算力，是數字經濟時代的“水電煤”，也是人工智能產業的發動機。當下，算力正向智算、科學智能計算（以下簡稱“科學智算”）加速演進，高性能智算中心在全國多點開花，成為驅動數字經濟與人工智能發展的核心基礎設施，以毫秒級速度，為千行百業輸送澎湃動能。

近日，《證券日報》記者走進位于鄭州的國家超算互聯網核心節點。這里是中部地區算力樞紐，部署了中國目前最大規模的科學智算集群——曙光信息產業股份有限公司（以下簡稱“中科曙光”）打造的6萬卡科學智算集群系統，而國家超算互聯網核心節點立足“東數西算”樞紐節點的地理中心河南，可以輻射至黃河流域乃至全國算力發展。

雖然算力基礎設施建設加速，但行業實際落地應用仍面臨多重考驗。從恒溫機房的算力硬件部署，到產業車間的場景適配，再到各行各業數字化轉型的“最后一公里”滲透，智算規模化落地之路并不平坦。隨著大模型浪潮從消費互聯網涌向生產制造端，智算如何普惠，這一新型“數字水電煤”能否經受住實戰檢驗？

帶著這些問題，《證券日報》記者奔赴多地，走訪了支撐算力底座的鏈主企業以及深度應用智算平臺的鏈長企業，并與相關代表展開深度對話，試圖在國產化智算生態的攻堅與破局中，探尋智算滲透至實體經濟的有效路徑。

智算“澆灌”實體產業

隨著人工智能快速發展，算力正在從基礎的通用計算能力，升級為更懂人工智能的智算，甚至是更能支撐復雜科學研究的科學智算。

從普通算力升級到智算，就像從一把普通螺絲刀升級成一套智能電動工具，不僅能擰螺絲，還能自動調節力度、適配不同場景；而科學智算則是在此基礎上，疊加AI優化、高并行計算、大模型訓練等能力，追求讓算力真正“聰明”起來，就如同從普通電力升級為可精準控制、適配高端設備的“智能電力系統”。

“目前，在實體應用場景，智算已經起到重要支撐作用。鋼鐵生產，尤其是軋鋼過程，速度極快，要求芯片的響應速度必須是毫秒級。”在走訪中，山信軟件信息技術有限公司（以下簡稱“山信軟件”）常務副總經理牛春波道出了智算賦能AI+制造的高門檻。

山信軟件是山東鋼鐵集團有限公司（以下簡稱“山東鋼鐵”）旗下的信息技術產業公司。當下，山東鋼鐵正經歷從自動化到智能化的關鍵一躍。在其日照基地，曾經需要數萬人的鋼廠，如今精簡至5000人。牛春波向《證券日報》記者分享了兩個關鍵轉型路徑：一是在中厚板產線的自動轉鋼環節，現場工況復雜多變，團隊依托AI技術實現突破，直接從人工干預跨越至人工智能自適應操控，效率遠超人工；二是在煉鋼環節，利用AI將老師傅的“火眼金睛”轉化為專家模型，打造智能煉鋼模式，讓工人免受1600攝氏度高溫鋼水的炙烤。

這恰恰反映出對智算與場景深度融合的嚴苛要求。它不僅要求芯片提供澎湃算力，更要求其在極端工業環境下具備極強的實時性與可靠性。今年，山東鋼鐵梳理出187個需要AI賦能的場景，但“我們自己投入的算力遠遠不夠。”牛春波坦言，由曙光ScaleX萬卡超集群支撐的公共算力池，正是他們需要的，公司計劃租用公共算力把模型訓練成熟，再部署到產線。

高性能算力落地困境待突破

除了算力和產業應用難以精準匹配外，智算落地的經濟賬不好算則是另外一個難題。

“目前，算力成本的計算還沒有統一標準。我們面臨的投入產出不平衡，也是整個行業面臨的難題。”牛春波向記者舉例：比如，一個應用場景的開發成本加上算力投入可能高達600萬元，但客戶只愿付100萬元。

