北京
第四届光谷人工智能大会近日在湖北武汉举办。大会设置智能控制、群体智能、具身智能等专题板块，60余位专家学者参会。中国科学院院士钱德培在大会上提出“超智融合”理念，并明确指出：“智算与超深度融合将成为破解大模型时代算力瓶颈的关键路径。”
大模型时代，算力需求呈指数级扩张。传统超算擅长高精度科学计算与大规模工程仿真，但在支撑神经网络训练和推理时，其架构设计与软件生态并非完全匹配；智算中心则面向人工智能负载优化，单点算力密度高，但在处理复杂物理模拟、多尺度耦合等计算任务时，同样存在短板。两者不是替代关系，而是互补关系。“超智融合”的指向，正是将超算的强计算能力与智算的强智能适配能力结合起来，形成异构协同的算力底座，从而应对大模型训练、推理及科学发现带来的复合型算力挑战。
这一判断与当前算力基础设施的发展趋势相呼应。随着大模型参数规模持续增长，单一算力类型的边际效益逐渐递减，系统级协同创新变得愈发重要。超智融合不仅涉及硬件层面的互联互通，也涉及软件框架、算法调度、数据流转等深层次协同。如何让科学与智能两类计算任务在统一基础设施上高效运行，是行业需要共同回答的课题。
与会专家还围绕工业大模型、脑机接口、医学人工智能等前沿方向展开交流。相关讨论普遍指向三个着力点：加强原创性基础研究，推动算力基础设施升级，促进人工智能与实体经济深度融合。从产业视角看，大模型的价值不仅体现在通用对话和内容生成上，更体现在与制造、医疗、能源等行业的深度结合中。而这些应用落地，同样离不开高质量算力支撑。
此次大会上，钱德培院士将“智算与超深度融合”明确为破解算力瓶颈的关键路径，为算力基础设施建设提供了前瞻性视角。在人工智能从技术突破走向规模化应用的关键阶段，算力供给的结构性优化，将成为决定产业能级的重要变量。
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