图①通过智能系统实现炼钢高效管控图②海光产业生态合作组织展示用于数据采集、信号处理的设备贾丽/摄
图③大型转炉正在倾倒熔融的钢水图④我国目前最大规模科学智算集群服务器公司供图
算力，是数字经济时代的“水电煤”，也是人工智能产业的发动机。当下，算力正向智算、科学智能计算（以下简称“科学智算”）加速演进，高性能智算中心在全国多点开花，成为驱动数字经济与人工智能发展的核心基础设施，以毫秒级速度，为千行百业输送澎湃动能。
近日，《证券日报》记者走进位于郑州的国家超算互联网核心节点。这里是中部地区算力枢纽，部署了中国目前最大规模的科学智算集群——曙光信息产业股份有限公司（以下简称“中科曙光”）打造的6万卡科学智算集群系统，而国家超算互联网核心节点立足“东数西算”枢纽节点的地理中心河南，可以辐射至黄河流域乃至全国算力发展。
虽然算力基础设施建设加速，但行业实际落地应用仍面临多重考验。从恒温机房的算力硬件部署，到产业车间的场景适配，再到各行各业数字化转型的“最后一公里”渗透，智算规模化落地之路并不平坦。随着大模型浪潮从消费互联网涌向生产制造端，智算如何普惠，这一新型“数字水电煤”能否经受住实战检验？
带着这些问题，《证券日报》记者奔赴多地，走访了支撑算力底座的链主企业以及深度应用智算平台的链长企业，并与相关代表展开深度对话，试图在国产化智算生态的攻坚与破局中，探寻智算渗透至实体经济的有效路径。
智算“浇灌”实体产业
随着人工智能快速发展，算力正在从基础的通用计算能力，升级为更懂人工智能的智算，甚至是更能支撑复杂科学研究的科学智算。
从普通算力升级到智算，就像从一把普通螺丝刀升级成一套智能电动工具，不仅能拧螺丝，还能自动调节力度、适配不同场景；而科学智算则是在此基础上，叠加AI优化、高并行计算、大模型训练等能力，追求让算力真正“聪明”起来，就如同从普通电力升级为可精准控制、适配高端设备的“智能电力系统”。
“目前，在实体应用场景，智算已经起到重要支撑作用。钢铁生产，尤其是轧钢过程，速度极快，要求芯片的响应速度必须是毫秒级。”在走访中，山信软件信息技术有限公司（以下简称“山信软件”）常务副总经理牛春波道出了智算赋能AI+制造的高门槛。
山信软件是山东钢铁集团有限公司（以下简称“山东钢铁”）旗下的信息技术产业公司。当下，山东钢铁正经历从自动化到智能化的关键一跃。在其日照基地，曾经需要数万人的钢厂，如今精简至5000人。牛春波向《证券日报》记者分享了两个关键转型路径：一是在中厚板产线的自动转钢环节，现场工况复杂多变，团队依托AI技术实现突破，直接从人工干预跨越至人工智能自适应操控，效率远超人工；二是在炼钢环节，利用AI将老师傅的“火眼金睛”转化为专家模型，打造智能炼钢模式，让工人免受1600摄氏度高温钢水的炙烤。
这恰恰反映出对智算与场景深度融合的严苛要求。它不仅要求芯片提供澎湃算力，更要求其在极端工业环境下具备极强的实时性与可靠性。今年，山东钢铁梳理出187个需要AI赋能的场景，但“我们自己投入的算力远远不够。”牛春波坦言，由曙光ScaleX万卡超集群支撑的公共算力池，正是他们需要的，公司计划租用公共算力把模型训练成熟，再部署到产线。
高性能算力落地困境待突破
除了算力和产业应用难以精准匹配外，智算落地的经济账不好算则是另外一个难题。
“目前，算力成本的计算还没有统一标准。我们面临的投入产出不平衡，也是整个行业面临的难题。”牛春波向记者举例：比如，一个应用场景的开发成本加上算力投入可能高达600万元，但客户只愿付100万元。
