2025年的AI产业，正在从「炫技期」步入「基础设施期」。
近日，第 21 届 CCF 全国高性能计算学术大会与 2025 世界算力博览会（WEC 2025）在内蒙古鄂尔多斯开幕。作为全球三大超算盛会之一，本届大会不仅汇聚了来自中科院、清华、北大、国防科大等高校和科研机构的专家学者，也吸引了阿里云、华为、中科曙光、并行科技等产业代表，共同探讨算力演进的方向与挑战。
开幕式上，中国工程物理研究院莫则尧研究员指出，高性能计算正迈入「智算融合深水区」，所面临的不仅是性能挑战，更是体系性短板——软件生态不足、区域发展失衡、算力孤岛严重。他提出的「全国一盘棋」思路，恰恰揭示了当前 AI Infra 演进的底层逻辑：不再依赖单点突破，而是强调软硬件协同、标准统一与系统融合。
从模型爆发到基础设施焦虑，这一转变并不突兀。以 DeepSeek 为代表的国产大模型，在推理能力上取得快速突破，标志着 AI 应用正从「语言层」迈向「认知层」。与此同时，AI 对底层资源的需求也发生转变：从「能提供多少算力」，变为「能否构建一个稳定、高效、低成本的算力系统」。训练得起、部署得下、运行得稳，正成为 AI Infra 的三重挑战。
本届大会传递出的一个核心信号是：国产 AI 基础设施的系统能力正在快速补齐。从算力芯片、整机系统、网络架构，到调度平台、标准协议、软件栈支持，不同企业与机构正逐步弥合此前 AI 系统化能力的多个短板。
高通量以太网联盟的发布就是一个代表性节点。由阿里云与中科院共同牵头，该联盟在大会期间展示了 400G 网卡和 25.6G 交换芯片等关键硬件成果，同时发布了基于国产「追光」芯片的光互联系统，以及面向 ERACK 集群场景设计的 UPN（超性能网络）架构。这些设施瞄准 AI 大模型训练过程中的集群通信瓶颈，提升网络吞吐和系统可扩展性，是当前构建智算中心的核心能力之一。
软件与架构方面的演进同样显著。中科曙光推出的新一代算力平台 Nebula 800，是国内首批符合《超智融合集群能力要求》标准的系统产品。该平台具备多元异构算力整合能力、融合调度优化能力，并实现了存算网一体化协同、液冷散热、AI 原生应用适配等关键系统特性。这意味着，AI 模型不再是「能不能运行」的问题，而是「如何在最优资源结构中运行得更好」的工程议题。
AI 模型的发展不仅带来了算力需求的膨胀，也催生了基础设施设计逻辑的根本改变。过去，AI Infra 往往围绕「峰值性能」构建；而如今，训练与推理的效率、系统的能效与稳定性、数据调度与模型弹性，都成为设计中必须考虑的因素。平台能力不再由单一指标决定，而是取决于其对全流程智能工作的整体承载能力。
论坛报告中，多位专家指出异构架构将成为 AI 基础设施演进的关键路径。例如，GPU 与 AI 专用加速芯片的协同、CPU 与 FPGA/NPU 的混合部署、存算一体化设计、内存与网络协同架构，均被视作 AI 基础设施下一阶段的关键方向。中山大学卢宇彤教授强调，未来的超算系统必须同时满足「极致性能」「极致能效」与「极致可扩展性」，这不仅是硬件能力的突破，更是对系统架构、能耗控制与资源调度的综合考验。
基础设施的智能化趋势也在科研计算场景中加速落地。孙凝晖院士指出，科学智能（AI for Science）对算力系统提出了远高于通用 AI 应用的复杂性需求，包括更高精度、更大吞吐、更高适配性与更稳调度。这使得 AI Infra 不仅要「能跑」，更要「会跑」——具备自感知、自优化、任务驱动型的智能运行特性。
这一趋势也反映在工具链的演进中。徐小文研究员提出的「特征修正+智能解法器」框架，通过识别稀疏线性代数问题中的代数特征，实现解法路径和算子结构的智能调整，从而提升求解效率和收敛性能。这类框架正在从科研系统向工程部署过渡，成为 AI 基础设施智能化的重要组成部分。
许进教授展示的「探针计算机」项目提供了另一条路径。这一专用硬件系统设计于生物计算模型与电子架构之间，用于高效求解 NP 完全问题，具备高度并行和任务适配能力。据介绍，该系统已能在 1 分钟内完成千节点图着色任务，远超传统通用解算器。这类「任务专用型 AI Infra」将成为未来基础设施的重要分支，在工业调度、组合优化等复杂场景中释放优势。
从算力芯片到调度系统，从系统平台到算法工具，从软硬标准到行业规范，本次大会呈现出一种清晰共识：AI Infra 的核心竞争力，不再是算得快、跑得起，而是能否形成全链协同能力。硬件、系统软件、调度器、编排平台、训练框架、推理服务、接口标准，这些要素不再孤立存在，而需共同构成一个动态可调、生态可续、任务可适的底层系统。
未来 AI 的竞争，很大程度上将是一场「系统能力」的比拼。谁能构建更稳定、更灵活、更具成本优势的 AI Infra 系统，谁就能在智能时代的下一轮落地竞赛中占据主动。从本届大会的发布与讨论来看，中国在 AI Infra 体系构建上的追赶已进入「系统竞速」阶段，重心正在从可用性转向成熟度、扩展性与生态组织力。
一场关于基础设施的重构，正在决定下一轮 AI 竞赛的节奏与边界。AI Infra，不再是幕后配角，而是推动智能跃迁的系统主角。
