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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基础设施创新以及国产开放计算生态的建设。会议旨在推动国产人工智能算力从侧重建设转向应用，从单一参数评价转向系统能力评估，并促使局部场景的应用向大规模迁移。
算力实现重大突破：国内首个十万卡AI超集群问世
曙光8000（登峰）的部署标志着AI算力基础设施已从万卡级迈入十万卡级部署新阶段。该集群采用开放架构设计，能够兼容不同品牌的AI加速卡及主流计算生态，支持跨厂商、跨体系的算力协同与统一调度，为大模型训练、科学智能及产业智能化提供更强大的超智融合算力。
海光CPU和DCU产品在此次大会上集中展出，全面展示了其覆盖云、边、端的全景AI计算布局能力。值得一提的是，海光CPU与DCU已成功应用于此次落地的十万卡AI超集群，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已达到新的高度。
应用层面显著增长：高效转化为生产力
在大会召开前夕，曙光8000（登峰）十万卡AI超集群已正式接入国家超算互联网，其算力供给正从服务高端先进技术向普及化、产业经济价值转化。相关算力资源将通过SCNet面向全球的科研高校、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产业链合作伙伴正式推出“开放计算Token谱系”计划。该计划涵盖算力生产、调度及应用等多个层面，旨在推动中国企业在面向全球提供Token生产力方面的技术与商业路径实现链式协同优化。大会期间，已有近百家企业正式加入该计划。
生态协同加速应用落地：开放体系是关键
从十万卡算力基础到Token生产力，智能计算领域的竞争已从规模建设转向系统协同与应用落地。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的兴起也加速了基础研究和技术发明的进展。这些变革带来了巨大的算力需求，且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。这种融合对计算系统在架构、规模、能效和可靠性方面提出了系统级的创新要求。
中国科学院院士鄂维南也强调，AI for Science正在引领科学研究从传统模式向系统化平台模式转变，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核心要素。
国家先进计算产业创新中心主任历军表示，以此次大会为契机，中国先进计算产业正从解决整机、芯片和基础软件能力，迈入更加重视应用推广和水平提升的新阶段。光合组织将重点实施三项举措：一是利用曙光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；三是未来三年投入10亿元资金，支持生态伙伴进行应用研发、技术创新和场景落地。
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、索辰科技等单位达成了多项战略合作，同时光合组织AIDC基础设施专委会也正式成立。随着十万卡AI超集群算力基础的建成、开放计算Token谱系计划的推进，以及生态合作机制的不断完善，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。
