从一场赛事看创新人才培养新范式

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【环球网科技报道 记者 李文瑶】2026年，全球人工智能竞争已从单一的模型参数比拼，转向“算力—算法—生态”的系统性角力。随着《新一代人工智能发展规划》的纵深推进，我国正处在"算力规模扩张"向"算力自主高效利用"转型的关键期。然而，一个行业痛点日益凸显：高端芯片设计制造的突破只是第一步，如何培养大批懂国产架构、善深度优化、能跨学科应用的"根技术"人才，才是决定国产算力能否真正“用起来”“跑得快”的胜负手。

8月12日至15日，2026年全国大学生计算机系统能力大赛智能计算创新设计赛（先导杯）线下决赛及颁奖典礼在同济大学落幕。作为该项国家级赛事唯一的智能计算赛道，第七届"先导杯"由中科曙光与同济大学联合承办，历时近三个月，吸引全国160所高校、500余支队伍、超1900名学子参与。经专家评审与现场答辩，两大赛题——“基于国产加速卡的千问大模型推理服务优化”“基于国产科学智算生态的气象大模型推理部署优化”——各决出一等奖2名、二等奖5名、三等奖16名，赛事同步颁发优秀指导教师奖。

在这场赛事中，没有云端的通用算力“舒适区”，只有基于国产加速卡和国产智算生态的真实场景。来自全国各地的青年学子，尝试用最硬核的系统优化能力，回答“中国如何通过机制创新，自主培养出能够驾驭国产算力巅峰的下一代架构师？”这一命题。

国赛坐标下的产业攻坚：赛题锚定国家战略需求

全国大学生计算机系统能力大赛是中国高等教育学会认证赛事，被业内视为计算机领域的“国赛”之一。全国大学生计算机系统能力大赛组委会主任高小鹏在接受采访时强调，大赛创办之初，就希望让学生多多参与计算机底层核心技术的开发实践，成为国家核心软硬件技术后备人才的培育和发现平台，为国产自主软硬件核心技术、智能计算技术培养后备人才。

这一价值定位在本届“先导杯”的赛题设计中得到了充分体现。两道赛题分别锚定大模型工程落地与AI for Science两大战略方向，均为当前智能计算产业最具代表性的前沿阵地，也是国家战略布局的重点领域。

大模型已从“卷参数”进入“卷落地”阶段。高昂的推理成本、对进口硬件的过度依赖，正成为制约我国AI产业规模发展的瓶颈。赛题一“基于国产加速卡的千问大模型推理服务优化”聚焦长上下文推理场景下的KV Cache显存管理、算子融合与调度路径优化等核心难题。高小鹏指出：“这个是所有大模型在应用当中都面临的技术挑战”。随着大模型用户越来越多，长上下文推理、高并发以及响应速度都对模型优化提出了更高要求，因此赛事将这一实际问题转化为赛题，让学生参与求解。

这场比赛实质是在倒逼未来开发者理解国产芯片的底层逻辑。只有当成千上万的工程师习惯了在国产加速卡上做极致的性能推进，国产算力才能真正从“可用”走向“好用”，这是构建自主算力产业生态无法绕开的一步。

与此同时，科技部等部门正大力推动“人工智能驱动的科学研究”。气象预测、生物医药等关乎国计民生的领域，迫切需要在受限算力环境下实现科学大模型的部署。赛题二“基于国产科学智算生态的气象大模型推理部署优化”瞄准低轨卫星星上算力受限的真实场景，基于国产OneScience智算生态对气象大模型开展轻量化与推理优化。

这是一道典型的“计算机+大气科学+空天技术”交叉课题，也意味着智能计算人才培养正在从单一技术能力，进一步走向面向真实场景、真实约束解决复杂问题的系统能力培养。高小鹏表示，两道赛题针对的都是大模型实际应用中面临的现实需求：一方面是长上下文、高并发等场景下如何提升模型响应速度和运行效率；另一方面是在有限算力资源下，如何通过优化让大模型保持良好的应用效果。

探索新型产教融合新范式

智能计算人才培养的难点，不在于知识传授，而在于如何让学生在真实约束下建立系统能力。同济大学副校长赵宪忠在颁奖现场表示，“先导杯”坚持“真算力、真场景、真人才”，全程依托国产加速卡和国产智算平台，把赛场变成锤炼青年创新能力的“练兵场”。

本届“先导杯”在机制设计上着力回答了这一问题。赛事首创“1+1+1”联合出题模式——每道赛题由一名责任专家、一名高校出题老师和一支曙光技术团队共同参与。责任专家负责全周期专业监督与学术把关；高校出题老师承担赛题章程编写、平台对接与评审；企业技术团队则提供真实技术栈适配、国产加速卡环境支撑与赛题复核。这一机制从制度上确保了赛题的学术前沿性、教育适配性与产业真实性的统一。

