近日在德国汉堡举行的国际高性能计算大会（ISCHighPerformance2026），作为洞察全球AI基础设施产业走向的风向标，聚集了欧美及亚洲各国顶级科技企业，共同探讨AI与高性能计算基础设施的演进方向。国内多位高校与科研机构专家向记者表示，随着大模型、AI智能体与科学智能应用的快速渗透，算力产业的价值逻辑正在发生全链条的深层重构：从算力的评价标准、技术架构的核心逻辑，到产业赋能的实现路径，体系化的综合能力正在成为下一代AI基础设施的核心竞争力。本届大会上中国算力企业展出的工程化实践，也为这一全球产业趋势提供了具象的落地参照。“超智融合”重构算力底座“AI时代，超级计算的定位早已不是单纯的数值仿真工具，而是正在成为算力、数据、模型三位一体的智能创新中枢。”中国农业大学网络技术中心副主任兼总工程师劳凤丹表示，传统超算的能力边界止步于基于物理定律的确定性数学推导，而当下的算力基础设施已引入混合精度计算支持AI大模型训练，正在实现通算、智算、超算乃至量子计算的跨域协同与异构智能编排。这一判断已成为产业界与学术界的普遍共识。在多位业内专家看来，“超智融合”并非简单的超算与智算场景叠加，而是通过算力体系的深度融通，实现传统高性能计算与人工智能计算的双向赋能、互补升级。上海交通大学网络信息中心副主任林新华指出，CPU侧重基于客观规律的精准科学推演，GPU主打AI模型训练与智能算力迭代，二者深度融合是构建“世界模型”的核心基础，也决定了超智融合是AI时代超算发展的确定性大势。广州国家实验室生物信息中心主任李亦学研究员认为，智算虽是数字科技发展的核心支撑，但传统超算具备不可替代的价值，二者相辅相成。“世界模型根植于物理、数学等底层客观规则，这套体系的搭建既需要传统超算的规则计算能力，也离不开AI智能算力的迭代能力，超智融合是算力发展的必然方向。”伴随范式迁移的，是算力评价体系的根本性转向。劳凤丹提出，过去行业衡量超算能力看重峰值FLOPS（浮点运算次数），但在AI应用落地阶段，算力的本质是“产出智能”，未来核心考核指标将转变为每瓦特电力能产出多少Token（词元）和每单位成本的推理延迟是多少，即从追求绝对算力规模转向追求单位能效的智能产出效率。企业端的工程实践已率先印证这一趋势。作为国内算力基础设施代表厂商，中科曙光此次展出的s
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