中国AI产业发展路径与开放计算架构 - 单纯依靠堆规模的传统模式已不足以维持AI高速迭代，协同与融合成为推动中国AI技术进步与产业升级的关键路径[2] - 中国在国家战略层面推动“AI+”，是对构建新型生产关系和发展新质生产力的全方位谋划，但发展面临“性能墙”与“生态墙”双重制约，包括高端算力供给不足、软硬件适配不畅、技术标准不一、应用成本高昂等问题[2] - 光合组织选择打造AI计算开放架构，旨在结合产业链企业优势，从技术“单点突围”走向产业“生态共进”，该架构不排斥国外产品，以降低开发门槛、加速应用落地和提升系统性能[3] 中国智算产业面临的挑战与战略选择 - 中国智算产业面临两大挑战：突破算力瓶颈（如高端AI芯片禁运、先进制程工艺瓶颈、EDA设计软件禁售）和实现算力普惠（如封闭系统售价高昂、自主软硬件生态不成熟、算力资源供需错配）[3] - 针对挑战的解决路径分为封闭系统（如苹果操作系统）与开放系统（如安卓操作系统）两类，光合组织结合中国实际情况选择了由大量企业分工合作的开放系统路径[3] scaleX万卡超集群的技术突破与优势 - scaleX万卡超集群是面向万亿参数大模型、科学智能等复杂任务场景打造的大规模智能算力基础设施方案，在超节点架构、高速互联网络、存储性能优化、系统管理调度等方面实现多项创新突破[4] - 该集群单机柜算力密度提升20倍，部分技术与能力已超越海外同类产品，硬件上可支持多品牌AI加速卡，软件兼容主流计算生态，极大降低了智算集群的整体拥有成本[4] - AI超集群采用高速总线和统一内存，将千万个GPU连接在一起像一块芯片一样工作，统一进行内存存取，调度算力密度非常高，从而极大提升实际算力，克服了传统集群因通信瓶颈导致的运算效率下降问题[5] AI技术发展的未来方向 - 单纯依靠堆叠算力已逐步逼近AI的效率极限，未来发展需要底层技术创新[4] - 当前多模态模型普遍存在“缝合式融合”短板，难以形成对真实物理世界的系统性理解，制约了其在更复杂真实场景中的可靠应用[4] - 未来AI总体算力发展可概括为“两超”（超节点和超高密度）、“一开放”（开放生态）、“两融合”（“超算、智算、通算”融合以及“算、存、网、电、冷、管、软”融合）[5] 产业合作与“AI+”应用落地 - 商汤科技、大晓机器人与中科曙光达成战略合作，共同推进世界模型在国产算力平台上的高效训练与推理[5] - 大晓机器人发布的新一代“开悟”世界模型（Kairos 3.0）支持多视角、长时序、复杂动态环境下的场景建模与交互生成，并已与scaleX万卡超集群等产品完成深度适配[5] - “AI+”已渗透到众多行业，例如地理科学领域的多模态语言大模型“坤元”用于回答全球变化和区域可持续发展问题，国产新能源汽车的设计和测试也依赖大量AI算力[6] - HAIC2025大会展示了“AI+交通”、“AI+医卫”、“AI+安全”、“AI+工业”、“AI+能源”、“AI+软件服务”等成果展区，具体案例如甘肃省利用车纹识别大模型打造的“5G+智慧公路”，协助处理事故定责、道路流量预测等任务[6]