国家高性能计算机工程技术研究中心常务副主任何铁宁从算力演进角度，揭示了AI带来的深刻变革。传统高性能计算（HPC）依赖预设物理模型进行科学工程计算。而AI，特别是深度学习，展现出“神奇”的一面——只要有足够真实数据，即使不完全理解底层物理过程，也能训练出有效的模型。他以空气动力学风洞研究为例，传统CFD软件生成的海量仿真数据与实验数据结合，有效弥补了单纯实验数据的不足，为垂直领域大模型提供了宝贵养料。

　　他特别介绍了中国在算力普惠化上的努力，国家级超算中心提供集约化服务，企业仅需支付少量电费即可使用强大的超算与智算资源。“降低超算、智算门槛，使广大科研工作者都能高效利用国家资源”是重要的目标。

　　浪潮集团副总裁颜亮分享了对大模型本质的洞见——“数据到智能的转化引擎”。浪潮投入20亿建成AI工厂，核心目标是将作坊式的模型微调训练升级为工业化流水线生产。其服务山东头部药企的案例极具说服力，在合同评审与专利靶点分析场景中，通过垂类大模型应用，效率提升百倍，“一个博士可完成之前十个博士的工作量，且阅读专利量增加十倍”。颜亮认为，此轮AI浪潮虽处早期，但中国凭借基础设施和技术支撑，有能力实现“小步快跑”式的快速迭代与应用落地。

　　开放合作：破局国际变局的智慧选择