7月18日，由中国智能计算产业联盟、全国信标委算力标准工作组共同主办的2024中国算力发展专家研讨会在京召开。院士专家汇聚一堂，共同探讨算智融合技术的发展路径。
研讨会以"算智融合技术路径的机遇与发展"为主题，中国科学院院士陈润生、中国科学院院士钱德沛，中国工程院院士郑纬民，北京应用物理与计算数学研究所研究员袁国兴，国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广，中国科学院计算技术研究所研究员张云泉，中国科学院计算技术研究所研究员谭光明，中国信通院云计算与大数据研究所副所长栗蔚，中国科学院计算机网络信息中心研究员陆一华，中国科学院大学教授、博士生导师徐俊刚，广东赛昉研究院副院长钱磊等专家、学者应邀参会。
钱德沛：算智融合的三个阶段
中国科学院院士钱德沛在会上表示，算智融合将经历"for AI"、"by AI"和"being AI"三个阶段演进。第一阶段"for AI"，即在现有计算机系统的基础上进行改造，发展专用硬件，为人工智能研究提供坚实的基础设施。第二阶段"by AI"，即AI改造传统的计算，用AI的方法解决传统计算问题，并影响传统计算机的结构。最终阶段"being AI"，即计算机系统将融合人类的认知特性，人工智能成为计算机的核心属性和基础组成，计算系统的智能化水平远超当前的超级计算机。
大模型作为算智融合的重要抓手，也被多位嘉宾所强调。中国科学院院士陈润生指出，大模型本身是一个平台、一种接口，它是技术应用发展的结果。计算与智能的结合是必然的，且是有机融合，而不是简单拼凑。
中国科学院计算技术研究所研究员张云泉认为，大模型的迅速发展对超算产生了极大需求，但目前也存在性能瓶颈。好在中国在超算方面拥有深厚的积累，希望算智融合能有效解决这一挑战。
国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广表示，算智融合和算力问题，在未来的基础设施化还要进一步深化，关键是要说明算智融合的生态是什么，是技术体系的融合还是应用体系的协同。
国家超算互联网的探索实践
我国算智融合技术已被应用于国家超算互联网的建设中。通过整合全国超算、智算中心、云计算、边缘计算等多方面资源，构建一体化算力调度平台，为社会提供高效便捷的算力服务。
国家超算互联网2024年4月正式上线，目前已经有超过200个应用、数据、模型等服务商入驻国家超算互联网，并提供超过3200个产品。这些产品都是科学计算、工业仿真、AI模型训练等，可以满足全国最先进的算力需求。
技术路线：硬件与软件协同发展
钱德沛认为，算智融合的技术路线分为硬件和软件两个方面。在硬件方面，要寻找专用和通用之间的平衡点，以最低的功耗实现最高的性能；重构计算与存储硬件是未来的重要途径。在软件方面，要从基础模型的角度形成足以支持AI计算的技术栈，包括数学理论、算法、框架、系统、编程环境、应用开发等。
中国信通院云计算与大数据研究所副所长栗蔚强调，算智融合的技术路线要从架构统一做起，从芯片到框架统一践行。算智融合要从程序员开始，解决传统科学应用向新型基础设施迁移的问题。
"目前大模型训练中，虽然一些国家超算中心已经能够提供支撑，但还应重点围绕国产AI芯片开展十分关键的工作，特别是实现软硬件协同优化。"中国工程院院士郑纬民认为。
应用场景：AI for Science成为热点
在北京应用物理与计算数学研究所研究员袁国兴看来，不同的应用有不同的计算需求，需要采用不同的算法，对计算机也有不同的要求。大模型对精度、确定性、可解释性等的要求也和传统计算不一样，大模型或应用应该与应用场景结合，解决不同的应用问题。
在计算方式与应用层面，AI for Science成为焦点，该领域将AI技术的方法与思想，从计算机视觉、自然语言处理等领域拓展到科学研究。人工智能不等同于低精度，应用领域和方法十分丰富，强化学习与图计算等应用广泛。
开源大模型：国家超算平台的基石
会上，举办了开源大模型大算力大赛暨算力峰会启动仪式，发布了《2024中国算力发展研究之算智融合技术路径》白皮书。
广东赛昉研究院副院长钱磊认为，国家超算平台是推动开源大模型的最佳选择。他指出，我国计算体系构建了全球的网络，可以避免来自国际干扰，是当今计算体系中最稳固的平台之一。当前，计算与存储技术正在迅速发展，AI芯片技术也正迎来拐点，底层硬件与人工智能正以一种全新的方式推动计算系统的更新。
算智融合是人工智能和超算的重要发展方向，将进一步推动计算能力的飞跃，为各行各业注入新动力。本次研讨会为算智融合的未来发展提供了宝贵思路和建议，相信在各方的共同努力下，算智融合将取得更加丰硕的成果，为社会创造更加美好的未来。