4月14日，我国最大规模科学智能计算集群在位于郑州的国家超算互联网核心节点投入使用，AI加速芯片升级到6万张，推动超算互联网构建起国内最大规模的科学智能计算基础设施，并启动“超级科学计算智能体”战略。这标志着我国在人工智能驱动科学研究算力基础设施领域实现关键突破，将助力我国抢占人工智能产业应用制高点。

给中国科学家配了个“超级副驾”

6万卡全栈自研，中国AI4S在郑州打下“地基”

今年2月5日，国家超算互联网核心节点率先上线试运行，初期开放由超3万张国产AI加速芯片组成的超级计算集群；到了4月14日，这个数字翻到了6万张。两个月翻一番，这就是AI速度。

这就是“先手棋”，算力是地基。地基不牢，再聪明的算法也无用武之地。

过去很长一段时间，中国科研人员开展AI4S（AIforScience，人工智能驱动科学创新）研究，面临着算力紧缺、软件受限、关键工具受制于人的尴尬。要从“跟跑”变“领跑”，必须把核心技术牢牢攥在自己手里。

此次中科曙光发布AI4S计算集群，以6万卡的超大规模，为中国AI4S构筑了坚实的算力底座。更重要的是，这一集群实现了全栈自研——从底层芯片、高速互联网络到上层软件平台，全部由国内团队自主攻关，核心技术牢牢掌握在自己手中。

咱们平时聊AI，聊的都是大模型写诗、画画、做视频，好像AI就是个聪明点的工具人。但郑州这次投用的东西不太一样——它不是让你用来生成短视频的，它是让科学家用的。准确地说，是让AI当科学家的副驾驶。

这事有多重要？

过去科学家搞研究，基本靠“碰”。新药研发，试一万种化合物，能成一种就算烧高香；新材料实验，博士生五年青春可能就试了三五百种配方，毕业了材料还没出来。这不是科学家不努力，是传统方法就这样——在茫茫数据海里一根根捞针。

AI4S干的事，是把捞针变成导航。它能从海量数据里快速锁定哪些方向大概率能成，哪些路根本不用试。深圳有个团队做微胶囊材料，原本要四个月才能走完一轮研发流程，用了AI之后四个小时搞定了。这不是效率提升了百分之几十，这是直接换了量级。

所以科学界管这个叫“第五科研范式”——前面四代是实验、理论、计算、数据，现在AI自己下场了。诺贝尔化学奖和物理学奖连续两年给了AI相关领域，这不是蹭热点，是人类科学共同体在用最高规格投票。

但问题来了。你有再聪明的算法，没有算力跑不起来。就好比你有一辆F1赛车，但家门口是土路，油门踩下去轮胎原地打转。

过去很长时间，中国科研人员做AI4S就面临这个尴尬。算力不够、软件受限、关键工具得看别人脸色。你说你做AI驱动的新材料研发，结果跑模型得排队，排上了还得担心人家给不给你用最新架构。这哪是搞科研，这是搞心态。

郑州这次投用的6万卡集群，真正值钱的地方不在“6万”这个数，在“全栈自研”这四个字。从底层的芯片到连接芯片的高速网络，再到上层调度软件，全部是国内团队自己搞出来的。这意味着什么？意味着中国科学家以后跑AI模型，不用再看别人服务器开关的时间表。

而且不妨注意一个细节：这个集群是国家超算互联网的核心节点。什么叫超算互联网？就是把全国大大小小的超算中心连成一张网，像电网一样，你在哪儿用电不重要，重要的是插上插座就有电。科研人员以后也一样，不管人在北京上海还是兰州昆明，登录平台就能调用郑州这6万张卡的算力。

这次还推了一个叫“超级科学计算智能体”的东西，说白了就是你用自然语言告诉它你要研究什么，它自己拆任务、选模型、调算力，完事把结果端到你面前。不懂编程的老教授也能用，这才是真正把门槛踩平了。

当然，实话实说，有算力只是第一步。算力是“能不能做”的问题，后面还有“会不会用”和“用不用得好”的问题。这个需要时间，需要生态，需要让一线的化学家、生物学家、材料学家真正把这些工具用到他们的日常研究里去。

但不管怎么说，地基算是打下了。

回头看看历史，前五次世界科学中心转移，中国因为各种原因都没赶上趟。现在AI4S这波浪潮里，我们不缺数据、不缺场景、不缺应用需求，现在连算力底座也补上了。剩下的，就是看谁能先跑出杀手级应用，谁能把实验室里的效率革命变成产业里的真金白银。

这不是一场“温柔”的学术讨论，这是一场关于未来几十年科技话语权的竞速。

两个月翻一番的算力速度，挺提气的。但更提气的，是这次翻番的每一张卡，都姓“中”。

（中国发展改革报社评论员张守营）