瞭望 | “数算模用”一体化：中国AI的制胜之道

　　“数算模用”一体化的意义，正是在于通过全栈协同，提升整体效能、降低应用门槛、加速创新循环，最终形成难以复制的体系化竞争优势

　　文 |《瞭望》新闻周刊记者 张翊飞

　　今年的春节充满了“赛博味”，机器人上春晚表演功夫、与人类一起演小品，年轻人用Seedance 2.0创作拜年视频、手把手教长辈使用AI……一幕幕场景，预示着中国AI开始迈向规模化应用。

　　热闹的市场表象之下，一个更深层的命题正在浮现：从“能用”到“好用”，从技术突破到产业实效，中国AI还在努力突破“最后一公里”。多位业内人士表示，中国AI发展的核心矛盾已从参数比拼，转向将算力高效转化为生产力的系统集成能力。让数据、算力、模型、场景深度协同，实现“数算模用”一体化，正是破解落地难题、构建核心竞争力的关键路径。

与会者在哈尔滨举办的第三十四届哈洽会上参观（2025 年 5 月 19 日摄） 张涛摄 / 本刊

　　何以呼唤“数算模用”一体化

　　“我们不能造好锤子再去找钉子，而是要根据钉子的形状来制造锤子。”北电数智首席科学家窦德景用这一比喻点出了AI产业发展的核心逻辑。

　　这一判断背后，是技术范式的深刻转变。过去，算法、算力、数据等要素相对独立发展，如同分散的“盒子”，各自优化即可。随着大模型，特别是万亿参数模型的崛起，AI系统的复杂性呈指数级增长，训练效率不再仅仅取决于单芯片的峰值算力，更受制于芯片间互联带宽、内存容量、软件框架适配、散热稳定性等系统级因素。任何一个短板都可能导致整体效能断崖式下跌。这标志着产业价值正从“组件竞争力”加速向“系统竞争力”迁移，系统整合与协同优化成为发展目标。

　　同时，“人工智能+”行动的深入实施，要求AI技术能够高效、稳定、低成本地赋能千行百业。若算力供给与应用需求脱节、模型创新与底层硬件割裂、数据流动与算力调度不畅，“最后一公里”的瓶颈将始终存在。

　　因此，推动“数算模用”一体化，实现从底层芯片、算力集群、基础模型到上层应用的垂直整合与协同优化，已非选择题，而是关乎中国AI产业能否构建更强竞争壁垒、实现可持续发展的战略必答题。这不仅是技术演进的内在逻辑，更是应对全球产业竞争、将发展主动权牢牢掌握在自己手中的关键举措。

　　从“规划图”到“实景图”

　　可喜的是，中国AI产业界正以一系列扎实实践，打破“各自为战”的旧格局，探索一体化协同新路径。

　　在“算力-模型”协同层面，产业协作模式正从传统的“等卡适配”向“并行研发”跃升。智谱AI在发布GLM-5大模型时，实现了与海光DCU等国产算力平台的Day0首发适配，并已完成与昇腾、摩尔线程等多家主流国产芯片的深度优化。

　　这背后，是模型团队与芯片厂商提前数月的“双向奔赴”。一位接近智谱的技术人士透露：“我们跟海光、华为团队半年前就开始对节奏，不是模型等卡，是并排跑。”

　　以光合组织为代表的产业协同平台，正牵头国内算力与大模型厂商开展联合攻关，致力于以AI计算开放架构打造开放的智算产业生态，推动算子级优化与模型高效适配，全面打通衔接壁垒。

　　在系统级集群攻坚层面，面对万卡乃至更大规模集群带来的“木桶效应”挑战，中国力量正通过系统工程创新寻求突破。中科曙光推出的scaleX万卡超集群，通过攻克高速互联、存算传紧耦合、高密度液冷散热等关键技术，实现系统性创新。

　　该集群兼容主流生态，支持多品牌国产加速卡混合部署，并具备向更大规模平滑扩展的能力，为国产大模型训练与推理提供了坚实高效算力底座，成为支撑国产算力与国产大模型实现创新循环的关键基础设施。

　　在算力服务与互联互通层面，国家正统筹推进着力破解算力“孤岛”和利用率不均难题。工业和信息化部《算力互联互通行动计划》的出台，明确了构建算力互联互通体系的方向。作为重要实践，2026年2月上线试运行的国家超算互联网核心节点，致力于打造“数算模用”一体化的算力服务平台。曙光scaleX万卡超集群已作为核心算力资源接入该平台，可对外提供大规模国产AI算力。

　　国家高性能计算机工程技术研究中心副主任曹振南表示，平台通过构建“算力应用商城”，汇聚上千款已适配优化的应用，打破了“算力仅服务高端科研”的固有认知，实现算力普惠深度渗透。这标志着算力正从“资本密集型资产”向“公共基础设施”转型，极大地降低了创新门槛。

　　这些从芯片适配、集群构建到算力服务模式的实践，清晰地勾勒出中国AI从追求单点突破到谋求系统制胜的演进轨迹。“数算模用”一体化的意义，正是在于通过全栈协同，提升整体效能、降低应用门槛、加速创新循环，最终形成难以复制的体系化竞争优势。

　　将系统优势转化为产业胜势

　　展望未来，为将“数算模用”一体化的系统优势转化为可持续的产业胜势，还需在以下几方面深化努力：

　　强化标准引领与生态共建。进一步凝聚产学研用各方力量，加快制定并推广AI计算、互联互通、应用接口等方面的开放标准与参考架构。减少碎片化、封闭性带来的整合成本，促进不同技术路径的兼容并蓄与良性竞争，共同做大开放智算生态。

　　持续攻坚关键核心技术。继续加大对高速互联、存算一体、统一资源调度、大规模集群可靠性等系统软件和关键硬件的研发投入。实现像曙光scaleX万卡超集群这样的系统级创新，鼓励企业从项目规划之初统筹考虑算力的可调度性、可扩展性与能效比，持续提升超大规模智算基础设施的系统工程能力。

　　深化“基础设施即服务”模式。全力推动国家超算互联网等一体化算力服务平台的建设与运营。丰富平台上的算力资源、模型工具和应用生态，优化调度策略与用户体验。通过市场化机制与政策引导相结合，吸引更多社会算力接入，促进算力资源的跨地域、跨主体高效流通与共享，真正实现“算力如水，随取随用”。

　　鼓励场景驱动的垂直整合。引导芯片、算力、模型企业更紧密地与工业制造、生物医药、科学研究等领域的应用方合作。围绕具体场景的痛点与需求，开展从硬件配置、模型优化到应用部署的全程深度协同，打造一批“数算模用”高效闭环的标杆示范，以点带面推动一体化能力在产业深处扎根。

　　“十五五”蓝图已经绘就，“人工智能+”行动号角嘹亮。未来，中国人工智能产业将坚定走好“数算模用”一体化之路，在协同中攻坚，在融合中创新，把技术优势转化为坚实的产业竞争力，在全球AI发展浪潮中抢占制高点，为高质量发展注入强劲的智能动能。■