环球问策：国产AI算力生态的“安卓时刻” 看先导杯背后的万亿级市场博弈

来源：环球网

【环球网科技报道 记者 李文瑶】11月15日至16日，第六届“先导杯”智能计算创新设计赛决赛落下帷幕。作为全国大学生计算机系统能力大赛中唯一的智能计算赛道，今年大赛吸引了来自1200所高校的近万名学子参与角逐，规模与热度再创新高。赛场之上，围绕“MoE模型效率优化”“ONNX Runtime算子性能”等前沿赛题，青年选手们在国产算力平台上展开激烈较量；而赛场之外，一场关乎中国AI产业根基与未来走向的竞赛也已经开始。

从以“先导杯”为抓手精准卡位AI人才早期培养，到不久前联合产业链重磅发布国内首个“AI计算开放架构”，作为赛事承办方之一的中科曙光正试图破解国产算力生态长期面临的“碎片化”与“卡脖子”困境，通过构建一套从底层硬件、系统软件到应用生态的开放协同体系，从根技术上汇聚产业合力，推动中国AI基础设施发展。

而这场始于校园的比赛，其意义早已超越竞技本身，成为观察中国AI算力生态突围与卡位战的重要窗口。

以赛育才：从“解题”到“建生态”

本届“先导杯”赛题锚定AI落地的前沿与痛点：“MoE语言模型端到端效率优化”直指当前混合专家模型在实际部署中面临的负载均衡、显存压力与通信瓶颈三大技术壁垒；“ONNX Runtime算子性能优化”则深入AI推理框架的底层，考验选手对矩阵乘法、卷积等核心算子在硬件内存、线程调度等维度的极致优化能力；而“GMRES算法优化”更是回归高性能计算的本源，探索如何将经典的线性方程组求解算法在国产计算硬件上发挥出极致性能。

“这些题目不是‘玩具题’，而是来自真实产业场景的‘真题’。”中科曙光高级副总裁李斌在接受采访时表示：“我们希望学生在实践中理解计算的本质，而不仅仅是调用模型。”

这种“产业真题、科研真练”的导向，贯穿赛事始终。在比赛中，选手们需要在中科曙光提供的国产算力平台上，完成从理论分析、代码实现到性能调优的全流程，这不仅是对其算法理解力的考验，更是对并行优化、内存调度、精度控制等系统级工程能力的综合锤炼。

而“以赛促学、以赛促教”的思路，与中科曙光在AI人才培养上的战略一脉相承。通过“教学训赛一体化”模式，中科曙光正在构建从高校课程、实训平台、校内赛到国赛的全周期人才成长路径。而其最终目标，是打通“教育链—产业链—人才链”，为国产AI生态输送具备系统思维与工程能力的复合型人才。

从“封闭花园”到“开放架构”：国产算力的生态突围

当“先导杯”的参赛者在赛场上针对“ONNX Runtime算子性能优化”等赛题展开激烈角逐时，他们所面对的，其实是当前中国AI产业必须突破的现实困境——如何在主流生态之外，构建自主可控的算力基础底座。这些赛题的精妙之处在于，它迫使选手深入AI推理框架的底层，在内存管理、线程调度等基础层面进行创新优化。

长期以来，中国AI算力市场被英伟达的CUDA生态所主导。其封闭体系虽性能强大，却也成为国产芯片难以逾越的“生态高墙”。数据显示，2025年中国H100等效芯片保有量不足50万，仅为美国的二十分之一。在单卡性能短期内难以追平的情况下，系统级创新与生态协同成为破局关键。

“我们不仅需要‘苹果’，也需要‘安卓’。”有行业人士发出呼吁。“安卓模式”，正是通过开放架构整合产业链，实现跨厂商、跨层级的协同优化。这也是中科曙光在今年9月世界智能产业博览会上发布“AI计算开放架构”的深层原因。

这一架构的核心突破在于其系统级创新。11月6日，中科曙光基于开放理念正式发布全球首个单机柜级640卡超节点scaleX640，在硬件层面支持多品牌加速卡，在软件层面兼容主流计算生态，支持MoE万亿参数大模型训练、高通量推理、科学智能（AI4S）等前沿场景。

这意味着，就像“先导杯”选手需要在统一平台上优化不同算法一样，企业用户终于可以在开放架构下自由选择硬件组合，大幅降低开发成本。

赛事中，来自中国人民大学的参赛团队反馈：“中科曙光的算力平台对学生十分友好，完全可以媲美CUDA。”这种体验并非偶然，而是开放架构生态建设的必然结果。

生态之战：从“单点突破”到“系统协同”

“AI计算开放架构不是技术整合，而是产业协作模式的根本变革。”一位行业专家指出。在他看来，国产算力过去陷入“单机思维”，各家芯片厂商各自为战，导致软硬件生态碎片化，中小企业研发门槛高企。

为打破这一僵局，今年中科曙光联合20余家产业链企业，依托国家先进计算产业创新中心成立了“AI计算开放架构联合实验室”，并开放AI存储优化、液冷设计规范、DeepAI基础软件栈等关键技术能力。此举旨在减少重复造轮子，降低生态参与门槛，推动从“算存网电冷管软”单点突破走向集群创新。

“封闭系统追求的是控制力，开放系统追求的是生命力。”李斌表示，“我们希望通过开放架构，让更多企业参与到生态建设中，形成技术合力。”

在AI大模型参数规模步入万亿时代的今天，算力基础设施的自主可控与系统效率，已成为国家AI竞争力的关键指标。中科曙光此次推出的开放架构，不仅是对技术路线的选择，更是对产业规则的重新思考。

从“先导杯”到“开放架构”，中科曙光正尝试构建一个从人才培养、技术研发到产业落地的完整闭环：通过赛事培养具备系统能力的人才，通过开放架构构建算力底座，通过联合实验室推动技术共享与生态共建。

“计算的价值不仅在于算得快，更在于能否启发科学发现。”中国工程院院士郑纬民在“先导杯”决赛致辞中强调，“未来的AI人才不仅要会用模型，更要理解系统性能的瓶颈、协同与极限。”

这正是中科曙光在AI时代的关键卡位：通过开放协作，构建一个可持续、可演进、可普惠的算力基础设施。

一场“难而正确”的生态发展路径

国产AI算力的发展，已从“技术追赶”进入“生态构建”的深水区。目前，中科曙光正通过“先导杯”与“AI计算开放架构”的有机融合，尝试走通一条从人才培养到系统创新、从封闭优化到开放协同的产业路径。

这条路并不轻松。开放架构面临技术对齐难、协作复杂度高、生态建设周期长等挑战。但在全球算力竞争日趋白热化的背景下，这或许是中国AI产业实现自主可控、系统性突破的关键。

正如一位参赛学生在采访中所言：“我们不再只是算力的使用者，我们正在成为算力的构建者。”而这，或许正是“先导杯”与开放架构背后，最值得期待的未来。