就在刚刚过去的7月9日至11日，郑州成功举办了一场行业盛会——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。本次大会聚焦的核心议题，简而言之就是智能计算如何从“建起来”真正迈向“用起来”，如何从单纯关注单一参数转向重视系统整体能力，以及怎样让国产人工智能算力从局部小场景逐步走向大规模落地。这背后的趋势，实际上标志着行业风向的重大转变。
算力突破：全国产十万卡 AI 超集群
在算力领域，有一个标志性事件值得特别关注。曙光8000（登峰）的正式落成，意味着AI算力基础设施已从万卡级正式跨入十万卡级部署阶段。这个超集群采用开放架构设计，能够兼容多品牌AI加速卡及主流计算生态，从而让跨厂商、跨体系的算力协同与统一调度不再只是愿景，而是为大规模模型训练、科学智能以及产业智能化提供了更坚实的底层支撑。
本次大会上，海光CPU和DCU系列产品也集中亮相，全面展示了从云端到边缘的AI计算全景布局能力。更为关键的是，海光CPU与DCU已经在十万卡AI超集群中得到实际应用，这从侧面验证了国产计算与加速芯片对大规模算力基础设施的支撑能力已迈上新台阶。
应用生长：高效转化为生产力
大会前夕，曙光8000（登峰）这个全国产十万卡AI超集群正式接入国家超算互联网。这一举措意味着，算力供给正在从过去的高端技术向普惠化、产业化方向转型。相关算力资源将通过SCNet，向全球科研高校、企业以及个人用户全面开放申请。
大规模算力落地，最核心的问题并非建得多大，而是如何用好、如何用出效果，提升利用效率与转化能力才是关键。围绕这一目标，光合组织携手国家超算互联网，面向AI产业链合作伙伴推出了“开放计算Token谱系”计划。该计划覆盖算力生产层、调度层和应用层，旨在推动中国企业在面向全球提供Token生产力时，能够在技术与商业路径上实现链式协同优化。大会期间，已有近百家企业正式加入这一计划。
生态协同：以开放体系加速应用落地
从十万卡算力底座到Token生产力，智能计算的竞争重心正在发生转移——从规模建设转向系统协同与应用落地。中国工程院院士李国杰在谈及这一问题时指出，人工智能正从大模型向智能体和具身智能快速演进，AI for Science正在推动基础研究和技术发明加速发展。这些变革催生了巨大的算力需求，而且这种需求已不再是单一精度计算那么简单，它需要同时支持高精度的科学计算与低精度的AI训练。这种融合，本质上要求计算系统在架构、规模、能效和可靠性上实现系统级创新。
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走向系统化平台模式，并加速向工程应用和产业赋能延伸。面对这种庞大且异构的算力需求，构建一个开放、高效、协同的计算生态，已成为释放智能计算价值的关键所在。
国家先进计算产业创新中心主任历军
国家先进计算产业创新中心主任历军表示，以本次大会为起点，中国先进计算产业正从解决整机、芯片和基础软件能力，进入一个更加重视应用推广和应用水平提升的新阶段。光合组织接下来将重点推进三项举措：一是依托曙光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；二是建设一支千人规模的技术支撑团队，专门面向应用开发、系统适配和性能优化提供服务；三是计划三年投入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步成立。随着十万卡AI超集群算力底座落成、开放计算Token谱系计划推进，以及生态合作机制的持续完善，开放计算有望成为中国智能计算应用落地的重要支撑力量。
