2026 智能计算应用大会于 7 月 9 日至 11 日在郑州举行，本次大会以“智算无界，范式跃迁”为主题，聚焦智能计算应用与发展范式、AI 基础设施的革新以及国产开放计算生态的构建。会议旨在推动国内人工智能算力发展，从侧重于建设转向关注应用，从评估单一指标转变为强调系统性能力，并促进其从局部场景向大规模普及转变。

算力飞跃：国产十万卡 AI 超级集群问世

曙光 8000（登峰）的部署标志着 AI 算力基础设施正从万卡级别迈入十万卡级别的部署新阶段。该系统采用开放架构设计，能够兼容不同品牌的 AI 加速卡和主流计算生态，支持跨厂商、跨体系的算力协同与统一调度，为大模型训练、科学智能以及产业智能化提供更强大的融合算力支持。

海光 CPU 和 DCU 相关产品在此次大会上集中展出，全面展示了覆盖云、边、端的全方位 AI 计算布局能力。值得注意的是，海光 CPU 和 DCU 已成功应用于十万卡 AI 超级集群的建设中，证明了国产计算和加速芯片在支撑大规模算力基础设施方面的能力已达到新的高度。

应用拓展：算力高效转化为生产力

在大会召开前夕，曙光 8000（登峰）这一全国产十万卡 AI 超级集群已正式接入国家超算互联网。算力的供给正从高端先进技术层面，转向为产业经济创造普惠价值。相关算力资源将通过 SCNet 向全球的科研机构、高校、企业及个人用户开放申请。

实现超大规模算力的有效落地，关键在于提升其利用效率和应用转化能力。为此，光合组织联合国家超算互联网，面向 AI 产业链的合作伙伴推出了“开放计算 Token 谱系”计划。该计划涵盖了算力生产、调度及应用等各个层面，旨在推动中国企业在全球范围内提供 Token 生产力方面，实现技术与商业路径的协同优化。大会期间，已有近百家企业正式加入该计划。

生态协作：以开放体系加速应用进程

智能计算领域的竞争正从规模建设转向系统协同与应用落地，从十万卡算力基础迈向 Token 生产力。中国工程院院士李国杰指出，人工智能正迅速从大模型向智能体和具身智能演进。AI for Science 的发展正在加速基础研究和技术发明，这带来了巨大的算力需求，而且这种需求不再局限于单一精度的计算，而是需要同时支持高精度的科学计算和低精度的 AI 训练。这种融合要求计算系统在架构、规模、能效和可靠性方面实现系统级的创新。

中国科学院院士鄂维南也强调，AI for Science 正在推动科学研究从传统模式转向系统化平台模式，并加速向工程应用和产业赋能延伸。面对庞大且异构的算力需求，构建一个开放、高效、协同的计算生态，已成为释放智能计算价值的关键。

国家先进计算产业创新中心主任历军表示，以本次大会为契机，中国先进计算产业正从解决整机、芯片和基础软件能力，进入一个更加注重应用推广和水平提升的新阶段。光合组织将重点推行三项措施：一是依托曙光 8000 和国家超算互联网体系，为成员单位、开发者及中小企业提供普惠算力支持；二是组建千人规模的技术支撑团队，为应用开发、系统适配和性能优化提供服务；三是计划在三年内投入 10 亿元资金，支持生态伙伴进行应用研发、技术创新及场景落地。

大会期间，中科曙光、海光信息、北京智能科学研究院、中国移动、豫信电科、索辰科技等单位签署了多项战略合作协议，光合组织 AIDC 基础设施专委会也正式成立。随着十万卡 AI 超级集群算力底座的建成、开放计算 Token 谱系计划的推进以及生态合作机制的持续完善，开放计算有望成为支撑中国智能计算应用落地的重要力量。