发与应用体系。林新华直言，单一环节的单点突破无法实现AI超算的产业化落地与规模化赋能。未来行业发展必须推动四大要素四位一体深度融合，打通上下游产业链资源，联动硬件研发、软件迭代、科研创新、产业落地全链条协同发力。李亦学也持相同观点，他表示，只有打破行业与技术边界，构建全域协同创新体系，才能真正将AI超算的技术能力转化为产业落地能力，充分释放算力生产力。在算力侧，劳凤丹提出，一方面要通过统一的并行计算框架屏蔽底层硬件差异，实现异构算力的统一调度；另一方面要像构建电网一样构建算力网，通过低时延大带宽网络将超算算力输送到产业一线，实现“算力即服务”。中科曙光超算互联网便是这一思路的产业实践，其通过将万卡级AI超集群接入算力网络，提供Token、API、MaaS、卡时等多种算力接入形式，大幅降低了用户的算力获取门槛。在算法与模型侧，关键是推动开源与共性化。专家普遍建议，应鼓励超算中心与科研机构、企业联合，针对材料科学、生物医药、工业制造等垂直领域训练公共行业基座大模型，让中小企业无需从零开始训练，只需基于基座模型微调即可落地应用。同时针对大模型开发更高效的分布式训练与混精度技术，让算力价值最大化。在应用与生态侧，落脚点是场景化与闭环化。张骏指出，超智融合的核心价值在于搭建“高性能计算—高质量数据—高精度智能模型”的正向循环：超算通过大规模模拟生成高质量科研与行业数据，高质量数据反哺AI模型迭代升级，升级后的AI模型再进一步提升科研与产业效率。
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