn)算力獲取積分用于兌換所需算力資源。面向中小企業(yè)和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，提供低成本、易使用的算力服務(wù)套餐和技術(shù)支持，降低創(chuàng)新門檻。

第三，加強(qiáng)核心技術(shù)攻關(guān)與生態(tài)建設(shè)。

組織“智算工具鏈產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)再造”專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)，重點(diǎn)突破支持萬卡級(jí)并行訓(xùn)練的自主工具鏈、智能化運(yùn)維體系和PB（1PB為1024TB）級(jí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)高效處理技術(shù)。支持國產(chǎn)人工智能芯片、異構(gòu)計(jì)算芯片研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化，加大對基礎(chǔ)軟件研發(fā)投入，打造自主可控軟件生態(tài)。

成立國家“超智融合”產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，由政府部門指導(dǎo)，聯(lián)合科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)等多方主體共建產(chǎn)業(yè)生態(tài)。支持建設(shè)“超智融合”創(chuàng)新中心，圍繞關(guān)鍵共性技術(shù)開展協(xié)同攻關(guān)。鼓勵(lì)企業(yè)、高校、科研院所和用戶單位共建聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室和技術(shù)轉(zhuǎn)化平臺(tái)，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度融合。設(shè)立“超智融合”專項(xiàng)人才計(jì)劃，培養(yǎng)跨領(lǐng)域復(fù)合型人才，為“超智融合”發(fā)展提供人才保障。

“超智融合”作為系統(tǒng)性創(chuàng)新將呈現(xiàn)三大發(fā)展趨勢：算力基礎(chǔ)設(shè)施向高性能低能耗方向演進(jìn)；算力服務(wù)更加普惠化和智能化，實(shí)現(xiàn)按需分配；生態(tài)體系更加開放多元，促進(jìn)多方參與。

推動(dòng)“超智融合”是應(yīng)對全球科技革命的戰(zhàn)略選擇，對加快推進(jìn)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國建設(shè)具有重大意義。通過推動(dòng)“超智融合”，構(gòu)建綠色高效算力基礎(chǔ)設(shè)施，完善算力共享機(jī)制，建立跨區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)，有助于突破算力瓶頸，實(shí)現(xiàn)從“算力圍城”到算力共享的轉(zhuǎn)變。

來源：《中國網(wǎng)信》2026年第3期