與此同時，部分智算落地存在明顯的結構性錯配。卡奧斯工業互聯網平臺工業大腦總經理楊健向《證券日報》記者表示，不是算力總量不夠，而是企業需要的高性能算力找不到，部分低效閑置算力用不上。

更棘手的是人才與生態瓶頸。“既懂信息化軟硬件，又深諳底層芯片的復合型人才，培養周期太長，而且AI技術日新月異。”廣州中望龍騰軟件股份有限公司信創事業部總經理王坤將適配卡點總結為三方面：人才、生態和驗證標準。“把大量工業軟件代碼遷移到國產芯片架構下，這需要企業在人才、技術多方面有深厚積累。”王坤說。

軟件與硬件適配難度，也在無形中推高了智算的實際使用成本。上海索辰信息科技股份有限公司（以下簡稱“索辰科技”）是一家專注于CAE（計算機輔助工程）仿真與物理AI的軟件企業，與高端制造領域關聯緊密。該公司技術總監向記者透露，算法與硬件的深度適配并非簡單的移植。索辰科技正與海光信息技術股份有限公司（以下簡稱“海光信息”）共建AI實驗室，目標就是讓國產算法在產業鏈上跑得更快、更準。

面對高企的成本，產業界呼喚更多基礎設施投資模式。牛春波認為，智算應該成為像高鐵一樣的新型基礎設施，希望有更多資本投資算力底座，讓企業能夠按需租賃。這樣既能降低初期投入，又能保障數據安全。

勾勒“AI+制造”全景圖

當前，大模型算力供不應求，而部分算力中心卻因供需脫節、軟硬不適配陷入閑置低效的困境；與此同時，智算也正進一步向能夠處理極復雜邏輯、支撐前沿科研與高端制造的科學智算躍升。在這一背景下，國家超算互聯網核心節點應運而生。

該節點依托全棧自研底座，內置的超級科學計算智能體可以自動拆解任務、調用模型、調度算力，將極大縮短科研任務完成時間，從而為生命科學、材料能源等多領域科研突破提供強大算力支撐，激發更大規模智能實體經濟。據了解，國家超算互聯網已接入14省市30余家算力中心，整合200萬計算核心異構算力，形成全國一體化調度體系。

以國家級科學智算樞紐為依托，產業鏈上的多家頭部企業成為“領路者”，在模型、軟件、應用、生態等關鍵環節與上下游聯合破局，勾勒出一條清晰的以高性能算力支撐實體產業規模化發展的路線圖。

在算力底座方面，異構計算正在成為打破性能瓶頸的關鍵鑰匙。海光信息副總裁吳宗友表示，海光信息已在一汽、京東方等品牌落地“通用計算+AI計算”的雙芯解決方案，為制造業提供從研發設計到生產運維的全棧式算力支撐。

在模型層面，“大模型+小模型”的協同策略正在破解智算落地成本難題。上海商湯智能科技有限公司（以下簡稱“商湯”）大裝置解決方案總經理代繼向《證券日報》記者透露，商湯大裝置正與海光信息在鄭州籌備合作，依托超大規模算力集群，進一步降低企業使用算力的門檻。

在軟硬件融合層面，操作系統與芯片的深度協同正有效化解兼容性難題。誠邁科技股份有限公司副總裁張壯對《證券日報》記者表示：“我們的目標是從軟件角度重新定義硬件產品，以提升效率和統一架構為抓手，讓國產工業軟件更加易用。”

制造業場景離散、多樣，單點突破容易，規模化復制難，該如何將一家企業的成功經驗橫向復制？多個企業代表提出了“先求可用、再求好用”的務實路徑：從小切口應用AI，利用好政府的算力券，同時依托海光產業生態合作組織等平臺走開放路線，形成優勢互補。

隨著“人工智能+”從頂層設計加速走入車間產線、國產智算從“可用”走向“好用”并進一步向科學智算進階，中國制造向中國智造的躍遷正進入深水區。國家超算互聯網核心節點這座中部算力樞紐噴涌出的新型“數字水電煤”，正將能量加速輸送到每一個亟待變革的產業角落。