与此同时，部分智算落地存在明显的结构性错配。卡奥斯工业互联网平台工业大脑总经理杨健向《证券日报》记者表示，不是算力总量不够，而是企业需要的高性能算力找不到，部分低效闲置算力用不上。
更棘手的是人才与生态瓶颈。“既懂信息化软硬件，又深谙底层芯片的复合型人才，培养周期太长，而且AI技术日新月异。”广州中望龙腾软件股份有限公司信创事业部总经理王坤将适配卡点总结为三方面：人才、生态和验证标准。“把大量工业软件代码迁移到国产芯片架构下，这需要企业在人才、技术多方面有深厚积累。”王坤说。
软件与硬件适配难度，也在无形中推高了智算的实际使用成本。上海索辰信息科技股份有限公司（以下简称“索辰科技”）是一家专注于CAE（计算机辅助工程）仿真与物理AI的软件企业，与高端制造领域关联紧密。该公司技术总监向记者透露，算法与硬件的深度适配并非简单的移植。索辰科技正与海光信息技术股份有限公司（以下简称“海光信息”）共建AI实验室，目标就是让国产算法在产业链上跑得更快、更准。
面对高企的成本，产业界呼唤更多基础设施投资模式。牛春波认为，智算应该成为像高铁一样的新型基础设施，希望有更多资本投资算力底座，让企业能够按需租赁。这样既能降低初期投入，又能保障数据安全。
勾勒“AI+制造”全景图
当前，大模型算力供不应求，而部分算力中心却因供需脱节、软硬不适配陷入闲置低效的困境；与此同时，智算也正进一步向能够处理极复杂逻辑、支撑前沿科研与高端制造的科学智算跃升。在这一背景下，国家超算互联网核心节点应运而生。
该节点依托全栈自研底座，内置的超级科学计算智能体可以自动拆解任务、调用模型、调度算力，将极大缩短科研任务完成时间，从而为生命科学、材料能源等多领域科研突破提供强大算力支撑，激发更大规模智能实体经济。据了解，国家超算互联网已接入14省市30余家算力中心，整合200万计算核心异构算力，形成全国一体化调度体系。
以国家级科学智算枢纽为依托，产业链上的多家头部企业成为“领路者”，在模型、软件、应用、生态等关键环节与上下游联合破局，勾勒出一条清晰的以高性能算力支撑实体产业规模化发展的路线图。
在算力底座方面，异构计算正在成为打破性能瓶颈的关键钥匙。海光信息副总裁吴宗友表示，海光信息已在一汽、京东方等品牌落地“通用计算+AI计算”的双芯解决方案，为制造业提供从研发设计到生产运维的全栈式算力支撑。
在模型层面，“大模型+小模型”的协同策略正在破解智算落地成本难题。上海商汤智能科技有限公司（以下简称“商汤”）大装置解决方案总经理代继向《证券日报》记者透露，商汤大装置正与海光信息在郑州筹备合作，依托超大规模算力集群，进一步降低企业使用算力的门槛。
在软硬件融合层面，操作系统与芯片的深度协同正有效化解兼容性难题。诚迈科技股份有限公司副总裁张壮对《证券日报》记者表示：“我们的目标是从软件角度重新定义硬件产品，以提升效率和统一架构为抓手，让国产工业软件更加易用。”
制造业场景离散、多样，单点突破容易，规模化复制难，该如何将一家企业的成功经验横向复制？多个企业代表提出了“先求可用、再求好用”的务实路径：从小切口应用AI，利用好政府的算力券，同时依托海光产业生态合作组织等平台走开放路线，形成优势互补。
随着“人工智能+”从顶层设计加速走入车间产线、国产智算从“可用”走向“好用”并进一步向科学智算进阶配资开户，中国制造向中国智造的跃迁正进入深水区。国家超算互联网核心节点这座中部算力枢纽喷涌出的新型“数字水电煤”，正将能量加速输送到每一个亟待变革的产业角落。
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