AI计算开放架构铺路！第六届先导杯决赛落幕，累计近万人参与

当前，AI产业发展已经进入“算力决胜” 的深水区，算力竞争的背后，实则是技术自主与生态构建的全面较量。因而，行业的关注焦点也转向了国产算力的适配效率与软硬件协同创新，如何将底层技术突破转化为实际应用场景中的性能优势？如何让大模型从“实验室” 走向 “产业场”？成为摆在产业面前的核心命题。

但深入产业就会发现，国产智能计算的突围还面临三道关键关卡：一是算力架构的全栈适配关，从底层国产芯片到上层模型开发，缺乏成熟的协同优化路径；二是人才的系统能力关，高校培养多聚焦算法理论，产业急需“懂架构、会优化、能落地” 复合型人才；三是技术的场景落地关，前沿技术与行业需求脱节，很多创新停留在纸上谈兵，难以转化为实际价值。

在此背景下，由系统能力培养研究专家组发起、全国高校计算机教育研究会主办、中科曙光与中国科学技术大学联合承办第六届“先导杯”智能计算创新设计赛，旨在以赛促学、以战代练，直面国产算力生态建设中的真问题、真场景。面向高校学生，聚焦系统级能力培养以及当前AI产业的核心命题，为国产AI人才培养探索实践路径。

58支团队入围决赛，打造智能计算赛事标杆

据悉，自2020年3月创办以来，先导杯已累计吸引超5000名选手、3000支队伍参赛，报名人数年均增幅高达50%。这一持续增长的趋势反映出赛事在高校中的影响力与吸引力不断提升。

2024年，先导杯正式加入全国大学生计算机系统能力大赛，这一整合显著提升了赛事的权威性与认可度。本届赛事延续了先导杯一贯的高标准定位，旨在突破计算机软件环境与学科应用等瓶颈，推动国产AI软硬件普及，培育高水平技术交叉型人才。

与往届相比，第六届先导杯在多个维度实现了显著升级。赛事不仅保持了高水准的学术要求，还更加注重与产业实践的紧密结合。在奖励机制方面，本届赛事设立近百万元奖金池，并为获奖选手提供就业内推机会，这些实质性激励为高校学子投身国产AI技术实践提供了强劲动力。

值得关注的是，本届赛事的算力支撑全面依托中国首个AI计算开放架构。该架构通过“广泛软硬件生态适配”“多元场景高效支撑”的核心优势，为参赛团队提供了稳定、高效的国产算力后盾——从底层芯片调度到上层模型开发，从单机优化到分布式部署，开放架构的全栈能力让参赛选手能够沉浸式体验“真实的计算世界”，赛事也成为架构生态的一次大规模实战检验。

自今年开赛以来，来自全国1200所知名高校近万人历经层层选拔，最终58支团队脱颖而出。

“最令人值得欣喜的是，本次进入决赛的58支团队除了我们熟知的双一流高校外，还有几所普通院校甚至是技术院校的团队也进入了决赛。这正说明国产化的东风已经吹到华夏大地众多角落，让越来越多扎根一线、潜心钻研的学子有了与顶尖队伍同台竞技的机会。”中科曙光智能计算首席科学家吉青博士在采访中表示。

对此，中科曙光高级副总裁李斌也表示认可：“今年中科曙光牵头20多家产业上下游发布中国首个AI计算开放架构，意味着中国AI产业进入开放新阶段，对于复合型AI人才的需求将会持续攀升。先导杯是国赛体系中唯一的智能计算赛道，有能力、更有责任与社会各界共建AI人才培育机制，推动AI计算领域的开放协作与生态构建。”

前沿赛题 + 创新模式，夯实实践育人根基

可以说，作为国内聚焦智能计算核心赛道的权威赛事，先导杯背靠国赛体系，凭借专业的赛事设置与深厚的产业背景，已成为衡量高校智能计算人才培养水平的重要标杆。

本届赛事在往届基础上实现三大核心升级：赛题设计更贴近前沿技术趋势，全面覆盖AI大模型等核心场景；场景覆盖面进一步拓宽，从通用计算延伸至行业特定需求，直击产业落地痛点；产教融合度持续深化，将企业真实技术需求转化为竞赛课题，让学生直面产业级挑战。

