7 月 9 日至 11 日，以“智算无界，范式跃迁”为主题的光合组织 2026 智能计算应用大会于郑州举行。与会者就智能计算的应用与发展模式、AI 基础设施的革新以及国产开放计算生态的构建展开了深入交流。此次会议旨在推动国产人工智能算力从侧重建设转向重视应用，从单一参数评估转变为关注系统整体能力，并促进其从局部场景的应用向大规模推广迈进。

算力飞跃：国产十万卡 AI 超级集群问世

曙光 8000（登峰）的部署标志着 AI 算力基础设施已从万卡级别升级到十万卡级别。该系统采用开放式架构设计，能够兼容不同品牌的 AI 加速卡和主流计算生态，支持跨厂商、跨体系的算力协调和统一调度，为大模型训练、科学智能及产业智能化提供更强的超智融合算力支持。

海光 CPU 和 DCU 的相关产品在本次大会上集中展示，体现了其覆盖云、边、端的全方位 AI 计算布局能力。值得一提的是，海光 CPU 与 DCU 已成功应用于十万卡 AI 超级集群的建设中，这有力证明了国产计算和加速芯片在支持大规模算力基础设施方面已达到新的高度。

应用增长：算力高效转化为生产力

在大会召开前夕，曙光 8000（登峰）全国产十万卡 AI 超级集群已正式接入国家超算互联网，其算力供给正从高端先进技术逐步转化为面向大众的普惠化和产业经济价值。相关算力资源将通过 SCNet 向全球的科研高校、企业及个人用户开放申请。

实现超大规模算力的落地应用，关键在于提升其利用效率和应用转化能力。为此，光合组织与国家超算互联网合作，推出了面向 AI 产业链合作伙伴的“开放计算 Token 谱系”计划。该计划贯穿算力生产、调度和应用等多个层面，旨在促进中国企业在为全球提供 Token 生产力方面的技术和商业路径实现协同优化。在大会期间，已有近百家企业正式加入该计划。

生态协同：以开放体系加速应用落地

随着智能计算竞争从规模建设转向系统协同和应用推广，其焦点正从十万卡算力基础向 Token 生产力转移。中国工程院院士李国杰指出，人工智能正迅速从大模型向智能体和具身智能演进，AI for Science 也在加速基础研究和技术发明的进程。这些变革产生了巨大的算力需求，并且这种需求不再局限于单一精度的计算，而是需要同时支持高精度的科学计算和低精度的 AI 训练。这种融合要求计算系统在架构、规模、能效和可靠性方面实现系统级的创新。

中国科学院院士鄂维南也强调，AI for Science 正在引领科学研究从传统模式向系统化平台模式转变，并加速向工程应用和产业赋能延伸。面对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。

国家先进计算中心主任历军表示，以本次大会为契机，中国先进计算产业正从解决整机、芯片和基础软件能力，迈入更加重视应用推广和水平提升的新阶段。光合组织将着力推进三项举措：首先，依托曙光 8000 和国家超算互联网体系，为成员单位、开发者及中小企业提供普惠算力支持；其次，组建千人规模的技术支撑团队，为应用开发、系统适配和性能优化提供专业服务；最后，在三年内投入 10 亿元资金，支持生态伙伴进行应用研发、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、索辰科技等单位签署了多项战略合作协议，同时光合组织 AIDC 基础设施专委会也正式成立。随着十万卡 AI 超级集群算力底座的建成、开放计算 Token 谱系计划的推进以及生态合作机制的不断完善，开放计算有望成为支撑中国智能计算应用落地的重要力量。