“先导杯”构建的“教学+实训+校内赛+国赛”完整培养链路，同样值得关注。这不是一场孤立的一次性竞赛，而是将国产算力开发课程前置到日常教学的系统工程。通过“智能计算联合实验室”等载体，竞赛成果持续反哺课程建设和教学改革。

此外，本届决赛首次采用线下断网比赛模式，并同步安排现场招聘，进一步强化了赛事对学生实践能力和解决复杂问题能力的检验。高小鹏表示，“有知识是基础，关键是能不能解决问题，而解决问题就必须具备运用知识的能力。”从线上训练走向线下现场竞赛，学生需要在限定时间和统一环境下独立完成开发、调试和优化，这不仅是对知识掌握程度的考察，更是对系统能力、工程实践能力和现场解决问题能力的综合检验。

而在AI大模型辅助生成代码日益普及的今天，这一信号尤为关键。产业需要的人才不再是简单的“API Caller”，而是具备计算机体系结构思维、能解决复杂系统瓶颈的“硬核架构师”。

中科曙光高级副总裁李斌则从产业需求端给出了观察。他指出，随着人工智能从模型研发走向行业应用，“企业需要的不只是‘会调用模型’的人，而是能够在真实约束下解决问题、把系统稳定运行起来的人”。他认为，先导杯最大的特点，就是“把产业里的真实问题带到人才培养过程中”，帮助学生提前建立这种系统能力。

从“能用”到“好用”，填补国产算力的“最后一公里”

芯片是“躯干”，软件生态是“灵魂”。有些全球企业的护城河在于生态下数百万开发者的习惯与沉淀。中国发展自主算力，艰难的工程在于重构开发者认知，建立国产平台的使用习惯。

本届“先导杯”依托国家超算互联网核心节点万卡级超智融合算力底座和同济大学国产千卡集群，为参赛团队提供覆盖训练、调试及决赛评测的全赛程国产算力支持——35个节点、280张最先进的国产人工智能加速卡全程免费供选手使用。李斌表示：“此次竞赛全程采用国产智能计算平台和先进算力资源支持，相当于为参赛选手提前布置了一个安全长效的‘试验场’。”

过去，学生们苦于“缺算力”，更缺“国产算力”。通过大赛平台免费开放最前沿的硬件资源，本质上是将产业级的开发环境前置到了教学环节。这不仅是“以赛促学”，更是“以赛促用”——培养用户习惯，完善国产AI芯片的软件栈生态。

李斌进一步阐释了这一投入的长远战略价值：“国产算力要真正从‘可用’走向‘好用’，不能只依靠硬件性能提升，还需要越来越多开发者愿意使用、用出价值，并在真实应用中不断发现问题、解决问题。青年学生既是未来的科研力量，也是未来国产计算生态最重要的开发者群体之一。”

高小鹏也认为，国产技术未来要实现大面积使用和推广，一个重要前提就是拥有大量使用者。通过赛事把先进国产平台提供给学生，实际上也是在培养这些平台未来的用户。与此同时，国产平台本身也需要在实际使用中不断完善，“大量学生去使用这些平台，就必然会对平台、硬件、框架、模型产生非常多的反馈，而这些反馈也会给国产生态，包括底层硬件的研发、适配等方面提供很好的意见和建议”，进而推动国产平台和生态持续发展。

这种“平台支撑赛事、赛事培养人才、人才反哺生态”的模式，使先导杯事实上承担了“生态拓荒者”的角色。它让年轻一代的顶尖大脑第一次全方位接触国产计算全栈，他们的使用反馈、代码贡献、性能调优记录，本身就是国产芯片软件栈迭代升级的宝贵“燃料”。这是国家算力生态从“政策驱动”向“开发者社区自驱”转变的关键一步。

至于课堂与产业之间的“最后一公里”差距，李斌认为：“这个差距往往不在于学生会不会写代码，而在于能否把一个技术方案做成稳定、可验证、可持续运行的系统。产业项目需要考虑性能、成本、可靠性、兼容性和实际业务需求，这些经验很难只从教材中获得。”他期待，通过“先导杯”这样的平台，“学生不仅学会一个模型，更能够学会如何把一个模型真正部署好、运行好、交付好，这也是未来智能计算产业真正需要的人才能力”。

据了解，未来，中科曙光将继续联合高校、科研机构及产业伙伴，开放更多算力资源和真实应用场景，推动竞赛、教学、科研与产业实践深度衔接，让更多青年人才在国产计算平台上解决真问题、锤炼真能力，为我国智能计算技术创新和产业发展夯实人才基础。