例如“MoE语言模型端到端效率优化”赛题聚焦MoE模型工程化落地的关键技术壁垒，这是当前大模型降本增效的核心挑战；“ONNX Runtime算子性能优化”赛题则考验选手对硬件设施多维度的掌握能力；而“GMRES算法优化”赛题着重考察选手在大型线性方程组求解中的硬件资源分配能力。

赛事赛题紧扣AI前沿技术与产业痛点，不仅考验选手的算法理解能力，更聚焦并行计算优化、内存调度、算子开发等系统级技能，要求选手在国产算力平台上完成技术落地，真正实现“从理论到实践”的跨越。

这种“实战导向”的赛事设计，源于中科曙光“教学训赛一体化”的产教融合模式。本届赛事构建了“教学+实训+校内赛+国赛”的全周期培养体系：通过联合高校共建“智能计算联合实验室”，将AI计算开放架构的技术资源转化为教学内容，强化智能计算课程建设；依托开放架构提供的原生模型、开发工具与生态软件，为学子打造领先的实训环境；通过校内赛选拔优秀人才，再经过国赛的高强度历练，形成“课程-实训-竞赛-就业”的人才培养闭环。

“AI计算开放架构的深化，要求人才培养必须打破‘理论与实践脱节’的壁垒。”吉青博士在采访中表示，“我们希望通过‘教学训赛一体化’模式，让高校学子在学习阶段就能接触到国产AI的基础设施、核心架构与产业需求等关键环节，无论是双一流高校的科研型人才，还是职业技术院校的应用型人才，都能在赛事中找到自己的定位，成长为国产AI生态需要的‘系统级人才’。”

这种模式不仅推动了“人工智能+”领域的应用创新，更助力了国产AI芯片自主生态的建设，让人才培养与生态建设同频共振。

构建 AI 人才与产业协同生态

如果说AI计算开放架构是国产智能计算的技术底座，那么先导杯就是连接底座与人才、产业的关键桥梁。

本届赛事的核心目标，正是聚焦应用型AI人才培育，弥补人才培养与产业实践脱节的短板，打造“产业链-教育链-人才链”的协同育人生态。 在产学研协同创新方面，赛事成为技术成果转化的“催化剂”。参赛选手围绕AI计算开放架构提出的创新方案，有望通过开放架构快速落地应用。

“高校学子的创新思维的技术探索，为产业提供了新思路。”吉青博士表示，“通过赛事，我们将高校的科研活力与企业的产业需求精准对接，让技术创新不再‘纸上谈兵’，加速国产AI技术的产业化进程。”

同时，赛事也成为国产AI开发者生态的“聚合器”。依托赛事沉淀的技术成果与人才资源，中科曙光正联合高校、科研机构、生态企业搭建光合开发者社区（sourcefind.cn），将AI计算开放架构的原生模型、开发工具、生态软件等资源向开发者开放，为青年开发者提供技术交流、成果展示、项目合作的平台。

吉青博士强调，“我们希望以先导杯为起点，让更多开发者了解、参与到国产AI计算开放架构的建设中，形成‘人人参与、共建共享’的生态氛围，助推中国AI生态的繁荣发展。

第六届“先导杯”的圆满落幕，不仅为国产AI产业输送了一批“懂算力、会优化、能落地”的系统级人才，更验证了产学研协同育人的有效性，为国产AI生态建设提供了可复制、可推广的实践经验。

面向未来，中科曙光将继续以AI计算开放架构为核心，深化“教学训赛一体化”模式，让先导杯成为更多青年开发者的成长舞台；同时，持续扩大产学研协作范围，汇聚高校、企业、科研机构的合力，筑牢国产AI生态的人才根基与技术底座。在国家AI战略的指引下，曙光正与万千开发者一起，推动国产智能计算从“跟跑”向“领跑”跨越，书写中国AI产业高质量发展的新篇章。