7月9日-11日，以“智算無界，范式躍遷”為主題的光合組織2026智能計算應用大會在鄭州舉辦。大會圍繞智能計算應用與發展范式、AI基礎設施創新、國產開放計算生態建設展開探討交流，推動國產人工智能算力從關注建設到關注應用，從評價單一參數到注重系統能力，從局部場景邁向大規模遷移。
算力突破：全國產十萬卡AI超集群
曙光8000（登峰）的落成，標志著AI算力基礎設施開始從萬卡級邁向十萬卡級部署階段。其基于開放架構設計，可兼容多品牌AI加速卡與主流計算生態，支持跨廠商、跨體系的算力協同和統一調度，為大模型訓練、科學智能和產業智能化提供更強大的超智融合算力支撐。
海光CPU、DCU相關產品集中亮相，展示覆蓋云邊端的全景AI計算布局能力。其中，海光CPU與DCU已應用于十萬卡AI超集群落地，驗證了國產計算和加速芯片對大規模算力基礎設施支持能力邁上新臺階。
應用生長：高效轉化為生產力
大會前夕，曙光8000（登峰）全國產十萬卡AI超集群正式接入國家超算互聯網，算力供給也從高端先進技術向普惠化、產業經濟價值轉換。相關算力資源將通過SCNet面向全球科研高校、企業及個人用戶全面開放申請。
超大規模算力落地，關鍵在于提升利用效率和應用轉化能力。圍繞這一目標，光合組織攜手國家超算互聯網，面向AI產業鏈合作伙伴推出“開放計算Token譜系”計劃，覆蓋算力生產層、調度層和應用層，推動中國企業在面向全球提供Token生產力的技術與商業路徑上進行鏈式協同優化。大會期間，近百家企業正式加入計劃。
生態協同：以開放體系加速應用落地
從十萬卡算力底座到Token生產力，智能計算競爭正在從規模建設轉向系統協同和應用落地。中國工程院院士李國杰指出，人工智能正在從大模型向智能體和具身智能快速地演進，AI for Science 正在推動基礎研究和技術發明加速發展，這些變革催生了巨大的算力需求，它不再是單一精度的計算，而是需要同時支持高精度的科學計算和低精度的 AI 訓練，這種融合要求計算系統在架構、規模、能效和可靠性上實現系統級的創新。
中國科學院院士鄂維南也強調，AI for Science正在推動科學研究從傳統模式走向系統化平臺模式，并加速向工程應用和產業賦能延伸。面對龐大而異構的算力需求，構建開放、高效、協同的計算生態，已成為釋放智能計算價值的關鍵。
圍繞生態建設和應用落地，國家先進計算中心主任歷軍表示，以本次大會為起點，中國先進計算產業正在從解決整機、芯片和基礎軟件能力，進入更加重視應用推廣和應用水平提升的新階段。光合組織將重點推進三項舉措：一是依托曙光8000和國家超算互聯網體系，為成員單位、開發者和中小企業提供普惠算力支持；二是建設千人規模技術支撐團隊，面向應用開發、系統適配和性能優化提供服務；三是三年投入10億元資金，支持生態伙伴開展應用研發、技術創新和場景落地。
大會期間，中科曙光、海光信息、北京智能科學研究院、中國移動、豫信電科、索辰科技等單位達成多項戰略合作，光合組織AIDC基礎設施專委會同步成立。隨著十萬卡AI超集群算力底座落成、開放計算Token譜系計劃推進，以及生態合作機制持續完善，開放計算有望成為中國智能計算應用落地的重要支撐力量。
